برای تجزیه و تحلیل فضایی-زمانی به دنبال چه چیزی باید به دنبال آن باشید؟

تجزیه و تحلیل سری زمانی و داده های مکانی در کنار هم نیاز به توانایی هایی دارد که به بهترین وجه با یک پایگاه داده فضایی و زمانی یافت می شود.

از آنجا که داده های سنسور ، داده های ورود به سیستم و داده های جریان همچنان در حال رشد هستند ، ما شاهد افزایش قابل توجهی در تقاضا برای ابزارهایی هستیم که می توانند تجزیه و تحلیل سری های مکانی و زمان را انجام دهند.

هزینه سنسورها و دستگاههایی که قادر به پخش طول و عرض جغرافیایی خود هستند ، در طول زمان و مکان حرکت می کنند و به سرعت در حال کاهش است. تا سال 2025 ، پیش بینی ها نشان می دهد که 40 ٪ از کل دستگاه های IoT متصل قادر به به اشتراک گذاشتن موقعیت مکانی خود هستند ، از 10 ٪ در سال 2020. تفکر مکانی به نوآوری ها کمک می کند تا عملیات موجود را بهینه کنند و دگرگونی های دیجیتالی وعده داده شده طولانی در شهرهای هوشمند ، خودروهای متصل ، عرضه شفاف را هدایت کنند. زنجیرها ، بازاریابی مجاورت ، تکنیک های جدید مدیریت انرژی و موارد دیگر.

اما پایگاه داده های تحلیلی سنتی برای مقابله با داده های سریال فضایی و زمانی مناسب نیستند ، که می تواند پیچیده و دشوار باشد. در نتیجه ، علاقه زیادی به انواع جدیدی از پایگاه داده های تحلیلی وجود دارد که به طور خاص برای رسیدگی به این نوع داده ها طراحی شده اند. چنین سیستمهایی برای ذخیره و تجزیه و تحلیل کارآمد داده های سریال مکانی و زمان به الگوریتم های پیشرفته و ساختار داده های تخصصی نیاز دارند و به مشاغل اجازه می دهند تا بینش های ارزشمندی را بدست آورند و تصمیمات آگاهانه ای بگیرند.

داده های فضایی ، همچنین به عنوان داده های جغرافیایی شناخته می شوند ، به داده هایی که دارای یک مؤلفه جغرافیایی هستند ، مانند مکان یک شیء فیزیکی یا شکل یک ویژگی جغرافیایی اشاره دارد. داده های مکانی می توانند در اشکال مختلف از جمله به عنوان مختصات ، نقاط ، خطوط ، چند ضلعی ها و تصاویر شطرنجی نمایش داده شوند. این داده ها را می توان با استفاده از روش های مختلفی از جمله از طریق سیستم های موقعیت یابی جهانی (GPS) ، سنجش از دور و تصاویر هوایی یا ماهواره ای جمع آوری کرد. داده های مکانی اغلب با پایگاه داده های تخصصی بهتر تجزیه و تحلیل می شوند.

داده های موقتی ، همچنین به عنوان داده های سری زمانی شناخته می شوند ، به داده هایی اشاره می کنند که با گذشت زمان تغییر می کنند. این نوع داده ها اغلب برای ردیابی تغییرات یا روندها استفاده می شود و می تواند در فواصل منظم یا در نقاط خاص در زمان جمع آوری شود. مثالها شامل داده های مالی ، داده های آب و هوا و قرائت مکانیکی مانند ارتعاشات یا دما است. این داده ها به طور معمول در پایگاه داده های تخصصی سری زمانی ذخیره و مدیریت شده اند.

یک بانک اطلاعاتی فضایی و زمانی ویژگی های هر دو پایگاه داده مکانی و زمانی را برای ایجاد یک چارچوب تحلیلی قدرتمندتر برای این نوع بار کاری گرد هم می آورد. این می تواند داده هایی را که در هر دو زمان و مکان تغییر می کند ، ذخیره و تجزیه و تحلیل کند. این نوع بانک اطلاعاتی برای برنامه هایی مانند ردیابی حرکت اشیاء ، نظارت بر تغییر ویژگی های جغرافیایی و تجزیه و تحلیل گسترش بیماری ایده آل است. این راهی برای ذخیره و پرس و جو داده ها که به طور مداوم در حال تغییر است ، و همچنین امکان نمایش آن در زمان واقعی فراهم می کند. بانکهای اطلاعاتی فضایی-زمانی توسط مبتکران در ارتباطات از راه دور ، لجستیک ، دفاع ، خدمات مالی ، انرژی ، حمل و نقل ، خرده فروشی و مراقبت های بهداشتی مستقر می شوند.

در حالی که توابع مکانی و سری زمانی سالها در پایگاه داده های تحلیلی معمولی "ویژگی" بوده اند ، آنها به دلیل محدودیت عملکرد و مقیاس نتوانسته اند نتایج دستیابی به موفقیت را تولید کنند. پیوندهای فضایی و زمانی به ویژه حتی پیشرفته ترین پایگاه داده های توزیع شده ، ستونی ، حافظه اول و ابر ، از آن مالیات می گیرند. بر خلاف پیوندهای کلید اولیه و خارجی سنتی (به عنوان مثال ، مشتری_ید در جدول یک در جدول دو به مشتری_ید پیوست) ، یک پیوستن مکانی ممکن است شامل نقشه برداری از طول و عرض جغرافیایی در یک جدول به چند ضلعی در جدول دو باشد. درست همانطور که انقلاب Big Data با داده های وب 2. 0 و تجدید نظر در سیستم های مورد استفاده برای ذخیره و تجزیه و تحلیل آن ، به منظور برآورده کردن نیازهای منحصر به فرد تجزیه و تحلیل فضایی و زمانی پدید آمده است.

پایگاه داده های بردار شده برای تقویت عملکرد از اجرای پرس و جو بردار استفاده می کنند. در مقابل ، پایگاه داده های تجزیه و تحلیل متعارف به طور معمول داده ها را بر اساس یک ردیف ردیف پردازش می کنند ، که می تواند کندتر باشد و به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد. در یک موتور پرس و جو بردار ، داده ها در بلوک های با اندازه ثابت به نام بردارها ذخیره می شوند و عملیات پرس و جو به طور موازی بر روی این بردارها انجام می شود و نه بر روی عناصر داده های فردی. این به موتور پرس و جو اجازه می دهد تا چندین عناصر داده را همزمان پردازش کند و در نتیجه اجرای سریعتر پرس و جو و بهبود عملکرد انجام شود.

بانکهای اطلاعاتی بردار شده از آخرین پیشرفت در GPU ها و CPU های بردار شده از Intel و نرم افزار برای پردازش داده ها در بلوک های بزرگ استفاده می کنند و به آنها امکان می دهد سریعتر و کارآمد تر نمایش داده ها را انجام دهند. این امر می تواند به ویژه برای نمایش داده شدگان پیچیده و پیوستن به فضا-زمانی که شامل داده های زیادی است ، مفید باشد ، زیرا می تواند میزان زمان و منابع مورد نیاز برای اجرای پرس و جو را کاهش دهد. به طور کلی ، بانکهای اطلاعاتی بردار شده عملکرد و مقیاس پذیری بهبود یافته را در مقایسه با پایگاه داده های تحلیلی توزیع شده معمولی ارائه می دهند.

kinetica در یک معیار اخیر برای سری زمانی و پایگاه داده های مکانی و همچنین در معیارهای TPC-DS برای تجزیه و تحلیل در زمان واقعی ، از تمام سیستم های دیگر پیشی گرفت. سال گذشته ، جرمی رادر ، جنرال موتورز ، استراتژی سازمانی و راه حل های گروه Platforms Data اعلام کرد ، "بانک اطلاعاتی کاملاً بردار شده Kinetica (SIC) به طور قابل توجهی از پایگاه داده های ابری سنتی برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می کند."

kinetica به عنوان نرم افزار یا سرویس دهی در ابر در دسترس است. Kinetica را در ابر به صورت رایگان امتحان کنید