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        服務項目

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            適逢空間大數據爆發性增長,大數據時代已經到來,傳統國土、測繪、規劃領域的業務正在向空間大數據分析轉型,2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》,指出大數據已經成為國家基礎型戰略資源,運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢,并要求全面推進我國大數據發展和應用,加快建設數據強國。

                         空間大數據解決方案主要包括五大步驟:
                數據接入存儲、空間分析挖掘、時空大數據存儲、可視化展現、業務系統集成
               1、空間數據接入存儲:這里包含了數據清洗、數據質檢、轉換加載的全過程,通過平臺提供的工具、模型和方法,結合實際業務需求,進行數據預處理,目的是抽取出適用于接入到大數據平臺分析計算的文件型數據源。也就是說,實現了現有的業務數據庫與大數據分析計算庫相分離。大數據分析數據源接入類型支持:文件型數據、HDFS分布式文件系統、Hive數據源以及云存儲(亞馬遜S3存儲、微軟Azure數據湖);
               2、空間分析挖掘:這一步也就是大數據分析場景設計,需要結合數據結構、業務需求,進行分析工具的選擇,可以是多種分析工具流程化應用,通過GeoAnalytics Server集群的分布式計算,能夠充分利用硬件資源,使傳統幾小時甚至幾天的計算量,在秒級和分鐘級完成;
               3、時空大數據存儲:空間大數據的兩個關鍵能力是分布式計算和分布式存儲,在高效計算的能力下,需要配備分布式、高性能的時空大數據存儲,ArcGIS Spatiotemporal DataStore通過數據分片存儲機制,提供了高效的數據寫入和查詢檢索能力。同時,可以動態增加和減少集群節點,不存在單點故障,保障了業務連續性;
               4、可視化展現能力:大數據分析結果可以通過多種方式進行展現和查看,如Portal MapViewer、ArcGIS Pro、Insights等豐富的可視化展現;
               5、業務系統集成能力:大數據平臺建設是一個系統性工程,解決具體需求難點很重要,突破以往技術瓶頸很重要,但是整個平臺的完整性、流程化也同樣重要?臻g大數據分析結果均以服務形式提供,可以通過Rest API、Python API,高效地實現大數據平臺的能力展示。

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