O que são dados geoespaciais?

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, a sua gestão assume uma importância considerável. Muitas organizações estão sobrecarregadas de dados e recorrendo aos seus cientistas de dados internos para ajudá-las a gerenciá-los.

Estima-se que até 90% do tempo dos cientistas de dados é gasto em atividades de curadoria de dados, incluindo organização, "limpeza" e reformatação de dados. Isso deixa esses cientistas de dados com apenas 10% de seu dia de trabalho para se dedicar a analisar tendências de dados e usar esses 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 usar 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.

Geospatial analytics
A geospatial analytics ocorre quando a coleta de dados obtida por meio da análise geoespacial é combinada com uma abordagem visual aprimorada que maximiza o impacto dos dados, organizando-os de acordo com o tempo e o espaço.

Este tipo de dados visuais torna mais fácil para aqueles que os estudam obter indicações sobre tendências que possam estar em ação. A geospatial analytics pode transmitir efetivamente a forma e a energia de uma situação em mudança. 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.

Há novos tipos de veículos em desenvolvimento 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). Novas aplicações para essas tecnologias também serão encontradas, como o uso de drones para fins de mapeamento de mérito.