Görselleştirme Olmadan KonumsalAnaliz Kullanma · Bir araç kasko şirketi bir kazadan sonra...

GörselleştirmeOlmadanKonumsal Analiz

Kullanma

Örnek1

2

Yerelyönetimlervatandaşlarınınmülklerininyakınındabulunankütüphane,toplutaşımaaraçlarıveatıktoplamaalanlarıveçevrelerindegelişenolaylarla(örneğin;planlananuygulamalarveyolçalışmaları)ilgilikolaylıklarsağlayarakbütünbunlarıtekbiryerdesunmakveraporlamakistiyor.

Örnek2

3

Biraraçkaskoşirketibirkazadansonramüşterilerininarayabileceğiçağrımerkezinesahiptir.Çağrımerkezipersonelimüşteridendetaylarıalarakonarımınyapılacağıtamirhaneyeyönlendirmeyisağlar.

Örnek3

4

Mortgage eksperlerigenellikleipotekedilecekyenibirmülküngerçekdeğerinidoğrubirşekildedeğerlendirmekleyükümlüdür. Karşılaşılanzorluklarisekonumsaldeğerlendirmelerdekikarmaşa;karşılaştırılmalısatışlarvepotansiyelrisktir.Mülküngerçekanlamdadeğerlendirilebilmesiiçinçokbüyükmiktardaverigerekebilir.

VerilereKonumPerspektifiSağlamak

5

OrganizeEtme

AnalizEtme

Zenginleştirme

İyileştirme

56 Via Po

Rome

Adres:ViaPo5600198RomeRmItaly

GridReferansı (espg 4326)X:12.49717Y:41.91597

TuristikYerler:MausoleoDiLucilioPeto 102mVillaAlbani 271mIpogeoDiViaLivenza 309mViaSalaria 669mPortaPia 815m

TopluTaşıma:Otobüs DuraklarıPo-Simeto 75mPo-SimetoSouth 133mTartini 153mSalaria-Adda 161mSpontini 193m

SeçimBölgesiCameraCollegio: Roma-TriesteSenatoCollegio: RomaParioliTrieste

Bankalar:BancaMonteDeiPaschi 86mUnicreditSpa 224mUnicreditSpa 241mBancaIntermobiliare 248mIntensaSanpaoloSpa 279m

Metroİstasyonları:Metro-CastroPretorio 998m

VerilereKonumPerspektifiSağlamak

9

OrganizeEtme

AnalizEtme

Zenginleştirme

İyileştirme

İyileştirme

10

56ViaPo,Rome ViaPo5600198RomeRmItaly

VerilereKonumPerspektifiSağlamak

11

OrganizeEtme

Analyse

Zenginleştirme

İyileştirme

OrganizeEtme

12

Cadde ViaPo

Apartman Numarası 56

Şehir Rome

Ülke Italy

Posta Kodu 00198

Bölge Rm

GridReferansı (espg 4326)X:12.49717Y:41.91597

VerilereKonumPerspektifiSağlamak

13

OrganizeEtme

AnalizEtme

Zenginleştirme

İyileştirme

Zenginleştirme

14

GridReferansı (espg 4326)X:12.49717Y:41.91597

SeçimBölgesiCameraCollegio: Roma-TriesteSenatoCollegio: RomaParioliTrieste

Verilere Konum Perspektifi Sağlamak

15

OrganizeEtme

AnalizEtme

Zenginleştirme

İyileştirme

16

X:12.49717Y:41.91597

AnalizEtme

Örnek1’egeridönersek

17

Yerelyönetimlervatandaşlarınınmülklerininyakınındabulunankütüphane,toplutaşımaaraçlarıveatıktoplamaalanlarıgibitesislerleilgilikolaylıklarsağlayarakbütünbunlarıtekbiryerdesunmakveraporlamakistiyor.

TemelolarakkullanıcıtarafındandoldurulanbasitbirwebformuileveriakışınıAdresDoğrulama,CoğrafiKodlamaveLIM’in mekânsalyeteneklerikullanılarakyapılabildiğinigördük.

Sonuç:Kullanımıkolaykişiselservisbilgiportalı.

Örnek2’yegeridönersek

18

Biraraçkaskoşirketibirkazadansonramüşterilerininarayabileceğiçağrımerkezinesahiptir.Çağrımerkezipersonelimüşteridendetaylarıalarakonarımınyapılacağıtamirhaneyeyönlendirmeyisağlar.

Çağrımerkezioperatörümüşteriadresivearacınmarka/modeliniiçerenverileriekrandagörür.Verigirildiktensonra,adresidoğrulayarakveonucoğrafiolarakkodlayarak birveriakışıbaşlatılır. Bucoğrafikoddahasonraaracınmarka/modelinielealabilen,kullanıcılartarafındanyüksekoranladerecelendirilmiştamirhanelerinadresinibelirlibiryarıçapdahilindeveritabanındakontroleder.

Sonuç:Uygunbirtamirhaneiçinhızlıgeridönüş,Çağrımerkezieğitimihtiyaçlarınıazaindirgemek.

BigData

PitneyBowes| 19December10,2018

SpectrumBigDataBileşenleri.MapReduce,HiveUDFve Spark-tabanlı uygulamaları destekler

20

SpectrumTM forBigDataSDK'ları ile veri kalitesi ve coğrafi alan teknolojisiyle büyük veri çerçevelerini etkinleştirme

AdvancedMatching

UniversalAddressing

DataNormalization

UniversalName

GlobalGeocoding

LocationIntelligence

EnterpriseRouting

Geo-enrichmentModule

BigData içinSpectrumSpatialBigData içinSpectrumVeriKalitesi

BigDataİçinSpectrumSpatialModülleriMapReduce,HiveUDFandSpark-baseduygulamalarıdestekler.

21

Modül Özellikler

Big Data içinSpectrumGeocoding

• Global forward geocoding• Global reverse geocoding• 145 ülke için daha iyi

sokak seviyesi• Çeşitli hasassiyet

seviyelerinde desteklenen 245 ülke

Big Data için SpectrumLocationIntelligence

• En yakınını bul• Nokta ve poligon• Mekansal birleştirme• Noktaya, şekle çizgiye

göre uzaklık

Big Data için Spectrum Routing

• Küresel rota üretimi,izochrone, izodistance

• Yürüyüş/Sürüş Zamanı• Noktadan noktaya

hesaplama

SpectrumTM forBigDataSDK'ları ile veri kalitesi ve coğrafi alan teknolojisiyle büyük veri çerçevelerini etkinleştirme

AdvancedMatching

UniversalAddress-ing

DataNormaliz-ation

UniversalName

GlobalGeo-coding

LocationIntelligence

EnterpriseRouting

Geo-enrichmentModule

Big DataiçinSpectrumSpatial

Big DataiçinSpectrumSpatialModulleriMapReduce,HiveUDFandSpark-baseduygulamalarıdestekler.

22

Modül Özellikler

SpectrumAdresEşleştirme

• Anahtar oluşturucu ile eşleştirme

• İç akış/Dış akışeşleştirme

• İşlemsel Eşleştirme• En iyi tür• Tekrar Eden

Senkronizasyon

Spectrum Data Normalizasyonu

• Tablo Araması• Advance transformer• Ayrıştırıcıyı Açma

Spectrum Evrensel Ad

• Küresel Ad Çözümleyici

• İsim/Kullanıcı Adı Sözlüğü

Spectrum Evrensel Adresleme

• 240 ülkede desteklenen Küresel Adresleme

SpectrumTM forBigDataSDK'ları ile veri kalitesi ve coğrafi alan teknolojisiyle büyük veri çerçevelerini etkinleştirme

AdvancedMatching

UniversalAddressing

DataNormalization

UniversalName

GlobalGeo-coding

LocationIntelligence

EnterpriseRouting

Geo-enrichmentModule

Big dataiçinSpectrumDataQuality

Örnek3’egeridönersek

23

Mortgageeksperleri genellikle ipotek edilecek yeni bir mülkün gerçek değerini doğru birşekilde değerlendirmekle yükümlüdür.Karşılaşılan zorluklar ise konumsaldeğerlendirmelerdeki karmaşa;karşılaştırılmalı satışlar vepotansiyel risktir.Mülkün gerçekanlamda değerlendirilebilmesi için çok büyük miktarda veri gerekebilir.

Pitney Bowes,AmerikaBirleşik Devletleri'ndeki herözellik hakkında 7000'denfazla öznitelik içerenHadoop’ta yerleşikolarak depolanan büyük veendeksli bir veri deposu sağlar. Bu875MilyarÖznitelikiçerir.Ekolarak,AmerikaBirleşikDevletleri’ndekihermülkünderinlemesinevezenginleştirilmişgörünümünüoluşturmakiçinverideposundakidiğermülkiyetlerinkaynaklarınınözellikleriniHadoopişlemlerineyerelolarakolanaksağlıyoruz.Mortgage işlemlerindeveridepolarınınbüyükbölümünüişlevselhalegetirmekiçingüçlüsorguyeteneklerisağlıyoruz.Sonuç:AmerikaBirleşikDevletleri'ndekihermülküngerçekdeğerinidahaderindenanlayarak,ipotekoluşturucuların,üstlendikleriherhangibirmülküngerçekdeğerinidahadoğrubirşekildedeğerlendirmelerinisağlıyoruz.Finansalhizmetlerlemüşterilerimiztarafındantaşınanipoteklerinkişiselveridepomuzdagüçlüsorgulamaaraçlarıilederinbirkaynakoluşturmasınısağlıyoruz.

Veri

24

Big Data bulgularınızı daha da zenginleştirmek için güçlü bir küresel verikümesinden seçim yapın.

andy.millard@pb.com

@andy_ultrarun

uk.linkedin.com/in/andymillardpbs/

Teşekkürler.