Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

GIS Ostrava 2016 - The Rise of Big Spatial Data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F16%3A86098726" target="_blank" >RIV/61989100:27350/16:86098726 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    GIS Ostrava 2016 - The Rise of Big Spatial Data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Big spatial data is characterised by three main features: Volume beyond the limit of usual geo-processing, Velocity higher than available by usual processes, and Variety, combining more diverse geodata sources than usual. The popular term denotes a situation when one or more of these key properties reach a state when traditional methods of geodata collection, storing, processing, controlling, analysing, modelling, validating and visualizing fail to provide effective solutions. Entering the Era of Big Spatial Data requires finding solutions addressing all "small data" issues that will soon induce "big data" troubles. Resilience for Big Spatial Data means solving heterogeneity of spatial data sources (in topics, purpose, completeness, guarantee, licensing, coverage etc.), large volumes (from gigabytes to terabytes and more), undue complexity of geo-applications and systems (i.e. combination of standalone applications with web services, mobile platforms and sensor networks), neglected automation of geodata preparation (i.e. harmonisation, fusion), insufficient control of geodata collection and distribution processes (i.e. scarcity and poor quality of metadata and metadata systems), limited capacity of analytical tools (i.e. domination of traditional causal-driven analysis), low performance of visual systems, inefficient knowledge discovery techniques (for transformation of vast amounts of information into tiny and essential outputs) and many more. These trends will even accelerate as sensors in the world become more ubiquitous.

  • Název v anglickém jazyce

    GIS Ostrava 2016 - The Rise of Big Spatial Data

  • Popis výsledku anglicky

    Big spatial data is characterised by three main features: Volume beyond the limit of usual geo-processing, Velocity higher than available by usual processes, and Variety, combining more diverse geodata sources than usual. The popular term denotes a situation when one or more of these key properties reach a state when traditional methods of geodata collection, storing, processing, controlling, analysing, modelling, validating and visualizing fail to provide effective solutions. Entering the Era of Big Spatial Data requires finding solutions addressing all "small data" issues that will soon induce "big data" troubles. Resilience for Big Spatial Data means solving heterogeneity of spatial data sources (in topics, purpose, completeness, guarantee, licensing, coverage etc.), large volumes (from gigabytes to terabytes and more), undue complexity of geo-applications and systems (i.e. combination of standalone applications with web services, mobile platforms and sensor networks), neglected automation of geodata preparation (i.e. harmonisation, fusion), insufficient control of geodata collection and distribution processes (i.e. scarcity and poor quality of metadata and metadata systems), limited capacity of analytical tools (i.e. domination of traditional causal-driven analysis), low performance of visual systems, inefficient knowledge discovery techniques (for transformation of vast amounts of information into tiny and essential outputs) and many more. These trends will even accelerate as sensors in the world become more ubiquitous.

Klasifikace

  • Druh

    M - Uspořádání konference

  • CEP obor

    DE - Zemský magnetismus, geodesie, geografie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Stát konání akce

    CZ - Česká republika

  • Datum zahájení akce

  • Datum ukončení akce

  • Celkový počet účastníků

    100

  • Počet zahraničních účastníků

    60

  • Typ akce podle státní přísl. účastníků

    WRD - Celosvětová akce