Большинство людей сходятся во мнении, что big data — набор данных, который со временем растет в геометрической прогрессии. Проще говоря, такие данные настолько объемны и сложны, что традиционные средства обработки данных и управления ими не способны эффективно обрабатывать их или управлять ими. Разработчики Uber представили инструмент визуализации больших данных Kepler.gl для решения этой проблемы.
По мере того, как мы продвигаемся в мир искусственного интеллекта, интернета вещей (Internet of Things) и “облачных вычислений” (Cloud Computing), объем данных, которые генерируются и хранятся, растет невероятно быстрыми темпами. Big data становится еще больше, и визуализация — еще один способ использовать эти данные.
Визуализация обеспечивает доступ к огромному количеству данных в легко понимаемой форме. Хорошо продуманная графика данных, как правило, самая простая и в то же время самая удобная. Тем не менее, чтобы воспользоваться преимуществами визуализации данных и иметь возможность использовать эти данные наилучшим образом, нам нужны эффективные, хорошо продуманные инструменты визуализации, которые предоставят нам возможность манипулировать и извлекать полезную информацию.
Что такое Kepler.gl?
Разработчики из Uber выпустили новый инструмент визуализации и исследования данных под названием Kepler.gl. В Uber описывают его как высокопроизводительное веб-приложение для визуального исследования крупномасштабных наборов геолокационных данных.
Фактически, это гибкий инструмент визуализации карт, основанный на работе со слоями данных. Визуализации строятся путем укладки слоев данных один поверх другого. Приложение работает полностью в браузере (данные не отправляются на удаленные серверы), куда пользователи могут перетаскивать CSV или GeoJSON файлы. Автоматическое обнаружение данных включено в инструмент, поэтому Kepler.gl выдает аналитику сразу после загрузки данных.
Слои данных в Kepler.gl
Слои могут быть надстроены один поверх другого для создания одной общей визуализации карты, включающей различные связи между слоями. Они представляют собой базовые строительные блоки интерактивных карт Кеплер. Несмотря на то, что слои могут быть одного типа, они могут значительно отличаться:
Как поясняется в официальном введении в Kepler от Uber: “Все вычисления геометрии слоёв ускоряются на GPU, что позволяет нам плавно отображать миллионы точек. Это делает Kepler.gl гораздо более мощным веб-инструментом, чем традиционные картографические приложения.”
Фильтры
Kepler.gl может показывать эволюцию данных во времени благодаря гибкой пространственно-временной конфигурации. Фильтры основаны на столбцах в наборах данных, их также можно использовать для управления объемом данных, представленном на картах.
Кроме того, Kepler.gl предлагает уникальную географическую функцию фильтрации под названием “чистка” (“brushing”). Чистка позволяет выделить и показать точки или дуги в пределах определенного радиуса на карте. Эта простая функция достаточно полезна, когда дело доходит до визуализации геопространственных данных (где очень часто нужны значения корреляции “источник-назначение”). Анимация ниже показывает одно из применений этого вида фильтрации.
В сухом остатке
Слои данных, фильтры, базовые карты с низким контрастом и возможностью смешивания цветов делают Kepler очень гибким инструментом для создания красивых карт. Визуализации в считанные минуты можно экспортировать в статические карты или анимированные видео. Uber выложил свой инструмент open source. Ссылка на руководство “get started” Kepler.gl доступна здесь.
