Geospatial Big Data (GeoBigData / GBD) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan data geografis yang sangat besar dan kompleks. Ini meliputi data spasial seperti lokasi, jarak, dan orientasi, serta data non-spasial seperti transaksi, komunikasi, dan interaksi sosial. Data tersebut dapat berasal dari berbagai sumber seperti citra satelit, data sensor, media sosial, dan crowd sourcing. Geospatial Big Data memerlukan teknologi dan metodologi baru untuk mengatasi tantangan seperti volume, kecepatan, dan variasi data.

Contohnya, aplikasi seperti Google Maps mengumpulkan data geografis seperti jalur lalu lintas dan peta, yang merupakan contoh dari GeoBigData Analisis GeoBigData dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk berbagai bidang, seperti perencanaan transportasi, manajemen lingkungan, perencanaan kota, lingkungan, manajemen bencana, dan pengembangan bisnis.

GeoBigData memiliki tantangan yang perlu diatasi, teknologi seperti cloud computing (komputasi awan), distributed computing (komputasi terdistribusi), dan data streaming menjadi penting. Oleh karena itu, ahli Geospatial Big Data harus memiliki pengetahuan dan kemampuan dalam teknologi dan metodologi tersebut untuk mengatasi tantangan dan memanfaatkan potensi data geografis.

Berikut adalah beberapa karakteristik utama dari Geospatial Big Data:

  1. Volume: GeoBigData sangat besar dalam hal jumlah data yang dikumpulkan dan disimpan, yang memerlukan teknologi dan infrastruktur yang kuat untuk mengatasi tantangan penyimpanan dan analisis data.
  2. Velocity (Kecepatan): Data GeoBigData sering diperoleh dengan kecepatan tinggi, seperti melalui sensor atau aplikasi seluler, memerlukan solusi teknologi untuk mengatasi tantangan pemrosesan data secara real-time.
  3. Variety (Variasi): GeoBigData meliputi berbagai jenis data spasial dan non-spasial, yang memerlukan solusi untuk mengatasi tantangan integrasi dan analisis data yang berbeda.
  4. Kompleksitas: Data GeoBigData sering memiliki kompleksitas yang tinggi, seperti data 3D, data dinamis, dan data yang berhubungan dengan waktu, memerlukan teknik dan metodologi analisis yang khusus.
  5. Heterogenitas: Data GeoBigData sering berasal dari berbagai sumber, seperti aplikasi, sensor, dan database publik, memerlukan solusi untuk mengatasi tantangan integrasi dan standardisasi data.
  6. Sensitivitas lokasi: Data GeoBigData memiliki informasi lokasi yang sangat sensitif, seperti informasi tentang lokasi rumah atau rute transportasi, memerlukan solusi untuk mengatasi tantangan privasi dan keamanan data.

Pemahaman terhadap karakteristik utama dari GeoBigData, menjadikan ahli Geospatial Big Data dapat memanfaatkan potensi data geografis dan mengatasi tantangan dalam menganalisis dan mengolah data geografis.

Secara keseluruhan, Geospatial Big Data memainkan peran penting dalam memahami dan memecahkan masalah geografis, dan menjadi salah satu area yang sangat menarik dan berkembang dalam bidang teknologi dan ilmu data (sains data).

Contoh: Visualisasi dan Analitik Geospatial Big Data

Sumber:

  1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques (3rd ed.). San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publishers.
  2. Dong, J., & Li, X. (2015). Big Data: A Review. Information Systems and e-Business Management, 13(3), 461-476.
  3. Shekhar, S., Chawla, S., & Xiong, H. (2017). Big spatial data: challenges and opportunities. Location-Based Services, 2(4), 235-246.
  4. Meng, X., & Chen, Q. (2017). Big spatial data management and analysis. Synthesis Lectures on Data Management, 8(1), 1-128.
  5. Vatsavai, R. R., Chawla, N. V., Shekhar, S., & Jain, A. (2012). Big spatial data: Algorithms, Challenges, and Opportunities. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 5(6), 1488-1495.
  6. Jing, L., & Ma, Y. (2014). Big spatial data management: Challenges and opportunities. Geo-spatial Information Science, 17(3), 189-192.
  7. Song, X., Qu, Y., & Liu, J. (2016). A Survey of Big Spatial Data Management and Analysis. Proceedings of the VLDB Endowment, 9(12), 1060-1071.
  8. Zhang, X., Wang, Y., & Li, Y. (2015). Geospatial big data: challenges and opportunities. Geo-spatial Information Science, 18(3), 171-180.
  9. Li, Y., & Yang, H. (2015). Geospatial big data: challenges and opportunities. In Geospatial Data in a Changing World (pp. 3-20). Springer, Cham.
  10. Gartner. (2018). Market Guide for Geospatial Analytics and Location Intelligence.