大数据的空间分析正在推动着整个互联网时代的变革。如今，每天产生超过2.5EB（25亿千兆字节）的数据，这相当于美国国会图书馆所有参考资料的25万倍。各种数据大量产生，带有位置信息的数据也呈指数增长。深入分析这些位置信息的数据，对于开发产品市场和提高生产力来说极其重要。
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我们将数十亿数据生产设备、产品、资产和建筑连接到互联网，如今分析位置信息的能力是解决实际问题和提高决策能力的关键因素。地理空间分析为识别顾客购买习惯、供应链管理、市场规划、竞争策略、运营优化等提供了不可或缺的数据理论基础。这些数据分析揭示了一些以前很难发现和理解的模式、联系、机会和风险。麦肯锡的一项研究表明，基于位置的传感器大量增加，加速了物联网的发展，并预测年其对经济影响可能超过每年11万美元。
大量的在线数据被收集应用，任何位置数据都可能有数十个与之相关的数据集。除了地点的自然特征（水质，土壤类型和植被）之外，这些数据还可能包括有关人类活动（建筑，交通，教育和犯罪）的信息。并且这些数据集可以提供对位置信息的独特分析视角，使您可以分析和可视化模式和关系以更好地了解其潜在应用。
目前大量位置数据已经有了很好的应用，例如天气预报，农作物报告以及世界各地货船的移动。随着我们的世界联系越来越紧密，在世界某个地区发生的事件-无论是自然事件还是人造事件-所产生的影响，都可能在另一个地区以完全不同的方式表现出来。例如，南海的台风可能会破坏运往美国的货运，并随后影响相关的供应链和零售销售。但是，增加大量实时数据的可用性使决策者能够迅速果断地采取行动，尽量减少（或最大化）这些事件的影响。
日常收集的基于位置的数据来自生产生活的方方面面，并以多种方式使用。例如，货物从原点到目的地被追踪，以确保货物符合预期的交货时间表。如果这种货物是一批蔬菜水果货物，可以安装传感器来监测温度，以确保水果和蔬菜最终储存在杂货店货架上时是新鲜的。在新西兰，乳制品业整个供应链都由基于位置的数据进行管理。从奶牛在农场里受到的照顾一直延伸到乳制品的生产及其分配。
每次信用卡交易和每个社交媒体帖子都会收集大量数据。分析这些信息可以让零售商准确预测购物者的习惯，从他们选择的牙膏到汽车的品牌和型号，以及车辆修理或更换的频率。针对特定消费群体的营销广告可以依照这些数据设计和投放，并在确定人们可能即将进行购买时通过其移动设备推送给消费者。因为数据中存在时间因素，收集和分析社交媒体内容的公司可以准确预测个体之间的联系，趋势和模式。将这些信息与位置智能结合可以帮助公司开发具有高成本效益的区域活动。
对于在美国几乎全部50个州开展业务的美国大型零售商而言，将空间分析结果可视化为交互式地图可以深入了解当地市场中的当前和潜在客户。在空间上呈现数据有助于利益相关者不仅了解发生的事情，而且还了解在何处以及在何种情况下发生的。
室内定位是零售环境内扩展的另一个领域。购物中心内不同楼层或层面的传统静态图正在被动态的交互式智能地图取代，这些智能地图向正在寻找特定商店，产品或销售的购物者的智能手机提供精确定位。即使我们在建筑物室内的移动也可以被跟踪和分析以确定人流量。这些数据有助于优化建筑物的空间使用，或为零售商提供有关产品定位和采购趋势的信息。
更广泛地说，基于实时定位的地图为我们连接越来越紧密的世界创建了一个框架。这种连通性和由此产生的分析问题特别的视角可以赋予我们巨大的机会，以改善我们的生活质量并加深我们对世界的认识。
基于空间分析的决策产生深远影响的例子无处不在：
在马达加斯加，位置数据的分析和制图被用于改善人行道路线的分配设计。使用地球上的分析模型，数据科学家正在优化车辆轨道，以便未来的火星探测和居住。基于位置数据的分析正在用于改善交通路线，从而降低运输成本并减少污染，对气候变化产生非常积极的影响。
一切都在某处正在发生。显而易见，绘图技术和数据科学提供新的分析能力，可以揭示隐藏的模式和关系，创造新的效率，提高生产力和发展潜力，即使并非总是完全理解的内里的原理与原因，有如此巨大应用，也具有非常大的意义。
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