Typescriptによる空間データエンジニアリング

Typescriptでの空間データエンジニアリング

自動的な空間データサイエンスに向けたデータパイプラインの確立

はじめに

データは水のようなもので、企業は町のようなものと考えることができます。町は人口が増えるにつれて成長し、住民に対応するためにより多くの水を必要とします。企業も同様で、拡大するにつれて運用を支えるためにすぐに利用できるデータが必要となります。このような企業は、水道管やインフラのように機能するデータパイプラインシステムが必要です。データエンジニアがこれらのデータパイプラインを構築・維持する役割を担っています。通常の配列やテーブルのようなデータに関しては比較的簡単ですが、空間データになると少し複雑になります。

空間データは通常のデータとは異なり、空間属性を含んでいます。これらの属性により、空間的な関係、つまりジオスペーシャルトポロジーを確立することができます。プライマリキーや外部キーがない場合でも、両方のテーブルに空間属性があれば結合することができます。空間属性を可視化すれば、地図ができあがります！

空間データサイエンス：SQLによる空間結合

空間的な関係がある場合にテーブルを結合します。ボーナス：Ms. Excelでやっています

towardsdatascience.com

空間データパイプラインの構築は通常のデータパイプラインの作成とは異なります。この場合、主に空間データ属性を空間SQLを使用して処理します。これは、データサイエンティストコミュニティ内ではあまり一般的ではないスキルです。データパイプラインが構築されたら、データアナリストはデータパイプラインから空間データを分析することができます。これにより、データアナリストはデータの利用可能性を心配することなく、空間洞察を生成することに集中することができます。また、最新の空間データを使用して自動的に地図を生成することも可能です。

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この記事

この記事では、TypeScriptとNode.jsを使用して空間データパイプラインを構築する方法について説明します。これはETL（Extract、Transform、Load）プロセスですが、空間データを扱います。まず、TypeScriptを使用してソースからデータを取得する方法（抽出）について説明します。次に、このデータをストレージ用の適切な構造に変換します…。

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