Luftaufnahme einer Stadt und ihrer Umgebung

IBM Weather Operations Center: Geodatenanalyse

Die Komponente für die Geodatenanalyse im Weather Operations Center ist eine Plattform, die speziell für enorm umfangreiche räumlich-zeitliche Daten (Karten, Satellitenbilder, Wetterdaten, Drohnenbilder, IoT-Daten) sowie für Abfrage- und Analyseservices konzipiert ist. Sie entlastet Data-Scientists und Entwickler, da sie ihnen aufwändige Prozesse abnimmt, die in der konventionellen Datenaufbereitung vorherrschend sind, und ihnen suchfreundlichen Zugriff auf einen umfangreichen, vielfältigen und ständig wachsenden Katalog mit kontinuierlich aktualisierten räumlich-zeitlichen Daten bietet.

Mit mehr als 6 Petabyte an räumlich-zeitlichen Datensätzen stellt die Geodatenanalyse-Engine im Weather Operations Center Unternehmen eine einzigartige Wissensbasis bereit, die unerlässlich dafür ist, eine führende Position im Zeitalter von maschinellem Lernen und KI beizubehalten. Sie umfasst ein kuratiertes Repository mit mehreren Hundert harmonisierten, für die Analyse aufbereiteten Datenschichten, die Satellitenbilder, Wetterdaten, demografische Daten, Land- und Seedaten, landwirtschaftliche Daten und mehr enthalten. Mit dieser Komponente können Kunden außerdem eigene Daten einpflegen, die sie in Kombination mit den bereitgestellten räumlich-zeitlichen Daten verwenden können, um noch detailliertere Einblicke im Kontext der für sie wichtigen Entscheidungen auf skalierbare und kosteneffiziente Weise zu gewinnen. Die Geodatenanalyse im Weather Operations Center kann in verschiedenen Branchen auf vielfältige Weise genutzt werden:

  • Eine Behörde kann umsetzbare Erkenntnisse zu Gesundheit, Krankheiten und Wetter verwenden, um die Öffentlichkeit während einer Naturkatastrophe oder Pandemie besser zu informieren.
  • Ein Stromversorgungsunternehmen kann Ausfallrisiken besser vorhersagen, um Wartungs- und Dienstpläne zu optimieren.
  • Ein Kreditgeber kann die Methodik zur Bewertung von Kreditrisiken verbessern und Kreditausfälle reduzieren.
  • Ein Lebensmittelunternehmen kann besser auf die Nachfrage der Verbraucher nach mehr Qualität reagieren und sicherstellen, dass Nachhaltigkeitsziele erreicht werden.
  • Ein Versicherungsunternehmen kann Risiken besser vorhersehen und seine Kunden warnen, bevor Probleme auftreten, und so die Effizienz steigern.

Beispielabfragen

Datenservice

Zeige alle Wetterdaten und die Höhe aller Flughäfen in Südostasien an

Suchservice

Zeige alle Gebiete in Iowa an, die im Monat Juni einen normalisierten differenzierten Vegetationsindex (NDVI) von mehr als 0,8 und eine Gesamtniederschlagsmenge von weniger als 20 mm aufweisen

Analyseplattform-Service

Berechne die Bewässerungsprognosen für alle Weinberge in Kalifornien