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派姐（城市数据派创始人）
大数据时代的城市数据师，你是否一直想要这样一款工具？
它支持0代码获取大数据，并且可图形化定义数据处理流程；能完成数据转换、变换和自动化处理，实现各种数据、系统和设备的有效集成；支持各种数据类型和协议；提供各类数据处理工具；支持多种坐标系；并且具有处理大数据和自动化的数据处理能力等等。
它就是FME！
FME的国内领头人徐珩从多个案例入手：互联网大数据的获取与处理、影像路网交通数据的获取、地铁刷卡数据的处理、多源数据的链接，可视化天气预报、船舶数据自动化、智慧校园体系的建立等，讲解了FME的使用。
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今天由我给大家介绍一下，基于FME的城市开放数据（大数据）的获取与处理。FME这款产品，是非常有特色的，我相信能够给大家带来耳目一新的感觉。这个产品诞生也有二十多年了，但是可能各位了解的比较少。
大数据来了，确实大家都感受到了它强大的力量。
特征不讲了，但是想通过特征来反映三个在技术上的通病，或者说遇到的一些麻烦。
第一：对数据挖掘性能高
大数据要用于生产、决策。体量大、变化快的数据对性能要求很高。就是你要有一个数据分析工具，或者是处理工具，对它的性能要求很高。
第二：数据挖掘难度大
因为相对来说它的价值密度低，想要捕获规律，数据挖掘的难度就比较大。
第三：数据挖掘工具适应性高
因为数据的类型非常多，所以对数据挖掘工具的适应性要求很高。这里面可能从传统的大数据，到现在指的互联网这样的大数据都有所涉及。
所以我们做了一个问号。
第一类：GIS数据
举三个例子。
第一个：航天航空遥感数据
传统的GIS经常会用到的一些数据。比如说航空航天所能获得的所有的影像数据，一直以来传统的GIS都认为这是非常大体量的数据。
第二个：倾斜摄影测量数据
倾斜摄影测量非常地热门这两年，在实时快速地获得影像以后，建立一个城市的自然模型，也会产生大量的数据。
第三个：点云数据
还有就是室内与室外的这种点云的快速的激光雷达的采集，也会带来大量的数据。以上是传统的和新技术所带来的在GIS里面最常用的，或者是数字城市最常用的几类数据。
因为这样的传统数据，在GIS行业里面，GIS软件更多的只是用来最终地展示它,而所有的数据处理中间过程，都是专业软件完成的。基本上GIS的很多平台，是没有涉及到大数据处理本身里面去的。
第二类：BIM数据
在建筑行业里面，现在BIM是非常热门的一个话题。它也会产生大量的数据，甚至一个复杂的单体建筑，一段地铁的通道数据，都会超过传统GIS在一个数字城市里面建的面的数量。这样两类不同的数据，我们要把它融合，也是有非常大的难度。
第三类:基于位置的大数据。
就是移动互联网和物联网的数据，这是基于位置的大数据。
这里我们举了一些例子。不知道大家有没有注意到，至少就我本人来讲，已经连续很长时间没有使用现金了，都是通过支付宝或白癜风初期白癜风的影响