資料和空間

地理資訊系統發展至今，多數的資料都是從實際測量、測繪或是直接由資料中抽取具有空間、位置的資訊，例如：坐標、地址等，當然測繪資料透過簡單或制式的處理，要變成可應用或大家現在在網路上直接看到的電子地圖，是較為單純的，而具有空間資訊內容的資料，近年透過一些地理編碼（Geocode）的工具，例如：Google Maps Geocoding API、TGOS全國門牌地址定位服務，已經可以把這些顯著的資料進一步的應用，雖然通常是展繪在電子地圖系統上，呈現空間分布，但除了前面敘述的資料，事實上只要資料內容具有空間、範圍的敘述，在現在的資訊技術或資料處理上都可以某種程度的賦予它空間資訊性質。
在討論大數據方興未艾，越來越多的資料開始討論如何分析，不可否認很多的分析是為了統計和找出相關脈絡及模式，而傳統上多數的分析就是將資料拆解，然後透過統計方式交叉運用，對於很多模式設計、分析人員來說，就僅是從這些資訊中找出蛛絲馬跡，當然有些許會納入外部資訊作為分析因素，但這些往往是整體去執行，而較難產生個別影響；然在地理資訊系統中，透過空間資訊的拆解、結構化，甚至於叢集整合，各種的資料分析，透過地理資訊系統又加入了空間及位置上的因子，實際上對於原本的資料分析又自動的考量了各種可能性。甚至在透過大數據整理資料的階段，可以依照各種不同的資料品質，而開始處理不同空間精度的資料分析程度，進一步讓更多的資料應用可以發揮，而不僅侷限於過去僅透過完整或近乎完美的資料本體品質方可運用的條件，當然這些在小尺度或許意義或效益不大，但若空間尺度相當於一個國家、一個省，而又十分龐大的數據時，相關的應用效益就會隨之呈現了。