케이스 스터디
South Adams 카운티의 데이터 정리
SACWSD(South Adams County Water and Sanitation District)는 현재 커머스 시티로 알려진 지역에 서비스를 제공하기 위해 1953년 콜로라도주 특별 지구 규정에 따라 설립되었습니다. 해당 지구는 커머스 시티 주민에게 서비스를 제공하지만 별개의 독립체이며 현재 콜로라도주에서 가장 큰 통합 물 및 위생 지구로 65제곱마일에 걸쳐 거의 50,000명의 고객에게 서비스를 제공합니다.
챌린지
SACWSD의 공간정보시스템(GIS) 팀은 자체 현장 작업을 포함한 여러 데이터 원본을 활용하여 식수, 관개, 하수 시스템을 포함한 3개의 개별 데이터셋을 컴파일합니다. 팀은 ArcGIS를 사용하여 시스템 확장, 유지관리, 교체, 개선을 지원합니다. 또한 데이터는 지구의 자산 관리 시스템(일상 서비스 요청 및 완료된 작업 지시용) 및 자체 요구 사항이 있는 물 모델링 소프트웨어와 같은 서드 파티 응용프로그램과 공유됩니다. 따라서 신뢰할 수 있는 데이터를 보유하는 것이 중요합니다.
2016년 가을, 물 및 위생 지구는 GPS를 사용한 데이터 수집을 막 마친 상태였습니다. GIS 감독관인 Cliff Sullivan과 GIS 기술자인 Mark Dickman은 데이터 품질이 매우 다르다는 것을 바로 깨달았습니다. 부정확한 데이터는 잘못된 자산 위치를 제공하여 잠재적으로 효율성을 떨어뜨릴 수 있으며, 다른 비즈니스 시스템과 통합이 어렵습니다. 또한 우수한 데이터는 정확한 업무 할당 및 개선된 비상 대응으로 고객 서비스를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
데이터 정리 작업은 길고 지루한 작업으로 시작되었습니다. Sullivan, Dickman과 인턴은 공간 정확도 및 속성 정확성을 위해 각 피처를 수동으로 검토해야 했습니다. 이러한 유형의 품질 제어(QC) 프로세스는 탐색적이며 포괄적이지 않다는 점에서 제한적이었습니다.
왼쪽: 현장 직원이 금속 탐지기를 통해 밸브 상자의 금속 뚜껑을 추적하여 누락된 밸브를 찾습니다. 위치를 찾으면 GPS 좌표를 사용하여 공간 위치가 GIS에서 업데이트됩니다. 오른쪽: GIS 감독관인 Cliff Sullivan(오른쪽)이 수도 라인의 방향 및 해당 라인에 대한 다른 밸브의 위치에 대해 설명합니다.
해결 방법
Sullivan은 예정된 컨퍼런스 의제에서 Esri 데이터 상태 검사를 알게 되었습니다. 그는 ArcGIS의 익스텐션인 ArcGIS Data Reviewer를 사용하면 작업을 훨씬 더 빨리 진행할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. ArcGIS 익스텐션 외에도 해당 지구는 현장 컨설팅 서비스를 구매하고 Esri 공간 데이터 엔지니어와 협력하여 Data Reviewer를 구현하고 지식 이전을 제공했습니다.
결과
SACWSD의 GIS 팀 구성원은 처음에 Data Reviewer를 통해 데이터의 전체 스냅샷을 확보하여 수백 가지의 가능한 데이터 검사 중 먼저 수행할 데이터 검사를 결정할 수 있도록 지원했습니다.
Sullivan은 다음과 같이 말했습니다. "Esri 컨설턴트는 인내심이 있었고 제품 사용 방법을 매우 철저하게 보여주었습니다. 우리는 컨설턴트가 현장에 있는 이틀 동안 많은 내용을 다루었습니다. Esri 전문 서비스에 대한 경험은 정말 놀라웠습니다."
"Esri의 협력 덕분에 SACWSD 직원은 빠른 진전을 이룰 수 있었습니다. 일부 검사는 자명하지만 직원은 보다 고급 검사를 구성하는 이면의 논리를 이해하고 올바르게 실행하기 위해 전문가의 도움이 필요했습니다."라고 Dickman은 말했습니다. 현재 이 모범 사례는 템플릿에 캡처되어 누구나 확인할 수 있습니다.
ArcGIS Data Reviewer의 일괄 작업 관리자 도구를 사용하면 자동화된 검사를 쉽게 생성하거나 수정할 수 있습니다. 검사가 실행되면 발견된 총 오류 수가 표시되고 Reviewer 테이블에 저장됩니다.
Data Reviewer를 통해 오류의 우선순위를 지정하여 찾아내고 수정 사항을 추적하는 품질 제어 프로세스를 표준화할 수 있었습니다. 3개월 만에 하나의 데이터셋이 완전히 정리되었습니다. 나머지 두 개의 대용량 데이터셋에 대한 공간 편집이 곧 끝났습니다. 초기 포커스는 오프라인 상태의 피처를 찾는 것이었습니다. 연결 검사를 통해 물 모델링 소프트웨어가 성공적으로 실행되고 정확한 결과를 제공할 수 있도록 모든 피처가 올바르게 연결되었는지 확인했습니다. 다음으로, 자산 관리 소프트웨어 내에서 서비스 요청 및 작업 지시가 올바르게 생성되려면 각 자산의 ID가 채워져야 하며 중복 값이 없어야 합니다. 이러한 값은 고유 ID 검사를 사용하여 결정되었습니다.
Esri는 또한 해당 지구의 데이터베이스 생성을 지원하고 서브타입 대신 도메인 사용과 같은 데이터 모델링에 대한 조언을 제공하는 데 중요한 역할을 했습니다. 해당 지구는 Esri와 협업하여 현재 기관 내 사용자에게 자명한 데이터 스키마를 생성했습니다.
Data Reviewer를 채택하고 Esri의 지원을 받기 전에 Sullivan과 Dickman은 데이터베이스를 생성하면서 수년간 수동으로 피처를 확인했습니다. 이제 Dickman만 이 작업을 수행하고 있으며 그는 이미 예정보다 6개월 앞서 있습니다. 3개의 데이터셋이 모두 완료될 즘에는 1년 이상의 인력을 절감할 수 있을 것으로 예상합니다.
새 인프라 개발이 계속됨에 따라 해당 지구는 ArcGIS Data Reviewer를 사용하여 새 데이터에 대한 QC를 수행하고 기존 데이터를 유지관리할 계획입니다.
I highly recommend this approach for small shops like ours [whose staff] are not able to dedicate 100 percent of their time to doing QC.
