Репост из: Городские данные
Николас Бельмонте — руководитель команды визуализации Uber написал обзор 2018го для его команды: https://eng.uber.com/uber-visualization-2018/
Убер по части инструментов визуализации городских данных очень продвинулись за год, очень много интересного ребята сделали.
Наиболее важное для сообщества стал релиз Kepler — команда обернула свои технологии визуализации данных в инструмент, с помощью которого за считанные минуты можно создавать интересные и полезные визуализации и карты: http://kepler.gl
Примеры визуализаций, сделанных в Kepler:
https://twitter.com/i/moments/1069327247830630401
Во-вторых, после приобритения JUMP bikes Uber Movement дополнился специальным дэшбордом про велики и скутеры JUMP:
https://medium.com/uber-movement/newsroom-post-new-mobility-dashboard-for-jump-electric-bikes-4965af05b6dc?lang=en-US
В-третьих, беспилотные автомобили развиваются, чтобы запустить машину на дорогу, нужно детально готовиться, в том числе собирать картографические данные и данные лидарной съёмки. Опять же, чтобы понимать как устроено пространство, нужны инструменты: http://eng.uber.com/atg-dataviz/
И в четвёртых, Uber Movment пополнился данными о скоростях движения (что-то очень похожее на привычный слой пробок на карте с возможностью анализировать разные периоды):
https://medium.com/uber-under-the-hood/bringing-more-data-to-uber-movement-with-street-speeds-79e84be0fe83
Но тут интересно кое-что ещё, эти данные были опубликованы в открытом формате, который разработали SharedStreets. Для этого Убер выделил грант $250,000 на разработку стандарта
Подробнее о формате:
https://github.com/sharedstreets/sharedstreets-ref-system
Про SharedStreets стоит упомянуть отдельно — начавшаяся как общественная инциатива, эта некоммерческая организация разрабатывает форматы данных, с помощью которых можно оцифровать городское простраство и создавать полезные приложения: https://sharedstreets.io/
Многие умные люди прекрасно помимают, что без стандартизации форматов обмена данными, ничего не будет возможным.
Убер по части инструментов визуализации городских данных очень продвинулись за год, очень много интересного ребята сделали.
Наиболее важное для сообщества стал релиз Kepler — команда обернула свои технологии визуализации данных в инструмент, с помощью которого за считанные минуты можно создавать интересные и полезные визуализации и карты: http://kepler.gl
Примеры визуализаций, сделанных в Kepler:
https://twitter.com/i/moments/1069327247830630401
Во-вторых, после приобритения JUMP bikes Uber Movement дополнился специальным дэшбордом про велики и скутеры JUMP:
https://medium.com/uber-movement/newsroom-post-new-mobility-dashboard-for-jump-electric-bikes-4965af05b6dc?lang=en-US
В-третьих, беспилотные автомобили развиваются, чтобы запустить машину на дорогу, нужно детально готовиться, в том числе собирать картографические данные и данные лидарной съёмки. Опять же, чтобы понимать как устроено пространство, нужны инструменты: http://eng.uber.com/atg-dataviz/
И в четвёртых, Uber Movment пополнился данными о скоростях движения (что-то очень похожее на привычный слой пробок на карте с возможностью анализировать разные периоды):
https://medium.com/uber-under-the-hood/bringing-more-data-to-uber-movement-with-street-speeds-79e84be0fe83
Но тут интересно кое-что ещё, эти данные были опубликованы в открытом формате, который разработали SharedStreets. Для этого Убер выделил грант $250,000 на разработку стандарта
Подробнее о формате:
https://github.com/sharedstreets/sharedstreets-ref-system
Про SharedStreets стоит упомянуть отдельно — начавшаяся как общественная инциатива, эта некоммерческая организация разрабатывает форматы данных, с помощью которых можно оцифровать городское простраство и создавать полезные приложения: https://sharedstreets.io/
Многие умные люди прекрасно помимают, что без стандартизации форматов обмена данными, ничего не будет возможным.