Was ist eine Geospatial Database?

Geodatendatenbank einfach erklärt

Der Begriff „Geodaten“ (engl. geospatial) bezieht sich auf miteinander verknüpfte Ressourcen wie Karten, Bildmaterial, Datensätze, Tools und Verfahren, die jedes Ereignis, jedes Merkmal oder jedes Objekt mit einem bestimmten Ort verbinden und diese Informationen für verschiedene Anwendungen nutzen. Um Standorte leicht verständlich darzustellen, müssen Daten anhand standardisierter Parameter wie Koordinaten, Ortsnamen oder Straßenadressen beschrieben werden.

Eine Geodatenbank ist darauf optimiert, Daten zu speichern und abzufragen, die Objekte in einem geometrischen Raum darstellen – wie beispielsweise Vektordaten und Rasterdaten. Angesichts des exponentiellen Datenwachstums bietet eine Geodatenbank die bestmögliche Verwaltung und Sicherheit, um große, komplexe und heterogene räumliche Datenmengen zu analysieren.

Geodatenbank-Plattformen bieten spezialisierte Verwaltungs-, Verarbeitungs- und Analysefunktionen, die für den Umgang mit komplexen Geodaten erforderlich sind. Skalierbarkeit und Leistung sind dabei zwei entscheidende Erfolgsfaktoren – ebenso wie Unterstützung bei Entwicklung und Integration.

Für die Interoperabilität unterstützen Geodatenbank-Plattformen die vom Open Geospatial Consortium (OGC) definierten Standards. Diese sorgen für ein einheitliches Rahmenwerk und standardisierte Webdienste – Web Feature Services (WFS) für Vektordaten, Web Coverage Services (WCS) für Rasterdaten und Catalog Services (CSW), die zur Suche, Verwaltung und Pflege verteilter Geodatenanwendungen und -services eingesetzt werden.

Ein Geografisches Informationssystem (GIS) ist ein Tool, das auf einer Geodatenbank basiert und zur Bearbeitung und Pflege von Geodaten dient. GIS unterstützt georäumliche Objekte, die in Ebenen organisiert sind und sich sowohl visuell als auch logisch überlagern lassen.

Die Geodatenanalyse befasst sich mit dem Verständnis komplexer Zusammenhänge auf Grundlage geografischer Beziehungen – sie beantwortet Fragen dazu, wo sich Menschen, Anlagen und Ressourcen befinden. Geografische Erkenntnisse ermöglichen es, einen besseren Kundenservice zu bieten, den Einsatz von Mitarbeitern zu optimieren, Standorte für Einzelhandel oder Logistik zu bestimmen, Anlagen zu verwalten, Situationsanalysen durchzuführen und Vertriebs- sowie Marketingkampagnen zu bewerten – um nur einige Beispiele zu nennen.

Grundlagen der Geodaten

„Geodaten“ beziehen sich auf Informationen über Merkmale, Objekte und Klassen auf der Erdoberfläche oder sogar im Weltraum. Geodaten sind in der Regel umfangreich, werden in komplexen Datentypen gespeichert und erfordern spezielle Verfahren für Indizierung, Abfrage, Verarbeitung und Analyse.

Geodaten umfassen:

• Einfache 2D- und 3D-Vektorobjekte wie Punkte, Linien und Polygone
• Komplexe Rasterdaten wie Satellitenbilder und Gitterdaten

Geodaten bestehen aus Geometrien und deren kartografischen Darstellungen, den sogenannten „Attributen“. Geometrien können Punkte, Linien, Polygone oder Kombinationen dieser Elemente sein.

• Punkte sind Standortkoordinaten mit zugehörigen Attributtabellen und können beispielsweise Wohnhäuser, Filialstandorte oder Mobiltelefonpositionen darstellen.
• Linien besitzen Start- und Endpunkte sowie – bei Kurven – mehrere Zwischenpunkte und eine Attributtabelle. So werden Straßennetze in Navigationssystemen abgebildet, indem verbundene Linien und Knoten Informationen zu Geschwindigkeitsbegrenzungen oder Wartezeiten an Kreuzungen enthalten.
• Polygone stellen Flächen dar, deren Grenzen als Linien mit Attributtabellen definiert sind.

Diese Geometrien können kartografische Attribute wie Farbe oder Linienstärke (zur Darstellung) sowie inhaltliche Attribute wie Bevölkerungszahlen (innerhalb eines Polygons) oder messbare Werte enthalten.

Geometrie- und Attributdaten sind über ein relationales Datenbankmanagementsystem wie die räumliche Datenbank von Oracle miteinander verknüpft. Dieses Datenbanksystem ermöglicht selbst anspruchsvollste Geodatenverarbeitungen mit höchster Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit. Zudem lässt es sich leicht in GIS- und Nicht-GIS-Anwendungen integrieren, was Entwicklungsaufwand und Komplexität reduziert.

Geografische Rasterdaten sind eine komplexe Informationssammlung, die von den ETM+-Sensoren (Enhanced Thematic Mapper) der Landsat-Satelliten erfasst wird. Diese Sensoren zeichnen Licht- und Infrarotreflexionswerte sowie deren Position im Raster auf. Jedem Rasterfeld werden Standortdaten wie Farbe, Höhe eines digitalen Innovations- oder Höhenmodells sowie verschiedene weitere Variablen zugeordnet. Beispiele hierfür sind thematische Karten, digitale Höhen- und Oberflächenmodelle (DEM/DSM), Fernerkundungsbilder (RS), photogrammetrische Aufnahmen, gescannte Karten, geophysikalische Bilder und geologische Karten.

Rasterdatentypen sind sehr umfangreich und besitzen eine völlig andere Datenstruktur als Vektordaten. Sie können schnell anwachsen und dadurch enorme Datenmengen erzeugen, die leistungsfähige Datenmanagementsysteme wie die räumliche Datenbank von Oracle erfordern.

Darüber hinaus stellen Punktwolken einen komplexen 3D-Datentyp dar, der durch Lichtlaufzeitmessungen (LiDAR) erzeugt wird. Eine Punktwolke ist eine Geometrieform zur Speicherung großer Datenmengen, die eine dreidimensionale Form oder Struktur abbildet. Jeder Punkt besitzt eigene X-, Y- und Z-Koordinaten sowie zusätzliche Attribute. Punktwolken werden häufig mithilfe von Verfahren der Photogrammetrie oder der Fernerkundung durch LiDAR-Anwendungen erstellt.

Die Integration grundlegend unterschiedlicher Datentypen ist eine der zentralen Aufgaben der Geodatenanalyse. Ein wesentliches Tool dieser Analyse ist die Datenvisualisierung in Form von Karten. Karten werden in der Regel aus Fernerkundungsdaten erstellt – dabei werden Felder, Wälder und andere Flächen als digitalisierte Attribute in Polygone überführt und anschließend farblich dargestellt.

Datenkategorien können unter anderem Folgendes umfassen:

• Verwaltungs- und politische Grenzen
• Landwirtschaft und Ackerbau
• Atmosphäre und Klima
• Biologie und Ökologie
• Wirtschaft und Finanzen
• Katasterwesen
• Kultur, Gesellschaft und Demografie
• Höheninformationen und abgeleitete Produkte
• Umwelt und Naturschutz
• Einrichtungen und Strukturen
• Geologische und geophysikalische Daten
• Gesundheit und Krankheiten
• Bildmaterial und Basiskarten
• Binnenwasserressourcen
• Standorte und geodätische Netzwerke
• Militär
• Ozeane und Mündungsgebiete
• Verkehrsnetze
• Versorgungs- und Kommunikationsinfrastruktur

Anwendungsfälle für Geodaten

In der heutigen hypervernetzten Welt, in der jedes Objekt einen digitalen Fußabdruck hinterlässt und Teil eines globalen Netzwerks ist, wird der Standort und standortbezogene Information zu einem entscheidenden Faktor für Analyse, Verwaltung und Steuerung. Standortintelligenz hilft uns zu verstehen, wo sich Ereignisse, Aktivitäten, Personen, Straßen oder Gebäude befinden, und ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen zur Nachverfolgung relevanter Objekte. Sie findet in zahlreichen privaten und öffentlichen Organisationen vielfältige Anwendung – wie z. B.:

• Betrieb und Abrechnung
• Immobilien- und Immobilienverwaltung
• Steuern
• Katastrophen- und Notfallmanagement
• Markt- und Kundenanalyse
• Tourismus
• Risikomanagement (siehe Beispiel)
• Nachverfolgung und Analyse von Vermögenswerten (siehe Beispiel)
• Telematik und Flottenmanagement
• Land-/Umweltmanagement
• Öffentliche Gesundheit und Krankheitsausbrüche (siehe Beispiel)

Herausforderungen bei Geodatenbanken

• Fehlende Integration räumlicher Daten in Geschäftsprozesse

  GIS-Systeme sind häufig spezialisierte Einzellösungen, die nicht in Geschäftssysteme integriert sind. Dies führt zu höheren Schulungs-, Betriebs- und Wartungskosten. Die Bereitstellung standortbezogener Informationen für Anwendungen erfordert meist manuelle Prozesse, die arbeitsintensiv, zeitaufwendig, fehleranfällig und für große Infrastrukturprojekte kaum skalierbar sind. Aufgrund fehlender Integrationen können Anwendungen den vollen Wert geografischer Informationen nicht ausschöpfen.

• Interoperabilität

  Es besteht ein wachsender Bedarf, Karten und Daten zu integrieren, um wertvolle standortbezogene Informationen in Anwendungen bereitzustellen oder aus diesen zu beziehen. Unternehmen neigen jedoch dazu, für verschiedene Projekte unterschiedliche Lösungen einzusetzen. Dadurch entstehen innerhalb einer Organisation mehrere GIS- oder Kartierungskomponenten, was zusätzliche Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit aufwirft.

• Heterogene Daten

  Integrierte Analysen sind schwierig, da verschiedene Datentypen in Dateien oder speziellen Datenspeichern abgelegt sind und jeweils spezielles Fachwissen erfordern. Bei der Integration von Geodaten ist es entscheidend, unternehmensweit eine einheitliche Definition und Nutzung von Metadaten festzulegen. Häufig gestaltet sich die Suche nach geeigneten Datensätzen schwierig, da Metadaten unvollständig, nicht zugänglich oder nicht durchsuchbar sind. Zudem sind Datensätze oft semantisch inkonsistent – gleiche Begriffe bedeuten nicht zwangsläufig dasselbe.

• Skalierbarkeit

  Skalierbarkeit ist heute eine zentrale Anforderung, um die stetig wachsenden Mengen an Geodaten effizient zu verarbeiten – insbesondere für kommerzielle Anwendungen, die Standortinformationen nutzen, wie Sensordaten, GPS-Streamingdaten oder 3D-Daten.

• Integration auf Anwendungsebene

  Aufgrund fehlender Integration zwischen Kartierungs- und Geschäftssystemen können Unternehmen in der Regel keine zentralisierte Standortinformation über verschiedene Entscheidungsunterstützungssysteme hinweg nutzen.

Funktionsweise einer Geodatenbank

• Datenaufnahme

  Filtern und erfassen Sie räumliche Daten (Form, Größe und Standort) sowie nicht-räumliche Attributdaten (Name, Länge, Fläche, Volumen, Bevölkerung und weitere) aus verschiedenen Datenquellen – sogenannte multivariate Daten. Der Datensatz kann eine große Anzahl spezialisierter, domänenspezifischer Dateiformate aus unterschiedlichen Quellen umfassen, wodurch häufig erheblicher Aufwand für die Konvertierung dieser verschiedenen Datentypen entsteht.

• Datenanreicherung

  Anreichern der Daten mit räumlichen Attributen wie Adress-Geokodierung und Ortsnamen für weiterführende Analysen. Textdaten werden in numerische Daten umgewandelt und alle anderen numerischen Werte normalisiert. Diese Datenanreicherung ermöglicht es, weniger strukturierte geografische Daten so aufzubereiten, dass Informationen kategorisiert, verglichen, gefiltert und mit anderen strukturierten Daten verknüpft werden können – als Grundlage für räumliche und textbasierte Analysen.

• Geodatenverarbeitung

  Entwickeln Sie Workflows für räumliche Analysen und kombinieren Sie Attributdaten mit geometrischen Datensätzen, um die Daten für räumliche Analysen und Kartenerstellung vorzubereiten.

• Interaktive Analyse

  Visualisieren Sie Daten auf interaktiven Karten zusammen mit weiteren kontextbezogenen Ebenen. Navigieren und erkunden Sie die Karte, indem Sie Ansichten anpassen, hinein- oder herauszoomen, verschieben, Muster erkennen sowie nach Attributen abfragen und filtern.

• Freigabe und Veröffentlichung der Ergebnisse

  Integrieren Sie räumliche Inhalte und Analyseergebnisse über REST-, GeoJSON- und OGC-Webservices.

Best Practices für die Verwaltung und Verarbeitung von Geodaten

• Erzielen Sie operative, strategische und technische Vorteile, indem Sie Geodaten mit allen anderen Unternehmensdaten kombinieren – wie in einer konvergenten Datenbank.
• Steigern Sie die Leistung, indem Sie Daten dort verarbeiten, wo sie gespeichert sind. Nutzen Sie die in der Datenbank verfügbaren Funktionen für Datenintegration, Anreicherung, Analyse und Machine Learning.
• Gewährleisten Sie unternehmensweite Sicherheit und Governance mit einer bewährten Datenmanagementplattform, die auf Datensicherheit ausgelegt ist.
• Profitieren Sie von der Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit einer Enterprise Data Management Platform mit High Availability-Funktionen, um wachsende Datenmengen und steigende Anforderungen zu unterstützen.
• Treffen Sie eine zukunftssichere Entscheidung, indem Sie auf eine offene Geodatenplattform setzen, die die Kombination von Komponenten verschiedener Systeme und Anbieter ermöglicht.
• Nutzen Sie die Vorteile der Cloud, indem Sie eine Plattform wählen, die sowohl die Entwicklung von Low-Code-Anwendungen in der Cloud als auch eine einfache Migration („Lift-and-Shift“) in die Cloud unterstützt.

• Weitere Informationen zur konvergenten Datenbank
• Erfahren Sie in einem Schritt-für-Schritt-Workshop, wie Sie räumliche Daten nutzen

Verwandte Produkte

Oracle Autonomous Database

Die weltweit erste selbstgesteuerte Datenbank

Oracle Database

Weltweit führendes konvergiertes Multi-Model-Datenbankverwaltungssystem

Oracle Exadata

Unvergleichbare Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von Oracle Database

Oracle Autonomous Data Warehouse

Unkompliziertes Data Warehousing