CARTOframes 1.0으로 공간 분석의 속도를 높이세요

비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 분석력을 인정받으면서, 공간 분석에 대한 관심은 점점 높아지고 있습니다. 사모펀드나 리테일과 같은 수백만 달러 규모의 산업 역시 앞서 나가기 위해 공간 분석을 도입하고 있습니다.

더 깊은 인사이트를 위해, 여러 기관들은 ‘어디(where)’에서 벗어나 ‘왜(why)’에 집중하기 시작했습니다. 이벤트가 어디서 발생하는지를 보는 것과 그것이 왜 발생했는지를 아는 것은 다릅니다. 후자는 의사 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트를 얻기 위해, 데이터 사이언티스트는 공간 데이터 사이언스와 같은 공간적 지식을 활용해야 합니다.

그러나 지리정보를 정확하게 이해하는 데이터 사이언티스트에 대한 수요는 공급을 훨씬 뛰어넘습니다. 전 세계 300만 명의 데이터 사이언티스트 중에서 (주피터와 R 노트북을 사용하는), 겨우 1%만이 공간 데이터 사이언티스트입니다. CARTO의 목표는 더 많은 데이터 사이언티스트를 공간 분석의 영역으로 끌어들이고, 그들의 작업 중 가장 길고 소모적인 일을 자동화하는 것입니다.

그 목표를 실현할 CARTOframes 1.0을 소개합니다!

 

 

CARTOframes는 데이터 사이언티스트나 분석가들이 CARTO의 지도, 데이터 및 분석을 워크플로우에 하나로 통합할 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 데이터 사이언티스트가 직접 만든 툴이기 때문에, 공간적 인사이트로 분석의 힘을 높이고 공간 데이터 모델을 효율적으로 활용하고 싶은 사람들에게 적격입니다.

CARTOframes는 오픈 소스이며 OS 커뮤니티에서 구축되어 데이터 사이언티스트를 위해 현재 가능한 스택(SciPy, GeoPandas)과 최고의 호환을 보장합니다. 라이브러리 디자인 단계에서 개발자들과 함께 작업하여, CARTOframes의 통합이 완벽해지도록 노력했습니다.

데이터 사이언티스트는 작업 시간의 80%를 데이터 수집과 클렌징에 투자합니다. 그런 긴 작업은 지루하고 낭비적일 뿐만 아니라 전체 모델의 유효성을 저해하는 실수를 할 가능성도 높아집니다. CARTOframes는 공공 및 프리미엄 공간 데이터 저장소인 Data Observatory와의 통합으로 이 시간을 단축합니다.

CARTOframes 1.0에서는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 파이썬 노트북에서 직접 엔드 투 엔드 분석을 수행하고 현재 작업 환경의 출력을 공유할 수 있습니다. 더 이상 컨텍스트 전환이 필요하지 않습니다.
  • 새로운 데이터 소스를 도입하여 분석을 한 단계 업그레이드하고 모델의 정확도를 높여 데이터를 강화하세요.
  • 간소화된 데이터 검색 및 프로세스를 통해 데이터를 수집하고 클렌징하는 시간을 단축하세요.

 

엔드 투 엔드 공간 데이터 분석 워크플로우

 

1.데이터를 시각화하세요

노트북에 멋진 지도를 불러와 데이터를 빠르게 시각화하세요. 별도 설치가 필요없는 지도 제작 기능을 통해, 여러분은 지도 전문가 없이도 커스텀 베이스 맵, 여러 레이어와 레이아웃, 목차, 팝업, 위젯 등으로 멋지게 데이터를 시각화할 수 있습니다.

 

 

 

2. 데이터를 분석할 수 있도록 준비합니다

때로는 데이터를 바로 지도에 표시할 수 없습니다. 지오코딩 서비스를 활용하면 단 한 줄의 코드로 일반 텍스트 주소를 지오메트리로 변환할 수 있습니다.

또한 등치선 기능을 사용하여 거리 및 이동 시간 버퍼를 생성하여 공간 관계를 신속하게 시각화하고 데이터의 컨텍스트를 이해할 수 있는 영향 영역을 계산할 수도 있습니다.

 

 

 

3. 최고의 데이터스트림으로 데이터를 풍부하게 만드세요

데이터가 어떻게 생겼는지 알게 되었다면, 이제 데이터를 새로운 데이터 소스로 확대하여 모델의 예측력을 높일 때입니다. 노트북에서 데이터 및 분석과 관련된 새로운 데이터스트림을 찾을 수 있는 Data Observatory에 액세스할 수 있습니다.

 

Data Observatory는 새로운 데이터를 수집하는 모든 과정을 간소화합니다. 노트북에서 바로 데이터세트에 관한 통계를 볼 수 있어, 데이터를 구매하기 전에 조사해보고 현재 작업 환경에 맞는 프리미엄 데이터세트를 요청할 수 있습니다.

필요한 데이터를 얻었다면, 쉽게 포인트나 폴리곤을 형성하여 분석에 활용하거나 CARTO의 데이터베이스인 PostGIS와의 통합으로 데이터 결합 또는 교차점 결합과 같은 공간 분석을 수행할 수 있습니다.

 

4. 결과를 도출하고 모두에게 공유하세요!

CARTOframes를 사용하면 파이썬 노트북에서 직접 데이터를 사용하여 웹 앱을 만들고 게시할 수 있습니다.

분석을 마치면 히스토그램, 카테고리, 애니메이션 또는 시계열과 같은 위젯을 추가하여 조직의 다른 사용자가 쉽게 출력을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이를 게시하여 공유 가능한 링크를 얻기만 하면 됩니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.