2016年中国时空大数据发展现状及市场规模分析

　　据预测，未来几年中国大数据市场将保持35%以上的速度增长，到 2018 年达到259 亿的市场规模。

2015-2018 年中国大数据市场营收规模预测

资料来源：公开资料整理

　　时空大数据作为大数据行业一个重要分支，也将收益于整个行业的快速增长。 时空数据是指同时具有时间和空间维度的数据，现实世界中的数据超过 80%与地理位置有关。时空大数据包括时间、空间、属性三维信息，具有多源、海量、更新快速的特点。由于时空大数据的固有特点，因此呈现出多维、语义、时空动态关联的复杂性。特别是随着智慧城市和物联网的迅猛发展，无所不在的传感器网将产生极其大量的数据，使得世界进入真正的大数据时代，其中大量的与时空位置有关的时空大数据需要被存储，分析和处理。由于应用范围的日益广泛，时空大数据成为了大数据领域的越来越重要的分支之一，而旋极信息在这方面占据了领先位置。

　　根据相关资料，iWhere 大数据网格码标识体系，一共分 32 级，其最高定位精度达厘米级，将为地球上所有信息，包括地址、地名、门派、物件、传感设备(物联网)、寻址地址(互联网)等提供唯一整型大数据位置标识。GeoSOT 网格剖分的核心思想是基于地球剖分原理，通过对地球表面的规格划分，探寻构建一种适用于空间信息或数据组织的专用网格。一方面，该网格能与地球上现有的主要空间信息组织网格有较好的尺度聚合和区位关联关系；另一方面，能在此网格基础上构建一种更适合空间信息组织的区位标识体系，为全球空间信息区位的地理网格标识与一致性索引途径提供参考基础，以解决空间信息的统一区位组织和区域关联调度问题。

　　时空大数据的应用范围很广，其中之一是根据北斗导航码的应用。尽管现有的基于矢量路网和经纬度的导航系统比较成熟，但还存在如下的缺点：传统导航是以经纬度坐标为基础来处理位置信息的，但由于经纬度只是描述地理坐标上的某个点，用它来标识某个区域，就存在难以标识与计算复杂的问题；基于矢量路网和 POI 的方法，在无 POI 或路网信息的情况下无法导航而且计算效率也不高。2009 年-2013 年，北京大学牵头完成了国家 973 项目“全球空天信息剖分组织机理与应用方法研究”的研究工作。该项目提出了全球剖分网格框架初步解决了空天数据组织过程中面临的三大科学问题：基础框架、区位编码、表达模型。它是一个上至地球外围 5 万公里空间，下至地心，并将整个地球空间剖分成数以兆亿个大到全球空间，小到厘米级粒度，由 32 级剖分体元组成的地球空间 GIS 平台。

1+4 基础编码，N 应用扩展编码

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　　现在的社会正在从 IT 社会转向 DT 社会， 大量的和时空相关的大数据需要有序地收集，存储，管理，查询，以及使用起来，时空大数据是大数据分支的一块蓝海。

时空大数据应用领域

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　　目前在时空大数据领域的发展存在数据整合困难、处理实时性差、标识编码不统一、价值密度低等问题。

时空大数据全产业链

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旋极信息大数据相关核心关键技术

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