В рамках данной работы было разработано хранилище данных для хранения информации, связанной с геоинформационным сервисом «OpenStreetmap». Данные, составившие его основу, описывают ключевые характеристики географических объектов таких как страны, регионы и горорда, а так же целый ряд различных типов объектов из направлений образование, медицина, развлечение, транспорт, общественное питание. Каждый объект может быть описан, в зависимости от своего типа и класса, по таким характеристикам как площадь и численность населения для объектов, представляющих населенные территории. Различного рода здания описываются широтой, долготой, своей этажностью и прочими характеристиками. Тем не менее, данные в хранилище не являются исчерпывающими, поскольку детальность информации напрямую зависит от уровня детальности карты, на основе которой извлекались данные. Основной технической задачей было преобразование структуры данных, в которой информация хранилась на источнике, более подготовленная для решения задач геопозиционирования, в структуру, позволяющую решать аналитические задачи, оперируя реальными географическими объектами и их свойствами. Для автоматизации процесса загрузки, была разработана библиотека классов на языке программирования C#. Это было необходимо, по той причине, что процесс загрузки был разбит на несколько этапов, позволяющих получить более качественные данные. Однако, основные операции выгрузки данных из источника и конечная загрузка данных в хранилище данных, осуществлялись средствами среды Microsoft SQL Server Business Inteligence Studio.
После того как было разработано хранилище данных, на основе его данных был сформирован OLAP-куб, демонстрирующий аналитические возможности разработанной системы.
Далее стоит выделить основные направления для дальнейшего развития разработанной системы. В первую очередь необходимо повышать качество и полноту данных за счет интеграции системы с другими геоинформационными сервисами. Для повышения аналитической ценности информации, возможна привязка географических данных к данным в различных предметных областях. Так например интеграция системы с данными о стоимости покупки/аренды жилых и не жилых помещений позволит реализовать систему по быстрому поиску наиболее выгодных предложений. Еще одним направлением совершенствования системы, может послужить развитие ее в качестве инструмента моделирования последствий строительства новых сооружений в существующей инфраструктуре. Для это может потребоваться интеграция со статистическими данными о движении потоков транспорта и т. д. В целом, стоит отметить, что существует достаточно широкий круг направлений дальнейшего развития системы, однако первоначальная задача состоит в том, чтобы обеспечить максимальную полноту и качество данных.
