當前， 適逢空間大資料爆發性增長。 不僅傳統國土、測繪、規劃領域的業務正在向空間大資料分析轉型， 一些熱點領域中與空間位置相關的資料， 其背後隱藏的價值和規律也正在被逐漸挖掘。
比如， 我們智慧手機會根據提供服務的基站， 產生位元置信令資料， 記錄每個手機信號的移動軌跡資訊， 資料量每天會達TB級別。 這些資料幾乎覆蓋了80%的人群活動規律甚至更高。 通過對這些帶有空間位置的資料進行快速分析， 可以對整個城市的人員流動情況進行發掘， 説明尋找城市的熱點， 從而可以輔助規劃、交通、測繪、國土、旅遊、公安等多個行業進行更細細微性的價值挖掘。
然而， 在海量空間資料處理中， 資料本身的複雜程度、資料之間的關聯性使得傳統的分析工具已經不能滿足分析要求。
Esri作為全球空間分析領域的領導者， 對於大資料的這一風口有著敏銳的嗅覺和迅速的戰略部署。 去年1月， Esri發佈了全新的GeoAnalytics Server 10.5， 這是ArcGIS利用快速的分散式運算和存儲， 專門用來處理帶有時間和空間屬性的向量或者表格資料的新產品， 可實現多種終端的快速調用及視覺化， 並支持多種資料來源。 經過一年的發展， Esri又推出了ArcGIS GeoAnalytics Server 10.6。 這是一款與多種業務需求深入融合的完備的空間大資料解決方案，
目前， ArcGIS空間大資料解決方案主要包括五大步驟：資料接入存儲、空間分析挖掘、時空大資料存儲、視覺化展現、業務系統集成：
1、空間資料接入存儲：這裡包含了資料清洗、資料質檢、轉換載入的全過程， 通過ArcGIS平臺提供的工具、模型和方法， 結合實際業務需求， 進行資料預處理， 目的是抽取出適用於接入到ArcGIS大資料平臺分析計算的檔型資料來源。 也就是說， 實現了現有的業務資料庫與大資料分析計算庫相分離。 ArcGIS大資料分析資料來源接入類型支援：檔型資料、HDFS分散式檔案系統、Hive資料來源以及雲存儲（亞馬遜S3存儲、微軟Azure資料湖）；
2、空間分析挖掘：這一步也就是大資料分析場景設計， 需要結合資料結構、業務需求， 進行分析工具的選擇， 可以是多種分析工具流程化應用， 通過GeoAnalytics Server集群的分散式運算， 能夠充分利用硬體資源， 使傳統幾小時甚至幾天的計算量， 在秒級和分鐘級完成；
3、時空大資料存儲：空間大資料的兩個關鍵能力是分散式運算和分散式存儲， 在高效計算的能力下， 需要配備分散式、高性能的時空大資料存儲， ArcGIS Spatiotemporal DataStore通過資料分片存儲機制， 提供了高效的資料寫入和查詢檢索能力。 同時， 可以動態增加和減少集群節點， 不存在單點故障， 保障了業務連續性；
4、視覺化展現能力：大資料分析結果可以通過多種方式進行展現和查看， 如Portal MapViewer、ArcGIS Pro、Insights等豐富的視覺化展現；
5、業務系統集成能力：大資料平臺建設是一個系統性工程， 解決具體需求難點很重要， 突破以往技術瓶頸很重要， 但是整個平臺的完整性、流程化也同樣重要。 ArcGIS空間大資料分析結果均以服務形式提供， 可以通過Rest API、Python API， 高效地實現大資料平臺的能力展示。
5月9-10日，“2018 Esri空間資訊技術開發者大會”將在北京的中國科技會堂舉行。屆時，Esri中國大資料首席架構師將深度呈現ArcGIS 10.6的大資料能力。在“時空大資料管理與挖掘”專場論壇中，還將探討如下話題：ArcGIS GeoAnalytics Server時空一體化大資料平臺，ArcGIS GeoEvent Server時空物聯網大資料平臺，ArcGIS Image Server時空柵格大資料平臺，Insights for ArcGIS新一代時空大資料採擷與分析等內容。
5月9-10日，“2018 Esri空間資訊技術開發者大會”將在北京的中國科技會堂舉行。屆時，Esri中國大資料首席架構師將深度呈現ArcGIS 10.6的大資料能力。在“時空大資料管理與挖掘”專場論壇中，還將探討如下話題：ArcGIS GeoAnalytics Server時空一體化大資料平臺，ArcGIS GeoEvent Server時空物聯網大資料平臺，ArcGIS Image Server時空柵格大資料平臺，Insights for ArcGIS新一代時空大資料採擷與分析等內容。