适逢空间大数据爆发性增长，大数据时代已经到来，传统国土、测绘、规划领域的业务正在向空间大数据分析转型，2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，指出大数据已经成为国家基础型战略资源，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，并要求全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。
 

 

    空间大数据解决方案主要包括五大步骤：

 

    数据接入存储、空间分析挖掘、时空大数据存储、可视化展现、业务系统集成

 

    1、空间数据接入存储：这里包含了数据清洗、数据质检、转换加载的全过程，通过平台提供的工具、模型和方法，结合实际业务需求，进行数据预处理，目的是抽取出适用于接入到大数据平台分析计算的文件型数据源。也就是说，实现了现有的业务数据库与大数据分析计算库相分离。大数据分析数据源接入类型支持：文件型数据、HDFS分布式文件系统、Hive数据源以及云存储（亚马逊S3存储、微软 Azure数据湖）；

 

    2、空间分析挖掘：这一步也就是大数据分析场景设计，需要结合数据结构、业务需求，进行分析工具的选择，可以是多种分析工具流程化应用，通过GeoAnalyticsServer集群的分布式计算，能够充分利用硬件资源，使传统几小时甚至几天的计算量，在秒级和分钟级完成；

 

    3、时空大数据存储：空间大数据的两个关键能力是分布式计算和分布式存储，在高效计算的能力下，需要配备分布式、高性能的时空大数据存储，ArcGISSpatiotemporalDataStore通过数据分片存储机制，提供了高效的数据写入和查询检索能力。同时，可以动态增加和减少集群节点，不存在单点故障，保障了业务连续性；

 

    4、可视化展现能力：大数据分析结果可以通过多种方式进行展现和查看，如PortalMapViewer、ArcGISPro、Insights等丰富的可视化展现；

 

    5、业务系统集成能力：大数据平台建设是一个系统性工程，解决具体需求难点很重要，突破以往技术瓶颈很重要，但是整个平台的完整性、流程化也同样重要。空间大数据分析结果均以服务形式提供，可以通过RestAPI、PythonAPI，高效地实现大数据平台的能力展示。
 

 

    空间大数据价值：

 

    1.大数据已经上升为国家战略，而几乎所有的大数据，都需要而且可以与地理信息数据紧密融合。空间大数据是大数据与地理信息数据的融合体。由此，空间大数据正在全球范围内迅速崛起，给政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。空间大数据的崛起，带来的远比我们想象的要多得多。“空间大数据崛起给我们带来的是时空大数据，不只是告诉位置，也不只是告诉时间，更重要是有了内涵和内容。这为城市智能化和个人的位置服务提供了非常好的机遇。

 

    2.空间大数据可以分为五大形态，第一是基础地理信息数据，即按照国家标准精准测绘所形成的政府数据；第二是专题地理信息数据，比如地理国情所获取的大量与经济、社会有关的数据；第三是专业地理信息数据，如农业部门、国土部门等专业部门的数据；第四是传感地理信息数据，也是时空大数据里面重要且有活力的部分，并涵盖很多的领域；第五是社交地理信息数据，比如采集的共享单车所走的轨迹等数据。

 

    3.把“一带一路”沿线和区域的大坐标关联起来，形成基础地理数据和系列的地图成果，用于规划、建设、感知，借助互联网时代的物联网、云计算和大数据技术，时空数据在数字空间串接起来，形成物理世界的虚拟再现，支持混合现实的智能化管理，为地理信息产业发展提供全新的渠道和原动力，物联网、云计算、大数据、人工智能的迅速发展，正在催生一个庞大的空间大数据产业链。空间大数据是全球政府管理和经济发展的基础设施，随着产业的迅速发展，空间大数据将会在社会经济的各个领域发挥不可替代的重要作用，尤其是在智慧城市和智慧汽车领域。