Ich möchte einige Beispiele von GIS-Projekten kennen, die schief gelaufen sind.
dh aufgrund der GIS-Ergebnisse dieses Projekts würden / wurden schlechte Entscheidungen getroffen.
Ich möchte niemanden benennen und beschämen. Wenn es sich also um ein Unternehmen handelt, für das Sie gearbeitet haben, lassen Sie bitte keine Namen daraus und tarnen Sie die Geschichte, falls erforderlich. Ich bin sicher, dass es einige große öffentliche Beispiele geben muss.
Beispiel: Ein Katastrophenprojekt, das aufgrund fehlerhafter oder veralteter Daten fehlgeschlagen ist.
Ich gebe zu, es ist eine ziemlich subjektive Frage ohne richtige Antwort. Daher werde ich die Stimmen das Reden überlassen, und wenn jemand nach c-wiki konvertieren könnte, wenn nötig.
Ich persönlich werde davon sehr profitieren und die Beispiele beim Unterrichten von GIS weitergeben.
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Hier noch eines: Eurokraten vergessen Wales auf dem Cover des Eurostat-Jahrbuchs 2004
Reaktionen von BBC , Telegraph und Mail .
(via Spatial Analysis Blog ; Bild von GIT NEWS )
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Eine großartige Frage, die Sie bei einem Bier stellen sollten (auf jeden Fall erhalten Sie lustige Antworten).
Meine größten Misserfolge (ja, leider im Plural) drehen sich normalerweise um Scope Creep. Mehr ist nie besser, Worte, nach denen man leben kann.
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Sollte Cristopher Columbus hier nicht erwähnt werden?
Er dachte, er sei auf der anderen Seite der Welt, als er in Amerika ankam. Kein Zweifel, es lag an schlechten Kartendaten.
edit: vielleicht zumindest nicht nur schlechte daten laut whubers kommentar, sondern eher übliche architektentechnik, um ihr traumprojekt wahr werden zu lassen.
/ Nicklas
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Meine Güte, ich könnte ein paar erwähnen. Mein Hauptproblem bei GIS-Projekten ist, dass sie als IT-Projekte mit GIS-Elementen und nicht als GIS-Projekte gedacht, analysiert, entworfen und gebaut werden. Die Bedeutung von Daten und Datenmanagement scheint immer geringer zu werden, und um ehrlich zu sein, es gibt einige Leute, die nicht genug über GIS wissen, um in ihre Planung einbezogen zu werden.
Ich wusste einmal von einem Projekt, das nach 6 Jahren in Dosen war, viel, viel über dem Budget, dessen Lead-BA-Darstellung des Vereinigten Königreichs ein 100.000 km langes sphärisches Koordinatensystem war.
Wenn ein Projekt ein Element eines GIS enthält oder vollständig ein GIS ist, muss es über Get GO als GIS geplant werden. Bisweilen wird es als IS mit einigen angehefteten Karten gebaut, und sie scheitern immer kläglich.
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Viele der Fehler, die ich gesehen habe, sind auf Big Design Up Front zurückzuführen , was dann zu einem Dilemma der gesunkenen Kosten führte .
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Ich habe eins. Workflow für ein GIS-Projekt. Wenn Sie dies nicht richtig verstehen, werden Sie viel Zeit und Geld für eine Organisation aufwenden. Ein Beispiel ist das Entwerfen eines Datenmodells zum Sammeln von Netzen auf Versorgungsbasis. Als Projektmanager müssen Sie einen Großteil Ihrer Zeit darauf verwenden, ein Datenmodell für GIS Project vorzubereiten. Es gibt Organisationen, die ein eigenes Datenmodell verwenden (normalerweise alt). ESRIs hat so viele branchenspezifische Datenmodelle, dass man sie in seinem Projekt verwenden kann, anstatt von vorne zu beginnen.
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Spatial Sustain verweist auf ein weiteres Beispiel: Map Satire bringt den Economist in Schwierigkeiten .
The Economist veröffentlichte einen Artikel über Schottland und das Cover der Ausgabe sah folgendermaßen aus:
Laut dem Blog :
...
Ergebnis: Bisher 1595 Kommentare (Stand 16.04.12). Und ziemlich hitzige Diskussionen;)
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Abhängig davon, was Sie als "schlecht" bezeichnen, habe ich jedoch den Eindruck, dass die meisten Karten, die von GIS-Wissenschaftlern an Universitäten erstellt werden, so schlecht sind, dass sie von niemandem verwendet werden (außer vielleicht für Klimamodelle).
Häufigster Fehler: zu optimistische Interpolation. Anstatt einen globalen Mittelwert für ein Gebiet / eine Schicht zu verwenden, werden die Werte mit einer komplizierten Technik interpoliert, die die Tatsache verbirgt, dass sie nicht genauer oder noch ungenauer ist als die Verwendung einer Durchschnitts- / Standardabweichung.
Siehe zB: http://www.springerlink.com/content/qq5h67635g4l4417/ oder ein langes Diskussionspapier hier: http://dx.doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00072-4
Zweiter (und verwandter) häufigster Fehler: Denken Sie, dass der Kriging-Fehler den Fehler in Ihrer Vorhersage darstellt.
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Gute Beispiele sind US-DOI / BLM-Projekte namens ALMRS oder NILS. Beide Projekte wurden nach Investitionen in Höhe von 10 Millionen US-Dollar (oder Schätzungen zufolge mehr) beendet, um die Genauigkeit der nationalen Grundbucheinträge zu verbessern.
Es wurde festgestellt, dass beide eine verminderte Genauigkeit aufwiesen und in einigen Fällen groben Abfall aufwiesen.
Am Ende stellte sich heraus, dass kommerzielle Datenquellen, die mit BLMS-eigenen Daten erstellt wurden, viel genauer und aktueller waren als die neuen BLM-Systeme.
Dies war so ein Misserfolg, dass die BLM-eigenen Büros sich auf kommerzielle Quellen beschränkten, da die intern entwickelten Systeme den Bedarf nicht decken konnten. Umfassende Anforderungen wurden nicht auf ihre eigenen Bedürfnisse hin untersucht.
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Hier ist ein weiteres (ziemlich überraschendes) Beispiel für Google, das in Japan für viel Aufsehen sorgt, da es 1858 (sic!) Holzschnitte von Tokio (Edo) in Google Earth enthält.
Obwohl die Karte selbst wunderschön ist:
(interaktive Quelle )
Es zeigt Orte von Buraku- Dörfern, in denen früher „Unberührbare“ lebten. Und auch nach so vielen Jahren gab es Befürchtungen, dass Vorurteile und Diskriminierung immer noch ein Thema sein könnten.
Ich liebe Japan jetzt noch mehr! ;]
(Mehr Infos zum Thema hier und hier .)
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