最近有一個關於Google併購了Skybox這家公司的新聞,Skybox是專做衛星影像業務的公司,其過人之處在於製造與發射全球最小的高分辨率成像衛星,可提供次米級(sub-meter)精準度的圖像,以及來自衛星網路的90秒影片。

Skybox預計在2016年可用六顆衛星每天兩次拍攝全地球影像;到201824顆衛星全面部署完畢後,將能捕捉全球各地的高畫質影像,例如車輛在高速公路上行駛的即時影片,且每天更新三次。

Skybox共同創辦人博肯史塔克(Dan Berkenstock)說:「我們將徹底改變人類對每天經濟情勢的理解。」他透露,「我們每周都在觀察富士康」,因為Skybox只要觀察富士康製造廠外的貨車數量,便可推斷下一款iPhone何時推出。

此外,Skybox也可根據衛星從高空拍到的石油儲槽影像,判定沙烏地阿拉伯當時的產油量,或衡量地表作物生長的健康度,預估數月後穀物可能的價格。博肯史塔克自詡為「資料挖掘者」,可協助企業客戶從空中影像取得情報。

這個併購除了讓大家更瞭解Google對地圖服務的企圖心外,也帶給資料科學家更多的挑戰,那就是未來的資料入口端將更為多元,圖像、影片的分析將扮演更重要的角色。更遑論未來物聯網IoT的發達後,幾乎任何一個設備,小到手錶、貼片,大到汽車、房子都可餵給我們非常非常鉅量的資料,讓我們分析工作作不完。以下我試著從Skybox官網上的幾個應用,發想出可能的分析,供大家參考。

一、Financial Trading Intelligence商業交易智慧

a1

 

監控大賣場的停車場停車數量,或汽車商在港口庫存的數量,推估廠商的營業額,先行進行投資布局。

需要蒐集的資料有:影像分析每天的汽車數量,廠商發布的日、週或月的營業額。可能會用到預測類技術如迴歸、類神經網路等方法。

 

二、Agriculture Health Monitoring農業健康監測

a2

 

監控全球各主要農產品生產國的農作物生產情形,或者天災後的農作物狀況,推估下一季的收獲量,先行在期貨市場進行操作。

需要蒐集的資料有:影像分析每天的農作物面積(以顏色或其它方法辨別農作物的健康狀況),期貨市場的價格。同樣可能會用到預測類技術如迴歸、時間序列等方法。

 

三、Humanitarian Aid人道求援

a3  

 

監控大規模災難後,建物、設施損害情形,推估難民聚集數量及流動狀況,以協助救難中心指揮各種求難單位及物資之調配。

需要蒐集的資料有:影像分析災區建物、設施損害程度,依立即危除性高低派出工程單位初步處理;分析難民數量,指揮各救災團體就近有效率的救援,並且判斷安全區域,預先疏散災民。可能會用到運籌規劃(Operations Research)、地理資料迴歸分析等。

 

面對資料入口端的多元、創新,各位資料科學家,你()準備好了嗎?

創作者介紹
創作者 晨晰部落格新站 的頭像
晨晰部落格新站

晨晰統計部落格新站(統計、SPSS、BIG DATA討論園地)

晨晰部落格新站 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()