إن ظهور التحليلات ثلاثية الأبعاد ، وتكامل رسم خرائط المساحة الداخلية والخارجية ، وتحليلات الوقت الفعلي والبيانات الضخمة ، ونظام المعلومات الجغرافية للمؤسسات والويب ، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي 5 اتجاهات تعمل على تحويل مشهد نظم المعلومات الجغرافية بسرعة. كيف يمكنك الإبحار بنجاح عبر هذه الاتجاهات والتعرف عليها ودمجها في مسيرتك المهنية؟ يقدم هذا المقال الاتجاهات والاستراتيجيات حول كيفية القيام بذلك.
1. تحليل ثلاثي الأبعاد.
لسنوات عديدة ، عرضت نظم المعلومات الجغرافية إمكانية تصور بيانات المرء في صورة ثلاثية الأبعاد ، أو على الأقل محاولة القيام بذلك بأبعاد21علي 2 . لكن من المنطقي ، بالنظر إلى العالم ثلاثي الأبعاد الذي نعيش فيه ، أن تكون قادرًا على إجراء تحليل ثلاثي الأبعاد ، وليس مجرد تصورات. مع ظهور الأدوات وتوسيعها مثل الأدوات ثلاثية الأبعاد في ArcGIS Pro ، يمكنك تحليل عالمنا ثلاثي الأبعاد. ولا تقصر نفسك على تحليل التضاريس بشكل ثلاثي الأبعاد ، ولكن ضع في اعتبارك نمذجة بيانات أخرى ثلاثية الأبعاد ، مثل السكان وجودة المياه والتنوع البيولوجي والجريمة والمزيد. لا تفعل ذلك فقط لأنك تستطيع ، قم بإجراء تحليل ثلاثي الأبعاد إذا كان يضيف قيمة إلى فهمك. واعتبر أيضًا أن تحليل البيانات بمرور الوقت يضيف القدرة على إجراء تحليل رباعي الأبعاد.
2. دمج BIM و CAD و GIS.
هناك اتجاه مثير آخر في نظم المعلومات الجغرافية وهو الانضمام إلى هذا المجتمع مع مجتمع نمذجة معلومات البناء (BIM) ومجتمع الصياغة والتصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD). لسنوات ، كان هذان المجتمعان يرسمان المساحات الداخلية (BIM و CAD) والمساحات الخارجية (GIS) ، جنبًا إلى جنب ، مع الاعتراف بأهمية بعضهما البعض ولكنهما غير قادرين على دمج عمل كل منهما بشكل جيد. مع ظهور أدوات مثل City Engine و ArcGIS Urban و ArcGIS Inoors ، يمكنك إنشاء قواعد البيانات ومهام سير العمل التي تدمج الخرائط والخطط والمقترحات الداخلية والخارجية. لماذا هذا مهم؟ ضع في اعتبارك إنشاء خطة مرونة لمجتمع ما أو لحرم جامعي في حالة وجود مشكلة تتعلق بخطر طبيعي أو صحة أو حالة طوارئ أخرى. لكي تنجح خطة المرونة هذه ، يجب أن تتضمن هذه الخطة البيئة المبنية (بما في ذلك جميع ملاجئ الطوارئ والبنية التحتية (المياه والكهرباء والألياف الضوئية وما إلى ذلك) والمخارج وما إلى ذلك) والمساحات الخارجية.
3. المؤسسة ونظام المعلومات الجغرافية على شبكة الإنترنت.
أدى ظهور نظم المعلومات الجغرافية كمنصة قائمة على الويب إلى تغيير كل شيء تقريبًا عن نظم المعلومات الجغرافية: في الماضي مع نظام المعلومات الجغرافية لسطح المكتب فقط ، لم يكن لدينا مساحة كافية من ذاكرة الكمبيوتر أو مساحة التخزين ، وكان من الصعب الحصول على البيانات واستخدامها ، وكان مجتمع المستخدمين صغيرًا ومتخصصون. زاد Web GIS من قدرتنا على مشاركة الأساليب ، وإبلاغ نتائج البحث ، والوصول إلى البيانات وتقديمها ، وإنشاء بياناتنا الخاصة ، وإشراك المجتمع في التخطيط لمستقبله. وبذلك ، تطورت نظم المعلومات الجغرافية بسرعة من نظام السجلات إلى نظام المشاركة. المشاركة المتزايدة هي داخل مجتمع نظم المعلومات الجغرافية نفسه وكذلك مع أصحاب المصلحة الخارجيين ، بما في ذلك عامة الناس.
من خلال مؤسسة GIS ، أشير إلى التوسع في موظفي نظم المعلومات الجغرافية المهرة في مؤسسة ما من عدد قليل من المتخصصين قبل سنوات قليلة إلى تنوع أوسع اليوم وعدد أكبر من الموظفين الذين يعرفون كيفية استخدام نظم المعلومات الجغرافية. لن يكون جميعهم خبراء في نظم المعلومات الجغرافية ، لكن نظم المعلومات الجغرافية ستكون إحدى أدواتهم على حزام الأدوات اليومي أو الأسبوعي الذي يستخدمونه. هذا له آثار كبيرة - نظرًا لأن مشاكل عالمنا المعقدة في القرن الحادي والعشرين متعددة التخصصات ، فإن توسيع نطاق الأشخاص المطلعين على نظم المعلومات الجغرافية سيمكننا من فهم عالمنا المعقد بشكل أفضل واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في هذا العالم.
4. البيانات والتحليلات في الوقت الحقيقي والبيانات الضخمة.
تتمثل إحدى نتائج Web GIS في قدرة GIS على استيعاب موجزات البيانات في الوقت الفعلي من إنترنت الأشياء ، بما في ذلك مقاييس التدفق ومحيط حرائق الغابات وحركة المرور والنشرات الصحية ومجتمع العلوم من المواطنين البالغ 7.5 مليار شخص. العديد من موجزات البيانات هذه هي بالفعل "بيانات ضخمة" - مثل الطلب على الكهرباء على شبكة كهرباء كبيرة ، ونظام الأقفال والمضخات والسدود في هولندا ، على سبيل المثال. يقترن بهذا التقييم المتزايد للبيانات كمنفعة مجتمعية ، وظهور البيانات كخدمة ، وظهور بوابات البيانات المفتوحة بما في ذلك ArcGIS Hubs. ترتبط خلاصات ومستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) بشكل متزايد بإحداثيات العالم الحقيقي ، وبالتالي يمكن رسم خرائطها وتحليلها. وهذا يُمكِّن ما يشير إليه جاك دانجرموند ، الرئيس التنفيذي لشركة Esri ، على أنه GIS أصبح "الجهاز العصبي للكوكب" ، مما يساعدنا على مراقبة صحته ، وأيضًا تصحيح الاتجاهات التي تحتاج إلى تصحيح.
5. الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) له معنى من البيانات الصاخبة والفوضوية ، مما يساعد الناس في العثور على أنماط قد لا يعلمون بوجودها. يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، على سبيل المثال ، الأشخاص في العثور على مجموعات طبيعية استنادًا إلى التوزيع المكاني وأوجه تشابه السمات ، وتصنيف كمية كبيرة من البيانات المستشعرة عن بُعد ، وجمع البيانات من مصادر وأشكال ومقاييس مختلفة لتدريب نماذج التنبؤ المكاني القوية. تذكر أن نظم المعلومات الجغرافية ليست فقط لفهم العالم كما هو ، ولكن للتنبؤ بالمستقبل وبناء عالم أفضل وأكثر مرونة واستدامة. ومن ثم ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لهما آثار هائلة على العمل اليومي الذي سيقوم به متخصصو نظم المعلومات الجغرافية ، حيث سيكون التركيز على إدارة البيانات وفهمها ، بدلاً من جمع البيانات ومعالجتها. وسيعني ذلك أيضًا أنه سيتعين اتخاذ قرارات أخلاقية فيما يتعلق بكيفية ولماذا سيتم استخدام البيانات وتطبيقها.
التعرف على هذه الاتجاهات الخمسة. بصفتك محترفًا في نظم المعلومات الجغرافية الشبابية ، فمن المحتمل أنك تدرك بالفعل أن وقتك محدود. كل من الاتجاهات المذكورة أعلاه واسعة النطاق ، وسيتطلب الانغماس العميق في أي منها وقتًا وجهدًا. جزء من النجاح في نظم المعلومات الجغرافية هو القيام ببعض الغوص العميق في الجوانب التي تهمك بشكل خاص وتطوير الخبرات هناك. لكنني أشجعك على الحفاظ على الاتجاهات المذكورة أعلاه على الأقل في نطاق قريب إلى حد ما ، والتعرف على كيفية تغييرها لنظام المعلومات الجغرافية ومعرفة المزيد عنها. كيف يمكنك أن تفعل هذا؟
الطريقة الأساسية لتعلم المزيد هي ما تفعله بالفعل - مشاركتك في YPN. أحييك على خطوبتك هنا. سيؤدي التواصل والتفاعل المنتظم مع المجتمع إلى تحقيق فوائد مهنية وحتى شخصية مدى الحياة. شيء آخر هو أن تتخذ موقف المتعلم مدى الحياة وأن تأخذ دورات منتظمة بما في ذلك الدورات من الجامعات والكليات التقنية ، في Esri ، وفي أماكن أخرى ، مثل دروس من كتب Esri Press ، ومكتبة Learn ، وتدريب Esri ، وندوات منتظمة عبر الإنترنت و Esri ومقاطع فيديو أخرى. ليس لديك وقت لأخذ كل دورة أو درس ، لذا فكر بانتظام في أهدافك واختر بعناية.
يمكنك أيضًا التعرف على هذه الاتجاهات الخمسة من خلال البحث في كل موضوع. في أدوات التحليل ثلاثية الأبعاد على سبيل المثال ، راجع بعض صفحات المنتج مثل تلك الخاصة بـ ArcGIS Urban. في AI و ML على سبيل المثال ، ابدأ بخريطة القصة هذه واتبعها بالتحليل المكاني وصفحات علوم البيانات. يمكن فهم الآثار الأخلاقية لهذه الاتجاهات من خلال دراسة القضايا والسيناريوهات الحقيقية ، بدءًا من هنا. فحص اتجاهات الوظائف من وقت لآخر من المنتدى الاقتصادي العالمي. أخيرًا ، قم بتقييم فجوات المهارات الخاصة بك بانتظام مقابل نموذج كفاءة التكنولوجيا الجغرافية المكانية.