Зачем и как собирать геопространственные данные из Интернета – PromptCloud

Что вообще означают слова GeoSpatial data? Проще говоря, набор данных, содержащий поле географических данных в виде информации о местоположении, такой как координаты, город, адрес, почтовый индекс и т. д., можно рассматривать как геопространственные данные. Как правило, эти наборы данных используются для отображения определенных условий (люди, трафик и т. д.) в определенном месте в определенный момент времени. Почему это важно? Ну тут могут быть самые разные причины. Скажем, в каком-то регионе случился сильный лесной пожар. Геопространственные данные этого места за последние несколько дней могут дать нам ценную информацию, которая поможет нам найти причину несвоевременного лесного пожара.

Зачем очищать геопространственные данные?

Существует несколько причин, по которым вы можете сканировать геопространственные данные из Интернета. Все больше и больше компаний используют аналитику для решения сложных проблем, волнующих отрасли по всему миру. Расширенная аналитика — это форма использования данных, собранных из разных источников, и именно здесь геопространственные данные объединяются с другими источниками данных для получения более четкой картины. Вот несколько примеров последних инноваций и использования данных GeoSpatial:

Предиктивная аналитика

SAP разработала так называемую SAP HANA — базу данных в оперативной памяти и платформу приложений. Один из вариантов его использования заключается в том, чтобы помочь брендам и организациям анализировать геопространственные данные и предсказывать, как штормы могут повлиять на определенные регионы. SAP сотрудничает с Esri, ведущей компанией в области геологических информационных услуг, и они вместе запустили SAP HANA в сочетании с базой геоданных Esri. Это позволяет клиентам анализировать географическую информацию, используя свои бизнес-процессы. Это упрощает выполнение действий, поскольку данные из других источников можно объединять с геопространственными данными и анализировать вместе.

Прототип SAP рассчитывает прогноз риска на основе четырех показателей — почвы, воды, крутизны и растительности. Региональные правительства могут использовать программное обеспечение для оповещения людей, живущих в зонах повышенного риска. Различные предупреждения, такие как оползни или обвалы, могут быть предсказаны с помощью программного обеспечения, а результаты могут быть переданы через общественные системы помощи во время стихийных бедствий.

Оперативная разведка

Операционная аналитика использует аналитику для ускорения бизнес-процессов. Многие компании, предоставляющие решения для оперативной аналитики, поддерживают использование геопространственных данных среди других потоков данных. Один из самых простых примеров — сетевые компании, использующие геопространственные данные, чтобы решить, где установить свои мобильные вышки. Равномерное размещение опор сети не всегда лучший вариант. Если у вас есть небольшой участок, который находится на большей высоте, чем остальные, вы можете установить там соединительную башню, чтобы достичь большей окружности. Плотность населения и искусственные постройки также могут быть важными факторами, которые необходимо учитывать при установке башен. Эти вещи могут учитываться автоматически при использовании геопространственных данных.

Ситуационный интеллект

Это метод, который использует большие объемы многомерных данных в реальном времени, а также исторические данные для поиска и решения проблем. Части данных часто представляют собой геопространственные отчеты. Визуализация и анализ этих данных могут помочь ответить на такие вопросы, как почему, где и как, связанные с определенными событиями, которые происходят внезапно. Коммунальные предприятия будут использовать такую ​​информацию, чтобы точно определить проблемы и вызвать ближайшего чиновника для их устранения.

Анализ грунта

Исследование геопространственных данных территорий, захваченных ИГИЛ, показывает, какая часть земли, которую они захватили, была возвращена, и какие районы в настоящее время подвержены насилию из-за конфликта между повстанцами и террористами. Такие данные могут очень помочь агентствам по оказанию помощи, которые хотели бы помочь нуждающимся, но не хотят быть вовлеченными в конфликт. Такой наземный анализ может быть сделан в интересах людей, используя геопространственные данные, собранные спутниками.

Геолокация кадров

Очистка геопространственных данных может быть полезна для геолокации отснятого материала. Предположим, вы смотрите видео со странным видом здания, в котором прячется парочка террористов. Вы знаете район, но не точное местоположение. Вы можете перекрестно сверить здание с геопространственными данными из области, чтобы точно определить местоположение здания.

Архивирование данных

Все собранные геопространственные данные могут не понадобиться для немедленного использования, но их можно архивировать. В частности, данные из областей, которые находятся в состоянии конфликта или войны, могут быть удалены или скрыты из-за вмешательства правительства или политических сил. Таким образом, любой, у кого есть данные на определенный момент времени в будущем, сможет проводить исследования и поддерживать других с помощью очень важной базы данных, недоступной для общественности.

Почему рекомендуется использовать разные источники данных?

Геопространственные данные обычно не используются в автономном виде. Он в первую очередь сочетается с другими источниками данных. Скорее всего, он используется в качестве данных для дополнения существующих данных, то есть для того, чтобы убедиться, что в анализ не попали неверные данные, и поддержать выводы, полученные в результате анализа. Множественные источники данных имеют много преимуществ, которые люди склонны упускать из виду в краткосрочной перспективе.

Сбор более конкретных данных

При использовании нескольких источников данных вы можете сократить потери данных, собирая только те данные, которые вам нужны. Например, вы собираете геопространственные данные с места и понимаете, что некоторые поля отсутствуют из-за отсутствия в геопространственных данных. Вы можете собрать их через опросы жителей, которые могут легко заполнить форму с 2-5 полями, но могут проигнорировать вас, если вы придете к ним с опросом на двадцать страниц.

Улучшение качества данных

Опросы или любые другие данные, которые были собраны с использованием человеческого вмешательства, не могут полностью полагаться. В этих случаях наличие нескольких форматов данных помогает выявить аномалии в данных или полях данных, которые наиболее подвержены небольшим ошибкам.

Расшифровка данных

Шум может быть воспринят кем-то как выстрел, а кто-то может подумать, что это звук взрыва генератора. Подобное огню изображение в геопространственных данных этого экземпляра может подтвердить вторую мысль. Таким образом, данные, полученные от людей о событиях, имевших место в прошлом, могут быть подкреплены геопространственными данными, чтобы получить правильные результаты и сделать правильный вывод.

Получение полной картины

Онлайн и офлайн — это два источника информации, которые сегодня вместе создают факты. Некоторые факторы, такие как социальные сети и чат-форумы, становятся все более и более важными для брендов. В такой ситуации, чтобы стать ближе к заказчику, вам понадобится более одного источника данных. Геопространственные данные могут показать, как открытие новых отделений популярной кофейни постепенно увеличивает посещаемость. Это, наряду с ежедневными отчетами о доходах, может подсказать вам, какое оптимальное расстояние следует поддерживать между двумя филиалами, чтобы гарантировать, что новые клиенты будут привлекать больше, а клиенты одного филиала не перейдут в новый.

Как парсить геопространственные данные?

Собрать геопространственные данные непросто. Это не изображение или текст, который можно просканировать и скачать. Многие веб-сайты, такие как EarthExplorer, представляют вам данные в виде интерактивной карты, но загрузка данных вручную с таких веб-сайтов практически невозможна. Если у вас нет специальной команды по очистке данных, которая хотя бы работала с другими форматами данных, попытка сканирования геопространственных данных может не принести результатов. Привлечение специальной команды разработчиков для удовлетворения ваших потребностей в веб-скрапинге — непростая задача. Поддержание команды будет трудным и затратным делом само по себе, даже если вам удастся собрать команду.

В таких сценариях было бы лучше обратиться к поставщикам услуг, таким как PromptCloud, с координатами и другими требованиями, чтобы они могли предоставить вам необходимые данные в формате, который вы можете использовать, чтобы вы могли сосредоточиться на бизнесе, в то время как мы ориентируемся на данные.