Datenwürfel sind ein Paradigma, um großvolumige raumzeitliche Satellitendaten, aber auch Wetterdaten für die direkte Nutzung zur Verfügung zu stellen. Dazu werden die Myiaden von Einzelszenen homogenisiert und zu einem drei- oder vierdimensionalen Würfel aggregiert. Diese Sicht auf die Daten vereinfacht den räumlichen und zeitlichen Zugriff und die Analyse substanziell - "ein Würfel sagt mehr als eine Million Bilder". Dieses Prinzip, welches 1992 für die rasdaman-Technologie erfunden wurde, wird inzwischen von vielen Werkzeugen aufgenommen, nachdem die Vorteile für die Benutzer inzwischen allseits akzeptiert sind.
Jacobs University und rasdaman GmbH bauen gemeinsam die Erweiterung für CODE-DE auf. Eine exemplarische Anwendung für Offshore-Windberechnungen wird von der DLR erstellt, und das kommerzielle Geodienste-Angebot von cloudeo AG wird mit CODE-DE vernetzt.
Bisher ist CODE-DE batchorientiert auf Hadoop-Basis. Nutzer müssen substanzielle System- und Programmierkenntnisse besitzen, um mit den spezialisierten Virtuellen Maschinen des Calvalus-Systems auf den Dateiarchiven zu arbeiten. Im Unterschied hierzu erlaubt rasdaman ? wie klassische Datenbanken ? "jede Anfrage jederzeit". Dies geschieht ohne komplizierte Programmierung, vielmehr können Benutzer ihre Standard-Clients beibehalten - angefangen von Kartennavigation mit OpenLayers und Nasa WorldWind über Web-GIS mit QGIS und ArcGIS bis hin zur Datenanalyse mit python und R.
Grundlage dafür sind die OGC Datacube Standards: Coverage Implementation Schema (CIS), Web Coverage Service (WCS) und Web Coverage Processing Servic (WCPS). Eine große und wachsende Zahl von Client- und Server-Werkzeugen unterstützt diese Standards, die auch von ISO und Inspire übernommen worden sind.
Weiterführende Informationen: http://www.bigdatacube.org