# data[].attributes.body
GIS data terbahagi kepada dua iaitu vector data dan raster data.

# data[].attributes.body
Acquiring erroneous data is just one of several problems that can arise in GIS management. This is due to the fact that weather can impede management and have a significant impact on the data that will be collected. Additionally, a management's use of GIS comes at a hefty expense. This is claimed to be the case since GIS software charges hefty fees to access specific data. Due to the significant costs associated with using GIS, not many businesses can use it to gain more precise data.

# data[].attributes.body
There are two different types of GIS data, vector data and raster data. Vector data is a format used by mapping portals such as ‘Google Map’ to present spatial data. Raster data consists of pixels, each of which contains values that might be found on satellite images.

# data[].attributes.body
GIS data is classified into two types: vector data and raster data.

# data[].attributes.body
Terdapat pelbagai isu yang sering berlaku dalam pengurusan GIS seperti memperolehi data yang tidak tepat. Hal ini kerana keadaan cuaca amat mempengaruhi data yang akan diperolehi serta dapat memperlambatkan pengurusan tersebut. Bukan itu sahaja, penggunaan GIS yang digunakan oleh sesebuah pengurusan memerlukan kos yang tinggi. Hal ini dikatakan demikian kerana perisian dalam GIS menggunakan kos tinggi untuk mengakses sesuatu data. Oleh itu, penggunaan GIS tidak dapat digunakan semua syarikat dalam memperolehi data yang lebih tepat kerana penggunaan kos yang tinggi.

# data[].attributes.body
Most of the data generated is based on and in line with the development of national technology. Remote Sensing is one of the main sources of new data. Based on the latest technology in hardware most GIS software is now able to manage and process remote sensing data such as satellite images at high resolution and in different formats. Remote sensing data can consist of aerial photographs, satellite images, radar images and so on. Part of the problem of using remote sensing data can be overcome with integration capabilities with other data layers, especially vector data in shape file format. Most remote sensing experts emphasize that their data becomes more valuable when combined with other data sources such as a combination of raster and vector data.

# data[].attributes.body
GIS data is typically saved as points, lines, and polygons, this is the case. it know  as geometrical primitives. Although there is no standard for GIS data formats, ESRI shape files are the most widely used. Each layer, also known as a shape file, contains information about the positions of one sort of geometrical primtive that covers one thematical area. The database fi le follows, which contains attribute information about geomtrival primitives from the shape fi le. There is also an index fi le that contains information on the relationship between the shape fi leprimitives and database records.GIS software are designed to load these files and stack the layers together to create a final map. This method is occasionally modified by putting all of the mentioned data in a relational database with a structure similar to that of shape files. The issue here is that stored information is fragmented. Objects are represented by points, lines, and polygons that are saved separately. Useddata types are, of course, considerably simpler than modelled real-world things. In GIS applications, the definition of new data types is not supported because it is extremely difficult to update, for example. data structure based on relationships

# data[].attributes.body
Every GIS application currently available can manage and display points, lines, and polygons. Since GIS data are typically stored as points, lines, and polygons, this is the case. There is no standard for GIS data formats, but the ESRI shape file is the most common file format. This strategy is sometimes implemented by storing all described data in a relational database whose structure resembles that of shapefiles. The problem at hand is the fragmentation of stored data. Points, lines, and polygons that represent objects are separately stored. Moreover, employed data types are considerably less complex than modelled real-world objects. In GIS applications, the definition of new data types is not supported due to the complexity of modifying, for instance, the relational data structure.

# data[].attributes.body
Data vektor dan data raster merupakan dua jenis data GIS yang berbeza. Data raster adalah mudah untuk disimulasikan kerana semua sel adalah saiz dan bentuk yang sama. Manakala, bagi data vektor pula menggunakan mata atau titik berturut-turut untuk mewakili data.

# data[].attributes.body
Antara isu yang sering berlaku semasa menggunakan GIS adalah menghadapi masalah data, iaitu terdapat data yang pelbagai. selain itu, menghadapi masalah dengan kualiti data yang diperolehi. banyak data yang rosak disebabkan faktor luaran seperti keadaan cuaca dan juga bentuk muka bumi.

# data[].attributes.body
Antara isu yang berlku dalam GIS ialah:
- Mempunyai data yang pelbagai
- Kualiti data yang diperoleh adalah sedikit kurang tepat atas faktor-faktor tertentu seperti keadaan cuaca serta bentuk muka bumi yang tidak sekata.
- Apabila data dikumpul daripada banyak sumber, ketidakkonsistenan dalam data tidak dapat dielakkan. Proses dan sistem pengurusan data yang tidak mencukupi menyumbang kepada data yang tidak tepat.

# data[].attributes.body
Dalam mempelajari ilmu GIS saya mengetahui sumber dalam memperoleh data untuk GIS adalah boleh didapati dalam data atau laporan kerajaan, penerbitan penyelidikan dan foto dari udara (aerial view). Manakala, jenis data dalam GIS ialah 'Vector File', 'Raster File' dan 'Geographic Database'.

# data[].attributes.body
Inconsistencies in data
- GIS software relies on spatial databases, which have many of the same challenges as any other type of data set. The inconsistency stems from various concepts and categorizations and more technical issues such as file management or data cleaning.

# data[].attributes.body
- Peyimpanan Data
Aplikasi GIS telah dibina untuk memuatkan fail ini dan menyusun lapisan untuk menghasilkan peta akhir. Pendekatan ini kadangkala menyimpan semua maklumat yang diterangkan ke dalam pangkalan data hubungan dengan struktur yang serupa dengan shapefile. Masalahnya di sini ialah pemecahan maklumat yang disimpan. Titik, garis dan poligon yang mewakili objek disimpan secara berasingan. Sudah tentu, jenis data yang digunakan adalah lebih mudah daripada objek dunia sebenar yang dimodelkan. Aplikasi GIS tidak menyokong definisi jenis data baharu, kerana isu seperti menukar struktur data berkaitan sangat bermasalah.

# data[].attributes.body
1. A wide variety of data sources exist for both spatial and attribute data. The most common general sources for spatial data are hard copy maps, aerial photographs, remotely-sensed imagery, point data, samples from surveys, and existing digital data files. Attribute data has an even wider variety of data sources. They are GIS Data from Libraries, Data from National and International Mapping Agencies, Elevation Data , Bathymetry Data, Georeferenced Images, Time Series Multispectral Satellite Images, State and national agencies and Detailed District/ Municipal Data.

2. GIS data can be separated into two categories which are spatially referenced data which is represented by vector and raster forms (including imagery) and attribute tables which is represented in tabular format. Vector data is split into three types: point, line and polygon data. Raster data is cell-based and this data category also includes aerial and satellite imagery.

# data[].attributes.body
KEKURANGAN STANDARDISASI
Oleh kerana alat GIS telah berkembang dengan perlahan dari semasa ke semasa, tiada kepelbagaian antara set data dan peta yang terhasil. Terdapat konvensyen warna yang sangat longgar untuk maklumat geografi, tetapi penggunaan konvensyen ini jauh dari 100 peratus.
setiap alat GIS tidak mempunyai lapisan data yang sama. Pengguna hartanah perlu menilai lapisan data yang mereka perlukan dan memastikan alat itu mempunyainya sebelum menggunakanya.

# data[].attributes.body
GIS merupakan salah satu sistem yang diguna pakai dalam menganalisis data terutamanya berkenaan dengan isu-isu semasa. Walau bagaimanapun, GIS bukanlah sebuah sistem yang boleh diguna pakai oleh semua orang bagi mendapatkan data secara terus. Hal ini kerana ia memerlukan pelbagai proses untuk mengintepretasi data. Selain itu juga, kos penggunaan GIS memakan belanja yang tinggi.

# data[].attributes.body
Penggunaan perisian GIS ini memerlukan jangka masa yang lama untuk dipelajari. Kesukaran untuk mendapatkan tenaga pakar yang dapat membantu turun padang juga menjadi suatu masalah dari segi kewangan serta pengajaran untuk mentafsir data

# data[].attributes.body
1. Data GIS boleh diperolehi daripada pelbagai sumber, kerana terdapat beberapa sumber data untuk kedua-dua data spatial dan atribut. Ia boleh didapati daripada peta topo, fotografi udara, imej satelit, data ukur tanah, dan lain-lain.

2. Terdapat dua jenis data GIS yang berbeza, data vektor dan data raster. Data vektor ialah format yang digunakan dengan memetakan portal seperti 'Google Map' untuk mempersembahkan data spatial. Data raster terdiri daripada piksel, setiap satunya mengandungi nilai yang mungkin ditemui pada imej satelit.

# data[].attributes.body
Masalah ketepatan data.
Data lama yang diambil dari peta yang lama akan menyebabkan data tersebut tidak tepat berikutan terdapat perwakilan pada peta tersebut sudah tidak wujud lagi. Ini bakal menyukarkan tugas untuk menganalisis sesebuah kawasan dengan menggunakan data dari peta yang lama.

# data[].attributes.body
The problem with GIS data management is that information is fragmented. Objects are represented by points, lines, and polygons that are saved separately. Used data types are, of course, considerably simpler than modelled real-world things. The creation of new data types is not enabled in GIS applications since changing the structure of a relational database, for example, is extremely difficult.

# data[].attributes.body
Ralat (errors) boleh disuntik pada banyak titik dalam analisis GIS, dan salah satu sumber ralat terbesar ialah data yang dikumpul. Setiap kali set data baharu digunakan dalam analisis GIS, kemungkinan ralat baharu turut diperkenalkan. Salah satu kelebihan ciri GIS ialah keupayaan untuk menggunakan maklumat daripada banyak sumber, jadi keperluan untuk memahami kualiti data adalah amat penting.

# data[].attributes.body
Antara isu dalam pengurusan data GIS adalah seperti:
1. Ketidaktepatan Data
- Hal ini disebabkan oleh data yang diperoleh akan dipengaruhi oleh keadaan cuaca di mana cuaca yang tidak baik akan mengakibatkan data yang diambil kabur.
- Selain itu, data yang tidak dikemas kini juga dapat mempengaruhi ketepatan data.

2. Kurangnya tenaga yang mahir menggunakan aplikasi GIS.

3. Kos penggunaan GIS sangat tinggi yang menyebabkan banyak syarikat-syarikat kecil tidak mampu menggunakan aplikasi tersebut.

# data[].attributes.body
1. GIS data can be derived from a range of sources, as there are several data sources for both spatial and attribute data. It could be derived from topo maps, aerial photography, satellite images, ground survey data, and etc.

2. There are two different types of GIS data, vector data and raster data. Vector data is the format used by mapping portals such as Google Maps to convey spatial data. Raster data is made up of pixels, each of which contains a value that may be found on satellite images.

# data[].attributes.body
- Memerlukan data yang besar untuk dijadikan sebagai input sebelum dianalisis.
- Kesalahan teknikal dalam geografi yang disebabkan peningkatan semula jadi bentuk muka bumi

# data[].attributes.body
1. Inaccuracies Data because of weather's condition and some of the data from maps and others sources does not updated.

2. Cost
- some of the smaller businesses tend to not use GIS in their company because of lack in skills and complicated to retrieve data. This is usually occur when they have to pay just gets the data.

# data[].attributes.body
In GIS data, unclear information is also a problem. This is because if there is a disruption in the GIS system, the data and information collected will be illegible and erroneous.

# data[].attributes.body
1. LACK OF STANDARDIZATION
There is no heterogeneity across datasets and the generated maps because GIS tools have evolved slowly over time. For geographic information, there are some very flexible color guidelines, but adoption is far from universal.
2. AREA LIMITATIONS
Businesses and professionals are often constrained to concentrating in a narrower area due to the fragmented nature of GIS data. While GIS can be utilized to discover new prospects, the scope of these chances is typically restricted to a single city or county. Going beyond that usually necessitates the use of a different GIS platform.

# data[].attributes.body
- Isu dalam GIS adalah ketidaktepatan data yang diperolehi disebabkan oleh keadaan cuaca.
- Informasi yang tidak jelas juga adalah isu dalam data GIS. Hal ini kerana apabila berlaku gangguan dalam sistem GIS akan menyebabkan data dan informasi yang diambil itu tidak jelas dan tidak tepat.

# data[].attributes.body
Lack of Standardization
-no heterogeneity between datasets and the resulting maps, which was exacerbated by the eventual evolution and development of new GIS systems.

# data[].attributes.body
• COST OF PROHIBITION

Smaller businesses and government offices frequently believe that they cannot afford GIS. Instead of software, they rely on PDFs and manual data mapping.

# data[].attributes.body
Perisian GIS bergantung pada pangkalan data spatial, yang mempunyai banyak cabaran yang sama seperti mana-mana jenis set data lain. Ketidakkonsistenan berpunca daripada pelbagai konsep dan pengkategorian dan lebih banyak isu teknikal seperti pengurusan fail atau pembersihan data.

# data[].attributes.body
-Data vektor dan data raster ialah dua jenis data GIS yang berbeza. Setiap jenis data mempunyai format yang unik.
-Masa tindak balas yang perlahan, komponen yang hilang dan rekod pendua adalah semua masalah GIS yang biasa. Beberapa justifikasi biasa mereka mungkin dapat menyelesaikan masalah. Kelajuan sambungan Internet menentukan seberapa cepat peta dikemas kini semasa anda mengezum masuk dan keluar.

# data[].attributes.body
-Memudahkan bagi orang yang memerlukan peta untuk melihat arah jalan yang ditujui
-Memerlukan kepakaran yang baik untuk memahami GIS
-kekurangan dalam GIS kini adalah memerlukan line atau gadjet yang baik

# data[].attributes.body
- Maklumat yang jelas dan pelbagai
- Isu ketidaktepatan informasi sekiranya ada gangguan cuaca atau sistem "lag"