Obrázek zobrazující sestupný počítačový kód v několika barvách.<\/span><\/span>Někdy jsou odpovědi na otázky týkající se kvality dat snadno dostupné. Můžeme diskutovat o důvěryhodných poskytovatelích dat, nabídnout nápady na pracovní postupy zpracování nebo čištění dat, popsat metadata nebo odkázat na průmyslově standardní datasety. Nicméně, když o této otázce přemýšlíme hlouběji, často zjistíme, že je obtížné na ni odpovědět.<\/P>Otázka, kam jít hledat dobrá data<\/EM> je těžká na odpověď, protože závisí na zcela jiné sadě otázek souvisejících s naším projektem: co chceme s daty dělat, jak je chceme prezentovat, komu je budeme prezentovat, kdy je potřebujeme dokončit atd. Stručně řečeno, odpověď na tyto otázky závisí na projektových úvahách: musíme si naplánovat vizi, rozsah, rozpočet, publikum a čas pro náš projekt předtím, než se pustíme do dat.<\/P>Předpokládejme, že máme odpovědi na otázky na úrovni projektu a zaměřme naši pozornost na principy, které nás vedou při hledání dat, zejména jak používat metadata a vybírat data, která splňují naše potřeby.<\/P>Data jako materiál<\/H2>ArcGIS Pro je sada nástrojů, která nám poskytuje úžasnou škálu nástrojů pro provádění operací s daty a s nimi. Jinými slovy, pokud je náš GIS nástroj, pak data jsou materiál, se kterým pracujeme. Geoprocesní, editační a kartografické návrhové nástroje v našem GIS nám umožňují vytvářet, upravovat, modulovat a reprezentovat data jedinečnými způsoby, které nám umožňují vyprávět příběh o prostorových jevech. Cílem je použít tato data k informování rozhodnutí, která děláme pro sebe, naše organizace a širší svět.
Klipart zobrazující kladivo položené na klíč.<\/span><\/span><\/P>Zároveň ne všechna data jsou vytvořena stejně. Někdy dataset, který potřebujeme<\/EM>, neexistuje. Jindy může být ve špatném formátu nebo zastaralý. Možná obsahuje nesprávné atributy nebo pokrývá jinou lokalitu než tu, kterou potřebujeme. Můžeme najít dataset od vynikajícího poskytovatele dat a později zjistit, že obsahuje omezení použití, která nám brání jej použít k odpovědi na naši prostorovou otázku.<\/P>V tomto smyslu lze data považovat za analogii materiálů, se kterými pracuje truhlář: jako dřevo a spojovací materiály a lepidlo dohromady tvořící objekt jako stůl.<\/P>Jednou z chyb, které děláme jako GIS analytici je shromažďovat jakýkoli materiál, který by mohl<\/EM> být relevantní pro daný projekt bez určení proč<\/EM> ho potřebujeme, jak<\/EM> bude použit a jaký<\/EM> účel má sloužit. Bylo by to jako kdyby truhlář běžel do železářství koupit dřevo a lepidlo a hřebíky a šrouby všech různých velikostí, typů a tvarů bez pochopení toho, co jeho klient chce.<\/P>Projektové úvahy<\/H2>
Obrázek ukazující publikum sedící na konferenci.<\/span><\/span>Nejdříve musíme při hledání dat pochopit vizi, rozsah, rozpočet, publikum a časové rámce zapojené do našeho projektu<\/EM>. Co budeme dodávat? Komu to budeme dodávat? Máme finanční omezení omezující data, která můžeme koupit? Máme krátké termíny omezující množství zpracování nebo úprav dat? Jak budeme udržovat naše výstupy po skončení projektu nebo zda bychom je vůbec měli udržovat? Tímto způsobem si nastavíme podmínky pro zefektivnění procesů sběru a čištění dat.<\/P>Nyní vzhledem k tomu, že existuje tolik poskytovatelů dat napříč sektory a průmysly, tento příspěvek se nebude zabývat konkrétními poskytovateli dat. Předpokládám, že víte, kde najít data potřebná pro vaši práci. <\/P>Místo toho použijeme následující scénář: identifikovali jsme dva datasety, které bychom mohli použít v našem projektu. Pocházejí od poskytovatelů, kterým důvěřujeme, ale stále potřebujeme vědět, který použít.<\/P>Zkontrolujte Metadata<\/H3>Ať už jsou data jakákoli, měli bychom se vždycky <\/EM>dívat nejprve do záznamu metadat.<\/P>Dobrý záznam metadat nám řekne spoustu<\/EM> informací: kdy byl dataset vytvořen; kdy byl naposledy aktualizován; jaký je prostorový referenční systém; jak přesný dataset je a na jaké úrovni detailu; zda data mají právně závazná omezení použití; a jaké atributy obsahují.<\/P>Používání záznamů metadat pomáhá zúžit naše hledání dat a pochopit, jak data přispějí k našemu projektu.<\/P>Řekněme si, že metadata u obou našich datasetů mají dobré atributace a myslíme si, že by bylo možné použít kterýkoli z nich. Co uděláme dál?<\/P>
