Καθώς τα δεδομένα αισθητήρων, τα δεδομένα καταγραφής και τα δεδομένα ροής συνεχίζουν να αυξάνονται, βλέπουμε μια σημαντική αύξηση στη ζήτηση για εργαλεία που μπορούν να κάνουν αναλύσεις χωρικών και χρονικών σειρών.
Το κόστος των αισθητήρων και των συσκευών που είναι σε θέση να μεταδίδουν το γεωγραφικό μήκος και το γεωγραφικό πλάτος τους καθώς κινούνται στο χρόνο και το χώρο μειώνεται γρήγορα με ανάλογο πολλαπλασιασμό. Μέχρι το 2025, οι προβλέψεις δείχνουν ότι το 40% όλων των συνδεδεμένων συσκευών IoT θα μπορούν να μοιράζονται την τοποθεσία τους, από 10% το 2020. Η χωρική σκέψη βοηθά τους καινοτόμους να βελτιστοποιήσουν τις υπάρχουσες λειτουργίες και να οδηγήσουν τους υποσχόμενους ψηφιακούς μετασχηματισμούς σε έξυπνες πόλεις, συνδεδεμένα αυτοκίνητα, διαφανή προσφορά αλυσίδες, μάρκετινγκ εγγύτητας, νέες τεχνικές διαχείρισης ενέργειας και πολλά άλλα.
Αλλά οι παραδοσιακές αναλυτικές βάσεις δεδομένων δεν είναι κατάλληλες για την αντιμετώπιση χωρικών και χρονοσειρών δεδομένων, τα οποία μπορεί να είναι περίπλοκα και δύσκολο να αναλυθούν. Ως αποτέλεσμα, υπάρχει αυξανόμενο ενδιαφέρον για νέους τύπους αναλυτικών βάσεων δεδομένων που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για τη διαχείριση αυτού του τύπου δεδομένων. Τέτοια συστήματα χρειάζονται προηγμένους αλγόριθμους και εξειδικευμένες δομές δεδομένων για την αποτελεσματική αποθήκευση και ανάλυση χωρικών και χρονοσειρών δεδομένων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις και να λαμβάνουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις.
Τα χωρικά δεδομένα, γνωστά και ως γεωχωρικά δεδομένα, αναφέρονται σε δεδομένα που έχουν μια γεωγραφική συνιστώσα, όπως η θέση ενός φυσικού αντικειμένου ή το σχήμα ενός γεωγραφικού χαρακτηριστικού. Τα χωρικά δεδομένα μπορούν να αναπαρασταθούν με πολλές διαφορετικές μορφές, όπως συντεταγμένες, σημεία, γραμμές, πολύγωνα και εικόνες ράστερ. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν χρησιμοποιώντας μια ποικιλία μεθόδων, όπως μέσω των παγκόσμιων συστημάτων εντοπισμού θέσης (GPS), της τηλεπισκόπησης και των εναέριων ή δορυφορικών εικόνων. Τα χωρικά δεδομένα συχνά αναλύονται καλύτερα με εξειδικευμένες βάσεις δεδομένων.
Τα χρονικά δεδομένα, γνωστά και ως δεδομένα χρονοσειρών, αναφέρονται σε δεδομένα που αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου. Αυτός ο τύπος δεδομένων χρησιμοποιείται συχνά για την παρακολούθηση αλλαγών ή τάσεων και μπορεί να συλλέγεται σε τακτά χρονικά διαστήματα ή σε συγκεκριμένες χρονικές στιγμές. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν οικονομικά δεδομένα, δεδομένα καιρού και μηχανικές μετρήσεις, όπως κραδασμούς ή θερμοκρασία. Αυτά τα δεδομένα επίσης συνήθως αποθηκεύονται και διαχειρίζονται σε εξειδικευμένες βάσεις δεδομένων χρονοσειρών.
Μια χωροχρονική βάση δεδομένων συνδυάζει χαρακτηριστικά τόσο χωρικών όσο και χρονικών βάσεων δεδομένων για να δημιουργήσει ένα πιο ισχυρό πλαίσιο ανάλυσης για αυτόν τον τύπο φόρτου εργασίας. Μπορεί να αποθηκεύσει και να αναλύσει δεδομένα που αλλάζουν τόσο στο χρόνο όσο και στο χώρο. Αυτός ο τύπος βάσης δεδομένων είναι ιδανικός για εφαρμογές όπως η παρακολούθηση της κίνησης των αντικειμένων, η παρακολούθηση της αλλαγής των γεωγραφικών χαρακτηριστικών και η ανάλυση της εξάπλωσης ασθενειών. Παρέχει έναν τρόπο αποθήκευσης και αναζήτησης δεδομένων που αλλάζουν συνεχώς, καθώς και τη δυνατότητα εμφάνισης τους σε πραγματικό χρόνο. Οι χωροχρονικές βάσεις δεδομένων αναπτύσσονται από καινοτόμους στις τηλεπικοινωνίες, την εφοδιαστική, την άμυνα, τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, την ενέργεια, τις μεταφορές, το λιανικό εμπόριο και την υγειονομική περίθαλψη.
Ενώ οι χωρικές και χρονοσειρές συναρτήσεις αποτελούν «χαρακτηριστικά» σε συμβατικές αναλυτικές βάσεις δεδομένων εδώ και χρόνια, απέτυχαν να παράγουν πρωτοποριακά αποτελέσματα λόγω περιορισμών απόδοσης και κλίμακας. Οι χωρικές και χρονικές ενώσεις επιβαρύνουν ιδιαίτερα ακόμη και τις πιο προηγμένες κατανεμημένες, στηλώδεις, πρώτα στη μνήμη, βάσεις δεδομένων cloud. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές συνδέσεις πρωτεύοντος και ξένου κλειδιού (π.χ. πελάτης_αναγνωριστικό στον πίνακα ένα συνδεδεμένος με πελάτη_αναγνωριστικό στον πίνακα δύο), μια χωρική ένωση μπορεί να περιλαμβάνει αντιστοίχιση γεωγραφικού μήκους και γεωγραφικού πλάτους σε έναν πίνακα σε ένα πολύγωνο στον πίνακα δύο. Ακριβώς όπως η επανάσταση των μεγάλων δεδομένων τροφοδοτήθηκε από τα δεδομένα web 2.0 και την επανεξέταση των συστημάτων που χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση και την ανάλυσή τους, η νέα τεχνολογία με τη μορφή διανυσματικών βάσεων δεδομένων έχει εμφανιστεί για να ικανοποιήσει τις μοναδικές απαιτήσεις της χωροχρονικής ανάλυσης.
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούν διανυσματική εκτέλεση ερωτημάτων για να ενισχύσουν την απόδοση. Αντίθετα, οι συμβατικές βάσεις δεδομένων αναλυτικών στοιχείων συνήθως επεξεργάζονται δεδομένα με βάση τη σειρά, η οποία μπορεί να είναι πιο αργή και απαιτεί περισσότερους υπολογιστικούς πόρους. Σε μια διανυσματική μηχανή ερωτημάτων, τα δεδομένα αποθηκεύονται σε μπλοκ σταθερού μεγέθους που ονομάζονται διανύσματα και οι λειτουργίες ερωτήματος εκτελούνται σε αυτά τα διανύσματα παράλληλα, αντί σε μεμονωμένα στοιχεία δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στη μηχανή ερωτημάτων να επεξεργάζεται πολλαπλά στοιχεία δεδομένων ταυτόχρονα, με αποτέλεσμα ταχύτερη εκτέλεση ερωτημάτων και βελτιωμένη απόδοση.
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούν τις τελευταίες εξελίξεις στις GPU και τις διανυσματικές CPU της Intel, και λογισμικό για την επεξεργασία δεδομένων σε μεγάλα μπλοκ, επιτρέποντάς τους να εκτελούν ερωτήματα πιο γρήγορα και αποτελεσματικά. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο για πολύπλοκα ερωτήματα και χωροχρονικές ενώσεις που περιλαμβάνουν μεγάλους όγκους δεδομένων, καθώς μπορεί να μειώσει τον χρόνο και τους πόρους που απαιτούνται για την εκτέλεση του ερωτήματος. Συνολικά, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων προσφέρουν βελτιωμένη απόδοση και επεκτασιμότητα σε σύγκριση με τις συμβατικές κατανεμημένες αναλυτικές βάσεις δεδομένων.
Η Kinetica ξεπέρασε όλα τα άλλα συστήματα σε ένα πρόσφατο σημείο αναφοράς για χρονοσειρές και χωρικές βάσεις δεδομένων, καθώς και για Σημεία αναφοράς TPC-DS για ανάλυση σε πραγματικό χρόνο. Πέρυσι, ο Jeremy Rader, GM, Enterprise Strategy & Solutions for the Data Platforms Group της Intel διακήρυξε ότι «η πλήρως διανυσματική βάση δεδομένων (sic) της Kinetica ξεπερνά σημαντικά τις παραδοσιακές βάσεις δεδομένων cloud για ανάλυση μεγάλων δεδομένων».
Το Kinetica είναι διαθέσιμο ως λογισμικό ή ως υπηρεσία στο cloud. Δοκιμάστε το Kinetica στο Cloud δωρεάν
