ما المقصود بقاعدة البيانات الجغرافية المكانية؟

تعريف قاعدة البيانات الجغرافية المكانية

يشير مصطلح "المكانية الجغرافية" إلى الموارد المترابطة مثل الخرائط والصور ومجموعات البيانات والأدوات والإجراءات التي تربط كل حدث أو ميزة أو كيان بموقع ما، وتستخدم هذه المعلومات لتطبيقات مختلفة. 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 المعرفة في مساحة هندسية والاستعلام عنها، مثل بيانات المتجه والبيانات النقطية. مع تزايد حجم البيانات بشكل كبير، توفر قاعدة البيانات الجغرافية المكانية أفضل قابلية للإدارة والأمان لتحليل البيانات المكانية الكبيرة والمعقدة وغير المتجانسة.

توفر الأنظمة الأساسية لقاعدة البيانات الجغرافية المكانية محركات إدارة ومعالجة وتحليل متخصصة مطلوبة للبيانات الجغرافية المكانية المعقدة. وتعد قابلية تطوير هذه الأنظمة وأدائها عاملين رئيسين للنجاح، إلى جانب توفير دعم التطوير والتكامل.

بالنسبة لقابلية التشغيل البيني، تدعم منصات قاعدة البيانات الجغرافية المكانية المعايير المحددة بواسطة الاتحاد الجغرافي المكاني المفتوح (OGC)، الذي يوفر إطارًا موحدًا وخدمات ويب—خدمات ميزات الويب (WFS) لبيانات المتجه، وخدمة تغطية الويب (WCS) للبيانات النقطية، وخدمات الكتالوج (CSW) المستخدمة لتحديد موقع تطبيقات وخدمات البيانات الجغرافية المكانية الموزعة وإدارتها وصيانتها.

نظام المعلومات الجغرافية (GIS) هو أداة على رأس قاعدة بيانات جغرافية مكانية لتحرير وصيانة البيانات الجغرافية المكانية. يدعم نظام المعلومات الجغرافية الأجسام الجغرافية المكانية، التي يتم تنظيمها في طبقات يمكن تراكبها بصريًا ومنطقيًا.

يدور التحليل الجغرافي المكاني حول فهم التفاعلات المعقدة استنادًا إلى 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 للوضع، وتقييم حملات المبيعات والتسويق، من بين العديد من الأمثلة.

أساسيات البيانات الجغرافية المكانية

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

تمثل البيانات الجغرافية المكانية ما يلي:

• كائنات هندسية متجهة بسيطة 2D و3D مثل النقاط والخطوط والمضلعات
• البيانات النقطية المعقدة مثل الصور والبيانات المضمنة في الشبكة

تتكون البيانات الجغرافية المكانية من الهندسة وتمثيلات الخرائط الخاصة بها، والتي تسمى "السمات". يمكن أن تكون الهندسة نقاط وخطوط ومضلعات ومجموعات من هذه العناصر.

• النقاط هي إحداثيات للموقع مع جداول السمات المرفقة، ويمكن أن تمثل على سبيل المثال المقار أو مواقع المتاجر أو مواقع الهواتف المحمولة.
• تشتمل الخطوط على نقاط بداية ونقاط نهاية وفي حالة المنحنيات وعدة نقاط منتصف وجدول سمات. هذه هي الطريقة التي يتم بها تمثيل شبكات الطرق في أنظمة الملاحة، باستخدام خطوط وعقد متصلة مع معلومات حول حدود السرعة وأوقات الانتظار عند التقاطعات.
• المضلعات هي وحدات مساحية، مع حدود مُعينة كسطور تحتوي على جداول سمات.

يمكن أن تحتوي هذه الهندسة على سمات مثل اللون، سمك الخط الذي هو رسم بياني (للعرض) وسمات أخرى مثل السكان (داخل المضلعات)، أو العناصر التي يمكن قياسها أو ضبط نطاقها.

يتم توصيل كل من البيانات الهندسية وبيانات السمات من خلال 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 أنها توفر سهولة التكامل مع تطبيقات نظام المعلومات الجغرافية الأخرى وnonGIS، مما يؤدي إلى انخفاض جهود التطوير.

البيانات النقطية الجغرافية المكانية هي مجموعة معقدة من المعلومات التي تم جمعها من أجهزة استشعار المخطط المواضيعي المعززة لسواتل لاندسات (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. ومن الأمثلة على ذلك الخرائط المواضيعية، ونموذج الارتفاع الرقمي/نموذج السطح الرقمي (DEM/DSM)، وصور الاستشعار عن بعد (RS)، والصور التصويرية، والخرائط الممسوحة ضوئيًا، والصور الجيوفيزيائية، والخرائط الجيولوجية.

أنواع البيانات النقطية كبيرة ولها بنية بيانات مختلفة تمامًا مقارنة بأنواع بيانات المتجه. يمكن أن تنمو مجموعات البيانات النقطية بسرعة كبيرة، مما يؤدي إلى كميات هائلة من المعلومات الجغرافية المكانية التي تتطلب أنظمة إدارة البيانات مثل قاعدة البيانات المكانية من Oracle.

بالإضافة إلى ذلك، السحابات النقطية هي نوع بيانات 3D معقد تم إنشاؤه من تطبيقات اكتشاف الضوء وتحديد المسافة (LiDAR). تشير السحابة النقطية إلى نوع من الهندسة لتخزين كميات كبيرة من البيانات التي تمثل شكل أو ميزة 3D. لكل نقطة مجموعة إحداثيات X وY وZ الخاصة بها بالإضافة إلى سمات أخرى. غالبًا ما يتم إنشاء السحابات النقطية بواسطة الأساليب المستخدمة في التصوير الفوتوغرافي أو الاستشعار عن بعد بواسطة تطبيقات LiDAR.

يعد دمج أنواع مختلفة من البيانات بشكل أساسي أحد المهام المركزية لتحليل البيانات الجغرافية المكانية. ومن الأدوات الحيوية في تحليل البيانات الجغرافية المكانية التمثيل المرئي للبيانات، من خلال الخرائط. عادة ما يتم إنشاء الخرائط من بيانات الاستشعار عن بعد—الحقول والغابات، وأكثر من ذلك تصبح سمات رقمية تعطى للمضلعات، ثم يتم تلوينها بشكل مناسب.

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

• الحدود الإدارية والسياسية
• الزراعة والفلاحة
• الغلاف الجوي والمناخ
• علم الأحياء والبيئة
• الأعمال والاقتصاد
• الأراضي
• الثقافة والمجتمع والبيانات الإحصائية
• المرتفعات والمنتجات المشتقة
• البيئة والحفاظ عليها
• المرافق والبُنى
• الجيولوجية والجيوفيزيائية
• صحة الإنسان والمرض
• الصور والخرائط الأساسية
• موارد المياه الداخلية
• المواقع والشبكات الجيوديسية
• المجال العسكري
• المحيطات ومصبات الأنهار
• شبكات النقل
• المرافق والاتصالات

حالات استخدام البيانات الجغرافية المكانية

في عالم اليوم فائق الاتصال، إذ يكون لكل كائن بصمة رقمية وهو جزء من شبكة عالمية، تصبح المعلومات المستندة إلى 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 تتعقب موقع الأشياء المثيرة للاهتمام. تتمتع بتطبيق واسع في العديد من منظمات القطاع الخاص والعام، لمجموعة متنوعة من الوظائف، مثل:

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

تحديات قاعدة البيانات الجغرافية المكانية

• عدم دمج البيانات المكانية في عمليات الأعمال

  غالبًا ما تكون أنظمة المعلومات الجغرافية مخصصة وأنظمة متخصصة منفصلة عن أنظمة الأعمال، مما يؤدي إلى زيادة تكاليف التدريب والعمليات والصيانة. يُعد تقديم المعلومات المتعلقة بالموقع إلى التطبيقات جهدًا يدويًا كثيف العمالة ومستهلك للوقت ومعرضًا للأخطاء وغير قابل للتوسع في الغالب لمشروعات البنية التحتية الكبيرة. نظرًا لعدم وجود عمليات تكامل مطلوبة، لا يمكن للتطبيقات استخدام القيمة الكاملة للمعلومات الجغرافية المكانية.

• قابلية التشغيل البيني

  توجد حاجة متزايدة لدمج الخرائط والبيانات لتوفير معلومات قيمة قائمة على الموقع من التطبيقات وإليها. ومع ذلك، قد تبدأ المؤسسات في استخدام حلول مختلفة لمختلف المشاريع. وهذا يؤدي إلى أكثر من نظام معلومات جغرافية أو مكون رسم خرائط في المؤسسة، مما يثير المخاوف بشأن خصوصية البيانات وموقعها.

• بيانات غير متجانسة

  من الصعب إجراء تحليل متكامل، حيث يتم الاحتفاظ بأنواع مختلفة من البيانات في الملفات أو مخازن البيانات المتخصصة، ويحتاج كل منها إلى مجموعة مهارات متخصصة. عند دمج 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 مكتملة أو لا يمكن الوصول إليها/البحث عنها، ومجموعات البيانات غير متسقة بدرجة كبيرة، أي أن المصطلحات المتطابقة لا تعني بالضرورة نفس الشيء.

• قابلية التوسع

  أصبحت قابلية التوسع مطلبًا لمعالجة كميات متزايدة من البيانات الجغرافية المكانية بشكل فعال للتطبيقات التجارية التي تتطلب معلومات عن الموقع، مثل بيانات المستشعر وبيانات تدفق GPS وبيانات 3D.

• تكامل على مستوى التطبيق

  نظرًا لعدم وجود تكامل بين أنظمة التخطيط 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 واستيعابا (الشكل والحجم والموقع) والسمة غير العائلية (الاسم والطول والمساحة والحجم والسكان وغيرها) من مصادر البيانات المختلفة (البيانات متعددة المتغيرات). يمكن أن تتكون مجموعة البيانات من عدد كبير من تنسيقات الملفات الخاصة بالمجال المخصصة من مصادر بيانات مختلفة، ويتم قضاء الكثير من الوقت في تحويل أنواع البيانات المختلفة هذه.

• إثراء البيانات

  إثراء البيانات باستخدام 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 منظمة أخرى لإجراء تحليل مكاني ونصي.

• المعالجة الجغرافية المكانية

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

• التحليل التفاعلي

  تصور البيانات على الخرائط التفاعلية مع الطبقات السياقية الأخرى. اكتشف الخريطة واستكشفها، وعرضها، والتكبير، والتدوير، والعثور على الأنماط، والاستعلام/التصفية حسب السمة.

• مشاركة النتائج ونشرها

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

أفضل الممارسات لإدارة البيانات الجغرافية المكانية والعمل معها

• حقق فوائد تشغيلية واستراتيجية ومطورين من خلال الجمع بين البيانات الجغرافية المكانية وجميع بيانات المؤسسة الأخرى، كما هو موضح في قاعدة بيانات متقاربة.
• تحسين الأداء من خلال معالجة مكان وجود البيانات. استخدم الوظائف المتاحة في قاعدة البيانات لتكامل البيانات وإثرائها وتحليلها والتعلم الآلي.
• تمكين الأمان والحوكمة على مستوى المؤسسة من خلال منصة مُثبتة لإدارة البيانات مصممة مع وضع أمان البيانات في الاعتبار.
• استفد من قابلية التوسع والأداء في منصة إدارة بيانات المؤسسة مع ميزات التوفر العالي لدعم حجم البيانات المتزايد والطلب المتزايد.
• قم باستثمار مقاوم للمستقبل من خلال اختيار منصة جغرافية مكانية مفتوحة مع إمكانية الجمع بين المكونات من جميع الأنظمة والبائعين.
• استفد من السحابة من خلال اختيار نظام أساسي يتيح إنشاء تطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية في السحابة بالإضافة إلى سهولة الرفع والنقل إلى السحابة.

• تعرف على قاعدة البيانات المتقاربة
• تعلم كيفية استخدام البيانات المكانية مع ورشة عمل خطوة بخطوة

منتجات ذات صلة

Oracle Autonomous Database

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