Скачать или смотреть Действительно ли стоит использовать хранилище данных для ГИС? (Посмотрите сначала)

Ваши карты работают медленно или испытывают трудности с обработкой больших наборов пространственных данных? В этом видео мы подробно рассмотрим хранилища геопространственных данных: что они собой представляют, как работают и когда их использовать в рабочих процессах ГИС.

Вы узнаете:

✅ Что такое хранилище данных и чем оно отличается от традиционных баз данных ГИС;
✅ Когда хранилище данных целесообразно для геопространственной аналитики (а когда нет);
✅ Как ускорить пространственные соединения, агрегации и интеграцию бизнес-данных;
✅ Ключевые платформы, которые нужно знать: BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, DuckDB и другие;
✅ Ловушки затрат и производительности, которых следует избегать;

Независимо от того, выходите ли вы за рамки настольных ГИС, интегрируетесь с корпоративными данными или просто интересуетесь современной пространственной инфраструктурой, это руководство поможет вам принимать обоснованные решения о том, когда и как использовать хранилище данных для ГИС.

🔗 Упомянутые ресурсы:

Документация BigQuery: https://cloud.google.com/bigquery/doc...
Документация Snowflake: https://cloud.google.com/bigquery/doc...
Документация Databricks: https://docs.databricks.com/aws/en/sq...
SedonaDB: https://sedona.apache.org/sedonadb/la...
DuckDB Spatial: https://duckdb.org/docs/stable/core_e...
Apache Sedona: https://sedona.apache.org
Блог Felt: https://felt.com/blog
Блог CARTO: https://carto.com/categories/cloud-na...

---

🚀 Готовы выйти за рамки настольных ГИС?
Присоединяйтесь к Spatial Lab: глобальному сообществу амбициозных специалистов в области геопространственных технологий, которые хотят вырваться из устаревших рабочих процессов и войти в 5% лучших специалистов в этой области.
👉 Присоединяйтесь к Spatial Lab: https://forrest.nyc/spatial-lab/

🎓 Хотите структурированное обучение, которое изменит вашу карьеру?

🚀 Modern GIS Accelerator: https://forrest.nyc/accelerator/
— освойте Python, пространственный SQL и облачные рабочие процессы за 2 недели

🧭 Career Compass: https://forrest.nyc/career-compass/
— быстрые и практичные шаги для получения желаемой должности в ГИС

🪄 AI Copilot для ГИС: https://forrest.nyc/ai-copilot-for-gis/
— научитесь интегрировать ИИ в свои геопространственные рабочие процессы и повысьте свою производительность

📰 Еженедельные обзоры современных ГИС: https://forrest.nyc

⚡️ Набор в следующий очный цикл и цикл наставничества скоро закрывается. Присоединяйтесь сейчас, чтобы закрепить за собой место и сохранить темп.

0:00 Хранилища данных для геопространственных технологий?
0:53 Что такое хранилище данных?
3:36 Чем занимаются хранилища данных?
5:15 Стоит ли использовать хранилища данных?
9:40 Нужно ли использовать хранилища данных?
13:19 Как использовать хранилища данных для геопространственных данных?
16:00 На что обратить внимание
18:36 Подводные камни при использовании хранилищ данных ГИС
21:03 Когда не стоит использовать хранилища данных для геопространственных данных
23:29 Где можно узнать больше?

СВЯЖИТЕСЬ СО МНОЙ
📸 Instagram:   / matt_forrest  
💼 LinkedIn:   / mbforr  
📧 Рассылка: https://forrest.nyc
🌐 Веб-сайт: https://forrest.nyc