行业生态丨浅谈空间大数据

近日，在“第十四届ESRI中国用户大会”上，ESRI（美国环境系统研究所公司）中国总裁何宁宣布与浙江大学合作成立了“空间大数据联合实验室”，就空间大数据的分析处理技术研发和应用展开深度合作。 ESRI成立于1969年，总部设在美国加利福利亚州雷德兰兹市，是世界最大的地理信息系统技术提供商，致力于为全球各行业的用户提供先进的GIS技术和全面的GIS解决方案，目前该公司的ArcGIS系列软件已成为中国用户群体最大，应用领域最广的GIS技术平台。

什么是空间大数据

空间数据是指对于空间实体的具体方位、大小、外形及分布状况等信息的一种数据化的反应，其可作为对现实世界的一种描述，在具体定位、时间、空间上存在非常紧密的联系。空间数据利用的是点- 线- 面等空间数据对人类生存的自然世界数据进行的相关展现。

大数据时代产生了大量具有时空标记、能够描述个体行为的空间大数据，如手机数据、出租车数据、社交媒体数据等。这些数据为人们进一步定量理解社会经济环境提供了一种新的手段。近年来，计算机科学、地理学和复杂性科学领域的学者基于不同类型数据开展了大量研究，试图发现海量群体的时空行为模式，并建立合适的解释性模型。通过空间 大数据 可以解决许多以往难以解决的复杂问题复杂问题。

空间大数据应用场景列举

• 城市规划与管理

作为一个相对传统的领域，过去，政府面向规划与管理任务，一般的做法是进行人口普查或人口信息的抽样调查，这种工作方法高度依赖线下调查团队，以及需要付出更长的时间才能得到相对准确的结果。

• 交通

面向垂直的交通领域，空间大数据是在物联网层面基于道路线圈对交通流量的监测，目视层面基于道路布设的摄像头依托人力的监控，以及通过由政府监管的浮动车提供的导航信号所获取的位置信息之外，更重要的一类补充。此外，交通大数据也同时面向物流、网约车领域提供支持。

• 商业选址

周围有什么样的人，这些人到底有哪些属性，他们和整个城市人口的属性做以比较，有哪些差别。这些问题是电信公司在提供商业选址解决方案时，需要基于海量用户数据，挖掘和分析所得到的结论性信息。

• 市场分析

目前着眼点在于帮助商业企业知晓目标客户群的所在位置，助力现有的业务成果分析，以及广告与服务的精准投放。贴上不同标签和属性的用户画像，反映用户群体不同时空下的行为组合，协助企业了解他们的客户市场。

• 金融

空间大数据正在改变传统金融服务的生态，很多金融服务的操作者已经将大数据挖掘作为常用的工具，视其为一种了解用户的渠道，或评估风险的手段。例如某金融用户的手机丢失后，其异常的行为轨迹可被监测，并有效用于反欺诈等犯罪行为。在金融信用评级方面，实名用户数据背后的住址信息、工作点信息，以及更多品类的用户信息，也将作为重要的认证数据，参与信用评估当中。当然宏观脱敏的用户大数据，也能为金融用户搜寻精准用户提供指导。

空间大数据与环境保护

在整个北京市1万6千平方公里的面积上目前官方一共仅有36个站点在实时监测空气，这意味着一个站点要测得400平方公里的面积，这对于北京这样特大的超级城市是极为困难的，互联网与大数据正是解决这种窘境的良好途径。促进精细化环境监测，提升污染防治工作效率，更为科学的进行环境保护战略规划和决策。

目前已经有许多企业致力于利用空间大数据参与到环境保护工作中去。如IBM公司的传感器网络，在北京布了约1000多个高密度的传感器网络，可以分析整个PM2.5的状况，这样的空间大数据分析对政府非常有用，同时对个人的衣食住行也是非常有帮助的。未来，可以从整个三维的空间PM2.5的状况，在空间大数据的前提下用人工智能、并配合一些最新的技术，把空间质量研究透彻，还大众一片蓝天。

空间大数据与城市规划

对于空间大数据应用的又一重要领域——城市规划，北京测绘设计研究院的关丽博士给出了如下讲解。目前城市空间大数据的主要来源分为5种，即传统测绘数据(4D产品、地理国情数据、地下管线数据、地名地址数据)、互联网数据(导航数据，如POI、路网、交通流量等，政府、企事业单位发布的数据，社交网络数据)、移动设备数据(手机信令、手环数据)、传感器数据(位移传感器、压力传感器、液面传感器、速度传感器)和社会调查数据(调查问卷、在线调查、电话调查)。这其中有大部分数据可以通过网络、企业合作等各种途径获得，目前其团队在网络数据获取上已经取得了系统层面的自动化。

在数据源方面，如何结合其他渠道获取的数据，如房价数据、环境数据、POI数据等等，发挥空间大数据的价值是目前空间大数据运用中的重点难点。初期的数据积累以及分析模型的建立，都需要日积月累的项目经验支撑。

放眼市场，空间大数据的分析和应用已经形成较为成熟的商业模式总而言之，不论外界还是地信圈内部，他们对地理信息和空间数据的理解都在逐渐改变。对于传统地信人来说，这样的变化是可喜的。而放眼全球范围的市场，空间 大数据分析 ，尤其是SaaS的空间商业智能业务已经形成了较为成熟的商业模式。

国际市场上，Mapbox、CartoDB等创业团队正利用SaaS级的GIS更接地气地为更多细分行业领域提供服务。有别于传统GIS应用开发，其易用性和低廉的成本，正在让空间商业智能在消费、金融、保险、物流等领域迅速普及。

国内方面，SaaS级GIS服务提供商同样注意到空间商业智能领域的巨大应用前景，许多创业公司正在培养这一市场，构建有别于传统GIS的按需付费的商业模式。如之前在8月获得千万级融资的极海纵横，又如超图旗下布局空间智能的创业公司地图慧，抑或是捷泰天域，其曾与Esri中国合作推出中国本土的位置智能平台GeoQ。

空间商业智能的核心要素是数据，但数据又包含两个要点。一方面，用户通过友好的界面将涉及业务的列表数据导入到地图中，通过基础的空间可视化或借助一些工具，分析业务情况;另一方面，空间商业智能的服务商，通过自主采集或与其他企业或机构(电信运营商、市场调查机构、院校)合作，积累有关社会经济、细分行业、脱敏的人口消费习惯和行为等数据，向客户提供增值服务，进一步辅助提高业务决策的能力。从这个角度看，无论传统测绘院，如关丽所在的团队，还是新型企业或创业公司，他们对空间大数据的应用应该是不断趋于殊途同归的。

空间大数据与运营商

随着人们越来越多借助移动终端处理生活和工作上的事务，由用户线上行为所产生的大数据，特别是基于移动网络产生的带有时空属性的大数据，正在被持有它们的电信运营商们视作商业变现的下一座金矿。

作为国内用户体量最大的中国移动，尽管进军空间信息市场显得低调，但绝不保守。早在2011年，中国移动建立了位置服务基地，强调位置信息的意义和重要性。并向开发者和内容提供商合作提供这类数据产品。中国移动旗下的位置大数据平台目前根据手机客户群体特征、习惯等数据的分析，帮助政府完成更高效的城市规划;在信息服务行业，大数据平台通过偏好、位置等海量数据的汇总分析，为客户提供更贴合需求的信息服务。

中国电信去年起也设立自己的大数据基础设施与集约化运营平台项目，成为该领域的服务提供商，数据囊括至全国31个省、直辖市和自治区，涵盖通信信息、终端信息、脱敏的用户行为与位置信息等品类。中国电信 云计算 分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中在公开场合表示，中国电信在2016年时间里致力深化大数据应用，目前，基于海量大数据，大数据团队绘制100米×100米的精细空间大数据网格，面向行业市场提供服务，并持续向更精细的垂直市场拓展。

2016年1月5日，中国联通宣布，与西班牙电信合资在国内成立一家空间大数据服务企业，名为智慧足迹数据科技有限公司。智慧足迹，以中国联通移动和固网用户基于地理位置的脱敏行为数据为源，以西班牙电信提供的空间大数据分析技术为支持，进军空间信息市场。中国联通大数据营销负责人赵华在公开演讲中提到，在对海量用户数据贴上3000余种“标签”后，智慧足迹获得更为全面的用户画像，涵盖例如用户的喜好、行为习惯、消费能力以及宏观人口变迁等品类，而这些画像，将用于提高各行各业基于大数据的决策能力。这家刚刚只面向市场8个月的公司，目前已经深入诸多行业领域提供服务。

空间大数据未来发展趋势

目前空间大数据的产业链已逐渐成型，在许多领域拥有较为成熟的商业模式，未来随着数据的共享和开放这种大的趋势，数据附加价值也将被更为深度地挖掘出来，外部的应用驱动内部的数据生产，逐渐从生产型向服务型转变，越来越多的应用场景将为大众提供更为便捷的服务。

责任编辑：王培