随着信息获取手段的日益丰富，计算机技术、以互联网为代表的通信技术和以物联网为代表的传感技术的持续创新和广泛应用，人类的数据化能力和范围快速扩张，这种扩张使从宏观到微观的观察、分析和活动都在快速地产生着海量、多样的数据，将信息领域推到了一个前所未有的“大数据”时代，带来了一场全方位的思维变革、产业变革和管理变革。2012年，在《大数据的研究和发展计划》（Big Data Research and Development Initiative）中，美国将大数据的研发应用从商业行为上升至国家战略部署（王家军，2013）。2015年，党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略”。根据国家金融信息中心指数研究院发布的报告，2016年我国大数据市场规模将达238亿美元。IDC发布的研究报告显示，2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB。而到2020年，数据量将增长10倍，达到44ZB，大数据已经成为当下人类最宝贵的财富。

在数据的“汪洋大海”中，约80%的数据与空间位置有关（Shekhar S.等，2008）。“空间大数据”指的是具有或隐含空间属性的大数据类型，它是大数据的重要组成部分，也是重要的行业数据。那么，如何对空间大数据进行高效和及时的处理，将无序的空间数据有序化，提供在“小”数据基础上难以甚至无法完成的服务，是空间大数据环境下迫切需要解决的难题，也对传统的空间数据模型与空间信息管理方式提出了更高的要求。

尝试用地理信息系统来解决大数据的问题是一个初见成效的思路。在过去的几十年时间里，地理信息系统在空间信息的组织、管理、表达与分析中发挥了重要的作用（秦其明、袁胜元，2001），被广泛应用于地理国情监测（王树文、刘俊卫，2012）、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通信、交通运输（陈安平，2006）、军事公安（王家耀，2000；李国杰，2006）、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域，为人们的生活提供了极大的便利。然而，新时代、新技术和新需求的出现迫切需要新型地理信息系统与之匹配（龚健雅，2004），随着大数据的日益发展，传统地理信息系统的应用场景与服务对象等正在逐渐发生变化。空间大数据的来源广泛、种类多样、数量巨大、更新迅速、服务多元等特点对传统的空间数据组织管理方式提出了更高的要求，同时也为下一代GIS的诞生带来了机遇。因此，探索一种更适用于空间大数据的新型数据模型，是建立新一代地理信息系统的必由之路，也是新时代的必然产物，而采用地球剖分理论和相关技术建立剖分型地理信息系统正是基于这一思想的具体实现，其相关理论和技术的研究，对推动新一代GIS的产生乃至整个空间科学的发展都有不可估量的重大意义和实用价值。