基于当前现状的大数据GIS应用分析.docx
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2020-04-16
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基于当前现状的大数据 GIS 应用分析
大数据 GIS 是在大数据的浪潮下，GIS 从传统化迈进大数据时期的一次转型。大数据 GIS
能为室内空间大数据的储存、剖析和数据可视化出示更优秀的基础理论方式 和软件系统，
推动了传统化 GIS 的产业结构升级，为自然地理大数据产业发展趋势出示新的方式和源动
力，服务项目于在我国“十三五”期内的大数据产业发展规划和布署。文中将浅谈大数据
GIS 的造成以及在有关制造行业中的应用方法。
大数据 GIS 的造成
大数据
近些年，大数据(BigData)一词愈来愈多的被谈及，大家用它来叙述和界定信息化时代时
期造成的大量数据，并取名与之有关的技术发展趋势与自主创新。
一般来说，大数据具有规模大、变化快、类型多和使用价值相对密度低等特点。而大数据
差别于单纯性大量数据的本质取决于：大数据是伴随着互联网技术、移动互联、物联网技
术等高新科技技术的发展趋势，可以自动化技术获得的数据，比如手机信令数据、定位导
航数据、电子商务买卖数据、百度搜索引擎数据、社交网络数据、公交车刷信用卡数据这
些。人们可以从这种数据中剖析挖掘有使用价值的信息内容和规律性，进而协助我们在每
个制造行业的应用中輔助管理决策，乃至预知。
室内空间大数据
业内常说，生活起居中 80%的数据和室内空间部位相关。而在大数据行业，因为数据关键
来源于互联网技术、移动互联、物联网技术等全自动收集的数据，其含有室内空间部位的
占比高些。比如：手机信令数据由通信通信基站与手机上中间的信令连接所造成，根据手
机上与通信基站的相对性关联就能测算出手机上的部位；社交网络数据中，客户共享的文
本、照片、视频等，一般标明有从客户终端设备获得的位置信息；公交车刷信用卡数据可
以从车子手机定位系统中获得位置信息；就算是电子商务买卖数据，也可以从 IP 地址得到
其大概的位置信息。
综上所述，室内空间大数据便是大数据中含有（或是暗含）室内空间部位的数据。因为获
得方法的独特性，室内空间大数据与經典的大量室内空间数据有一定的区别，室内空间大
数据含有大数据的使用价值相对密度低的特点，在大数据技术发展趋势前，应用基本方式
没法解决，更没法合理剖析和发掘这种数据的使用价值。
伴随着大数据技术的发展趋势，采掘室内空间大数据的使用价值变为可能，针对室内空间
大数据的发掘，让我们能从一个新的角度，即室内空间位置关系和时光变化的视角，去挖
掘大数据中的规律性和发展趋势，进而开启大数据应用的另一扇窗。
大数据 GIS
大数据行业早已出現了很多好用的 IT 技术，比如分布式系统文件、分布式数据库、分布式
测算架构、流解决架构等。这种技术使人们可以应用一般设备对大数据展开解决和发掘，
但多聚焦点于通用性的非室内空间数据行业，对室内空间数据的专业分析能力不足。而传
统化 GIS 因为受其 IT 技术架构的限定，并不可以非常好地解决大数据对分布式储存与测算、
流数据解决等的技术规定。
大数据 GIS 便是把大数据技术与 GIS 技术展开紧密结合，把 GIS 的核心竞争力置入到大数
据基本架构以内，并打造详细的大数据 GIS 技术管理体系。大数据 GIS 的关键技术如下图
所示：
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