ما المقصود بقاعدة البيانات الجغرافية المكانية؟

تعريف قاعدة البيانات الجغرافية المكانية

يشير مصطلح "جغرافي مكاني" إلى الموارد المترابطة مثل الخرائط والصور ومجموعات البيانات والأدوات والإجراءات التي تربط كل حدث أو ميزة أو كيان بموقع ما، وتستخدم هذه المعلومات لتطبيقات مُختلفة. لفهم الموقع بسهولة، يجب تمثيل البيانات باستخدام المعلمات القياسية مثل الموضع في نظام الإحداثيات أو اسم المكان أو عنوان الشارع.

يتم تحسين قاعدة البيانات الجغرافية المكانية لتخزين البيانات التي تمثل الكائنات المحددة في مساحة هندسية والاستعلام عنها، مثل بيانات المتجهات والبيانات النقطية. مع تزايد حجم البيانات بشكل كبير، توفر قاعدة البيانات الجغرافية المكانية أفضل قابلية للإدارة والأمان لتحليل البيانات المكانية الكبيرة والمُعقدة وغير المتجانسة.

توفر منصات قاعدة البيانات الجغرافية المكانية محركات إدارة ومعالجة وتحليل مُتخصصة مطلوبة للبيانات الجغرافية المكانية المُعقدة. إن قابلية تطوير هذه الأنظمة وأدائها عاملان رئيسان للنجاح، إلى جانب توفير دعم التطوير والتكامل.

بالنسبة إلى قابلية التشغيل البيني، تدعم منصات قاعدة البيانات الجغرافية المكانية المعايير المحددة بواسطة اتحاد الجغرافيا المكانية المفتوح (OGC)، الذي يوفر إطارًا موحدًا وخدمات ويب—خدمات ميزات الويب (WFS) لبيانات المتجهات، وخدمة تغطية الويب (WCS) للبيانات النقطية، وكتالوج الخدمات (CSW) المستخدم لتحديد موقع تطبيقات وخدمات البيانات الجغرافية المكانية الموزَّعة وإدارتها وصيانتها.

يمثل نظام المعلومات الجغرافية (GIS) أداة تتحكم في قاعدة بيانات جغرافية مكانية لتحرير وصيانة البيانات الجغرافية المكانية. يدعم نظام المعلومات الجغرافية الكائنات الجغرافية المكانية، التي يتم تنظيمها في طبقات يمكن تراكبها بصريًا ومنطقيًا.

يدور التحليل الجغرافي المكاني حول فهم التفاعلات المُعقدة على أساس العلاقات الجغرافية— والإجابة على الأسئلة استنادًا إلى مكان وجود الأشخاص والأصول والموارد. تتيح الرؤى الجغرافية المكانية للمستخدمين تقديم خدمة عملاء أفضل، وتحسين القوى العاملة، وتحديد موقع مراكز البيع بالتجزئة أو التوزيع، وإدارة الأصول، وإجراء تحليل للحالة، وتقييم حملات المبيعات والتسويق، من بين العديد من الأمثلة.

أُسس البيانات الجغرافية المكانية

تشير "البيانات الجغرافية المكانية" إلى معلومات حول السمات والكائنات والفئات على سطح الأرض أو حتى في الفضاء. تكون عادةً البيانات الجغرافية المكانية كبيرة، ويتم تخزينها في أنواع بيانات مُعقدة، وتتطلب خوارزميات فهرسة واستعلام ومعالجة وتحليل مُتخصصة.

تمثل البيانات الجغرافية المكانية ما يلي:

• كائنات هندسية لمتجهات بسيطة ثنائية وثلاثية الأبعاد مثل النقاط والخطوط والمضلعات
• البيانات النقطية المعقدة مثل الصور والبيانات الشبكية

تتشكَّل البيانات الجغرافية المكانية من أشكال هندسية وتمثيلات خرائطية خاصة بها، والتي تسمى "السمات". يمكن أن تكون الأشكال الهندسية نقاط وخطوط ومضلعات ومجموعات من هذه العناصر.

• تمثل النقاط إحداثيات للموقع مع جداول سمات مرفقة، ويمكن أن تمثل على سبيل المثال أماكن الإقامة أو مواقع المتاجر أو مواقع الهواتف المحمولة.
• تتضمن الخطوط نقاط بداية ونقاط نهاية وفي حال المنحنيات وعدة نقاط منتصف وجدول سمات. تُعد هذه هي الطريقة التي يتم بها تمثيل شبكات الطرق في أنظمة الملاحة، باستخدام خطوط وعُقد متصلة مع معلومات حول حدود السرعة وأوقات الانتظار عند التقاطعات.
• تمثل المضلعات وحدات منطقة، مع حدود مُوضوعة في شكل خطوط تحتوي على جداول سمات.

يمكن أن تحتوي تلك الأشكال الهندسية على سمات مثل اللون، وسُمك الخط الخرائطية (للعرض) وسمات أخرى مثل السكان (داخل المضلعات)، أو العناصر التي يمكن قياسها أو توسُعها.

يتم ربط كل من البيانات الهندسية وبيانات السمات عبر نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية مثل قاعدة البيانات المكانية من Oracle. يمكن لنظام إدارة قواعد البيانات تشغيل العمليات الجغرافية المكانية الأكثر طلبًا بأعلى أداء وقابلية توسع وأمان. كما يوفر سهولة في التكامل مع تطبيقات نظام المعلومات الجغرافية الأخرى وnonGIS، مما ينتج عنه انخفاض في جهود التطوير.

تمثل البيانات النقطية الجغرافية المكانية مجموعة مُعقدة من المعلومات التي تم جمعها من أجهزة استشعار رسم الخرائط الموضوعية المُحسنة للقمر الصناعي Landsat (ETM+)، والتي تسجل الضوء وقيمة انعكاس الأشعة تحت الحمراء وموقعها في الشبكة. يتم إرفاق بيانات الموقع مثل اللون وارتفاع نموذج الابتكار الرقمي والعديد من المتغيرات بكل خلية شبكة. من الأمثلة على ذلك الخرائط الموضوعية، ونموذج الارتفاع الرقمي/نموذج السطح الرقمي (DEM/DSM)، وصور الاستشعار عن بُعد (RS)، والصور الفوتوغرافية، والخرائط الممسوحة ضوئيًا، والصور الجيوفيزيائية، والخرائط الجيولوجية.

إن أنواع البيانات النقطية كبيرة وتتمتع ببنية بيانات مختلفة تمامًا مقارنة بأنواع بيانات المتجه. يمكن أن تزداد مجموعات البيانات النقطية بسرعة كبيرة، مما يخرج عنه كميات هائلة من المعلومات الجغرافية المكانية التي تتطلب أنظمة إدارة البيانات مثل قاعدة البيانات المكانية من Oracle.

بالإضافة إلى ذلك، تمثل سحابات النقاط نوع بيانات ثلاثي الأبعاد مُعقد تم إنشاؤه من تطبيقات كشف الضوء والتقييس (LiDAR). تشير سحابة النقاط إلى نوع من الهندسة تخزِّن كميات كبيرة من البيانات التي تمثل شكل أو ميزة ثلاثية الأبعاد. لكل نقطة مجموعة إحداثيات X وY وZ خاصة بها بالإضافة إلى سمات أخرى. يتم غالبًا إنشاء السحابات النقطية من الأساليب المستخدمة في التصوير الفوتوغرافي أو الاستشعار عن بُعد بواسطة تطبيقات LiDAR.

يُعد دمج أنواع مختلفة من البيانات بشكل أساس أحد المهام الرئيسة لتحليل البيانات الجغرافية المكانية. من الأدوات الحيوية في تحليل البيانات الجغرافية المكانية التمثيل المرئي للبيانات من خلال الخرائط. يتم عادةً إنشاء الخرائط من بيانات الاستشعار عن بُعد—الحقول والغابات، وأكثر من ذلك تصبح سمات رقمية تُمنح إلى المضلعات، ثم يتم تلوينها بشكل مناسب.

قد تتضمن فئات البيانات، على سبيل المثال لا الحصر،:

• الحدود الإدارية والسياسية
• الزراعة والفلاحة
• الغلاف الجوي والمناخ
• علم الأحياء وعلم البيئة
• الأعمال والاقتصاد
• المسح العقاري
• البيانات الثقافية والمجتمعية والديموغرافية
• الارتفاع والمنتجات المُشتقة
• البيئة والحفاظ على الموارد الطبيعية
• المرافق والهياكل
• الجيولوجية والجيوفيزيائية
• صحة الإنسان والمرض
• الصور والخرائط الأساسية
• موارد المياه الداخلية
• المواقع والشبكات الجيوديسية
• العسكرية
• المحيطات ومصبات الأنهار
• شبكات النقل
• المرافق والاتصالات

حالات استخدام البيانات الجغرافية المكانية

في عالم شديد الاتصال اليوم، إذ يكون لكل كائن بصمة رقمية وهو جزء من شبكة عالمية، تصبح المعلومات القائمة على الموقع والموقع ضرورية للتحليل والإدارة والحوكمة. يساعدنا التحليل الذكي للموقع على معرفة مكان الأحداث أو الأنشطة أو الأفراد أو الشوارع أو المباني، مما يمكننا من تطوير التطبيقات التي تتبع موقع الأشياء المثيرة للاهتمام. يتمتع تطبيق واسع في العديد من مؤسسات القطاع الخاص والعام، لمجموعة مُتنوعة من الوظائف، مثل ما يلي:

• العمليات والفوترة
• إدارة العقارات والممتلكات
• الضرائب
• إدارة الكوارث والطوارئ
• تحليل السوق والعملاء
• السياحة
• إدارة المخاطر (انظر المثال)
• تتبع الأصول وتحليلها (انظر المثال)
• الاتصالات الهاتفية وإدارة الأسطول
• إدارة الأراضي/البيئة
• الصحة العامة وتفشي الأمراض (انظر المثال)

تحديات قاعدة البيانات الجغرافية المكانية

• عدم تكامل البيانات المكانية في عمليات الأعمال

  تكون أنظمة المعلومات الجغرافية مُخصصة وأنظمة مُتخصصة منفصلة عن أنظمة الأعمال، مما يؤدي إلى زيادة تكاليف التدريب والعمليات والصيانة. يُعد تقديم المعلومات المتعلقة بالموقع إلى التطبيقات جهدًا يدويًا كثيف العمالة ومُستهلك للوقت ومُعرضًا إلى الأخطاء وغير قابل للتوسع في الغالب لمشروعات البنية التحتية الكبيرة. نظرًا إلى عدم وجود عمليات تكامل مطلوبة، لا يمكن للتطبيقات استخدام القيمة الكاملة للمعلومات الجغرافية المكانية.

• إمكانية التشغيل البيني

  توجد حاجة مُتزايدة لتكامل الخرائط والبيانات لتوفير معلومات قيِّمة قائمة على الموقع من التطبيقات وإليها. مع ذلك، قد تبدأ المؤسسات في استخدام حلول مُختلفة للمشروعات المتنوعة. يؤدي هذا إلى أكثر من نظام GIS أو مكون رسم خرائط في المؤسسة، مما يثير المخاوف بشأن خصوصية البيانات وموقعها.

• بيانات غير متجانسة

  من الصعب إجراء تحليل متكامل، إذ يتم الاحتفاظ بأنواع مختلفة من البيانات في الملفات أو مخازن البيانات المُتخصصة، وتحتاج كل منها إلى مجموعة مهارات مُتخصصة. عند تكامل البيانات الجغرافية المكانية، من المهم التوصل إلى اتفاق حول تعريف البيانات الوصفية واستخدامها عبر المؤسسة. في كثير من الأحيان، يكون العثور على مجموعة البيانات المناسبة أمرًا صعبًا نظرًا لأن البيانات الوصفية إما غير مُكتملة أو لا يمكن الوصول إليها/البحث عنها، ومجموعات البيانات غير مُتسقة بدرجة كبيرة، أي أن المصطلحات المتطابقة لا تعني بالضرورة نفس الشيء.

• قابلية التوسع

  أصبحت قابلية التوسع مَطلبًا لمعالجة كميات متزايدة من البيانات الجغرافية المكانية بشكل فعَّال للتطبيقات التجارية التي تتطلب معلومات عن الموقع، مثل بيانات المستشعر وبيانات تدفق GPS والبيانات ثلاثية الأبعاد.

• تكامل على مستوى التطبيق

  نظرًا إلى عدم وجود تكامل بين أنظمة الخرائط وأنظمة الأعمال، لا يمكن للعملاء عادةً الاستفادة من معلومات الموقع المركزية عبر أنظمة دعم القرار.

طريقة عمل قاعدة البيانات الجغرافية المكانية

• استيعاب البيانات

  تصفية البيانات المكانية واستيعابها (الشكل والحجم والموقع) والسمة غير المكانية (الاسم والطول والمنطقة والحجم والسكان وغيرها) من مصادر البيانات المختلفة (بيانات متعددة المتغيرات). يمكن أن تتكون مجموعة البيانات من عدد كبير من تنسيقات الملفات الخاصة بالمجال المُخصصة من مصادر بيانات مُختلفة، ويتم قضاء الكثير من الوقت في تحويل أنواع البيانات المختلفة هذه.

• إثراء البيانات

  إثراء البيانات من خلال السمات المكانية مثل الترميز الجغرافي للعناوين وأسماء الأماكن للتحليلات اللاحقة. تغيير البيانات النصية إلى بيانات رقمية وتطبيع كل البيانات الرقمية الأخرى. يتيح إثراء البيانات للمستخدمين معالجة البيانات الجغرافية الأقل تنظيمًا بحيث يمكن تصنيف المعلومات ومقارنتها وتصفيتها وإقرانها ببيانات مُنظمة أخرى لإجراء تحليل مكاني ونصي.

• المعالجة الجغرافية المكانية

  تطوير عمليات سير عمل التحليل المكاني، ودمج بيانات السمات بمجموعات البيانات الهندسية، وإعداد البيانات للتحليل المكاني والتخطيط.

• التحليل التفاعلي

  تصوُّر البيانات على خرائط تفاعلية مع الطبقات السياقية الأخرى. التنقل في الخريطة واستكشافها، وعرضها، وتكبيرها، وتحريكها، والعثور على الأنماط، والاستعلام/التصفية حسب السمة.

• مشاركة النتائج ونشرها

  دمج المحتوى المكاني ونتائج التحليل عبر خدمات الويب REST وGeoJSON وOGC.

أفضل الممارسات في إدارة البيانات الجغرافية المكانية والعمل بها

• تحقيق مزايا تشغيلية واستراتيجية وخاصة بالمطورين من خلال الجمع بين البيانات الجغرافية المكانية وجميع البيانات المؤسسية الأخرى، كما هو موضح في قاعدة بيانات مُتقاربة.
• تحسين الأداء من خلال المعالجة في مكان وجود البيانات. استخدم الوظائف المُتاحة في قاعدة البيانات لأجل تكامل البيانات وإثرائها وتحليلها والتعلم الآلي.
• تمكين الأمان والحوكمة على مستوى المؤسسة من خلال منصة مُثبتة الكفاءة لإدارة البيانات مصممة مع وضع أمان البيانات في الاعتبار.
• استفد من قابلية التوسع والأداء في منصة إدارة البيانات المؤسسية مع ميزات التوفر العالي لدعم حجم البيانات المتنامي والطلب المُتزايد.
• قم باستثمار مستدام للمستقبل من خلال اختيار منصة جغرافية مكانية مفتوحة مع إمكانية الجمع بين المكونات من جميع الأنظمة والبائعين.
• استفد من السحابة من خلال اختيار منصة تتيح إنشاء تطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية في السحابة بالإضافة إلى سهولة الرفع والنقل إلى السحابة.

• تعرَّف على قاعدة البيانات المُتقاربة
• تعلم طريقة استخدام البيانات المكانية مع ورشة عمل مُفصَّلة

منتجات ذات صلة

قاعدة بيانات Oracle الذاتية

أول قاعدة بيانات ذاتية التوجيه في العالم

Oracle Database

نظام عالمي رائد لإدارة قواعد البيانات متعدد النماذج

Oracle Exadata

أداء Oracle Database وحجمه وإتاحته غير المتطابقين

مستودع البيانات الذاتية من Oracle

تخزين البيانات من دون تعقيد