Три главных тренда в области пространственной аналитики в 2023 году

Данные о пространстве связаны между собой гораздо глубже, чем мы думали. На Международной пользовательской конференции ESRI в июле 2023 года участники обсудили актуальные тенденции в сфере геоаналитики. Особый интерес вызывают архитектуры больших облачных данных (cloud big data architectures), применение GeoAI и анализ графов (graph analytics). Мы в Platforma прочитали об этом интересный материал и записали для вас ключевые тренды.

Cодержание:

Наука об исследовании пространственных данных переживает взрывной рост интереса, проникая в различные отрасли. Информация от датчиков интернета вещей, мобильных приложений, беспилотных аппаратов и систем отслеживания перемещений наполняют информацией сферы, даже далекие от геоинформационных технологий. Государственные структуры, компании по добыче ресурсов и медицинские учреждения стремятся использовать эти данные для анализа, оптимизации процессов, снижения рисков и стимулирования инноваций.

Автоматизированный сбор больших объемов данных остается для многих организаций серьезным вызовом. Компании все чаще выбирают облачные хранилища и озера метаданных для долгосрочного накопления информации. Однако, чтобы данные стали действительно полезными, необходимо разработать эффективные архитектуры приложений, способные работать в облаке без лишнего дублирования или перемещения данных в другие системы.

Для обработки и анализа больших данных широко используется Apache SparkTM, платформа для распределенной обработки данных на параллельных вычислительных узлах. Эта технология применяется в инженерии данных и анализе данных на различных облачных платформах.

Искусственный интеллект (ИИ) становится одной из ведущих технологических тем в различных отраслях. Его применение стремительно расширяется благодаря способности снижать зависимость от ручного труда и создавать быстрые альтернативные решения, которые могут быть оптимизированы для конкретных областей.

GeoAI работает в двух ключевых направлениях. В первом случае это ускоренное создание геопространственных данных из различных источников, таких как изображения, видео, облака точек и текст. Этот процесс включает глубокое обучение и алгоритмы для извлечения и классификации пространственных характеристик. Второе направление GeoAI — это предиктивное моделирование с использованием пространственного машинного обучения. Пользователи могут применять этот подход для выявления кластеров в данных, обнаружения паттернов и прогнозирования результатов.

Еще одним захватывающим трендом в мире исследования пространственных данных стал анализ графов. Графы знаний объединяют информацию из разных источников, позволяя отслеживать сложные сети взаимосвязей между субъектами. Это объединение данных и создание связей между элементами позволяет выявлять скрытые паттерны и косвенные взаимосвязи, которые могли бы остаться незамеченными.

Анализ графов предоставляет уникальные возможности, так как он сочетает выявление взаимосвязей между субъектами и пространственный анализ. Это позволяет визуализировать субъекты графа в контексте их географического расположения, выявляя важные пространственные связи, которые могли бы остаться незамеченными при обычном анализе графов.

Доступная геоаналитикa

Помимо мировых трендов в работе с геоданным на техническом уровне мы видим все бОльшим запрос на доступность геоаналитики для малых предприятий и индивидуальных предпринимателей. Современные технологии позволяют использовать геоданные для поиска наиболее выгодных для своего розничного бизнеса локаций, оптимизации бизнес-процессов и принятия важных решений.

В качестве ответа на этот тренд мы запустили сервис для самостоятельной работы с геоданными Geo.Platforma. Основная цель сервиса — помогать бизнесу лучше понимать, где живет, работает и тратит деньги целевая аудитория. По сути, эта информация теперь сразу видна на тепловых картах (геослоях). Такие карты строятся с учетом множества параметров и адаптируются под конкретный бизнес: есть геослои под один конкретный критерий и готовые решения с отображением сразу нескольких ключевых параметров. С их помощью можно определить, где находятся потенциальные клиенты и понять их интересы.

Геоаналитика на базе больших данных раньше требовала значительных ресурсов, но теперь стала доступна широкому кругу предпринимателей благодаря упрощенным инструментам. Однако многие компании не используют ее или делают это неправильно, что может привести к ошибочным инвестиционным решениям и непониманию своей целевой аудитории. Алексей Алексеев, руководитель Geo.Platforma, дает рекомендации по избежанию типичных промахов в этой области.

На нашем вебинаре «Маркетинг и аналитика на основе геоданных» эксперты Platforma разобрали, как найти лучшую локацию для открытия бизнеса с помощью простых инструментов, а также рассказали про опыт работы с геоаналитикой ВТБ и СДЭК . Запись можно посмотреть здесь.