مهندسی داده در GIS: اجازه دهید سفر ETL آغاز شود

مهندسی داده های جغرافیایی

مهندسی داده در GIS داده های مکانی را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند. به عنوان مثال، این فرآیند مقادیر از دست رفته را پر می کند، فیلدها را اضافه می کند، جغرافیایی را غنی می کند و مقادیر را پاک می کند.

به طور معمول، کل گردش کار علم داده با مهندسی داده و گردش کار ضروری ETL شروع می شود .

جنبه مهندسی داده احتمالاً زمان برترین جنبه علم داده است. اما همچنین یکی از مهم ترین بخش های تجزیه و تحلیل است، زیرا فقط به اندازه داده هایی است که ما در آن قرار می دهیم.

در این مقاله، اجزای اساسی مهندسی داده‌های مکانی را بررسی می‌کنیم و در مورد چگونگی بهینه‌سازی داده‌های مکانی برای تجزیه و تحلیل بحث می‌کنیم.

فهرست مطالب

• مهندسی داده های جغرافیایی
  • اصطلاحات کلیدی در مهندسی داده
  • ETL – استخراج، تبدیل، بارگذاری
  • ابزار مهندسی داده
    • دانه برف
    • Apache AirFlow
    • موتور دستکاری ویژگی (FME)
    • آلتریکس
    • ElasticSearch
    • Databricks
• مهندسی داده در GIS

اصطلاحات کلیدی در مهندسی داده

داده های مکانی در همه جا وجود دارد. این در هسته بسیاری از وظایف مبتنی بر داده و کسب و کار حیاتی است. از ترسیم مرزهای دارایی گرفته تا تجزیه و تحلیل عملکرد محصولات، تجزیه و تحلیل جغرافیایی به سازمان ها کمک می کند تا داده های خود را درک کنند.

درست مانند هر نوع داده، شما می توانید تحت فرآیندهای معمولی قرار بگیرید که دانشمندان/تحلیلگران داده شما را قادر می سازد بینشی برای تیم های تجاری شما ارائه دهند. در اینجا برخی از اصطلاحات کلیدی که معمولاً فرآیند مهندسی داده را همراهی می کنند آورده شده است:

DATA WAREHOUSE : مجموعه ای از پایگاه های داده از منابع مختلف. این مانند یک کتابخانه داده است که در آن هر فرد می تواند چندین انبار داده داشته باشد.

DATA LAKE : مخزنی برای داده های بدون ساختار. به آن به عنوان محل تخلیه داده ها فکر کنید.

پایگاه داده : داده های ساختار یافته به شکل جداول، ستون ها و سطرها.

DATA PIPELINE : مجموعه‌ای از وظایف، که هر کدام بر روی یک مجموعه داده عمل می‌کنند، که داده‌ها را از یک سیستم به سیستم دیگر تحویل می‌دهد، معمولاً برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش داده‌ها برای اهداف تحلیلی.

EXTRACT، TRANSFORM، LOAD (ETL) : فرآیند استخراج داده از یک سیستم، تبدیل آن به قالبی که توسط سیستم دیگری قابل مصرف است، و بارگذاری آن در سیستم نهایی که در آن برای تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می شود.

ETL – استخراج، تبدیل، بارگذاری

ETL (Extract, Transform Load) مجموعه ای از فرآیندها است که داده ها را برای تجزیه و تحلیل و بینش تجاری آماده می کند. به عنوان پروژه خط لوله داده ها را از یک پایگاه داده به یک یا چند پایگاه داده منتقل می کند.

شما می توانید ETL را به عنوان یک مسابقه رله در نظر بگیرید. داده ها در یک نقطه وارد سیستم می شوند، جایی که تبدیل می شوند. سپس از یک دونده به دونده بعدی منتقل می شود تا به مقصد نهایی خود برسد.

اگرچه ETL رایج ترین شکل خط لوله داده است، برخی از شرکت ها ELT را ترجیح می دهند، جایی که فرآیند بارگذاری مقدم بر فرآیند تبدیل است.

ابزار مهندسی داده

مهندسی داده فرآیند جمع آوری داده ها از منابع مختلف و ایجاد خط لوله داده است که داده ها را از منبع اصلی خود به انبار داده منتقل می کند . اگرچه تجزیه و تحلیل فضایی در هسته بسیاری از فرآیندهای داده محور قرار دارد، تجزیه و تحلیل جغرافیایی می تواند چالش برانگیز و خسته کننده باشد.

علیرغم پیچیدگی بیشتر، مهندسی داده در GIS در چند سال گذشته مورد توجه قرار گرفته است. در اینجا برخی از برنامه های کاربردی نرم افزار مهندسی داده های کلیدی با پشتیبانی بومی برای داده های مکانی آمده است.

دانه برف

Snowflake یک انبار داده و دریاچه داده مبتنی بر ابر است که داده ها را از منابع مختلف جمع آوری می کند. این نرم افزار به عنوان سرویس (SAS) است که ذخیره سازی و پردازش داده های مقیاس پذیر را امکان پذیر می کند. به همین ترتیب، راه‌حل‌های تحلیلی انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهد که استفاده از آنها سریع‌تر و آسان‌تر است. موتور جستجوی SQL خود به طور خاص برای ابر طراحی شده است. برخی از انواع داده های جغرافیایی پشتیبانی شده توسط Snowflake عبارتند از GeoJSON و PostGIS.

Apache AirFlow

این ابزار ETL مبتنی بر پایتون منبع باز برای ساخت و آماده سازی خطوط لوله داده طراحی شده است. هر فرآیند یک وظیفه است که با یک گراف غیر چرخه جهت دار (DAG) نشان داده می شود که فرآیندها را از یکی به دیگری متصل می کند. علاوه بر این، Apache AirFlow دارای مجموعه ای منحصربفرد از ابزارها است که به شما امکان نوشتن، زمان بندی، تکرار و نظارت بر خطوط لوله داده را می دهد.

موتور دستکاری ویژگی (FME)

در هسته خود، FME توسط SAFE Software یک متخصص در ETL فضایی است. با استفاده از FME Cloud، این یک راه حل انعطاف پذیر است که جریان داده ها را کنترل می کند. اما همچنین به شما امکان می دهد خارج از زیرساخت ابری خود مانند AWS کار کنید. با ساختن میزهای کاری از طریق خواننده ها، نویسنده ها و ترانسفورماتورها، می توانید فرآیند ETL را با حداکثر قابلیت همکاری فرمت های جغرافیایی کامل کنید.

آلتریکس

این نمونه دیگری از ابزار مهندسی داده است که در آن شما کارهایی را به عنوان DAG بسیار شبیه به Apache Airflow اجرا می کنید. Alteryx در انجام پردازش ETL تخصص دارد. این بدان معنی است که می توانید داده ها را از منابع دیگر نیز استخراج و غنی کنید. در نهایت، می توانید داده های تبدیل شده را به Snowflake یا هر پلتفرم مبتنی بر ابر منتقل کنید.

ElasticSearch

Elasticsearch یک ابزار رایگان و منبع باز برای جستجو و تجزیه و تحلیل انواع داده ها، از جمله اطلاعات متنی و سایر انواع داده است. این ابزار مهندسی داده همچنین به طور گسترده با ادغام GIS استفاده می شود زیرا برنامه Elastic Maps را با Kibana ترکیب می کند که به شما امکان می دهد داده های مکانی خود را تجزیه و تحلیل و تجسم کنید.

Databricks

Databricks Geospatial Lakehouse یک پلت فرم مهندسی داده برای علم و همکاری داده های مکانی در مقیاس عظیم است. Databricks یکی از بازیگران اصلی در مهندسی داده است. حتی می توانید از طریق CARTO Spatial Extension برای Databricks به یکی متصل شوید تا از پتانسیل بی صدا برای باز کردن قفل تجزیه و تحلیل فضایی در ابر استفاده کنید.

مهندسی داده در GIS

مهندسی داده های مکانی بر مدیریت، پردازش، پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده های مکانی تمرکز دارد. ارتباط نزدیکی با علم داده های مکانی دارد . اما مهندسان داده تمرکز بیشتری روی اجرای فرآیند مهندسی داده دارند. در حالی که دانشمندان داده بیشتر بر کشف و اکتشاف داده ها متمرکز هستند.

مهندسی داده در GIS فرآیند استخراج و جمع‌آوری داده‌ها از منابع متعدد، تبدیل آن داده‌های مکانی به قالبی مفید برای کسب‌وکار شما و بارگیری آن‌ها در انبار داده شما است.

این حرفه عملی و مبتنی بر جزئیات به مهندسان داده نیاز دارد که صبور باشند و از کار دقیق لذت ببرند. اما زمانی که geospatial را به معادله اضافه می کنید، این پیچیدگی تجزیه و تحلیل فضایی در ابر را افزایش می دهد.

امروز، ما فقط سطح پتانسیل مهندسی داده در GIS را بررسی کردیم . آیا تمرکز شما بر روی مهندسی داده های مکانی است؟ لطفا نظرات خود را در مورد آن در بخش نظرات زیر با ما در میان بگذارید.