大数据在如今这个信息发达的时代已经被广泛应用，人们已经将大数据应用投入到解决实际问题当中，通过大数据的数据整合，能够将繁琐的信息很快的整合起来，还有更快的更新速度。而随着物联网的发展如何正确的处理更新，传感器数据是工作人员要面临的巨大挑战，同时在数量增加的同时，提高速度，也是人类要面临的难题，只有解决好数据的各种不确定性因素，让数据更加接近真实性，才能够让人们真正的认识到大数据时代数据，不仅只是获得信息的途径，更是一种资源，能够帮人们获取经济利益，帮企业获取经济利益。

一、大数据时代下的GIS

（一）首先，大数据的时代体现着现代科技技术的进步，必然会对社会生产产生一定的推动作用，同时大数据对于人们生活方面的应用上，人们对于数据的观念也有所改变，主要体现在三个方面，首先是人们对于数据的操作问题不再只是随机的进行操作，而是面对于更加整体的数据。其次，人们在操作过程当中不用过多的去要求数据的准确性。大数据技术，可以为人们在纷杂繁琐的数据当中，提供更为准确的信息。因此，人们在使用过程当中，不用考虑过多的数据繁杂，同时，人们不必过多的看重于事物的因果关系，而更关注于数据之间的相关关系，只有从观念上对数据进行改变，才能够随着大数据的发展，而GIS软件技术应用在各个方面当中，为人们为社会的发展起到推动作用，推动社会的发展。

（二）简单来说，GIS是从计算机科学产生的一种综合性的学科，从产生开始，与计算机的科学技术的发展有着紧密的联系，尤其是在云概念推出后，许多企业也陆续地推出了云GIS，在大数据时代发展的过程当中，更进一步促进了GIS的发展。同时，物联网的发展和传感器的普遍应用，也为GIS提供了更多的便利以及更多的数据来源。

二、大数据下GIS的发展

（一）首先表现在与大数据的采集问题上，传统意义上的GIS数据源主要有遥感影像数据，传感器的实时数据，计算所得数据和计算机记录的历史数据，通常情况下，高质量的数据通常具有精确性，一致性，完整性的特点，精确性是指的数据的准确度更加的符合要求，规定不超出误差范围，很大程度上解决了人工数据统计上的误差问题，一致性指的是数据之间表现出来不会有相互矛盾的情况，完整性指的是数据表现的格式以及内容较为完整，能够直观的表现数据信息的内容。因此，工作人员需要从高质量的数据当中提取数据，建立完善评价制度，进一步的去提高数据的准确度，以获得更加精准的数据。GIS的数据源种类各有不同，而获取方式的方法也有许多种，因此要建立许多种方案进行提前评估，形成高质量的数据整合方式，将不同来源的GIS数据结合起来，全面的进行描述，以保证数据的一致性，同时更要完善相关的规定以约束不规范的行为，确保数据的完整性和统一性，同时GIS数据当中有传感器这样的实时性数据，也有数字化数据这种低时效的数据，这种情况就需要应用到能够应用到的数据来对数据事物进行全面的分析，建立时效性的分析模型，形成完善的评价机制才能够保证数据的真实性，在监督方面一定要落到实处，进行对数据进行管理，设立专门的数据监管部门，确保数据的真实。

（二）其次，表现在约束GIS数据的管理问题，管理是数据的保障，往往网络信息的数据比较繁多杂乱，尽管数据库可以为分析提供数据来进行分析，能够更进一步的加强准确性，但是随着科技技术的进步，对于数据的管理有了更高的要求，管理就是处理大数据的一个基本思想，主要表现在以下几个问题，首先是对于数据规模问题的解决方式，数据库如何管理较大数据的结构化数据和非结构化数据，分布式文件系统的方式就能很好的解决这个问题，通过网络连接用并行处理的方式，解决传统数据当中数据增加的问题，尽管有更多的数据量增加，但是用这样的方式也能够轻便的应对，同时对系统的性能有更多的扩展，能够适应大数据时代的要求，其次表现在数字的格式上，许多数据由于结构的不同，在表达不同的地理信息时，各有不同，而将数据结合，就能够使数据技术更加的一体化，以便数据能够更加高效的表达。

（三）如今GIS数据也面临着一些问题，传统的空间数据尽管具有大数据的属性，但是缺乏理论支撑，不能所提到的大数据那样的全面，在决策支持上表现不是很好。大数据时代的数据分析越来越庞杂，而工作处理信息的活动更为复杂，数据急剧的上升，因此这就需要对参与分析的数据量更加复杂，更准确的分析，这对GIS的工作者来说，是一个不小的挑战，同时在与分析数据的深度以及需求，要分析出有用的内容用于指导实践，在深入分析的表现上，不仅仅是生成报表，要以更加复杂的方式进行深度分析。如今，人们对于GIS的需求不止表现于需要知道发生的事物，更是需要对于发生的事情进行一定程度的预测，制定可行的方案进行有效的防控，这就对计算机技术有更高的要求。