Dados geoespaciais são informações que descrevem objetos, eventos ou outras feições com um local na superfície da Terra ou próximo dela. Os dados geoespaciais normalmente combinam informações de localização (geralmente coordenadas na Terra) e informações de atributo (as características do objeto, evento ou fenômenos em questão) com informações temporais (o tempo ou a vida útil em que a localização e os atributos existem). A localização fornecida pode ser estática em curto prazo (por exemplo, a localização de um equipamento, um evento de terremoto, crianças que vivem em pobreza) ou dinâmica (por exemplo, um veículo em movimento ou pedestre, a disseminação de uma doença infecciosa).

Os dados geoespaciais geralmente envolvem grandes conjuntos de dados espaciais coletados de diversas fontes em formatos variados e podem incluir informações como dados do censo, imagens de satélite, dados meteorológicos, dados de telefones celulares, imagens desenhadas e dados de mídias sociais. Os dados geoespaciais são mais úteis quando podem ser descobertos, compartilhados, analisados e usados em combinação com dados comerciais tradicionais.

A análise geoespacial é utilizada para adicionar tempo e localização aos tipos tradicionais de dados e construir visualizações de dados. Estas visualizações podem incluir mapas, gráficos, estatísticas e cartogramas que mostram alterações históricas e turnos atuais. Esse contexto adicional permite uma visão mais completa dos eventos. Insights que podem ser ignorados em uma planilha massiva são revelados em padrões visuais e imagens fáceis de reconhecer. Isso pode tornar as previsões mais rápidas, fáceis e precisas.

Os sistemas de informações geoespaciais (GIS) estão relacionados especificamente ao mapeamento físico de dados em uma representação visual. Por exemplo, quando um mapa de furacões (que mostra a localização e o horário) é sobreposto a outra camada que mostra áreas potenciais de queda de raios, você está vendo o GIS em ação.

Lidar com grandes conjuntos de dados geoespaciais apresenta muitos desafios. Por essa razão, muitas organizações lutam para tirar o máximo proveito dos dados geoespaciais.

Primeiro, existe o grande volume de dados geoespaciais. Por exemplo, estima-se que 100 TB de dados relacionados ao clima sejam gerados diariamente. Isso por si só apresenta problemas consideráveis de armazenamento e acesso para a maioria das organizações. Os dados geoespaciais também são armazenados em muitos arquivos diferentes, o que dificulta encontrar os arquivos que contêm os dados necessários para resolver seu problema específico.

Além disso, os dados geoespaciais são armazenados em muitos formatos diferentes e calibrados por padrões diferentes. Qualquer esforço para comparar, combinar ou mapear os dados primeiro exige uma quantidade significativa de esfregaço e reformatação de dados.

Finalmente, trabalhar com dados geoespaciais brutos exige conhecimento especializado e aplicação de matemática avançada para realizar tarefas necessárias, como alinhamento geoespacial de camadas de dados. A menos que os analistas sejam proficientes e experientes nesse trabalho, eles não obterão valor dos dados ou progredirão em direção aos objetivos de negócios de sua organização.

Coleta de dados geoespaciais
Como o grande volume de dados geoespaciais exigido rotineiramente pelas empresas é proibitivamente grande, muitas organizações procuram utilizar um serviço para obter dados geoespaciais selecionados.

Independentemente de onde você obtém seus dados geoespaciais, a qualidade dos dados deve sempre ser mantida. Dados deficientes resultam em modelos de pouca ou limitada utilização. (A frase de advertência “Dados incorretos entram — informações ruins saem” se prova brutalmente verdadeira.) Parece evidente que as organizações podem se beneficiar significativamente de ter uma solução em vigor que organiza e verifica dados, para que qualquer dado "lixo" seja devidamente contabilizado.

Gerenciamento de dados geoespaciais
Com tantos dados em abundância, gerenciar esses dados assume uma importância considerável. Muitas organizações estão se encontrando sobrecarregadas com dados e estão recorrendo a seus cientistas de dados internos para ajudá-los a gerenciá-los. Estima-se que até 90% do tempo dos cientistas de dados é gasto em atividades de cura de dados, incluindo organização, "limpeza" e reformatação de dados. Isso deixa esses cientistas de dados com apenas 10% de seu dia de trabalho para dedicar-se à análise de tendências de dados e ao uso desses insights para ajudar a moldar a política de negócios.

Quando uma empresa transfere a coleta e o gerenciamento de dados para uma solução como o IBM Environmental Intelligence Suite, as atividades de coleta e gerenciamento de dados podem ser executadas de forma mais eficiente. A solução é escalável, baseada na nuvem e pode acomodar diferentes formatos de arquivo. Usando um banco de dados selecionado de informações otimizadas, os cientistas de dados podem ter mais tempo para se concentrarem em como usar insights analíticos e convertê-los em progresso organizacional e impacto nos negócios. 

Embora a análise geoespacial, como capacitada pelo GIS, tenha sido originalmente utilizada em conexão com ciências da vida como geologia, ecologia e epidemiologia, seu uso desde então se tornou manifesto em toda a maioria das indústrias. Suas aplicações agora atingem setores tão diversos quanto a defesa e as ciências sociais. E a percepção que a análise geoespacial gera afeta questões tão criticamente importantes como a gestão dos recursos naturais e a inteligência nacional.

A análise geoespacial se presta ao estudo de muitas coisas de uma só vez, monitorando centenas ou até milhares de eventos e coletando dados pertinentes deles. Isso oferece às empresas de todos os tamanhos a chance de aproveitar os dados para tomar decisões de negócios mais informadas:

• Os provedores de serviços públicos podem analisar o desempenho de centenas de milhares de quilômetros de linhas de energia.
• As cadeias de restaurantes podem utilizar técnicas de análise geoespacial para rastrear as remessas recebidas de provedores de alimentos.
• As instalações eólicas e solares podem analisar as condições ambientais identificando os ativos locais.

Os esforços para analisar grandes quantidades de dados se tornaram mais desafiadores nos últimos anos devido a uma relativa explosão dentro da Internet of Things (IoT). Objetos e dispositivos de todos os tipos e finalidades agora estão sendo projetados para serem capazes de transmitir dados relevantes para o desempenho ou protocolos desse dispositivo. Essa é uma boa notícia para a análise geoespacial, que envolve uma profusão de dados para obter insights valiosos.

Análise geoespacial
Quando a coleta de dados obtidos por análise geoespacial é combinada com uma abordagem visual aumentada que maximiza o impacto dos dados organizando-os de acordo com o tempo e o espaço, isto é, análise geoespacial.

Quando os dados são tornados visuais dessa forma, fica mais fácil para aqueles que os estudam obter indicações sobre tendências que possam estar em ação. A análise geoespacial é capaz de transmitir com eficácia a forma e a energia de uma situação em mudança. E à medida que quantidades crescentes de dados são coletadas sobre esse cenário, fica mais fácil identificar nuances ainda mais sutis nessa situação.

A maioria dos especialistas espera que a tecnologia geoespacial se torne cada vez mais sofisticada, especialmente quando essa tecnologia entra em contato mais próximo com aprendizado de máquina e IA. 

Na verdade, espera-se que a IA geoespacial também venha por conta própria, trazendo um elemento geográfico para o aprendizado de máquina. Especialistas também preveem a chegada do mapeamento como um serviço, em que mapas personalizados de alta resolução podem ser produzidos para contratação, com base na necessidade do consumidor ou industrial.

Também estão em desenvolvimento novos tipos de veículos que dependem expressamente da tecnologia geoespacial. Eles serão usados com maior frequência — seja atravessando o céu carregando pacotes (drones) ou dirigindo-se pelas ruas (veículos autônomos). Novos aplicativos para essas tecnologias também serão encontrados, como o uso de drones para fins de mapeamento de mérito.