잘못된 GIS 프로젝트의 예를 알고 싶습니다.
즉, 해당 프로젝트의 GIS 결과에 따라 잘못된 결정이 내려 졌거나 이루어졌습니다.
나는 누군가의 이름을 짓고 부끄럽게 생각하지 않으므로, 당신이 일한 회사라면 어떤 이름도 사용하지 말고 필요한 곳에서 이야기를 위장하십시오. 몇 가지 주요 공개 사례가 있어야한다고 확신합니까?
예를 들어, 데이터가 잘못되었거나 오래된 데이터로 인해 재난 관리 프로젝트가 잘못되었습니다.
나는 정답이없는 상당히 주관적인 질문이라는 것을 인정합니다. 따라서, 나는 투표가 대화를 할 수 있도록하고, 필요할 경우 누군가가 c-wiki로 변환 할 수 있도록 할 것입니다.
개인적으로, 나는 이것으로부터 큰 혜택을받을 것이며, GIS를 가르 칠 때 모범을 보여줄 것입니다.
답변:
본격적인 GIS 프로젝트는 아니지만 공간적 측면이 올바르게 처리되지 않은 흥미로운 상황의 예입니다.
경제학자의 '북한 미사일 위협'은 처음에 다음과 같이 보였다.
실제로는 다음과 같아야합니다.
독자들은 신속하게 실수를 지적하고 이코노미스트가이를 인정하고 시정을 게시했다 .
(공간 분석 블로그 를 통해 )
편집 : ArcUser Online 의 문제에 대한 추가 정보 .
여기 Cristopher Columbus를 언급해서는 안됩니까?
그는 그가 미국에 도착했을 때 지구 반대편에 있다고 생각했다. 의심 할 여지없이지도 데이터가 잘못 되었기 때문입니다.
편집 : 어쩌면 적어도 whubers의 의견에 따르면 나쁜 데이터뿐만 아니라 꿈의 프로젝트를 실현하는 일반적인 건축가 기술과 비슷합니다.
/ 니클라스
Jeez, 몇 가지 언급 할 수 있습니다. GIS 프로젝트에 대한 나의 주요 이슈는 GIS 프로젝트가 아니라 GIS 요소를 가진 IT 프로젝트로 생각, 분석, 설계 및 구축되었다는 것입니다. 데이터 및 데이터 관리의 중요성은 항상 사라진 것으로 보이며 솔직히 말해서 그들은 계획에 참여할 GIS에 대해 충분히 알지 못하는 사람들입니다.
6 년 동안 예산을 초과 한 이후 통조림으로 만들어진 프로젝트에 대해 알고있었습니다. 영국의 Lead BA의 묘사는 100,000km의 구형 좌표계였습니다.
프로젝트에 GIS 요소가 있거나 전체 GIS 인 경우 Get GO에서 GIS로 계획해야합니다. 때때로 그것은 일부지도가 붙은 IS로 만들어졌으며 항상 비참하게 실패합니다.
내가 본 고장의 대부분은 결과이었다 큰 디자인까지 전면 다음에지도, 고정 비용 딜레마 .
내가 하나가. GIS 프로젝트의 워크 플로우. 이 권리를 얻지 못하면 조직에 많은 시간과 비용을 소비하게됩니다. 예는 유틸리티 기반 네트워크를 수집하기위한 데이터 모델을 설계하는 것입니다. 프로젝트 관리자는 GIS 프로젝트의 데이터 모델을 준비하는 데 많은 시간을 소비해야합니다. 자체 데이터 모델을 사용하는 조직 (일반적으로 오래된 조직)이 있습니다. ESRI에는 산업별 데이터 모델 이 너무 많아 처음부터 시작하지 않고 프로젝트에서 활용할 수 있습니다.
서스테인 공간 또 하나의 예에 포인트를 : 지도 풍자가 문제의 이코노미스트를 가져옵니다 .
이코노미스트 는 스코틀랜드에 기사 를 게시 했으며 문제의 표지는 다음과 같습니다
블로그에 따르면 :
이코노미스트 (Economist)는지도를 사용하여 독립 국가 스코틀랜드에서 재미를 찌르고 나라의 경우 "스킨 틀 랜드 (Skintland)", "대륙 (Loanlands)"및 "에든 버로 (Edinborrow)"와 같은 새로운 위치 이름을 사용합니다.
...
1 부 장관은이 잡지가 스코틀랜드 인들에게 재미를 줬다 며 "매일을 소중히 할 것"이라고 말했다. 지도는 모욕적이며 공격적이며 인종 차별적이며 더 나빠질 수 있습니다.
결과 : 지금까지 1595 개의 주석 (16.04.12의 경우). 그리고 꽤 열띤 토론;)
당신이 '나쁘다'라고 부르는 것에 따라, 제 인상은 대학의 gis-scientists가 만든 대부분의지도가 너무 나빠 아무도 사용하지 않을 것입니다 (아마도 기후 변화 모델 제외).
가장 일반적인 오류 : 지나치게 낙관적 인 보간. 면적 / 계층에 대해 전체 평균을 사용하는 대신, 평균 / 표준 편차를 사용하는 것보다 더 정확하지 않거나 덜 정밀하다는 사실을 숨기는 복잡한 기술을 사용하여 값을 보간합니다.
예를 들어 http://www.springerlink.com/content/qq5h67635g4l4417/ 또는 긴 토론 논문을 참조 하십시오 : http://dx.doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00072-4
두 번째 (및 관련) 가장 일반적인 오류 : 크릭 오류는 예측 오류를 나타냅니다.
좋은 예는 ALMRS 또는 NILS라는 US-DOI / BLM 프로젝트를 검토하는 것입니다. 이 두 프로젝트는 국가 토지 기록의 정확성을 높이기 위해 천만 달러 (또는 일부 추정치 이상) 투자 후 종료되었습니다.
둘 다 정확도가 떨어지는 것으로 나타 났으며 경우에 따라 총 폐기물이 발생했습니다.
결국, BLMS 자체 데이터를 사용하여 구축 된 상업용 데이터 소스는 새로운 BLM 시스템이 수행하는 것보다 훨씬 정확하고 최신의 것으로 나타났습니다.
BLM 자체 사무실이 내부 개발 시스템에 의해 충족되지 않았기 때문에 상업적인 소스와 계약을 맺는 것은 실패로 인해 실패했습니다. 포괄적 인 요구 사항은 자체 요구 사항을 고려하지 않았습니다.
