Ihre Daten per Mausklick und Drag&Drop auswerten – ArcGIS Insights macht es spielend einfach. Die Premium App ist in einer neuen Version verfügbar. Hier stellen wir Ihnen die Highlights vor.
Die neue Version ist in ArcGIS Online, als Desktop-Download und in My Esri zur Bereitstellung mit ArcGIS Enterprise 10.8.1 verfügbar. Diese Version ist auch “ArcGIS Enterprise 10.9 ready”. Beachten Sie bitte, es gibt zwei Versionen für die unterschiedlichen ArcGIS Enterprise Versionen. Eine Übersicht über die richtige Version für Ihre Enterprise-Bereitstellung finden Sie hier.
ArcGIS Insights, die Self-Service Location Analytics Lösung, die traditionelle BI-ähnliche Workflows, Open Data Science und GIS-Funktionen kombiniert, ist in einer neuen Version erhältlich. ArcGIS Insights unterstützt Sie bei der Erkundung von Daten, um Ihre Fragen zu beantworten und die Time-to-Value beim Übergang von Daten zu Antworten innerhalb eines interaktiven Berichts zu minimieren.
Das aktuelle Release bietet vor allem Verbesserungen bei Qualität und Leistung der Anwendung.
Natürlich gibt es noch weitere Verbesserungen: zu den Highlights gehören die räumliche Unterstützung bei Snowflake, Google BigQuery und benutzerdefinierte Java Database Connectivity (JDBC)-Verbindungen. SAP HANA Cloud ist nun eine vollständig unterstützte Datenverbindung. Weiterhin wurden Scatterplots um das sog. Binning erweitert, um die Visualisierung von großen Datensätzen zu verbessern.
1. Räumliche Unterstützung für Data Warehouses, Cloud-Datenbanken und benutzerdefinierte JDBC-Datenkonnektoren
Snowflake– und Google BigQuery-Verbindungen unterstützen jetzt räumliche Daten. Verbinden Sie sich mit den Daten dort, wo sie sind -ohne sie zu extrahieren-. Stellen Sie sie räumlich dar, visualisieren Sie sie mit Karten, Diagrammen und Tabellen. Und analysieren Sie sie und erstellen Sie interaktive Seiten mit Kontext. Abfragen und Operationen aus ArcGIS Insights werden zum Speicherort der Daten hin verlagert, so dass die schnelle Performance direkt von den Vorteilen dieser Cloud Data Warehouses profitieren kann.
Folgende Möglichkeiten bestehen mit Daten, die sich in Snowflake und Google BigQuery befinden:
- Vorhandene räumliche Daten (Punkte, Linien und Flächen) verwenden, die nativ im Cloud Data Warehouse gespeichert sind.
- Verortung für Breiten- und Längenkoordinaten unter Verwendung des World Geodetic System 1984 als räumliche Referenz.
- Erstellen von Karten mit erweiterten Visualisierungen wie Binned Maps, Heat Maps, Link Maps und anderen Kartensymbolen.
- Geometrische Eigenschaften wie Fläche, Länge und Umfang berechnen lassen.
- Räumliche Analyseoperationen wie räumliche Filter, räumliche Aggregation und “Finde den Nächsten” durchführen.
Zusätzliche räumliche Funktionen sind für die nächsten Releases geplant.
SAP HANA Cloud wurde zu den vollständig unterstützten Datenspeichern hinzugefügt. Das bedeutet, dass dieselben oben beschriebenen Workflows und vieles mehr mit Daten aus Ihrer SAP HANA Cloud-Umgebung durchgeführt werden können.
Zusätzlich unterstützen benutzerdefinierte JDBC-Datenkonnektoren (in Preview) jetzt diese räumlichen Daten-Workflows. JDBC-Konnektoren ermöglichen es Ihnen, Insights mit jedem Dateityp oder jeder Datenquelle zu verbinden. Sehen Sie sich die Beispielkonnektoren an, um mit Ihrem eigenen Datenkonnektor zu beginnen.
2. Scatterplot-Binning
Binning, also das Zusammenfassen mehrerer Bildpunkte, unterstützt Sie auch bei der Auswertung von Daten. Damit wird es sehr viel einfacher, Daten zu verstehen und zu analysieren: Es muss nicht mehr jeder Punkt einzeln betrachtet werden, sondern die Gesamtaussage steht im Vordergrund.
Das Gleiche gilt auch für Scatterplots, weshalb diese Funktion nun auch dort verfügbar ist. Wenn es zu viele Punkte auf dem Diagramm gibt, können Sie mit Hilfe von Bins leichter ein Muster erkennen.
Im folgenden Beispiel sehen Sie, wie aus einer undurchschaubaren Punktansammlung eine Darstellung mit abgestuften Farbbins erzeugt werden kann. Das Muster zeigt, dass die höchste Konzentration von Brückenreparaturen eine Rating-Punktzahl von 35 und ein Verkehrsaufkommen von etwa 75.000 Fahrzeugen pro Tag hat.
3. Skripting: Spark und Koalas DataFrames
Die Skripting-Konsole von ArcGIS Insights bietet Zugriff auf Python- und R-Bibliotheken, so dass Daten und Diagramme einfach zwischen Insights und Ihrer Skripting-Umgebung übergeben werden können. Spark und Koalas sind zwei Python-Bibliotheken, die häufig für die Verteilung und Verarbeitung von Big Data verwendet werden. Jetzt können Analysten Koalas und Spark DataFrames nahtlos in Insights-Datensätze konvertieren. Das bedeutet, dass Sie diese Python-Bibliotheken weiterhin direkt in Insights verwenden können. Die Leistung beim Importieren von Daten in den Kernel und beim Exportieren von Daten zurück in Insights wurde ebenfalls verbessert.
4. Weitere Informationen
Eine vollständige Liste und noch detailliertere Informationen finden Sie in der Insights-Hilfedokumentation unter dem Thema “Was ist neu”. Vergessen Sie nicht, Insights ist in ArcGIS Online (ein SaaS), als native Desktop-App (Windows und Mac) verfügbar. Und Insights in ArcGIS Enterprise kann innerhalb von MyEsri gefunden werden. Es wird ArcGIS Enterprise 10.9 und 10.8.1 unterstützt.
5. Ausblick
Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, gibt es eine Menge Ressourcen. Neue Inhalte finden Sie im Implementierungsleitfaden für ArcGIS Enterprise und in einer Lerneinheit für datengesteuerte Polizeiarbeit. Die Produktressourcenseite ist eine gute Anlaufstelle für Material, einschließlich einer kostenlosen 21-Tage-Testversion.
Anmerkung:
ArcGIS Insights 2021.2 steht Ihnen in zwei separaten Versionen für ArcGIS Enterprise zur Verfügung:
Insights in ArcGIS Enterprise 2021.2 ist kompatibel mit ArcGIS Enterprise 10.8.1 und
Insights in ArcGIS Enterprise 2021.2.1 ist kompatibel mit ArcGIS Enterprise 10.9.
Es gibt keinen Unterschied in der Funktionalität der beiden Versionen.
Weitere Informationen:
Kompatibilitätsübersicht
Esri Inc. Beitrag zum neuen Release
