पता डेटा में नामों का लिप्यंतरण और डायक्रिटिक्स
एक ही सड़क का नाम कई अलग-अलग लिपियों और वर्तनियों में सही तरह से लिखा जा सकता है। इन रूपों के बीच पतों का मिलान करना डेटा गुणवत्ता की एक वास्तविक चुनौती है।
देश के अनुसार कवरेज, सटीकता की माप, और हर उत्तर में सटीकता व कॉन्फ़िडेंस को कैसे पढ़ें।
एक ही सड़क का नाम कई अलग-अलग लिपियों और वर्तनियों में सही तरह से लिखा जा सकता है। इन रूपों के बीच पतों का मिलान करना डेटा गुणवत्ता की एक वास्तविक चुनौती है।
किसी निर्देशांक के दशमलव स्थान घटाना हानिरहित लगता है, लेकिन हर अंक ज़मीन पर वास्तविक दूरी दर्शाता है, और बहुत ज़्यादा राउंडिंग किसी बिंदु को मीटरों या किलोमीटरों तक खिसका सकती है।
एक ही पता स्ट्रिंग में कई अलग-अलग अर्थ छिपे हो सकते हैं, और एक ही संक्षिप्त रूप का अलग-अलग देशों में अलग अर्थ हो सकता है। इसे सही तरह से पार्स करना जितना दिखता है उससे कठिन है।
निर्देशांकों का हर सेट पृथ्वी के आकार के किसी मॉडल के सापेक्ष परिभाषित होता है। WGS84 व्यावहारिक कारणों से GPS और वेब मैपिंग का डिफ़ॉल्ट बना, जिन्हें समझना उपयोगी है।
कुछ निर्देशांक ऐसी जगहों पर हैं जिन पर एक से ज़्यादा सरकारें संप्रभुता का दावा करती हैं। लोकेशन डेटा को किसी राजनीतिक पक्ष के साथ खड़े हुए बिना ज़मीनी हकीकत बतानी होती है।
देश कोड और उप-विभाग कोड तब तक आसान लगते हैं जब तक आप अपवादों तक नहीं पहुँचते। यहाँ बताया गया है कि ISO 3166-1 और 3166-2 वास्तव में क्या कवर करते हैं, और भ्रम कहाँ पैदा होता है।
हर देश पतों को सड़क के नाम और मकान नंबर के आधार पर व्यवस्थित नहीं करता। कई देश पूरी तरह अलग व्यवस्थाएँ इस्तेमाल करते हैं, और जियोकोडिंग को इसके अनुसार ढलना पड़ता है।
यूके का पोस्टकोड किसी एक सड़क या कुछ ही इमारतों तक की पहचान कर सकता है। अमेरिका का ZIP कोड कहीं बड़े क्षेत्र को कवर करता है। डाक कोड की बारीकी हर देश में बहुत अलग होती है।
ऊँचाई डेटा हर जगह समान रूप से सटीक नहीं होता। समतल, खुले भूभाग को सटीकता से मापना आसान है, जबकि खड़ी ढलान या घनी वनस्पति वाली ज़मीन को नहीं।
ऊँचाई का मान ठीक उसी बिंदु पर नहीं मापा जाता जो आपने माँगा, यह एक तय रिज़ॉल्यूशन वाले सैंपल ग्रिड से आता है। वह रिज़ॉल्यूशन इस संख्या का अर्थ बदल देता है।
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