world map jigsaw

แมปเซอร์วิส (Map Service) คำนี้อาจไม่คุ้นหูสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่าไหร่นัก แต่หากเป็นนักภูมิสารสนเทศล่ะก็ คงจะเคยได้ยินหรืออาจเคยได้ใช้งานกันมาบ้าง ซึ่งในมุมมองของคนที่คุ้นเคยก็อาจคาดเดาหรือตีความในเรื่องนี้ว่าเป็นศาสตร์เฉพาะทางของงานภูมิสารสนเทศเพียงเท่านั้น แต่ในความเป็นจริงแล้วศาสตร์ในเรื่องของ Map Service นั้นสามารถสนับสนุนการทำงานในยุค Big Data ได้เป็นอย่างดี ในวันนี้เราจะมาทำความเข้าใจในเรื่องของ Map Service กันนะครับ

ถ้าจะพูดถึง Map Service หลีกเลี่ยงไม่ได้เลยที่จะไม่พูดถึง Open Geospatial Consortium (OGC) ซึ่งเป็นกลุ่มหน่วยงานนานาชาติที่ไม่แสวงหาผลกำไร ทำหน้าที่ในการออกมาตรฐานของภูมิสารสนเทศ มีสมาชิกมากกว่า 538 หน่วยงาน (ณ วันที่ 19 พฤษภาคม 2564) ซึ่งมาจากหน่วยงานทั้งจากกลุ่มบริษัท อุตสาหกรรม หน่วยงานของรัฐ สถาบันการศึกษาและวิจัย และหน่วยงานไม่แสวงผลกำไร

ogc logo
Open Geospatial Consortium (OGC)

สำหรับมาตรฐานที่ออกโดย OGC นั้นมีเป้าหมายเพื่อทำให้ทุกคนสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลภูมิสารสนเทศได้อย่างอิสระ โดยครอบคลุมทั้งในส่วนของข้อมูลและโปรโตคอลเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Exchange Protocol) โดยโครงสร้างบริการตามมาตรฐานของ OGC จะแสดงดังภาพ

OGC’s Services Architecture
OGC’s Services Architecture Diagram ที่มาจาก OGC

ในปัจจุบันซึ่งเป็นยุคแห่ง Big Data ที่แต่ละหน่วยงานสร้างข้อมูลเป็นของตัวเอง และมีความจำเป็นที่ต้องบูรณาการข้อมูลจากหน่วยงานอื่นในการวิเคราะห์ข้อมูลให้ได้อย่างตรงความต้องการและมีประสิทธิภาพที่สุด ซึ่งการบรรลุวัตถุประสงค์นั้น กระบวนการทำงานที่เกิดขึ้นก็เริ่มจากการเก็บข้อมูล โดยอาจตั้งคำถามว่าข้อมูลที่เราสนใจนั้นมันอยู่ที่ไหน (Discover) พอได้ข้อมูลนั้นมาแล้ว เราจะทำการวิเคราะห์ (Analyze) และแสดงผลมันอย่างไร (Visualize) รวมไปถึงจะแชร์ข้อมูลนั้นได้อย่างไร (Share) ซึ่งในโลกของภูมิสารสนเทศ กระบวนการทำงานเหล่านี้ OGC ได้กำหนดมาตรฐานเอาไว้แล้ว โดยผมขออนุญาตยกตัวอย่างบางมาตรฐานของ OGC ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทำงานที่เกิดขึ้น ดังภาพ

OGC’s Standards
มาตรฐานของ OGC กับกระบวนการทำงานในยุคของ Big Data

1. Discovery Services

จะมี CSW (Catalog Services for the Web) เป็นมาตรฐานที่เกี่ยวกับการเรียกดูและสืบค้น Metadata ของของมูลภูมิสารสนเทศ ระบบที่นิยมใช้ก็จะเป็น GeoNetwork หรือ Geoserver (ทำได้เช่นเดียวกันแต่ยังไม่เก่งเท่า) และแน่นอนระบบแคตตาล็อคยอดนิยมอย่าง CKAN ก็รองรับมาตรฐานนี้เช่นเดียวกัน (สามารถศึกษา ckan-pycsw  ได้ที่ Link นี้)

Discovery Service
การทำงานของ Extension บน CKAN ที่ชื่อว่า ckan-pycsw ที่มาจาก CKAN

2. Access Services (View)

มาตรฐานที่รองรับก็ได้แก่ WMS (Web Map Service) และ WMTS (Web Map Tile Service) โดยทั้งสองมาตรฐานเป็นโปรโตคอล HTTP (พูดง่าย ๆ ว่าเรียกผ่าน URL) มาตรฐานนี้เป็นมาตรฐานที่อนุญาตให้ผู้ใช้งานดูภาพของข้อมูลแผนที่ (เอาภาพไปใช้งานแต่ไม่ได้ข้อมูลจริง ๆ ไป) ระบบที่นิยมใช้ ยกตัวอย่างเช่น Geoserver ในการให้บริการ WMS และ WMTS โดยผู้ใช้งานทั่วไปก็สามารถเข้าถึงผ่านทาง Web Browser

นอกจากนี้ WMS ยังมีความจำเป็นในการเพิ่มความสามารถให้การทำ Business Intelligence เช่นโปรแกรม Tableau ซึ่งโดยปกติสามารถทำได้โดยการใช้ ชื่อขอบเขตการปกครอง (ประเทศ จังหวัด อำเภอ ตำบล) หรือใช้ค่าพิกัด ละติจูด ลองจิจูดในการสร้างแผนที่ (ศึกษาการสร้างแผนที่ด้วย Tableau ได้ที่ Link นี้)

แต่ถ้าหากเราอยากแสดงแผนที่อื่น ๆ เช่น พื้นที่ป่า การใช้ประโยชน์ที่ดิน เส้นแม่น้ำ ฯลฯ WMS สามารถเข้ามาทดแทนในส่วนนี้ได้ (ศึกษาการใช้งาน WMS ด้วย Tableau ได้ที่ Link นี้)

Web Map Service
ตัวอย่างการใช้งาน WMS ผ่านโปรแกรม Tableau ระบบ Tourism Intelligence Center ของกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา

3. Access Services (Download)

มาตรฐาน WFS (Web Feature Service) และ WCS (Web Coverage Service เป็นมาตรฐานที่อนุญาตให้ผู้ใช้งานสามารถดาวน์โหลดตัวข้อมูลแผนที่ เพื่อนำมาแสดงผลเองหรือนำมาใช้งานต่อ ไม่ว่าจะในรูปแบบ Vector (WFS) เช่น Shapefile หรือ รูปแบบ Raster (WCS) เช่น GeoTiff และ ArcGrid เป็นต้น (ศึกษาการทำงานของ WFS ได้ที่ Link นี้และ WCS ได้ที่ Link นี้)

Web Feature Service
ความแตกต่างของข้อมูลเวกเตอร์และแรสเตอร์ แหล่งที่มาจาก geodacenter

4. Processing Services

มาตรฐาน WPS (Web Processing Service)เป็นมาตรฐานที่ใช้เพื่อวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (เช่น การ Clip, Buffer ฯลฯ) แบบออนไลน์สำหรับข้อมูลเวกเตอร์และแรสเตอร์ (ศึกษาการทำงานของ WPS ได้ที่ Link นี้)

Web Processing Service
กระบวนการทำงานของ WPS Server ที่มาจาก Geoserver

Map Service ในโลกของ Big Data

มาถึงตรงนี้แล้วถามว่าเราจะได้อะไร หากเอา Map Services มาใช้อย่างจริงจังในวันที่คำว่า Big Data อยู่ทุกแห่งหนในประเทศไทย ผมขออนุญาตยกตัวอย่างการใช้งานมาดังนี้นะครับ

  1. ใช้ Map Services ในการเป็น Data Sharing Platform เพื่อลดความซ้ำซ้อนที่เกิดจากการสร้างข้อมูลมาซ้ำกันยกตัวอย่างที่เห็นได้ชัดก็คือ ในทุกวันนี้แม้แต่ข้อมูลขอบเขตของประเทศไทย ก็ยังมีหลายหน่วยงานที่ทำการผลิตและถูกกระจายกันไปอย่างแพร่หลาย ซึ่งเป็นปัญหาแก่ผู้ที่นำข้อมูลต่าง ๆ ไปใช้งานต่อ จะเป็นไปได้ไหมถ้าจะมีแค่หน่วยงานที่รับผิดชอบเพียงหน่วยงานเดียว และใช้ความสามารถของ Map Services ในการกระจายข้อมูลไปสู่ผู้ใช้งานต่อไป
  2. สืบเนื่องจากข้อ 1 หากเรามีหากเรามี Map Services กลางแล้วนั้น เราก็สามารถที่จะทำ Data Version Control ที่ติดตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลได้ง่ายยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างเช่น ขอบเขตการปกครองที่มีการเปลี่ยนแปลงไป ตามภาพหากดูกันที่ตัวเลขเพียงอย่างเดียวก็อาจจะตกใจได้ว่าจังหวัดหนองคาย ทำไมจู่ ๆ ประชากรก็เหลือน้อยลง ซึ่งหากเอาไปใช้อย่างไม่ระวังก็จะทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้
  3. ไม่อยากแชร์ข้อมูล แต่คนอื่นก็ยังสามารถเอาไปใช้งานได้ ด้วยมาตรฐานของ OGC ที่แบ่งชัดเจนของ WMS (ให้แต่ภาพของแผนที่ไม่ให้ข้อมูลดิบ) โดยที่ไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลที่เราอุตส่าห์ลงมือลงแรงทำมาจะถูกนำไปแก้ไขได้อย่างง่ายดาย ในทางกลับกันข้อมูลที่เราอยากเผยแพร่เราก็สามารถใช้ WFS, WCS (ให้ข้อมูลดิบ) ได้เช่นเดียวกัน
map service
ขอบเขตและจำนวนประชากรที่ลดลงของจังหวัดหนองคายในปี 2553 และ 2554

บทความนี้เป็นเพียงการเกริ่นนำให้เห็นบทบาทและความสำคัญของ Map Services กับการทำงานในยุคของ Big Data ก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะเป็นประโยชน์และเอาไปต่อยอดกับการทำงานของผู้อ่านทุก ๆ ท่าน และในโอกาสหน้าก็จะมาเจาะไปถึงการใช้งาน Map Services ต่อไปนะครับ

เนื้อหาโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์
ตรวจทานและปรับปรุงโดย ภคภูมิ สารพัฒน์

Data Scientist
Government Big Data Institute (GBDi)

Recommended Posts