Není pochyb o tom, že žijeme ve věku informací. Odhaduje se, že každý den vzniká 2,5 exabajtu dat (tj. 2,5 milionu TB). Všichni se shodují na tom, že shromažďování, analýza a využití dat je obrovskou výhodou v oblasti technologií, vědy i podnikání.
Začněme však od základů. V tomto článku popíšeme typy dat, vysvětlíme rozdíly mezi prostorovými a neprostorovými daty a navrhneme způsoby jejich využití, a to i v obchodním kontextu.
Co jsou prostorová a neprostorová data?
Obecně lze data rozdělit do dvou kategorií:
Neprostorová data
odpovídají na “co?”
Tento druh dat je nezávislý na poloze. Obsahují informace o konkrétním objektu, ale nenesou prostorovou informaci.
(Geo)prostorová data
odpovídají na “kde?”
Tento druh dat obsahuje informace o konkrétní geografické poloze na zemském povrchu (případně jinde ve vesmíru).
Podívejme se blíže na prostorová data
Prostorová data se skládají z menších prvků, stejně jako se molekula vody skládá z atomů vodíku a kyslíku. Při použití této analogie existují v případě prostorových dat dva datové modely složené z jednotlivých “atomů”.
Vektorová data
Ve vektorovém datovém modelu jsou “atomy” body. Vektorová data graficky znázorňují reálný svět pomocí bodů, linií a ploch s konkrétními souřadnicemi. Spojením bodů vznikají linie a jejich spojením polygony. Vektory jsou generalizací fyzických objektů a jsou nejčastěji uloženy v souborech .shp (Shapefile).
Rastrová data
V rastrovém datovém modelu jsou “atomy” pixely a data jsou nejčastěji prezentována v pixelové mřížce. Každý pixel v rámci rastru má určité umístění a sadu atributů. Hodnotu pixelu představuje barva. Běžným příkladem rastrových dat jsou fotografie. Pokud jde však o prostorová data, rastry se obvykle vztahují k ortofotomapám, které jsou vytvořené ze snímků pořízených z lítajících zařízení, jako jsou satelity, letadla nebo třeba drony.
Primární prostorová data, nebroušený klenot
Data přímo z terénu, která ještě nebyla dále zpracována, jsou tzv. primární prostorová data. Mohou být jak vektorová, tak rastrová.
Sekundární prostorová data a místa, kde se s nimi můžete setkat
Drtivá většina prostorových dat, se kterými se denně setkáváme (často aniž bychom si to uvědomovali), jsou sekundární prostorová data. Tento typ dat byl již nějakým způsobem zpracován. Podívejme se, kde je můžete najít.
S tímto typem prostorových dat se každý poprvé setká už na základní škole. Obvykle uplyne dlouhá doba, než si člověk uvědomí, proč je učení se určování zeměpisné délky a šířky mysu Horn užitečné i mimo hodiny zeměpisu.
Geografický souřadnicový systém se používá k přesné identifikaci míst na povrchu Země, např. v navigaci chytrých telefonů. V matematických systémech používáme osy X a Y a v geografii se tyto osy označují jako zeměpisná šířka a délka. Stupně zeměpisné šířky a délky představují úhel, pod kterým jsou libovolné rovnoběžky (šířka) nebo poledníky (délka) orientovány ke středu Země.
Georeferencování a geokódování jsou odlišné, ale přesto podobné procesy. Oba zahrnují přiřazení dat k příslušným souřadnicím.
Georeferencování je proces přiřazování souřadnic vektorům nebo rastrům, aby je bylo možné lokalizovat na povrchu Země. Geokódování naproti tomu souvisí s přiřazováním referenčních souřadnic adresním datům (např. ulicím, městům nebo zemím).
Oba tyto mechanismy se používají v Mapách Google. Georeferencování se používá vždy, když pošlete svému příteli polohu určitého místa, které nemá adresu. Geokódování je situace, kdy zadáte adresu do navigačního systému chytrého telefonu a ta je následně převedena na souřadnice pro GPS.
LiDARová data jsou také známá jako mračno bodů a popisují objekt nebo povrch. Body se sbírají pomocí techniky laserového skenování s detekcí světla a měřením vzdálenosti (LiDAR), kdy se na bod bliká laserem a měří se doba návratu odraženého světla. Výsledkem je vzdálenost, kterou lze později převést na 3D souřadnici pro vytvoření např. modelu terénu. 3D data rozšiřují typické 2D souřadnice zeměpisné šířky a délky, protože obsahují také informace o výšce (případně hloubce).
Prostorová data lze rozšířit o libovolný počet dalších atributů, které nesou prostorové informace o objektu nad rámec jeho polohy. Atributy mohou také zcela nesouviset s prostorovými informacemi.
Atributy najdete například v Národní mapě korun stromů, která obsahuje soupis stromů v Polsku. Kromě umístění jednotlivých stromů v inventáři mapa nese také informace o jejich druhu, stáří a výšce.
Národní mapa korun stromů
Zdroj: https://aplikacja.mapadrzew.com/
Proč jsou geoprostorová data tak důležitá?
Kontext polohy umožňuje využívat prostorové souvislosti a získat hlubší přehled. Díky tomu můžete činit lepší a informovanější rozhodnutí, a to i v souvislosti s vaším podnikáním. Říká se, že 80 % společností shromažďuje a ukládá data, která obsahují geoprostorový kontext. Prostorová data se používají, i když si to neuvědomujete, bez ohledu na to, v jakém oboru působíte.
Jak můžete využít prostorová data (i z obchodního hlediska)?
Nyní, když máte základní znalosti o datových typech, vás jistě zajímá, co dál a jak můžete prostorová data využít.
Přejděme tedy k některým případům použití:
GIS (geografický informační systém) je program nebo několik vzájemně propojených programů, které umožňují vizualizovat, analyzovat a spravovat prostorová data prostřednictvím mapy. Takové systémy se používají třeba k vizualizaci a analýze síťových dat v mnoha různých odvětvích, např. v energetice, teplárenství nebo telekomunikacích. Díky tomu lze sítě efektivně spravovat. Příkladem takového systému je GeoGrid vytvořený společností Globema. Pomáhá plně využít potenciál dat vizualizovaných na mapách.
Uživatelé GIS obvykle porovnávají a analyzují několik sad prostorových dat vizualizovaných v samostatných vrstvách. To jim umožňuje lépe porozumět závislostem, sledovat procesy a získat přesné informace. GIS je nejběžnějším způsobem využití prostorových dat.
Prostorová data se běžně prezentují na mapách. Mapy mohou odrážet složité problémy a pomáhat pochopit různé jevy. Data se na mapách snáze interpretují, protože si lze rychlým pohledem všimnout souvislostí. Mapy proto pomáhají přijímat rychlejší a informovanější rozhodnutí.
Mapy lze použít i pro prezentaci dat, která obvykle nejsou vizuální, jako jsou demografické údaje nebo korelace, např. u předpovědí teplot.
Zajímavou mapovou variantou je kartogram. Taková mapa prezentuje jev pomocí jeho relativních hodnot (např. průměru) v rámci předem definovaných územních jednotek. Příkladem je průměrná hustota zalidnění na úrovni krajů. Jiný příklad se vrací k polské Národní mapě korun stromů, která zobrazuje procentuální zastoupení stromů v okresech (povětech) a vojvodstvích.
Kartogram zobrazující podíl zastoupení stromů v jednotlivých vojvodstvích na Národní mapě korun stromů.
Dalším způsobem využití prostorových dat je vytvoření mapy nebo 3D zobrazení pomocí internetové vizualizační knihovny. Ta umožňuje sdílet vizualizace pomocí adresy URL. Může to být interaktivní mapa nebo úložiště dat – vaše možnosti jsou neomezené!
Analýzy prostorových dat umožňují lépe porozumět procesům a jevům a přijímat tak informovanější rozhodnutí. To je užitečné téměř v každém odvětví.
Analýzou demografických údajů v prostorovém kontextu můžete vybrat nejlepší místo pro investice, jako je nabíjecí stanice pro elektromobily nebo nákupní centrum. Jedná se o location intelligence – metodiku získávání poznatků z prostorových dat, která umožňuje porozumět různým jevům a zlepšit řízení a rozhodování.
Mapování, které využívá polohu, může také pomoci v mitigaci (zmírňování) dopadů klimatických změn, protože se používá pro plánování lepších a optimálnějších dopravních tras. To vede ke snížení spotřeby plynu, rozumnějšímu rozdělení fosilních paliv a omezení emisí skleníkových plynů, včetně CO2.
Prostorová data jsou běžná v mnoha odvětvích a lze je využít k analýze mnoha různých problémů. Každý den se shromažďuje velké množství dat, ale málokdo ví, kde taková data hledat a využívat je k dosažení obchodních cílů.
Prezentace prostorových dat přesahuje rámec dobře známých map a GIS nabízí způsoby vizualizace, zpracování a analýzy procesů v téměř každém odvětví: od telekomunikací a energetiky až po maloobchod.
Pokud tedy mají prostorová data takovou hodnotu, proč se teprve nyní stala tak aktuálním tématem? Odpověď na tuto otázku je jednoduchá. Není tajemstvím, že prostorová data jsou užitečná, ale dříve byla mnohem méně dostupná. Kvůli problémům s dostupností jich nebyl dostatek pro jejich rozšířené analyzování. Stále dokonalejší počítače a další zařízení pro sběr a zpracování dat tento proces značně usnadňují. Proto firmy při hledání řešení svých problémů a obchodních potřeb využívají prostorová data.
Problémem při práci s daty je skutečnost, že jsou často zachycena ve formátech, které jsou pro aplikace obtížně čitelné. Naštěstí existují nástroje pro zpracování dat, jako je FME Platform, které pomáhají převést prostorová data do formátu přístupného pro běžně používané aplikace a využít jejich plný potenciál.
