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テクノロジーとデータ

このトピックの概要を展開する いくつかのユースケースや例 (例: …) を結び付ける

ここでは、テクノロジーとデータに関する一般的な課題と成功要因を紹介します。 自身の価値と影響力の最大化を目指す組織や政策立案者に向けて、実践的な知見を一連の提言としてまとめます。 これは包括的なリストではありませんが、リスクを認識し、リスクを軽減するための優れた実践を取り入れるうえで役立つ対話を促すことを目的としています。

課題、成功要因、推奨事項

SDI エレメント 課題 成功要因 推奨事項
選別されたコンテンツ SDI が、大規模なクリアリングハウスで共有されるすべてのユーザーの未選別のコンテンツを提供する場合、エンド ユーザーはデータの海の中に迷い込んだように感じます。 エンドユーザーは、カタログ内で必要なコンテンツ (ドキュメント、データ レイヤー、マップ、アプリ、ツールなど) を簡単に見つけて再利用できます。 ユーザー中心のデザインを絶えず重視し、自身の目的と対象のエンドユーザーを最優先に考慮します。
  • SDI が提供するサービスと共通のコアデータ製品を識別します。
  • 信頼できるデータ プロバイダーのベスト プラクティスを採用します。[^1]
  • 明確な所有権、ガバナンス、監視を確立します。
  • データ品質ガイドラインを策定します。
信用と信頼性 Web サービスの URL やアイテム ID の変更などでリンクが壊れて、下流のマップやアプリケーションが破損すると、エンドユーザーは共有コンテンツに対する信用をすぐに失います。 消費者は、信頼できる共有データを再利用します。 消費者は、データレイヤーと Web サービスの信頼性と永続性に安心感を持っています。 信頼性に重点を置きます。 コンテンツ管理とデータ ライフサイクルの計画を知らせます。
  • ベスト プラクティスを遵守するよう提供パートナーをトレーニングします。
  • SDI 製品およびサービスに対するサービス レベルの期待値を設定します。
  • アイテムの品質、アクセス、可用性のガイドラインを満たしていないコンテンツをためらわずにカタログから削除します。
調和のとれたデータ モデル データ スキーマに概念モデルの複雑さが完全に反映されていると、標準の GIS ソフトウェアやアプリケーションでデータが使いづらく、扱いにくくなる可能性があります。1 アプリケーションでの使用に適さないデータは、SDI の唯一の目的に対する脅威になります。 調和のとれたデータは、目的、アプリケーション、および対象ユーザーにとって実用的かつ実践的です。 データ資産の共通のコア データ スキーマが、地域や国の多様な要件を満たし、他のセクター データと統合されるようにします。
  • 提供パートナーのビジネス目標に沿ったデータ モデルを採用します。
  • 関係者と協力して、データを記録システムとして維持するためのデータ管理ソリューションを特定します。
  • プロトタイプを作成し、使いやすいテンプレートとデータ ディクショナリーを提供します。
  • さまざまなアプリケーション、ユーザー、スキルレベルを念頭に置いて設計します。
地方自治体からのデータの集約 ローカル レベルでの複雑なデータ変換の負担となる要件は、実装の成功に対するリスク因子です。 データ管理パターンは、地域のデータ提供パートナーにとって理解しやすく、持続可能なものです。2{::nomarkdown} SDI を長期的に維持するうえで、現地パートナーにかかる負担を考慮します。<ul><li>パートナーとオーケストレーター間でのデータ変換と調和を適切なレベルで管理します。</li><li>データ管理サイクル全体とリソースのコストを適切に評価します。</li><li>パートナーのコストと、参加のための具体的な価値提案を提供するメリットやインセンティブとのバランスを取ります。</li></ul>{:/}
Web データ サービスとダウンロード形式 カスタム エンコーディング形式の採用制限は、テクノロジーの進化に伴い、新しいデータや相互運用性標準の迅速な採用を妨げ、使用の障壁となる可能性があります。 API がないと、開発者コミュニティによる使用が制限されます。 SDI は、ダイナミック データ レイヤー、Web サービス、ダウンロード可能なデータを通じて、いつでもどこでも必要に応じてデータや機能にアクセスし、使用するという消費者の期待に応えます。 開発者は、データ管理、分析、および視覚化機能を公開する API と SDK を使用して、特定のニーズに合わせたカスタム機能を構築します。 「ユーザーがどこからアクセスしても適切な情報にたどり着ける」という分散哲学を取り入れます。
  • さまざまなユーザー環境に対応できるよう、複数のエンコード形式を提供します。 さまざまなオープンおよび業界標準のダウンロード形式とダイナミック API を含めます。
  • OGC API - フィーチャをはじめとする新しい OGC API の仕様ファミリーに備えて、将来を見据えた準備を進めます。
  • JSON ベースの RESTful 仕様など、現場で広くデプロイされ、実践されている実績のある API 実装を選択して、一般的なクライアント側の開発環境で働く何千人もの開発者がデータをすぐに使用できるようにします。
メタデータ カスタム メタデータ プロファイルを作成すると、実装コストとトレーニング要件が増加し、参入障壁が高くなることで相互運用性が実質的に低下する可能性があります。 SDI 用に作成されたカスタム メタデータ プロファイルの例がありますが、実装のノウハウを持つ人が存在しないケースもあります。 ユーザーフレンドリーな「データセット プロファイル」および密接に関連付けられたメタデータは、直観的なユーザー エクスペリエンスを提供し、機械で読み取り可能な標準ベースのメタデータを提供します。3 パートナー データ プロバイダーに、必須の最小メタデータに対する説明責任を持たせます。 ISO 規格に準拠した標準ファーストのメタデータ ポリシーを採用します。プロファイルの拡張やカスタマイズは、絶対に必要な場合にのみ行います。 各メタデータ エレメントがどのような実用的ニーズを満たすかを検討してから、カスタム プロファイルで拡張します。 メタデータはデータと一体として管理します。
オープンデータと FAIR データ原則 他のカタログと連携するのが難しいデータ カタログは、オープンデータイ ニシアチブと FAIR 原則の障壁になります。 SDI は、オープンデータをすべての人が再利用できるよう保証し、FAIR 原則 (検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能) を遵守します。 オープンを推進します。 SDI 地理空間データとサービスを DCAT 標準に準拠したオープンデータ カタログと連携させます。 標準ファーストのアプローチを採用してデータ カタログの相互運用性を維持します。 広く使用されている DCAT 標準をそのまま採用し、必要な場合にのみプロファイルによる拡張やカスタマイズを行います。
新機能の提供 高価で複雑な開発プロジェクトに何年も費やす組織は、多くの場合、使いにくいソリューションや現在の要件に合わないソリューションにたどり着きます。 SDI は、マップ、アプリ、サービス、情報製品を継続的に改善して、付加価値を提供し、進化する要件に対応できるようにします。 ビジネスファーストのアプローチを採用し、関係者と協力して、短い反復サイクルと一定の間隔で新機能を定義、優先順位付け、テストします。4
データの量と速度の増加 センサー、AI、モノのインターネット (IoT) により、データの量と速度は増加しています。 反復的な手動タスクは、わずかな時間、労力、集中力で済むため、全体的な生産性が向上し、リスクが軽減されます。 これらの影響は、タスクの数が増えるにつれて悪化します。 人為的なエラーが結果の信頼性と一貫性に影響を与える可能性があるタスクや、時間のかかるプロセスをより短時間で完了できるタスクを自動化します。5 人間の介入なしにタスクを実行するようにスケジュールします。
標準と相互運用性 不要なコストと労力は、しばしばデータ コンテンツ、メタデータ、サービス、およびエンコード標準に対するカスタム プロファイルや拡張と関係しています。 人々は (SDI の専門家でさえ)、カスタム仕様を扱うのが難しい場合、プロバイダー間でのデータを組み合わせるのに苦労することがよくあります。 実際には、カスタム プロファイルを作成すると、実装コストとトレーニング要件が増加し、参入障壁が高くなることで相互運用性が実質的に低下する可能性があります。 標準の拡張は、ソフトウェア プラットフォーム間で広くサポートされているわけではありません。 SDI は優先順位を付け、まず、既存の標準エレメントの使用目的をコミュニティーの標準的な方法で明確にするか、またはエレメントを追加せずに、既存の標準エレメント内で選択されるドメイン値を洗練および標準化するプロファイルによって明確にします。 「標準ファースト」の哲学を採用して、カスタム プロファイルを含まないテクノロジーでビジネス ニーズを満たす、すぐに使えるオープン スタンダードと業界標準を使用します。 プロファイルの拡張とカスタマイズは、必要な場合にのみ行います。
スケーラビリティーとパフォーマンス パフォーマンスの低いアプリケーションやサービス、または需要の急増に対応できないアプリケーションやサービスは、SDI の有用性に悪影響を与える可能性があります。 SDI は、政府のさまざまなレベルのコア GIS ユーザー、広範な内部ビジネス ユーザー (従来の GIS ではない)、および公益事業、大学、一般市民などの外部消費者にサービスを提供するための独自の要件を満たしています。 クラウドベースおよびハイブリッド (オンプレミスとクラウド) のアーキテクチャーを、SDI の実証済みの成功アプローチとして実装します。 Web ベースの地理空間インフラストラクチャーは、手頃な価格の可用性、パフォーマンス、およびスケーラビリティーを提供します。 プロバイダー管理サービスの場合は、「ArcGIS プラットフォームの設計」のベスト プラクティスに従ってください。
信頼 透明性の欠如、オープン性、不正確で古いデータ、セキュリティー上の懸念は、SDI の信頼性を損ないます。 エンドユーザーである利用者は、共有コンテンツを信頼して再利用し、リピーターとして戻ってきます。 「デフォルトでオープン、必要なときだけクローズする」という文化を受け入れます (プライバシーやセキュリティー上の懸念のため)。 セキュアなプラットフォームを実現します。 共通のコアデータに対して、データの品質管理とバージョン管理を実装します。
アクセシビリティー、レスポンシブ デザイン、検索エンジン最適化 (SEO) アクセシビリティー ガイドラインを満たさないアプリケーションは見つけるのが難しく、モバイルデバイスで応答するアプリケーションは、その使用が限られます。 SDI が提供するマップとアプリケーションは、すべての人がアクセスでき、モバイル対応で、さまざまな検索プラットフォームで簡単に見つけることができます。 アクセシビリティー ガイドラインに準拠したツールおよびアクセシビリティー ガイドラインに準拠したマップやアプリを簡単に作成できるツールを選択します。 自動化された SEO 技術を採用したツールを選択して、データとアプリケーションを見つけやすくします。
アプリケーション開発 不要なコストと労力は、しばしばカスタム アプリの開発、保守、トレーニングと関係しています。 SDI は、テクノロジーでビジネス ニーズを満たす機能を提供します。 理想的な戦略は、コストを最小限に抑え、開発リソースの使用を最適化するものです。 「構成ファースト」のアプリケーション実装哲学を採用します。6 最小限の労力で済む設計パターンを使用し、ユーザーがアクセス可能で応答性の高いアプリケーションをデプロイおよび維持するために必要なコストと労力を削減します。 拡張とカスタマイズは、必要な場合にのみ行います。

引き続き、進化する SDI の連携の課題、成功要因、推奨事項について詳細をご確認ください。

  1. INSPIRE Action 2017.2 Alternative Encoding. Background and context 2020 年 8 月にアクセス ↩

  2. Esri. 2024. 進化する SDI - 基本データ: データ管理パターン ↩

  3. UN GGIM IGIF Data – Appendix… ↩

  4. Esri. 2020. ArcGIS プラットフォームの設計: ベスト プラクティス 2020 年 8 月 17 日にアクセス ↩

  5. Esri. 2020. ArcGIS プラットフォームの設計: ベスト プラクティス 2020 年 8 月 17 日にアクセス ↩

  6. Esri. 2020. ArcGIS プラットフォームの設計: ベスト プラクティス 2020 年 8 月 17 日にアクセス ↩

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