大数据席卷而来，不仅引发了IT界的热潮，同样也引发了地理信息领域的热情，空间大数据的概念也随之而来，但目前业界对空间大数据缺乏统一的理解和认识，比如，一些报告和文章把海量空间数据也称为空间大数据，造成了一些误会和混淆。

到底什么是空间大数据？空间大数据是带有或隐含空间位置的，具有体量大、变化快、种类多、价值密度低特点的，用以前的常规软件工具无法处理，大数据技术处理后能带来更强决策力、洞察力和流程优化能力的数字资产。

也许这个定义依然不易理解，到底哪些数据是空间大数据呢？下图中列举的这些大数据，都属于空间大数据之列。

在本号文章《千万别随便称大数据，否则可能会贬低你的数据价值!》一文中讨论过，大数据具有低价值密度的特性，是贫矿，因此把已有的经典的海量空间数据贴上大数据的标签并不增值。对于经典的海量空间数据，即使基于Spark、Hadoop、MongoDB等大数据技术来管理、处理与分析，它们也不会变成大数据。

另外，从DIKW模型来看，大数据是出于该模型第一层级的数据，是原始素材，而经典的测绘4D产品是处于第二层级信息，是经过加工处理后有逻辑的数据。从这个意义上来说，海量的测绘4D产品若被贴上大数据的标签，也被降格了。

为了方便大家理解空间大数据的外延，本文仅举了部分例子，并不是全部，随着空间大数据应用的发展，大家还会发现更多的空间大数据。正确理解空间大数据的内涵和外延，有利于未来更加有效的推进空间大数据开发与利用，与IT行业共同享用大数据的盛宴。

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