Google Fusion Tables er Googles bud på database tabeller ude i skyen. Selvfølgelig med mulighed for at dele, samarbejde samt fusionerer andre tabeller. Jeg vil ikke her dvæle ved definitioner og det nærmere koncept, men i stedet for med et case eksempel vise hvad Google Fusion Tables kan bruges til mht. kort. Som altid ved Googles produkter skal du have en Gmail konto for at blive lukket ind.
Jeg har fra “De Kommunale Nøgletal” hentet oplysninger om Danmarks 98 kommuners indbygger antal i 2007,08 og 09 samt udgifter pr. indb. til folkebibliotekerne i 2007,08 og 09. Data er hentet ned i CSV (Comma separated values) format. Dernæst var der behov for lidt datavask, da kommunenavns kolonnen tillige indeholder kommunenummer (fx 151 Ballerup Kommune). Grunden til at dette nummer skal fjernes er, at Google Fusion Tables har en indbygget geocoder til at lave geobatch geocoding (masseforspørgelse efter geografiske punkter bredde- og længdegrader) af tabellers kolonner, og Googles geocoder forstår ikke frasen “151 Ballerup Kommune”, men forstår godt “Ballerup Kommune”.
Jeg lavede så en import i Fusion Tables af denne nu renset CSV fil. Nu var der lige det problem, når man eksporter fra “De Kommunale Nøgletal“, så er det “ISO-8859-1” der er standard tegnsæt, som jeg også gemte min renset CSV fil i. I Fusion Tables skal import være i UTF-8 (unicode) for at undgå disse sjove tegn. Anden omgang, hvor jeg nu gemte CSV fil i UTF-8 og så importerede til Fusion Tables lykkes det at få kommunenavne som Læsø, Ærø etc. til at se korrekte ud.
Så skulle der vælges den kolonne som er den geografiske del, hvilket er kommunenavnet i dette her tilfælde. Fusion Tables kørte dernæst en geobatch igennem disse 98 kommunenavne (for at få længde- og breddegrader tilknyttet tabellen). Nu skal man ikke stole blindt på en geobatch. 7 kommuner blev placeret forkert, så disse måtte rettes manuelt. Du kan se den færdige tabel her

Nu begynder først det sjove, du kan gøre med Google Fusion Tables, nemlig at bygge filtre. Lad os se på den funktion illustreret ved et eksempel. Jeg vil lave et kort der kun viser kommuner med over eller lig med 45000 indbyggere samt bruger mere end eller lig med 475 kr. pr. indb. i 2009 til folkebiblioteker. De 475 kr. er landsgennemsnittet i 2009. Først opretter jeg et par filtre.

Nu viser Google Fusion Tables kun de data der opfylder denne betingelse. Nu er det tid til at visualisere (i menuen Visualize) disse data, og der er et “Map” værktøj. NB for at visualisere skal data være offentliggjort dvs. alle må se data, men ikke nødvendigvis også rette i dem. Det gøres i højre side ved klik på “Share” knappen, og vælg en af de delemuligheder du ønsker.

Efter klik på “Map” dukker nu et Google Maps op, og der er en “Get Embeddable Link”, hvor du så henter indlejringskoden “eng: Embed”. Denne stump kode kan så indsættes på dit eget domæne. Jeg har sat en websidde op med den indlejret kode til Google Maps og “Bar” visualiseringerne fra Google Fusion Tables.


Der er under menuen visualiseringer også en “Export to KML” funktion. Så kan du tillige se visualisering i Google Earth (KML fil her) eller hurtigt lave et lag (layer) indover OpenStreetMap, Bing Maps etc.

Jeg bemærker i høj grad, at Google Fusion Tables (som er meget i beta endnu) i den grad lægger op til, at Google opfatter geografiske data som et kerneområde. Dette er ikke så mærkeligt, når fx 80 % af alle data i danske kommuner er geografisk relateret, og det er ikke anderledes denne procentsats i andre lande. Google er naturligvis interesseret i at disse data (fra hele verden) bliver lagt ud i skyen og hos Google selvfølgelig.
Der er en række ting vedr. geografisk visualisering, der skal forbedres af Google, før jeg finder Google Fusion Tables mere brugbart til kortvisualiseringer. For det første så skal der være muligheder for at vælge andre ikoner, bedre styring af layout til infobokse. KML (eksport i KML) syntaksen er ringe skrevet. Import af KML til Fusion Tables er også muligt, men det er kun single punkter fx hvis du har en polygon (område) over en kommune, så vil polygon data ikke blive indlæst i Fusion Tables, men kun et enkelt punkt. Dette umuliggør for Damarks vedkommende at lave heatmaps på nuværende tidspunkt med Fusion Tables.
Hvis du har geografiske data i regneark, så råder jeg dig til at kigge på andre metoder, hvor du benytter dig af Google regneark i stedet for – læs mit indlæg “Fire værktøjer til at lave kort fra et Google regneark”
Google tilføjede for en måned siden også et API til Google Fusion Tables, hvor du nu forespørge (samt opdaterer, slette) i tabeller i stil med
http://tables.googlelabs.com/api/query?sql=SELECT ROWID FROM 57444 WHERE Product='Red Shoes'
Hvis du i forvejen kender til SQL vil du sikkert genkende syntaks samt ikke finde API’en svær at komme i gang med. Nu afskriver jeg ikke Google Fusion Tables totalt, men vil godt se tiden an om de går videre med konceptet eller om det kun ender i deres “Labs”. Under alle omstændigheder har det været meget sjovt og lærerigt at kigge nærmere på Google Fusion Tables, og kan ikke udelukke, at der kommer nogle lidt større danske data tabeller lagt ud i skyen fra min hånd. Til fri benyttelse og leg selvfølgelig.





2 kommentarer
Spændende – jeg vil dog give dig ret i din kritik, specielt savner jeg som du også skriver en nem måde at lave heatmaps på. Da jeg skulle lave heatmaps til hvemstemmerhvad.dk, lavede jeg et lille php-script der henter data ud fra min database og lægger det ind i en “skabelon”-fil med kommune-polygoner (et script jeg gerne deler med evt. interesserede). Generelt vil jeg tro at heatmaps er meget anvendelige specielt til visualisering af kommunaldata.
@Niels
Tak for din feedback på mit lange blogindlæg.
Google kunne vinde en del og kredit på at lave noget nemt heatmap værktøjer gratis.
Der findes betalingsværktøjer som fx FME Desktop fra Safe Software http://www.safe.com/solutions/application/geomedia.php – men jeg er ikke interesseret i noget der skal betales for
En Trackback
[...] microformats.dk Let your microformats do the walking Hop ned til indhold BagklogKortmashupOmDe bruger også « Biblioteksstatistik i Google Fusion Tables [...]