ลองนึกภาพว่าได้รับมอบหมายให้วางแผนภารกิจสำคัญสำหรับองค์กรข่าวกรองหรือหน่วยงานรัฐบาลกลางอื่นๆ มันเป็นงานที่น่ากลัวและมีเดิมพันสูง บ่อยครั้ง ความมั่นคงของชาติและชีวิตอยู่ในสาย ทำให้จำเป็นต้องมีข้อมูลภูมิสารสนเทศจำนวนมากอย่างรวดเร็วเพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในการดำเนินงานหลายโดเมน ปัญหา: ต้องมีการรวมข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลอื่น ๆ จำนวนมหาศาลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย
รับเกินสองชุดข้อมูลตามเนื้อผ้า การรวมข้อมูลเชิงพื้น
ที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและกระทบยอดชุดข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันสองชุดซึ่งครอบคลุมภูมิภาคที่ทับซ้อนกัน เป้าหมายคือการรวมองค์ประกอบคุณภาพที่ดีที่สุดของทั้งสองเข้าด้วยกันเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่รวมกันและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยทั่วไปแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำสิ่งนี้ ซึ่งแม้ว่าจะฉลาดและทุ่มเท แต่ก็สามารถถูกครอบงำได้อย่างรวดเร็วเมื่อพยายามรวมชุดข้อมูลที่แยกจากกันมากกว่าสองชุดพร้อมกัน
ผลลัพธ์คือผู้วางแผนภารกิจได้รับภาพสถานการณ์ที่จำกัดเท่านั้น การดูแผนที่สองแผนที่ไม่ใช่เรื่องเลวร้าย แต่ลองนึกภาพว่าลองพลิกดูตารางสัญญาณเรดาร์ที่มีหลายร้อยคอลัมน์และแถวนับพันแถว ตอนนี้เพิ่มการสกัดกั้นโทรศัพท์มือถือตามตำแหน่งหอคอย ไม่เหมาะสำหรับการตัดสินใจ เมื่อคุณลักษณะเชิงพื้นที่ (ตำแหน่ง ขอบ รูปร่าง ฯลฯ) รวมกับคุณลักษณะที่ไม่ใช่เชิงพื้นที่ (คำอธิบายข้อความ ความถี่เรดาร์ หมายเลขโทรศัพท์ และอื่นๆ) ความท้าทายของการรวมเชิงพื้นที่เชิงพื้นที่จะเพิ่มขึ้น แต่ผลลัพธ์ที่ได้ หากทำดี ก็มีค่ามากขึ้นเช่นกัน
ข้อมูลเชิงพื้นที่ไปไกลกว่าแผนที่ถนน อาคาร ถนน เสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ เครื่องส่งสัญญาณเรดาร์ บ่อน้ำมัน หรือแม้กระทั่งลักษณะทางธรรมชาติ เช่น ร่องลึกก้นมหาสมุทร เป็นวัตถุบางส่วนบนแผนที่ในปัจจุบันที่ต้องเชี่ยวชาญในชุดข้อมูลและวางแผน วัตถุที่เคลื่อนไหว เช่น เรือ เครื่องบิน รถบรรทุก และรถยนต์ สามารถติดตามและระบุชุดข้อมูลต่างๆ ได้ด้วยเทคนิคที่คล้ายคลึงกัน แม้แต่มนุษย์ เมื่อถือโทรศัพท์มือถือ ใส่นาฬิกาอัจฉริยะ หรือทำงานบนคอมพิวเตอร์ ก็ถือเป็นวัตถุเชิงพื้นที่ได้
ข้อมูลเชิงลึกโดย Carahsoft: เอเจนซีจะบรรลุประสบการณ์ลูกค้า
ที่ยอดเยี่ยมด้วยความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ได้รับการปรับปรุงได้อย่างไร ในระหว่างการสัมมนาผ่านเว็บสุดพิเศษนี้ Jason Miller ผู้ดำเนินรายการจะหารือเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบคลาวด์และกลยุทธ์การจัดการข้อมูลประจำตัวและการเข้าถึงกับหน่วยงานและผู้นำในอุตสาหกรรม
ด้วยปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เพิ่มขึ้น การพึ่งพามนุษย์เพียงอย่างเดียวในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่หมายถึงการทำงานที่ต้องใช้เวลามาก ด้วยเหตุนี้ การขอข้อมูลอาจใช้เวลาหลายชั่วโมง เมื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญมักต้องเกิดขึ้นในไม่กี่นาที
สำรวจวิธีเพิ่มเติมในการรวมเข้าด้วยกันโดยใช้เทคโนโลยี
เนื่องจากความสำคัญของการรวมเข้าด้วยกันในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ จึงมีการเสนอแนวทางที่แตกต่างกันในการแก้ปัญหา ตั้งแต่วิธีการที่ใช้บัฟเฟอร์อย่างง่ายไปจนถึงความน่าจะเป็น การเพิ่มประสิทธิภาพ และแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง เป้าหมายสูงสุดคือการช่วยให้ผู้วางแผนภารกิจสามารถรวมอาร์เรย์ของข้อมูลแทบไม่มีขีดจำกัด: สัญญาณอัจฉริยะ เซ็นเซอร์ IOT ข้อมูลเมืองและถนน ข้อมูลดาวเทียม ข้อมูลอาคารหรือวิดีโอจากโดรนเหนือศีรษะ นักวางแผนยังต้องดูว่าภาพมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป และจัดการกับรายละเอียดในระดับต่างๆ ได้อย่างง่ายดายเมื่อภารกิจคลี่คลายและสถานการณ์เปลี่ยนไป
ปัญหาของเทคนิคบางอย่างที่ใช้และพยายามสำหรับการรวมพื้นที่เชิงพื้นที่คือการขาดความสามารถในการปรับขนาดเนื่องจากความต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์อย่างกว้างขวาง การควบคุมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงโดยการมีส่วนร่วมของมนุษย์ที่จำกัด ช่วยลดข้อจำกัดด้านความสามารถในการปรับขนาดที่ขัดขวางวิธีการอื่นๆ
คุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์สถานการณ์และความพร้อมจะดีขึ้นเมื่อมีการแบ่งปันข้อมูลร่วมกันของคำสั่งและการควบคุมโดเมนทั้งหมด (JADC2) ความสามารถในการรวมข้อมูลนั้นได้รับการตั้งค่าให้ปรับปรุงด้วย แม้จะมีข้อจำกัดของความพยายามในอดีต แต่เทคนิคการรวมข้อมูลเชิงพื้นที่แบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นก็เกิดขึ้นใหม่ ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของภารกิจได้ดีขึ้นโดยการรวมจุดข้อมูลหลายพันล้านจุดเข้าด้วยกันอย่างรวดเร็วและตามขนาด เทคนิคการผสมผสานใหม่เหล่านี้ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจมีมุมมอง “ความละเอียดสูง” ที่เหมาะสมที่สุดต่อสถานการณ์ แทนที่จะมองเพียงบางส่วนในสิ่งที่ข้อมูลกำลังอธิบาย เนื่องจากระบบอัตโนมัติสามารถทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ที่ทรงพลัง—และทำงานตลอดเวลา—ชั้นข้อมูลต่างๆ สามารถมารวมกันได้ในเวลาไม่กี่นาทีเทียบกับชั่วโมง
credit : ฝากถอนไม่มีขั้นต่ำ
