GIS管理者启示:新时代下的新策略

随着GIS技术的发展,GIS管理者面临着新的挑战。他们通常具备深厚的技术背景,但在IT技术和商业管理方面可能存在不足。本文提出了多项策略,如确定并遵循最佳实践、开发持续战略计划、集成业务系统等,帮助管理者克服这些挑战。

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  作者简介:

  Adam Carnow是Esri公司负责大型地方政府GIS用户的高管,主要分管地区为佛罗里达,乔治亚州和卡罗莱纳北部。在过去二十年中,他一直应用GIS及相关空间技术解决全球复杂的工程项目,涵盖规划、交通和环境科学等领域,并取得了骄人的成就。Carnow先生持有佛罗里达大学地理学士学位和城市与区域规划硕士学位。同时,他取得了城市规划师(AICP)和GIS专业师(GISP) 的认证。

  正文:

  如今对于一位GIS管理者成功与否的定义与五年前已大相径庭。如果你还沿用之前的策略行事,相信很难收获成功。得出这一结论并不仅仅凭借我作为一位GIS管理者的个人经验,而是来自于与当地政府GIS管理者的亲密合作所累积的专业经验。

  许多GIS管理者以GIS技术人员/分析师等性质的工作起步,还有一部分管理者是GIS/地理或者GIS相似专业出身。这样的背景非常适合成为一位成功的GIS用户,但是并不一定具备成为合格的GIS管理者的技能,这也正是我的职业生涯中曾经历过的。

  通过累积的二十多年的GIS从业经验(包括公共部门、私营部门和学术界),以及十二年的GIS管理经验,我总结出了一些GIS管理者所面临的挑战。

  首先,IT技术对于企业级GIS至关重要。大多数GIS管理者的职业生涯起步于GIS技术人员或者分析师,很少具有IT背景。其次,成为一个成功的管理者也意味着需要具备通用的商业背景,然而据我所知大多数GIS管理者缺乏甚至没有商业背景。因此我们所拥有的GIS管理者,他们是员工中的骨干力量,但同时又是不具备胜任他们职务所需能力的一类人。

  为了取得成功,在这种情况下的GIS管理者需要主动填补IT与业务技能的空缺。根据我的经验,这里介绍一些策略和技巧帮助GIS管理者弥补差距:

  IT策略和技巧

  - 确定并遵循最佳经验( IT ,GIS和供应商特定的);

  - 开发和维护一个持续的战略计划;

  - 设计和维护关键任务的系统架构,以支撑你的企业级GIS系统;

  - 集成其他企业的业务系统;

  - 将GIS成为支撑业务的位置平台;

  - 拥抱变化,并制定计划实现之;

  - 移动开发能力,敏捷应用程序开发技能;

  - 可持续性:优先使用基于商用现成品或技术(COTS:指可以采购到的具有开放式标准定义的接口的软件或硬件产品)所定制的解决方案;

  - 创新能力:参与Esri的测试社区,使创新成为你工作不可或缺的一部分;

  - 主动思维:安排年度GIS能力考核;

  业务策略和技能

  - 增加你的客户群体:给每个人带来GIS,而不是让每个人自己去发现GIS;

  - 超越客户的期望值:确保你理解用户背后的需要很有必要;

  - 最大化投资回报(ROI):

  提供以下五个业务模式的解决方案 (数据管理、规划和分析、用户流动性、经营意识、和客户沟通);

  关注空间分析:这是GIS存在的原因并且可以带来最大投资回报;

  - 获取,维持并扩大支持GIS的管理层:学习如何与管理人员交流,并为他们提供事关其业务的解决方案;

  - 不要只做一个经理,而是做一个领袖:管理和领导之间有很大的区别;

  - 市场空间价值的洞察力:转变思路,视角从制图师转变为解决方案提供商;

  - 定义和衡量成功:思考你怎么能真正知道你是否成功了?

  在未来的博客文章中,我将深入剖析这些以及其他主题来帮助GIS管理者。

        

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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