空间数据质量、风险与法律问题解析

### 空间数据质量、风险与法律问题解析 #### 1. 空间数据的不确定性及处理机制 空间数据库中存在着不确定性，主要有三阶的位置不确定性（与观测现实的时空定位相关的不确定性）和四阶的元不确定性（与之前不确定性的未知程度相关）。虽然无法完全消除这些不确定性，但可以采用相应机制来处理： - **降低不确定性**：通过获取更多信息和提高数据质量来实现。 - **吸收残余不确定性**：数据生产者或分发者可为数据集提供保证，承担潜在损失；用户也可接受使用数据集的潜在后果。此外，还可与保险公司分担或通过聘请有责任保险的专业人员来处理。不确定性的吸收与货币风险相关，需根据当地法律和实践采用不同方式，且良好的专业实践和法律责任准则要求使用预防机制。 #### 2. 防止空间数据滥用的现有方法 为防止空间数据的不当使用，有多种机制可供选择，但大多旨在向用户传达数据质量、特征和局限性等信息。 - **传统元数据传输**：通常随空间数据集提供单独文件，包含高度专业的地理信息系统（GIS）专家适用信息。然而，这些信息对普通用户来说过于晦涩难懂，且元数据很少与数据集成，限制了其在地理知识发现（GKD）中的咨询和分析。 - **基于可视化的技术**：一些研究人员提出使用不同颜色、纹理、不透明度、3D 表示等技术来传达数据质量信息。 - **错误敏感或感知错误的 GIS**：为最终用户在执行不合逻辑的 GIS 操作时提供有意义的警告，如在未设置地理参考系统的情况下测量距离。 - **改进数据选择和分析工具**：包括改进现有工具以选择最适合用户需求的数据、进行风险分析、获取专家意见以及开发 GKD 工具帮助专家整合、管理和可视化不同详细程度的数据质量信息。 - **数据仓库视角的方法**：部分研究人员识别了特定在线分析处理（OLAP）操作可能导致的不当使用情况，或建议限制导航或在结果可能错误时通知用户。但这些解决方案大多处于理论阶段，仅部分有助于防止数据立方体滥用，且未考虑数据的空间方面，主要针对空间信息和数据质量专家，而非 GKD 或商业智能（BI）应用的普通用户。 #### 3. 基于风险管理的方法 为应对数据仓库数据立方体设计和填充过程中的数据质量问题复杂性，建议采用风险管理方法。 - **风险定义**：根据 ISO/IEC 标准，风险是“危害发生的概率与危害严重程度的组合”，风险管理是将风险降低到可接受水平。 - **方法特点**：受 ISO/IEC Guide 51 启发，将“危害”视为数据滥用或误解。与以往方法的显著区别在于，该方法在设计过程中进行，更具预防性。因为数据立方体的特性使我们能够提前识别将在主题、空间、时间和不同粒度级别进行比较的数据，所以在设计星型或雪花型模式时应考虑数据质量，以降低滥用风险。同时，建议在系统开发方法中融入专门用于防止空间数据滥用的风险管理流程。 #### 4. 风险管理的具体步骤 该方法是一个连续迭代的过程，涵盖数据立方体开发的整个周期，具体步骤如下： ```mermaid graph LR A[风险识别] --> B[风险分析] B --> C{风险可接受?} C -- 是 --> D[接受风险] C -- 否 --> E[风险应对] E --> F[风险审计] D --> F ``` - **风险识别**：这是关键步骤，决定后续阶段的效率和质量。需尽可能全面地找出使用数据时可能出现的问题，通常涉及分析待集成数据的文档、设计的数据立方体文档、用户培训材料和现有警告等。识别后，根据风险来源进行分类，包括数据来源（如数据缺失）、ETL 程序（如错误的聚合公式）、数据立方体结构（如不满足可汇总性完整性约束）和 SOLAP 功能及操作符（如动态添加有错误公式的新度量）。 - **风险分析**：分析每个风险的发生概率和后果严重程度，可采用模拟技术、概率分析等方法，也可参考过往项目经验、咨询专家。通常根据三到五个等级的顺序量表（如低、中、高）评估这两个参数。 - **风险评估**：将风险分析结果组合在矩阵中，确定每个风险的总体危险级别。 | 发生概率 \ 严重程