Theo IDC, dữ liệu IoT được dự báo sẽ đạt 73 zettabyte vào năm 2025trong khi một nghiên cứu gần đây của Deloitte ước tính rằng 40% thiết bị IoT sẽ có khả năng chia sẻ vị trí vào năm 2025, tăng từ 10% vào năm 2020. Điều này có nghĩa là dữ liệu thời gian và không gian là loại dữ liệu lớn phát triển nhanh nhất trong thập kỷ này.
Vài năm tới sẽ chứng kiến ngành công nghệ không gian địa lý có sự tăng trưởng và thay đổi nhanh chóng. Nhiều thiết bị và dịch vụ nhận biết vị trí hơn sẽ giúp thế giới biết cách công nghệ có thể sử dụng dữ liệu theo thời gian và không gian. Những người áp dụng sớm tận dụng lợi thế này sẽ có cơ hội thị trường rộng lớn trong các ngành tương ứng của họ, trong khi các tổ chức chậm hơn sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Chìa khóa để trở thành người áp dụng sớm là hiểu những điều sau: xu hướng đằng sau cơ hội thị trường này, nhu cầu về công nghệ phân tích mới và vai trò quan trọng của đám mây trong việc bình đẳng hóa sân chơi.
Dữ liệu Thời gian và Không gian: Sự trỗi dậy của những hiểu biết và phân tích không gian địa lý
Thị trường hệ thống thông tin địa lý toàn cầu (GIS) sẽ có nhiều hơn tăng gấp đôi lên 13 đô la.6 tỷ vào năm 2027. Ba xu hướng công nghiệp cụ thể tạo ra điều này.
- Chi phí của các cảm biến và thiết bị thu thập dữ liệu không gian địa lý đang giảm nhanh chóng.
- Việc mở rộng mạng 5G sẽ đẩy nhanh việc triển khai IoT.
- Chi phí phóng vệ tinh đang giảm tính theo mỗi kg, nghĩa là sẽ có nhiều vệ tinh thu thập dữ liệu có kích thước không gian hơn.
Một loại khả năng phân tích không gian địa lý mới đang trở nên phổ biến rộng rãi trên thị trường, cho phép nhiều tổ chức hơn bắt đầu thử nghiệm dữ liệu và phân tích không gian địa lý. Có rất nhiều cơ hội trong các ngành như tiếp thị lân cận trong lĩnh vực bán lẻ, quản lý vận hành lưới điện thông minh trong lĩnh vực năng lượng, theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tối ưu hóa đội xe trong lĩnh vực hậu cần và lái xe tự động trong ô tô.
Loại bỏ cái cũ (Cơ sở dữ liệu truyền thống) và thay thế cái mới (Vector hóa)
Khi ngày càng nhiều tổ chức bắt đầu thử nghiệm dữ liệu và phân tích không gian địa lý, họ phải hiểu nhu cầu về công nghệ phân tích mới để xử lý và phân tích thành công lượng dữ liệu khổng lồ trong khoảng thời gian nhanh chóng và hợp lý. Thế hệ cơ sở dữ liệu xử lý song song lớn (MPP) hiện tại dành cho phân tích dữ liệu lớn không được thiết kế để xử lý tốc độ, các yêu cầu tích hợp dữ liệu duy nhất cũng như phân tích không gian và thời gian nâng cao về dữ liệu theo thời gian và không gian. Kết quả là việc ra quyết định chậm, thiếu bối cảnh quan trọng và hiểu biết chưa được tối ưu hóa. Trên hết, việc sử dụng cơ sở dữ liệu thế hệ trước để phân tích dữ liệu không gian và thời gian rất tốn kém do tính kém hiệu quả vốn có, buộc các tổ chức phải khám phá các phương pháp và công nghệ mới.
Vector hóa, giúp tăng tốc phân tích theo cấp số nhân bằng cách thực hiện cùng một thao tác trên các tập dữ liệu khác nhau cùng một lúc để có hiệu suất và hiệu quả tối đa, là một trong những cách tiếp cận như vậy. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với các chức năng cần thiết để thực hiện các phép tính nâng cao trên dữ liệu chuỗi thời gian và không gian địa lý, cung cấp cho các tổ chức bối cảnh đầy đủ và kết quả chỉ trong vài giây trong khi phân tích truyền thống mất hàng giờ. Những người áp dụng sớm nhận ra khả năng phân tích và theo dõi dữ liệu thời gian thực thông qua nhiều cảm biến hợp nhất được kích hoạt bằng vectơ hóa sẽ có cơ hội thị trường rộng lớn trong các ngành tương ứng của họ. Đồng thời, các tổ chức chậm hơn sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Ý tưởng sử dụng công nghệ tiên tiến như vector hóa và tập trung vào dữ liệu có thành phần không gian có vẻ khó khăn và chỉ phù hợp với các công ty công nghệ lớn. Tuy nhiên, giống như các công nghệ hào nhoáng một thời khác như container và blockchain, vector hóa có thể sớm trở thành công nghệ “phải có” tiếp theo đối với mọi tổ chức trong vài năm tới.
Còn một lý do khác để chuyển sang đám mây
Tuy nhiên, các tổ chức nên cảnh giác rằng việc sử dụng hợp lý lượng dữ liệu không gian địa lý không phải là điều mà các nhóm có thể xử lý nội bộ. Theo truyền thống, chỉ những tổ chức quan trọng nhất (chẳng hạn như Fortune 100 hoặc các cơ quan chính phủ) mới có đủ nguồn lực để tận dụng các nhu cầu điện toán nâng cao (như vector hóa) chẳng hạn như bộ xử lý máy tính cao cấp và nguyên thủy của NVIDIA và Intel. Hơn nữa, các công ty hầu như chỉ sử dụng những sáng kiến đó cho các dự án mô phỏng thực tế ảo và học sâu, sử dụng các trường hợp tập trung vào nghiên cứu có tầm nhìn xa so với mục tiêu kinh doanh.
Các tổ chức đầu tư vào phần cứng cảm biến mới sẽ thận trọng hơn khi chi nhiều tiền hơn cho các chip tiên tiến của riêng họ. Thay vào đó, họ nên chuyển sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Microsoft Azure. Cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ luôn sẵn có và có khả năng dễ dàng tận dụng các bộ xử lý điện toán được vector hóa cho khối lượng công việc phân tích dữ liệu lớn phổ biến như phân tích chuỗi thời gian, thông tin vị trí, lập kế hoạch kịch bản trực quan và các dạng toán học phức tạp khác ở quy mô mà dữ liệu không gian địa lý đến sẽ nhiên liệu.
Tương lai của dữ liệu thời gian và không gian
Khi dữ liệu theo thời gian và không gian tiếp tục tăng lên, các tổ chức cũng phải đảm bảo rằng họ được thiết lập cơ sở dữ liệu được thiết kế để xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong khoảng thời gian nhanh chóng và hợp lý. Hai yếu tố này sẽ rất quan trọng để mở ra các cơ hội, đổi mới và là công cụ chuyển đổi trên toàn tổ chức.
Sức mạnh của dữ liệu không gian địa lý nằm ở việc trả lời các câu hỏi “ở đâu”: Các tổ chức gặp rủi ro về chuỗi cung ứng hoặc rủi ro pháp lý ở đâu? Các tổ chức nên cải thiện việc lựa chọn sản phẩm ở đâu để tăng doanh thu? Ngoài việc cho chúng tôi biết mọi thứ đang ở đâu, việc phân tích dữ liệu qua lăng kính vị trí còn cung cấp cho các tổ chức thông tin mới để đưa ra quyết định sáng suốt hơn và nâng cao hiệu suất. Tương lai cho các tổ chức trên tất cả các ngành đòi hỏi phải tận dụng khả năng dữ liệu không gian địa lý.
