102 lecture notes

• The future of GIS is here now
• Driscoll's


  • Family-owned business that's been around for 100 years
  • Completely focused on the best berries possible in all markets in the West
• Driscoll's use of GIS

  1. Measuring field plots and tracking where every strawberry or blackberry was picked

  2. Tracking the trucks to the cooling centers and distribution centers

  3. Using technology like Survey 1-2-3 to do Quality Assurance on every package as it moves through

  4. Tracking it through the lifecycle
• Driscoll's goal


  Farm-to-table berry freshness at a level, speed and quality they could never achieve before
• A disruption to supply chain of an hour can often cost a million dollars of output
• General Motors


  • Looking at predictive analytics and insights across their entire supply chain
  • Understanding the risks and impact of a single part being down and not getting to a manufacturing facility
• Regions Bank


  • Leading banking organization in the Southeast United States
  • Top rankings for customer satisfaction in 2016
  • Applying GIS platform to provide business value at scale across many different lines of business
• Wawa


  • Convenience store with over 700 branches and 22,000 employees
  • Growing rapidly in select markets like Florida
  • Building progressive capabilities through different apps, information products and capabilities to allow all teams to work in unison
• Guy Carpenter


  • Global reinsurance leader with 52,000 employees
  • Taking large amounts of data and boiling them down into actionable information for everyday analysts
• City of San Francisco

  • Looking at transportation corridors, growth and investment
  • Understanding what different scenarios mean for infrastructure development and land use zoning changes
• Geneva International Centre for Humanitarian Demining


  • Coordinating the global response for mine removal
  • Using GIS and a new platform to provide unparalleled awareness and coordination between organizations
• Setting conditions


  • Having the right people (executive sponsorship, champion, technical leadership)
  • Having the right mindset (focus on business outcomes, be adaptable, use technology out-of-the-box)
• Steps to take GIS from strategy to implementation

  1. Establish a location strategy

  2. Plan and assess (human capital, IT infrastructure, quick wins)

  3. Implement initial operating capability

  4. Continuously review and refine strategy
• सभी को नमस्कार, इस व्याख्यान में हम स्थानिक डेटाबेस सिस्टम और उनके प्रकारों के बारे में बात करेंगे
• क्योंकि आप जानते हैं कि जीआईएस में सब कुछ एक डेटाबेस के अंदर जाता है।और जीआईएस में डेटाबेस, को हम स्थानिक डेटाबेस कहते हैं
• यह सब की अवधारणा लगभग अन्य मौजूद डेटाबेस के समान हैं, और सबसे आम डेटाबेस जो जीआईएस में उपयोग किया जाता है, RDBMS है जो रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम है, लेकिन अन्य प्रकार के डेटाबेस भी हैं जो जीआईएस में उपयोग किए जाते हैं
• डेटाबेस क्या है? यह क्या करता है और यह कैसे काम करता है और एक स्थानिक डेटाबेस कैसे डिज़ाइन किया जाता है?

  1. महत्वपूर्ण क्यों है, जीआईएस डेटाबेस में डेटा डालने से पहले हमें ध्यान रखना चाहिए

  2. फाइल और फाइल सिस्टम से आधुनिक डेटाबेस कैसे विकसित होता है क्योंकि, पहले जब कंप्यूटर आने लगे थे, हम फाइल सिस्टम में चीजों को रख रहे थे, बहुत से लोग फाइल सिस्टम में अभी भी रखते हैं, लेकिन जीआईएस में नहीं और उन खामियों के बारे में जो फाइल सिस्टम के नुकसान हैं, DBMS डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के फायदे क्या हैं और विभिन्न प्रकार के डेटाबेस के बारे में भी, जिन्हें जीआईएस में लागू किया गया है
• जैसा कि आप जानते हैं कि जीआईएस क्या करता है, यह आपके डेटा को जानकारी में परिवर्तित करता है और फिर अंत में जानकारी को ज्ञान में परिवर्तित करता है
• लेकिन इससे पहले हमें सिस्टम के अंदर डेटा रखना होगा
• जैसा कि हम जानते हैं कि जीआईएस के 5 प्रमुख घटकों में से एक डेटा है
• इसलिए, हमें अपने डेटा को जीआईएस सॉफ्टवेयर में व्यवस्थित करना होगा और इसलिए कि अगर डेटा हम सही तरीके से व्यवस्थित करते हैं, तो हमें इसे कुशलता से प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए और यदि हमने सही तरीके से व्यवस्थित किया है तो विश्लेषण और मॉडलिंग के दौरान यह सब मदद करेगा
• और जैसा कि आप जानते हैं कि जानकारी से डेटा का अर्थ पता चलता है और अच्छी सामयिक प्रासंगिक जानकारी निर्णय लेने की कुंजी है और अच्छा निर्णय लेना संगठन के अस्तित्व की कुंजी है
• इसलिए, अगर यह सब कुछ निर्भर करता है कि डेटा कैसे व्यवस्थित किया गया है, एक संगठन में, एक बुनियाद में या एक कंपनी में
• अब, जैसा कि आप जानते हैं कि डेटाबेस साझा करने की संभावना हो सकती है, आजकल यह एक बहुत ही सामान्य बात है, लेकिन साझाकरण का विस्तार क्या है; इसका मतलब है कि, सुरक्षा पहलुओं पर हम चर्चा करेंगे, फिर डेटाबेस का एकीकरण कैसे किया जाता है और जो उपयोगकर्ता हैं और एक और महत्वपूर्ण शब्द जो यहां उल्लेखित है, वह मेटाडेटा है
• जीआईएस या अन्य प्रणालियों में मेटाडेटा बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि मेटाडेटा का अर्थ डेटा के बारे में जानकारी है
• इसलिए, उदाहरण के लिए, अगर मैं मैदान में गया हूं और विभिन्न अवलोकन कुओं से भूजल स्तर के आंकड़े एकत्र किए हैं। अब, मुझे उस समय को अभिलेख करने की आवश्यकता है जब डेटा एकत्र किया गया था, और जिसने डेटा एकत्र किया है और भूजल स्तर को मापने के लिए मैंने किस प्रकार के उपकरणों का उपयोग किया है
• डेटा के बारे में सभी प्रकार की प्रासंगिक जानकारी मेटाडेटा के रूप में संग्रहित की जाती है और कई बार जब भी आप इंटरनेट मुक्त उपग्रह चित्र से उपग्रह चित्र डाउनलोड करते हैं। आप यह भी देखेंगे कि tif फ़ाइल के अलावा आपको एक फ़ाइल MET भी मिली है है। यह मेट्रोलॉजिकल डेटा नहीं है यह सामान्य सम्मेलन है, जिसका उपयोग मेटाडेटा के लिए किया जाता है
• इसलिए, यह हमेशा एक अच्छा अभ्यास है जो भी डेटा विकसित कर रहा है या जीआईएस में डेटा का विश्लेषण कर रहा है, डेटा को संशोधित कर रहा है कि सभी जानकारी मेटाडेटा फ़ाइल में दर्ज की जानी चाहिए
• इसलिए, मेटाडाटा जीआईएस में भी बहुत महत्वपूर्ण है
• डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में

  उद्देश्य डेटा संरचना, डेटाबेस संरचना का प्रबंधन करना है और डेटा तक प्रवेश को भी नियंत्रित करना है
• क्या सभी लोगों के पास या कुछ लोगों के पास डेटा तक प्रवेश हो सकती है या इसके आगे और बाद में पदानुक्रमित प्रणाली हो सकती है और फिर एक डेटाबेस को एक क्वेरी भाषा का भी समर्थन करना चाहिए क्योंकि सिस्टम में कुछ प्रश्न डालकर आपको डेटा को पुनः प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए
• तो, इस क्वेरी (query) भाषा की बहुत आवश्यकता है, और यह विशिष्ट डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है जिसे हम यहां देख रहे हैं
• यदि आप डेटा व्यवस्थित करते हैं तो अब, डेटा प्रबंधन अधिक कुशल और प्रभावी है। जब आप सही संरचना बनाते हैं और फिर डेटा डालते हैं तो आप केवल डेटा को कुशलता से प्राप्त करने में सक्षम होंगे
• क्वेरी भाषा ऐसी अनुमति देती है जब भी कुछ
• नकारी MET डेटा में जाएगी। इसलिए, यह हमेशा एक अच्छा अभ्यास है जो भी डेटा विकसित कर रहा है या जीआईएस में डेटा का विश्लेषण कर रहा है, डेटा को संशोधित कर रहा है कि सभी जानकारी मेटाडेटा फ़ाइल में दर्ज की जानी चाहिए।
• मेटाडाटा जीआईएस में भी बहुत महत्वपूर्ण है। और डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में यहां उद्देश्य डेटा संरचना, डेटाबेस संरचना का प्रबंधन करना है और डेटा तक प्रवेश को भी नियंत्रित करना है।
• क्या सभी लोगों के पास या कुछ लोगों के पास डेटा तक प्रवेश हो सकती है या इसके आगे और बाद में पदानुक्रमित प्रणाली हो सकती है और फिर एक डेटाबेस को एक क्वेरी भाषा का भी समर्थन करना चाहिए क्योंकि सिस्टम में कुछ प्रश्न डालकर आपको डेटा को पुनः प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए।
• यदि आप डेटा व्यवस्थित करते हैं तो अब, डेटा प्रबंधन अधिक कुशल और प्रभावी है। जब आप सही संरचना बनाते हैं और फिर डेटा डालते हैं तो आप केवल डेटा को कुशलता से प्राप्त करने में सक्षम होंगे।
• क्वेरी भाषा ऐसी अनुमति देती है जब भी कुछ प्रश्न हो सकते हैं जो कि हर बार व्यवस्थित होते हैं जब आप कभी-कभी इसे पुनर्प्राप्त कर रहे होते हैं तो यह केवल निश्चित जानकारी होती है जिसे आप उस डेटाबेस से प्राप्त करना चाहते हैं।
• और फिर अधिक से अधिक बेहतर डेटा प्रदान करने के लिए बेहतर पहुंच प्रदान करना संगठनों के संचालन के एकीकृत दृष्टिकोण को बढ़ावा देता है और असंगत डेटा की संभावना को कम करता है यहां भी उद्देश्य यह है कि हमें अपने डेटा में अतिरेक नहीं होना चाहिए।