CARTO 技術情報 - pacificspatial.com · 空間モデルの拡張...

CARTO — Unlock the power of spatial analysis

CARTO 技術情報More technical slides about our platform for more technical buyer personas.


CARTO が位置データをビジネス成果に結びつける 5 ステップ

データ入手 & 管理データ強化解析ソリューション &

視覚化

インテグレーション


1. データ入手と管理

● 複数の方法で接続でき、独自のデータを操作できる

● クラウド上のダイナミックデータ

● CARTOが管理するデータベース．自動バックアップ

と定期的なアップグレード

● CARTOアカウント内での企業内組織でのデータ共有

Wide support for geospatial formats (inc. Shapefiles, KML, KMZ, GeoJSON,

GPX, OSM, GeoPackage, GDB, CSV, Excel or OpenDocument).

Plug ready database connectors (ArcGIS Server, DB Connectors via APIs

(MySQL, PostgresSQL, Microsoft SQL Server, Hive on request)).

PostGIS by CARTO

SQLAPI

Python SDK

ImportAPI

Connectors Copy

DataManagement

AuthAPI

Sync


2. データ強化

● データの発見、収集、そして既存データの強化プ

ロセスにかかる時間を大幅に削減．人口統計学的

データをはじめとした、豊富なデータ製品ライン

アップ．

● 住所からの位置情報作成．ある地点から地点まで

の移動時間の推定などがCARTO内で完結します．

● 頑健なETLプロセスとデータアップデートのメカ

ニズムの確立．手持ちの最新のデータが常に自動

で強化

● より深い解析をするなら、プレミアムデータが利

用可能

Data Observatory

ETLProcessing

CARTOGrid

Data Services API

Routing & Traffic

Geocoding


3. 解析

● 地図とデータをデータサイエンスのワークフロー

に組み込む．データサイエンティストのための

CARTO-Pythonユーザーインターフェース、

CARTOframes

● CARTOから利用できる機械学習．クラスタリング、

アウトライヤー解析、時系列予測、そして地理的

荷重回帰分析．

● PostGISとAPIのパワー．CARTOプラットフォー

ム内で業務用解析ワークフローを確立

CARTO Frames

AnalysisAPI

SQLAPI

Python SDK


4. ソリューション & 視覚化

● AirshipとCARTO VL．問題解決のためのカスタマ

イズアプリケーションの開発と構築．CARTOのフ

ロントエンドライブラリが強力にサポート．

● CARTOとPSSのプロフェッショナルサポート．皆

様のニーズに合わせた的確なサポートをお届けし

ます．

● 素早く、わかりやすいダッシュボードの作成．組

織内でインサイトを素早く共有できます．

Builder Engine Dashboard

CARTO.js Airship CARTO VL

Traffico SalesQuest Reveal


5. インテグレーション

● 充実したCARTO API群とSDK群．解析結果、発見

を組織にとって重要な場所に適用．結果をシーム

レスにアプリケーションに反映．

● お客様のニーズに合わせた構成とアプリケーショ

ン開発サポート．CARTOとPSSがしっかりサポー

トします．


● クライアントサイドプロセス

● 素早いレンダリング

● ダイナミックスタイリング

● 点、線、ポリゴンのアニメーション

CARTO VL


ロケーションインテリジェンスアプリケ

ーション作成のためのUIライブラリ．

わかりやすく、使いやすいウェブアプリ

が素早く作成できます．

Airship


CARTOの地図、解析、データ、CARTO Data

Observatoryをユーザーのデータサイエンス

フレームワークに組み込むためのPythonパッ

ケージです．PandasやJupyter Notebooksを

はじめとした必要なライブラリは既に含まれ

ています．

CARTOframes


ビジネスユーザー向けのウェブブラウザで使える位置情報BIツール．ドラッグアンドドロップで使えます．

● スケーラビリティ

● ユーザーが組み込めるウェジットとダッシュボー

ドの作成

● Data Observatoryによるデータ強化

CARTO Builder


ビジネスのニーズに対応する位置情報アプリケーショ

ンの開発のためのスタック.

● プロフェッショナルサービスとサポート

● CARTOとPSSによるエンタープライズ

サポートでアプリケーション開発を迅速に.

● 妥協なしのカスタマイズ

● アプリケーションのデザインから機能まで、ユーザーのニーズに合わせアプリケーションの開発が可能.

CARTO Engine


認証と承認

Auth API

異なるプロジェクトとアプリケーション毎

に、データおよび地図アクセスキーを作成

し管理．

APIキーの作成、削除、再生成可能

OAuth

CARTOのユーザーデータベースを使ったアプリケーションユーザーの認証

作成した各種アプリケーションのモニタリング強化


ロードマップ2020


What’s next

データサイエンティスト向け


最適なデータと解析ツールを手に、空間データ解析が始められます．

解析

CARTOframes 1.0で空間解析のパワー

をお手元に．CARTOのPythonパッケージ

で、データをその場で視覚化、解析、共

有．ワンストップ環境を提供するため、

データサイエンティストは、データから

知見を得ることに集中できます.

データ

Data Observatory 2.0で広範なデータ

と手元のデータを組み合わせられます．

位置情報により結び付けられた多様なデ

ータソースにより、組織による重要知見

を発見したり、モデルを作成することが

可能です．


CARTOframes 1.0データサイエンスのワークフローにCARTOのパワーを取り込むた

めのライブラリ.


初めから終わりまで、データサイエンスのワークフローをカバーします．

下準備強化解析共有

データクリーニング、

ジオコーディング、そ

して視覚化と、すべて

がJupyter notebooks

で始められます.

広範なデータにアクセ

スし、簡単にデータを

強化することができま

す. データを探す時

間が無くなり、より解

析に集中できます.

CARTOのAPIとユーザ

ーのデータ、ライブラ

リ、関数、そしてワー

クフローでインサイト

を引き出します．

解析終了後、ウェジッ

トを追加し、結果を共

有します．そのために

はAPIキーが必要あり

ません．


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解析用データの整備

視覚化

● CARTOframesから直接データを呼び出せ

ます．

● アイソクローンの生成やジオコーディング

をコードなしで簡単に実行できます．

● ユーザー独自のデータやCARTOが提供する

データをユーザーのnotebookで視覚化で

きます．

● 説得力のある美しいビジュアライゼーショ

ンを短時間で作成できます．凡例、ポップ

アップ、そしてウェジットで、データを掘

り下げていくことが可能です．

下準備


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既存のデータを強化

高パフォーマンス

● Data Observatory 2.0との統合により、多様

なデータへのアクセスできます．

● 空間モデルに加える新規データをユーザの

notebookやCARTOアカウントから見つけられ

ます．

● 国や地域に合わせ、解析に必要なデータを簡

単に見つけることができます．

● 提供されるデータで、データを強化できます．

強化

● 従来に比べ2-5倍速いデータ同期．

● 重いクエリでもタイムアウトがありません．


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解析

特徴量エンジニアリング

空間モデルの拡張

モデルに対し、空間的特徴量を付加することが可能

になります．そのために消費する時間を大幅に減ら

すことができます．

空間的な問題解決のステップを容易にし、既存のそし

て作成したモデルを別の地域に適用できます．

生産性を高めることが重要と考えています．そのため、

データ整備にかかる時間を縮小し、解析に集中できる

環境を提供します．


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解析結果共有の準備

公開と共有

● 凡例やポップアップを使い、組織内で解析結果

を簡単なステップで共有できます．

● ヒストグラム、カテゴリ、アニメーション制御

ウェジットを追加し、共有先のユーザーが独自

にデータを掘り下げられます．

● 共有リンクの生成．

● OAurthを利用してnotebookを共有（API

キー不必要）.

共有


Data Observatory 2.0解析にすぐに利用できる広範なデータを整備．ユーザー独自のデー

タを強化し、解析に幅と厚みを持たせられます．


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解析に最適の高品質データを

データ探索データ強化 CARTOgrid

独自のデータを活用するには、

外部データの関連付けが欠かせ

ません．Data Observatory 2.0

で解析と同時に、関連付けるデ

ータを発見してください．

空間情報を含むデータテーブル

を関連付ける作業は複雑です．

そのため、CARTOは異なる空間

解像度でデータを空間的に集約、

細分化するためのモデルを開発

し、モデルの精度を上げるため

の方法を提供します．．

お手持ちのデータの位置情報で、

関連データの情報を紐づけしま

す．緯度経度の数値が情報に変

わる瞬間です．


What’s next

For the Enterprise


コネクティビティCARTO’s テクノロジーを使えば、ユーザがすでに利用しているデー

タインフラを統合することができるようになります．


CARTOデータベース

への直接の接続

環境に合わせデータプラットフォームを柔軟に構築

コネクタ仮想データー統合

これから

現行のワークフローに

CARTOを統合．例えば、

QGIS や Tableauから

CARTOのデータベースへ

接続できる.

Import API 、クラウドス

トレージ、ファイル、

URLでCARTOにデータを

取り込む.

CARTOから外部データベ

ースに接続し、クエリを実

行．Microsoft Azure や

Amazon AuroraをCARTO

環境として利用できる．

現在


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仮想統合テーブル

複数のデータベースを使う苦労をなくしたいと考えています．既存のデータウェアハウスや複数のクラウドデータベースを仮想統合し、CARTOから利用できるように

します．データの複製をなくし、頻繁にアップデートが必要なデータの取り扱いを劇的に効率化します．

ユーザーベータ(Q3 2019)

仮想統合テーブル機能のベータプログラム

をユーザーを限定的して開始します．ユー

ザーからのフィードバックを収集します．

その他のデータセット(Q4～)

データベースの種類を、ユー

ザーからのリクエストに基づ

き徐々に増やしていきます．


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CARTO データベースへの直接のアクセス

すでにQGISなどのGISツールやTableauなどのBIツールをお使いの方も多くいらっしゃると思います．既存の環境をそのままにして、CARTOのパワーを安全に取り込むための方法を提供していきたいと思います．

ユーザーベータ (Q3 2019)

QGISユーザーが、CARTOのPostgreSQLデ

ータベースに直接接続するためのツールの

ベータプログラムを一部のCARTOユーザー

向けに開始します．

そのほかのツール (Q4 ~)

CARTOユーザーのニーズに合

わせ、徐々に対応するツール

の数を増やしていきます．


CARTO On-premises組織独自のインフラでCARTOを動かすことができます．CARTOの

エンジニアが常にサポートいたします．


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CARTO On-premises

● 新しいCLIインストーラー

で、アップグレードとより柔軟なで展開が可能になります．

● RHEL7 コンパチビリティ

● ライセンシングシステムのアップグレード

● ドキュメント、ガイド、ヘルプの改善

CLI: Command-Line Interface. RHEL7: Red Hat Enterprise Linux 7

http://drive.google.com/file/d/1ZKUpfe-ivSQmuTmNBumIuoUw8TOayLjV/view


This information is being shared to outline our general product vision and some of our current plans in our

product roadmap. Roadmap items can change at any time at the sole discretion of CARTO, and it is important

to understand that this content is being shared for informational purposes only and not as a binding

commitment to deliver any functionality.

免責情報

ありがとうございました !

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