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如果你正在尋找一種直觀分析地理空間數據的方法 ， 可能會對劍橋智能（Cambridge Intelligence）最近發布的一個新的軟件開發工具包（SDK）感興趣 。 這款名為MapWeave的軟件使開發人員能夠將地理空間可視化功能直接構建到應用程序中 ， 從而使用戶能夠發現隱藏在數據中的連接和模式 。
劍橋智能公司成立于2011年 ， 當時英國數據可視化專家Joe Parry認為市場需要更輕量級、用戶友好的工具 。 Parry在斯蒂芬·霍金的研究小組工作期間獲得了博士學位 ， 在廚房里建立劍橋智能公司后 ， 他加入了劍橋大學的加速器項目ideaSpace 。
從ideaSpace畢業后 ， 該公司推出了第一款產品KeyLines ， 這是一款基于JavaScript的SDK ， 用于可視化存儲在Neo4j和TigerGraph等圖形數據庫以及Stardog和Memgraph等語義知識圖中的圖形數據；Cambridge Intelligence隨后推出了ReGraph ， 一款用于React的圖形可視化SDK；以及KronoGraph ， 一個用于構建時間線可視化和分析時間序列數據的JavaScript工具包 。
該公司在國防、情報、網絡安全和金融服務行業為其鏈接分析和時間序列分析工具找到了眾多客戶 。 客戶包括美國陸軍、美國國土安全部、英國和荷蘭政府、FICO、益百利、德勤、Intuit和Solar Winds 。 這家英國公司在其14年的歷史中吸引了35個國家的280名客戶 ， 并與Neo4j、亞馬遜和微軟等公司建立了技術合作伙伴關系 。
本月推出的MapWeave標志著該公司的第四個主要產品和第一個致力于地理空間數據分析的開發人員庫 。 公司首席產品官Dan Williams表示 ， 該公司看到了市場上的數據分析需求 ， 而現有的地理信息系統（GIS）系統并沒有充分滿足這一需求 。
Williams在5月8日的一篇博客文章中寫道：“傳統的GIS工具很擅長顯示事情發生的地方 ， 但不擅長顯示原因 。 ”“它們的建立不是為了幫助分析師了解人、地點和事件之間不斷變化的聯系 。 ”
MapWeave通過提供地理空間鏈接分析功能來滿足這一需求 ， 使分析師能夠更好地了解人或物體如何在時間和空間中移動、關聯和交互 ， 以及實體如何連接——所有這些都是通過動態地圖界面實現的 。 該軟件還通過向用戶顯示重要事件發生的時間和地點 ， 以及空間模式如何隨時間出現來幫助用戶 。
MapWeave旨在與Cambridge Intelligence的其他圖形和時間序列數據SDK配合使用 ， 包括KeyLines、ReGraph和KronoGraph 。 在安全、反欺詐和情報領域工作的分析師將能夠在現有的圖形和時間序列分析之上構建地理空間分析能力 。
MapWeave允許開發人員構建可以集成到Web應用程序中的地理空間分析儀表板 。
該公司在MapWeave白皮書中表示：“MapWeave通過混合網絡、觀察和geoJSON層實現了最先進的可視化 。 ”“這種集成允許用戶同時分析地理、網絡和時間數據 ， 提供一個全面的視圖 ， 在一個集成的地圖上回答多個問題 。 它使用戶能夠輕松準確地可視化復雜的數據 。 ”
雖然MapWeave可以與其他公司框架集成 ， 但它也可以在沒有外部依賴的“獨立”模式下使用 。 劍橋智能表示 ， 該軟件采用開放式架構 ， 可與一系列底圖提供商配合使用 ， 如Mapbox或任何其他JSON數據源 ， 包括Neo4j、Oracle或MongoDB等流行數據庫 。
開發人員首先選擇一個數據源 ， 可以是底圖庫、矢量或光柵圖像或地圖圖塊 。 然后 ， MapWeave允許開發人員將可視化層疊加在基礎數據之上 ， 以創建他們想要的特定地理空間分析體驗 。
MapWeave提供了一個簡單的JavaScript API（以及React API） 。 使用MapWeave創建的可視化可以使用JavaScriptneneneba API或作為React組件嵌入到現有的Web應用程序中（也有可選的Typescript支持） 。 它與Angular和Vue等標準JavaScript框架兼容 。
劍橋智能表示 ， MapWeave旨在處理非常大的地理空間數據集 。 其渲染和過濾功能可以通過GPU來增強 ， 使客戶能夠擴展到數百萬個帶時間戳的觀測結果 。
該公司以動態的方式開發了MapWeave ， 使用戶能夠根據需要放大和縮小屏幕 ， 而不必擔心每個項目的大?。 徽庖磺卸際怯扇砑遠淼?。 該公司表示：“無論是檢查本地細節還是全球趨勢 ， 用戶總是在正確的時間看到正確的數據 ， 從而支持高效和有效的分析 。 ”
【新的地理空間可視化工具包MapWeave推出】
該公司表示 ， MapWeave將用于一系列地理空間分析項目 ， 例如將遠洋船只生成的自動識別系統（AIS）數據可視化 ， 以獲取海事情報；作為執法或開源情報（OSINT）調查的一部分 ， 分析現場的地址和事件；網絡性能和故障數據的可視化 ， 以實現IT的可觀察性；將在線威脅可視化作為網絡安全工作的一部分；構建供應鏈的數字孿生 ， 以增強物流彈性；作為政府交通工作的一部分 ， 跟蹤緊急服務路線 。
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