如何管理无人机收集的非结构化数据

当丹麦公司希望执行水下调查的几个浅池塘在全国蔓延,很快就发现,海藻在池塘的厚度呈现不可能进行水下调查与标准潜水回声测深设备反射声纳波从海底砂和水下物体。

解决办法是一架无人机，它能发射出探地雷达(GPR)来完成同样的工作，而不用被海藻淹没。

类似无人机和大数据收集的案例几乎出现在每个行业部门——从交通监控、事故记录到农业检查和森林野火灭火。

在每种情况下，数据通常以照片和视频的形式收集。这些数据可以存储在无人机上，然后传回地面数据仓库，在那里可以进行研究和分析。

这个过程看起来很简单，但是对于IT和运行无人机的终端业务部门来说，需要有新的协议、业务流程和数据实践。

如果你负责从无人机上收集大数据，你应该问自己以下六个问题:

由于带宽和位置的限制，很少有网站希望将无人机数据实时下载到遥远的中央存储库，甚至在飞行之后立即批量下载。存储架构最常部署的是云中的远程存储，或者部署在靠近无人机活动的安全现场办公室。稍后可以将数据传输到中央数据存储库。它必须做的是在任何无人机活动之前定义这个无人机数据架构以及它如何工作。

无人机在现场收集数据，数据通常存放在远程办公室。在这些远程办公室中，很有可能由非it人员负责。需要对这些非IT员工实施标准的IT安全和管理实践并进行培训，以便数据和数据存储在物理上和逻辑上保持安全。

“如果你飞每周3到5次,平均每飞行500图片,你每周积累数十千兆字节,你需要制定一个计划关于所有这些信息,有什么会发生在这个领域和特定的选择取决于你要做什么,”本杰明·范德Jagt说的联合创始人UMAP技术,三维映射启动。

数据才是关键。在早期，IT和业务用户应该决定要保留哪些数据，丢弃哪些数据。如果您没有做出这些决定，那么数据将超出您的存储容量，然后您将发现对所有数据进行排序以找到您真正想要的信息更加困难。

存储相对便宜，但必须维护服务器行和存储驱动器，其中包含从未或很少使用的数据，这不是您想要的。这就是为什么在无人机项目的早期规划中，你想要确定哪些数据需要保存在无人机任务中;以及你需要部署或投资多少存储空间来存储这些数据。

由于电池的限制，无人机的飞行时间有限。如果遇到意外的逆风，这些飞行时间可以进一步缩短。然后，无人机也可能出现故障——或者被拦截。选择使用无人机的公司应该有一个行动计划来恢复丢失的无人机(以及潜在的敏感数据)，或者在无人机无法恢复时锁定无人机数据。

无人机收集的数据几乎总是一些非结构化的视频或照片格式。这并不容易与来自其他公司系统的基于字符的固定长度记录形式的数据集成。

地理信息系统(GIS)是一个与无人机收集的数据有效集成的重要平台。GIS系统主要用于制图。可以支持和集成非文本信息和GPS等类型的数据，是无人机采集数据的理想集成平台。

不幸的是，无人机和GIS数据数据很难与其他公司系统的数据进行集成。在某些情况下，如果它还没有GIS系统，它可能会选择投资。在其他情况下，如果需要业务案例和分析，它可能选择追求范围更广、难度更大的数据集成。

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