为什么需要数据空间化
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没有耦合行业大数据的CIM平台只是一个空的3D模型,无法支撑行业大数据的可视化、空间分析、仿真推演,也就无法实现真正的数字孪生。 90%的城市、园区、矿山、交通、公安等各行业的业务数据只有文字地址,没有坐标。只有将其文字地址转化为空间坐标,才能实现与CIM平台的耦合。 将占比90%数据赋予坐标,使其能够可视化和空间关联分析,可以十倍的提升大数据的利用率,挖掘大数据的潜在价值。

技术挑战
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数据主要来自于基层采集、企业或个人填报,文字地址普遍存在自然语义描述的问题。由于我国复杂的地址模型和自然语义地址描述习惯,传统GIS算法无法做到海量自动的实时坐标转换。必须结合NLP+空间计算技术解决数据空间化问题。

数据空间化解决方案
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在18级标准地址规范下,构建各行业空间知识图谱。
结合NLP算法实现自然语义地址的坐标赋予。

案例:济南市公安局数据空间化治理
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济南市局指挥调度中心通过接口调用,实时将报警地址转化为经纬度,极大提升了工作效率和指挥调度的准确性。
准确匹配警情数据中大量的口语化地址,完成济南市局1300多万条数据治理。 包括坐标赋予、坐标纠错、坐标统一、非标准地址转换、所属区域属性叠加。
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