商业GIS五十年-第2部分：1994-2019年

商业GIS五十年

万维网信息网

我清楚地记得我第一次遇到万维网的那天。那是1994年。好像打开了一个通往信息世界的新门户。（当时）速度很快；直觉 指向更多信息页面的超链接确实令人难以置信。是Mosaic，Netscape的先驱。此后不久，就有可能在WWW上放置地图。最初，网络地图不是很实用。大部分是可视化工具，但仍然可以看到新业务模型的可能性。

谁来领导网络制图？谁来领导这种新现象？多家公司纷纷加入。总部位于宾夕法尼亚州兰开斯特的RR Donnelly（后来更名为MapQuest）已经从事硬拷贝地图制作业务。他们很自然。GPS制造商Delorme似乎很可能会成为候选人，因为他们已经在提供CD以与手持设备一起使用。但是，也许本应该在网络制图领域处于领先地位的最明显的公司Rand McNally却缓慢地转向了网络电子商务模式，几乎完全错过了互联网制图业务，而只是坚持从事纸质地图集出版业务。很难看到十年后Google会以一种极具破坏性的商业模式闯入地理空间社区。（有关此内容，请参见下文。）

GIS专业人士的崛起

在90年代中期，专业的GIS组织蓬勃发展：ASPRS，GITA，URISA和MAPPS以及AASHTO和ASCE都支持GIS专业。同样，这些组织建立的会议也越来越重要。此外，更多的本地和州级会议支持了用户群，这些用户群能够利用较小地理区域中的同事的知识。

URISA具有通过认证建立GIS专业的特别强烈的远见。通过开设GIS认证协会在2003年就产生了建立由个人可以提出自己的善意和要求的认证GIS专业版或标准GISP，状态。然后，雇主可以寻找符合一定经验和专业水平的个人。

但是到2000年代初期到中期，出席会议的人数下降了。在地方政府用户中，预算越来越紧张，必须做出选择。如果您打算每年参加一次会议，则用户更有可能参加他们选择的GIS供应商。由Esri，Intergraph和Autodesk以及Bentley Systems和MapInfo支持的用户会议取代了专业活动。会议太多了，在某些情况下，例如GIS / LIS和GITA，它们已经不复存在了。

由于某些GIS会议的出席率下降，其他具有独特优势的活动才刚刚开始。Directions Magazine的位置情报会议（2004），O’Reilly的Where 2.0（2006）和美国地理空间情报基金会（USGIF）的GEOINT座谈会（2008）分别迎合了业务应用程序，基于位置的服务和情报界。在开源社区中，OSGeo，地图状态和Eclipse基金会的Location Tech活动迎合了一个利基市场，但不断壮大的专业人士社区。

开放式地理空间联盟的重要性

在如今进入该领域的许多信息技术公司中，地理空间技术的显着增长，全球用户群体的增长以及正在发生的创新，导致了对标准和促进互操作性的需求。开放地理空间联盟（OGC）成立于1994年。该组织由David Schell创立，是Schell在Open GRASS基金会工作的产物。GRASS是最早的开源地理空间软件解决方案之一。在早期，Sun Microsystems和PCI支持它的存在。OGC逐渐发展成为建立互操作性准则的协作组织。该组织促进了许多地理空间创新的发展，这些创新由其成员在使所有人都受益的大学氛围中共享。最近卸任的OGC总裁Mark Reichardt领导该组织与其他标准机构一起加入，以确保地理空间技术领域已在W3C（buildingSMART联盟）的工作中得到实质性体现还有很多其他 在许多方面，OGC成为粘合剂，使组织可以将竞争影响放在一边，朝着实现互利的地理空间创新共同目标努力。

空间数据库-模式和过程

同样在90年代中期，空间数据库成为主要IT公司（包括Oracle，Microsoft和Informix）的与众不同之处。当客户发现有必要将大量计算密集型地理空间操作转移到大型机或服务器时，可以选择使用Oracle Spatial，Microsoft SQL Spatial和Informix数据盒式磁带等软件解决方案。鹰图渴望被视为不可知论者，当时正通过数据盒带支持多个数据库。Esri，Autodesk，MapInfo和Intergraph大力推动了通过桌面GIS软件的直接连接。如今，与空间数据库的集成是必需的，并且随着基于位置的数据量的增加，这一点甚至变得更加重要。在大数据环境必不可少的情况下，结合本机嵌入的地理处理变得越来越流行。

地球观测平台-太多像素

随后，萨里卫星技术有限责任公司和黑桥公司随后分别使用了EarthWatch，太空成像，点影像和DigitalGlobe，它们都发射了地球观测卫星，以填补Landsat等政府资助的卫星留下的空白。问题是“像素太多”，政府和学术界以外的客户不足。当美国政府签定NextView之类的合同时，私人EO卫星客户几乎没有动机改变其商业模式以出售给商业公司。而且，尽管商业公司需要EO数据，却很少知道如何使用它，对其进行分析并证明成本是合理的。

对于某些公司来说，需求太大了。我记得去过糖果公司Mars，Inc.。他们的需要是评估巴西可可粉的可用性，以便他们可以制造巧克力棒。他们聘请了GIS和遥感分析师。这是我观察到的几个尝试将地理空间分析不仅集成到上游业务中，而且还集成了市场营销和销售中的应用程序的例子之一。而且，如第1部分所述，商业房地产和零售是GIS的重度用户。然而，在这25年间，随着电子商务的兴起和人们对亚马逊的影响的逐渐显现，公司的零售业务不断扩张，然后不幸的是，在2000年代中期美国“解散”期间收缩了。

对EO数据的日益增长的需求并没有阻止风险资本家社区。在2006年至2012年期间，风险投资涌入了一些公司，例如Skybox Imaging（后来被Google收购，后来Google 于2017年将更名的公司Terra Bella出售给Planet Labs），Planet Labs，UrtheCast，PlanetIQ等。发射具有明显敏捷载荷的轻型小卫星，可在较短的时间内覆盖地球表面。但是，这需要权衡有时比DigitalGlobe和其他5000千克卫星的5000千克更低的空间分辨率。例如，针对天气和农业的特定应用的小卫星是一种尝试区分图像产品的尝试。

然而，小卫星现在将与无人驾驶飞机的兴起竞争，无人驾驶飞机和正在建立财团进行试验的公司，就像Uber如今部署了乘车共享服务一样。尽管覆盖范围较小，但可以更快地定位无人机，并捕获图像和全动态视频。再次，地理空间技术行业面临着教育和区分复杂产品的挑战，这些产品需要了解光谱和空间分辨率以及将“哑像素”转换为位置智能的知识。但是，机器学习的出现催生了更好的特征提取技术，该技术增强了创建独特数据副产品的能力。

谷歌地球

2001年，我在Vectiv的加利福尼亚伯克利的一家埃森哲支持的初创公司工作，该公司正在开发零售房地产市场的解决方案，其中地图可视化组件由MapInfo的MapBasic编程语言提供支持。在那里，我们与Keyhole的John Hanke进行了会谈。可视化是真正独特的，而且众所周知，Keyhole被Google收购，并成为Google Earth的基础。

Google Earth现象不能被夸大为GIS中定义性的范式转变，但这只是开发综合“地球”的少数尝试之一。例如，NASA的WorldWind（于2003年开发为开放源代码平台）和Microsoft的Virtual Earth（以TerraServer开头）。Microsoft Virtual Earth和Google Earth都在争夺2005年中期作为商业搜索引擎的早期采用者，但Google Earth显然赢得了这场竞争。

Google进入了GIS领域，这不仅引起了地理空间公司的深切关注。例如，Esri被迫开发ArcGlobe作为回应。消费者图像并不是GIS供应商的目标市场，但Google借助允许查看和查询地球观测图像的平台进入了竞争，并颠覆了软件和数据市场。昂贵的卫星图像的可视化现在是免费的。

商业智能与位置智能

在2003年，对地理空间技术的看法显然发生了变化。它不再成为一种孤立的技术。商业智能解决方案的趋势正在上升，基于位置的数据是关键因素。两种软件解决方案之间是否存在协同作用？对协同作用存在的位置的认识还不太清楚。就在几年前，我清楚地记得一位零售部门的Oracle市场经理告诉我GIS只是“地图”。他还没有完全掌握可视化与空间相关的数据的基本价值主张，将其并置提供了重要的见解，并且在某种程度上具有竞争优势。

2004年，Directions Magazine赞助了第一届位置情报会议，该会议于5月在宾夕法尼亚大学沃顿商学院举行。我主持了这次活动，就像接下来的十年一样。这是使用GIS技术召集零售，银行和保险等行业的领导者的合适场所。此外，还邀请了Oracle，PeopleSoft和Siebel等商业智能公司。我记得与PeopleSoft的代表进行了一次对话，他们根本不了解就深度分析而言地理空间技术提供了什么。具有讽刺意味的是，直到今天，所有声称提供高级分析的BI公司都必须包括一定程度的地理空间分析。人们已经意识到，深度分析需要太多的基于位置的数据源（移动电话，交通传感器，“智能照明”等）。

未来的BI和位置分析存在两个问题：1）BI软件解决方案将多少GIS功能集成到其产品中； 2）GIS还集成了多少其他非映射可视化工具？桌面GIS功能已经超载。但是，Web映射工具应具有足够的可扩展性，以包括支持的可视化内容，例如条形图和饼图。BI软件提供商并不真的希望涉足GIS业务，但是GIS供应商发现很难不与BI重叠。解决方案提供商Alteryx最初是利用地理空间数据的工作流建模解决方案，然后确定BI是一个更大的机会，现在与Tableau等公司合作，通过地理空间查询来支持各种BI应用程序。

SaaS和定价模型

可能与许多应用软件不同，GIS通常适用于受时间限制的项目。Bentley Systems和现在的其他产品将允许购买者购买有限使用许可，期限为三个或六个月。与不适合当今购买习惯的永久许可模式相比，这种灵活性是可喜的变化。软件即服务（SaaS）和API提供了有限使用，按需付费的选择，以限制财务承诺。如今，CARTO，Galigeo和Mapbox等公司已经使用了这些模型，这些公司已经在地理空间数据可视化和分析方面树立了市场壁垒。

开源软件

开源软件，例如QGIS和MapServer，已经为越来越多的用户提供了服务，他们希望以更低的成本获得解决方案。大多数软件都是免费下载的，但并非真正免费。定制和开发需要大量资源，OSGeo等社区（成立于2006年）和Eclipse Foundation已经组织起来支持这些工作。此外，公司已经出现了满足持续软件开发需求的公司，例如，Boundless，该公司于2018年被Planet收购。这种商业模式在某种程度上发挥了作用，并且“免费”与满足特定目的的需求之间的界限模糊了使用开源软件的解决方案会增加总体拥有成本。但是，毫无疑问，开源软件与现成的商业软件竞争。

GIS的采集形状方向

在2000年代初期至后期，几笔收购交易形成了竞争格局。Pitney Bowes于2004年购买了Group 1软件，并于2007年购买了MapInfo Corporation，从而巩固了它们在地理编码和GIS中的地位。Hexagon AB已收购了五家地理空间公司：2005年的Leica Geosystems，2009年的ERDAS，2010年的Intergraph，以及最近的2018年的Luciad和2019年的Thermopylae Sciences and Technology。最近，Bentley Systems收购多家公司以加强实力在3D数据分析和建筑信息建模中的地位。Esri的收购包括2002年用于人口统计数据的CACI，最近的一次收购（2018年的ClearTerra和2019年的indoo.rs）。

数据市场

在第二个25世纪的中间几年中，一个常数是，您无法将地理空间数据与软件分开。地理参考数据是地球观测和分析所独有的，处理这些数据的软件必须包含处理坐标几何，拓扑，地形，投影等的功能。这些数据的可用性对用户来说是个更大的难题，因为向他们提供了无数的栅格或矢量数据供应商，并且让他们自己寻找如何获取数据以供使用。

已经进行了许多尝试来开发商业和政府的数据市场。存在诸如USGS之类的门户，以及诸如美国的Data.gov之类的更通用的数据门户，以及众多的欧洲地理空间数据门户，以支持开放数据标准。诸如MapMart（现在由Harris拥有）之类的商业数据集市试图提供多种数据下载。今天，Maxar / DigitalGlobe，Pitney Bowes和Esri提供了用于数据发现，下载和购买的门户。

市场研究公司认可LI

在过去的几年中，市场研究公司越来越意识到位置情报对更广泛的IT领域的影响。Gartner，Forrester，Ventana，IDC等一些传统上专注于商业智能的公司终于注意到了大量依靠基于位置的数据来获得竞争优势的公司，而如今已经事实上的公司数据公司，因为它们正在捕获大量数据-从正在基于历史风险开发风险模型的保险公司中了解并理解，从地理编码解决方案到无线电信公司，只要准确度提高一点，其业务清单将受到什么影响ping移动设备以确定信号质量。因此，市场研究公司已经认识到，位置智能是IT基础架构的基本组成部分，而GIS已成为通用技术。也就是说，尝试不使用它。

Ventana在2013年进行了一项市场研究研究，确认商业组织正在增加对位置智能的投资。例如，Forrester在2016年和2018年发布了两个“ Waves”，这是他们确定关键技术提供商的方法。在每个方面，Esri和Pitney Bowes被公认为领先提供商。Gartner虽然未为位置情报创建魔术象限或炒作周期，但已将“地理空间和位置情报”放置在多个炒作周期曲线上，尽管它们似乎已难以将技术识别为处于“过高预期的高峰” ”或“生产力的高原”。无论哪种方式，他们都剥夺了从事这项业务多年的那些人看到该技术进入“幻灭低谷”的机会。

嵌入式地理

认识到在GIS的第二个二十五世纪中发生的所有事情，如果我不提某些企业如果没有位置智能解决方案就无法运作的话，我将不为所动。以Uber和Lyft为例，如果不是因为每个人都如何将嵌入式地理空间技术作为其业务模型的基础，以及那些会带来客户期望的用户体验（希望用户看到地图）的技术平台，就不会存在。它们体现了基于位置的信息扩展到GIS世界之外的重要性和潜力。但是事实是，底层技术，地理编码和机器学习的使用对用户是透明的。并且，这就是商业GIS的未来。

如果您错过了前50年，请看这里https://www.giserdqy.com/gisnews/36776/

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