Des exemples de projets SIG qui ont mal tourné?

J'aimerais connaître quelques exemples de projets SIG qui ont mal tourné.

c'est-à-dire que de mauvaises décisions seraient / ont été prises, sur la base des résultats SIG de ce projet.

Je ne cherche pas à nommer et à faire honte à quelqu'un, donc si c'est une entreprise pour laquelle vous avez travaillé, veuillez en garder les noms et déguiser l'histoire si nécessaire. Je suis sûr qu'il doit y avoir quelques exemples publics majeurs?

Par exemple, un projet de gestion des catastrophes, qui a mal tourné en raison de données incorrectes ou obsolètes.

J'avoue, c'est une question assez subjective sans bonne réponse. Par conséquent, je laisserai les votes parler, et si quelqu'un pouvait convertir en c-wiki si besoin était.

Personnellement, j'en tirerai un grand avantage et je transmettrai les exemples lors de l'enseignement des SIG.

Pas vraiment un projet SIG à part entière, mais un exemple intéressant de situation où les aspects spatiaux n'étaient pas traités correctement.

La «menace des missiles nord-coréens» de l'économiste ressemblait d'abord à:

Alors qu'en réalité, cela devrait ressembler à:

Les lecteurs ont rapidement signalé l'erreur et l'économiste l'a admis et a publié une correction .

(via le blog Spatial Analysis )

Modifier: quelques informations supplémentaires sur le problème d' ArcUser Online .

En voici une autre: les Eurocrates oubliant le Pays de Galles en couverture de l' annuaire d'Eurostat 2004

Réactions de la BBC , du télégraphe et du courrier .

(via le blog Spatial Analysis ; image de GIT NEWS )

Une excellente question à poser sur les bières (vous obtiendrez certainement des réponses amusantes).

Mes plus grands échecs (oui au pluriel malheureusement) tournent généralement autour du fluage de la portée. Plus n'est jamais meilleur, des mots pour vivre.

Ne faut-il pas mentionner ici Christophe Colomb?

Il pensait qu'il était de l'autre côté du globe lorsqu'il est arrivé en Amérique. C'était sans doute à cause de mauvaises données cartographiques.

edit: peut-être au moins non seulement de mauvaises données selon les commentaires des whubers, plus comme une technique d'architecte courante pour réaliser leur projet de rêve.

/ Nicklas

Jeez, je pourrais en mentionner quelques-uns. Mon principal problème avec les projets SIG, c'est qu'ils sont pensés, analysés, conçus et construits comme des projets informatiques avec des éléments SIG, plutôt que des projets SIG. L'importance des données et de la gestion des données semble toujours être abandonnée et, pour être franc, ce sont pas mal de gens qui ne connaissent pas suffisamment le SIG pour être impliqués dans leur planification.

J'ai connu un projet, mis en conserve après 6 ans de chemin, de chemin, de dépassement de budget, dont la représentation de la Grande-Bretagne par Lead BA était un système de coordonnées sphériques de 100 000 km.

Si un projet a un élément d'un SIG, ou est entièrement un SIG, il doit être planifié à partir du Get GO en tant que SIG. À plusieurs reprises, il est construit comme un SI avec quelques cartes clouées, et elles échouent toujours misérablement.

Beaucoup des échecs que j'ai vus sont le résultat de Big Design Up Front , qui a ensuite conduit à un dilemme des coûts irrécupérables .

J'en ai un. Workflow pour un projet SIG. Si vous n'obtenez pas ce droit, vous dépenserez énormément de temps et d'argent pour une organisation. Un exemple est la conception d'un modèle de données pour la collecte de réseaux basés sur des services publics. En tant que chef de projet, vous devez passer la majeure partie de votre temps à préparer un modèle de données pour le projet SIG. Il existe des organisations qui utilisent leur propre modèle de données (généralement ancien). ESRI a tellement de modèles de données spécifiques à l'industrie que l'on peut utiliser dans leur projet plutôt que de partir de zéro.

Spatial Sustain indique un autre exemple: Map Satire Gets The Economist in Trouble .

The Economist a publié un article sur l'Écosse et la couverture du numéro ressemblait à ceci:

Selon le blog :

The Economist, utilise une carte pour se moquer d'une Écosse post-indépendance, avec des noms de nouveaux lieux tels que «Skintland» pour le pays, et «Loanlands» et «Edinborrow».

...

Les émotions sont vives au-dessus de la légère, le Premier ministre ayant même déclaré que le magazine «regrettera le jour», il s'est moqué des Écossais. La carte est qualifiée d'insultante, d'offensive, raciste et probablement pire.

Résultat: 1595 commentaires à ce jour (comme pour le 16.04.12). Et des discussions assez animées;)

Selon ce que vous appelez «aller mal», mais mon impression est que la plupart des cartes qui sont faites par des scientifiques scientifiques dans les universités sont si mauvaises que personne ne les utilise (sauf, peut-être, pour les modèles de changement climatique).

Erreur la plus courante: interpolation trop optimiste. Au lieu d'utiliser une moyenne globale pour une zone / strate, les valeurs sont interpolées en utilisant une technique compliquée qui masque le fait qu'elle n'est pas plus précise ni même moins précise qu'en utilisant un écart moyen / standard.

Voir par exemple: http://www.springerlink.com/content/qq5h67635g4l4417/ ou un long document de discussion ici: http://dx.doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00072-4

Deuxième erreur (et connexe) la plus courante: penser que l'erreur de krigeage représente l'erreur sur votre prédiction.

De bons exemples sont à examiner pour les projets US-DOI / BLM appelés ALMRS ou NILS. Ces deux projets ont été arrêtés après des investissements de 10 millions de dollars (ou plus selon certaines estimations) pour améliorer la précision des registres fonciers nationaux.

Il a été constaté que les deux avaient une précision réduite et, dans certains cas, présentaient des déchets bruts.

En fin de compte, il a été constaté que les sources de données commerciales, construites en utilisant les propres données BLMS étaient beaucoup plus précises et à jour que ce que faisaient les nouveaux systèmes BLM.

L'échec était tellement important que les bureaux de BLM passaient des contrats avec des sources commerciales car les systèmes développés en interne ne répondaient pas aux besoins. Les besoins globaux n'étaient pas pris en compte pour leurs propres besoins.

Voici un autre exemple (assez surprenant) de Google qui a fait beaucoup de bruit au Japon en incluant 1858 (sic!) Cartes sur bois de Tokyo (Edo) dans Google Earth.

Bien que la carte elle-même soit magnifique:

( source interactive )

il identifie les emplacements des villages buraku qui étaient autrefois habités par des «intouchables». Et même après tant d'années, on craignait que les préjugés et la discrimination soient toujours un problème.

J'adore encore plus le Japon maintenant! ;]

(plus d'informations sur la question ici et ici .).