这是几个地理空间数据概念的简短介绍，涵盖了空间数据库，空间索引以及在NoSQL中使用GeoJSON数据，什么是空间数据？空间数据是对地理信息进行编码以便在位置感知应用程序中使用的数据类型（文件，数据库，Web服务），15年前写一本有关基于Web的地图的书时，我的读者被迫学习大量的新技术，地理学家必须学习技术，而开发人员必须学习领域。其中包括Web服务器，SQL应用程序和一些PHP，但是的“新事物”是使用空间数据，尽管今天流行得多，但应用程序开发人员仍需要了解如何使用此特定于领域的空间数据类型。

如果AI经营者可以利用其专有数据，它将使他们受益。为了准备“ AI饮食软件”，企业需要标准化整个组织的数据收集流程，人工智能是下一个商品，OpenAI发布了他们的文本生成AI模型，正如演示中看到的那样，运行情况如此之好，以至于人们已经生成了基于文本的DevOps管道，复杂的SQL查询，设计甚至代码，尽管示例显然是精心挑选的，但这仍然代表了强大的开箱即用功能。

不久之前，数据湖（有时也称为数据中心）被认为是一种新兴的，前沿的方法，用于收集和管理半结构化和非结构化数据，如今数据湖已成为主流，数据湖的采用率为58％，为什么人气迅速上升？因为尽管数据湖初是基于进行的相对较原始的数据处理，但随着诸如分布式SQL查询引擎的出现，这种愿景随着时间的推移而发展，它可以帮助您通过交互式SQL查询从数据湖中获取分析数据，甚至有传言说，数据湖正在取代数据仓库。

由链数据库和ETL流程组成的经典数据仓库架构为企业提供了良好的服务，但是它仍然是正确的体系结构吗？例如，它仍然是我们所有新形式的数据使用（例如自助服务BI，数据科学和基于客户的应用程序）的体系结构，并且可以轻松处理所有形式的大数据吗？对于越来越多的组织，他们中的许多人已经开始寻找替代的，更灵活的体系结构，许多人发现的是逻辑数据仓库体系结构。

并非每个企业都对数据仓库环境的报告和分析性能感到满意。一位客户表示，他们的一些在线报告至少需要十分钟才能完成。如果必须等待报告显示在屏幕上，则很长的时间是十分钟，在某些企业中，不是查询性能会导致性能问题，而是将新数据加载到数据仓库或数据集市中，另一位客户提到，刷新数据仓库需要一个完整的周末以及星期一的早晨。

数据湖被设置为大型物理存储库，来自各种来源的数据被复制到该存储库中，该存储库通常是由Hadoop开发的，但是这种集中存储方法真的可行吗？此外，数据湖的用户是数据科学家和其他调查用户，换句话说，数据科学家构成了数据湖的计划用户组，从而使数据湖成为单一用途的系统，这是否有意义，数据湖中包含的数据是否太有价值以至于不能仅将其使用仅限于组成相对较小用户群的数据科学家？如果可以扩大目标受众，则对数据湖的投资将更有价值。