阅读《时空大数据与云平台 理论篇》_走进云的世界_1.4.2 时空大数据与云平台构建的意义

【摘要】 本书摘自《时空大数据与云平台 理论篇》一书中第1章，第4节，作者是吴信才。

1.4.2 时空大数据与云平台构建的意义

时空信息与大数据之间有着非常密切的联系，主要体现在以下三个方面。

(1)时空信息的价值空前提升。随着大数据的逐步发展，以及数据分析与挖掘的不 断进步，地理信息的数据挖掘和知识发现成为热点，地理空间的思维方式，成为科学的 世界观和方法论，地理信息服务的价值从原来的基础数据和技术支撑层面正逐步向认识 世界、改造世界的科学理论和科学工具层面升级。

(2)大数据引发了信息采集的全面改革。各种简化的、便携的测量工具争相面世。 此外，人们可以通过互联网极为便捷地获取各种地理空间、时间等信息，自发性的地理 信息数据采集、众包、用户生产内容 (user generated content,UGC)地理信息数据生产 正日益流行，地理信息数据采集开始与其运营服务分离，地理信息生产服务提供者正从 专业走向大众。

(3)时空信息服务呈现普世化趋势。移动互联网时代，要实现对移动目标的管理和 服务，就必须依赖地理信息技术和地理信息数据。地图正逐步成为移动互联的入口，地

理信息服务的边界在不断扩展，产业链条在不断延伸，我们每一个人都在不知不觉中使 用和享受着地理信息服务。全球 (international) 的人力、智力、物力资源，通过互联网 (internet), 不受时空的限制，都能实现GIS 服务共享 (service sharing), 达到“让人人 享有地理信息服务"的目标。

1.4.3 时空大数据与云平台构建的新需求

1. 政府需求

根据国家“十二五”总体规划的建设内容，作为智慧城市的地理空间信息的提供载 体，地理时空云平台应建立较为完善的公共地理信息数据存储体系，平台建设应实现土 地、规划、交通、林业、水利、税务、民政、公安等公共部门及民用企业互联互通，形 成地理信息资源共享交换机制；最终建成基于云计算的网络化运行环境的城市地理信息 服务平台，为政府决策、城市管理、社会公益服务等各行业提供基础的地理信息服务。 具体建设内容包括以下四点。

第一，充分利用空间数据集的海量异构源数据。时空大数据的典型特征是数据量大、 数据类型复杂，时空大数据分析属于数据密集型和计算密集型科研任务。为提高海量时 空数据处理分析的计算速度、计算效率，以及高性能计算资源的利用率，必须对传统的 空间分析算法进行并行化改造，效率空间分析并行化。在进行传统空间分析算法并行化 改造时，需重点突破空间数据划分、高效协同计算、计算结果自动合并等技术。传统空 间分析算法拥有其不同的特征，需要根据每个算法的特征及数据的特点，进行并行化改 造，针对无法进行并行化改造的，需要重新设计新的高性能算法建立智慧城市地理时空 信息的数据中心，通过数据中心的功能仓库和集成管理等几方面的提升，实现包括二维、 三维、元数据信息的各类数据存储，为智慧城市提供直观的展现平台，为物联化、互联 化、智能化提供基础和决策支持。

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