Les données géospatiales sont des informations qui décrivent des objets, des événements ou d'autres entités avec un emplacement sur ou près de la surface de la Terre. Les données géospatiales combinent généralement des informations de localisation (généralement les coordonnées sur Terre) et des informations d'attribut (les caractéristiques de l'objet, de l'événement ou du phénomène concerné) avec des informations temporelles (durée de coexistence de l'emplacement et des attributs). L'emplacement fourni peut être statique à court terme (par exemple, celui d'un équipement ou d'un tremblement de terre) ou dynamique (par exemple, un véhicule, un piéton ou la propagation d'une maladie infectieuse).

Les données géospatiales impliquent généralement de grands ensembles de données spatiales provenant de diverses sources dans différents formats et peuvent inclure des informations telles que des données de recensement, des images satellite, des données météorologiques, des données téléphoniques, des images dessinées et des données issues des réseaux sociaux. Les données géospatiales sont plus utiles lorsqu'elles peuvent être découvertes, partagées, analysées et utilisées en combinaison avec les données métier traditionnelles.

L'analyse géospatiale permet d'ajouter une durée et une localisation aux types de données traditionnels et de créer des visualisations de données. Ces visualisations peuvent prendre la forme de cartes, de graphiques, de statistiques et de cartogrammes qui affichent les modifications historiques et les évolutions actuelles. Ce contexte supplémentaire offre une vue d'ensemble plus complète des événements. Les informations qui pourraient être négligées dans une feuille de calcul massive sont révélées dans des images et des modèles visuels faciles à reconnaître. Cela peut rendre les prédictions plus rapides, plus faciles et plus précises.

Les systèmes d'information géospatiale (SIG) portent spécifiquement sur la cartographie physique des données dans une représentation visuelle. Par exemple, lorsqu'une carte d'un ouragan (qui indique le lieu et l'heure) est superposée à une autre couche indiquant les zones susceptibles d'être frappées par la foudre, c'est l'œuvre d'un SIG.

La gestion de grands ensembles de données géospatiales pose de nombreux défis. Pour cette raison, beaucoup d'organisations ont du mal à en tirer pleinement parti.

Premièrement, les données géospatiales sont très volumineuses. Par exemple, il est estimé que 100 To de données relatives aux intempéries sont générés quotidiennement. Ce seul élément présente des problèmes considérables de stockage et d'accès pour la plupart des organisations. Les données géospatiales sont également éparpillées dans un grand nombre de fichiers différents, ce qui complique la recherche pour trouver les données nécessaires à la résolution d'une problématique précise.

De plus, les données géospatiales sont stockées dans de nombreux formats différents et calibrées selon différentes normes. Tout effort visant à comparer, combiner ou cartographier des données nécessite d’abord un travail important de nettoyage et de reformatage.

Enfin, les données géospatiales brutes nécessitent d'avoir des connaissances spécialisées et d'appliquer un savoir mathématique avancé pour effectuer les tâches nécessaires, comme l'alignement géospatial des couches de données. Sans analystes compétents et expérimentés, une entreprise ne peut pas tirer de valeur de ces données et ne progressera pas dans la réalisation de ses objectifs métier.

Collecte des données géospatiales
Étant donné que le volume de données géospatiales dont les entreprises ont besoin pour une utilisation normale est prohibitif, de nombreuses organisations font appel à un service tiers pour obtenir des données géospatiales organisées.

Quelle que soit la source de vos données géospatiales, veiller à maintenir leur qualité est primordial. Des données médiocres se traduisent par des modèles peu ou pas utiles. Quand les informations entrantes sont polluées, les résultats le sont aussi.Pour garantir l'intégrité de leurs données, les organisations ont tout intérêt à adopter une solution qui conserve et vérifie les données, afin que tout le « bruit parasite » soit correctement traité.

Gestion des données géospatiales
L'abondance des données rend leur gestion hautement cruciale. Beaucoup d'organisations se retrouvent inondées de données et se tournent vers leurs data scientists internes pour les aider à les gérer. On estime que ces derniers consacrent près de 90 % de leur temps à des activités de curation des données, notamment leur organisation, leur nettoyage et leur reformatage. Il ne leur reste donc que 10 % de leur journée pour analyser ces données et identifier les tendances qui contribueront à former la stratégie métier de leur entreprise.

En confiant la collecte et la gestion des données à une solution comme IBM Environmental Intelligence Suite, ces tâches seront menées de façon plus efficace. Notre solution évolutive, basée sur le cloud et capable de prendre en charge différents formats de fichiers, fournit à vos data scientists de données déjà triées et optimisées sur lesquelles ils peuvent immédiatement travailler pour avoir un impact métier. 

Si l'analyse géospatiale, telle qu'elle est rendue possible par les SIG,trouve ses origines dans les sciences de la vie telles que la géologie, l'écologie et l'épidémiologie, son utilisation est devenue manifeste dans la plupart des secteurs d'activité. Ses applications touchent désormais les domaines aussi diversifiés que la défense et les sciences sociales, et les informations que l'analyse géospatiale génère ont un impact aussi important que la gestion des ressources naturelles et le renseignement national.

L'analyse géospatiale se prête à l'étude de nombreux éléments à la fois, en surveillant des centaines, voire des milliers d'événements et en recueillant des données pertinentes à partir de ceux-ci. Les entreprises de toutes tailles ont ainsi la possibilité d'exploiter les données pour prendre des décisions plus éclairées :

• Les fournisseurs de services publics peuvent analyser les performances de centaines de milliers de kilomètres de lignes électriques.
• Les chaînes de restaurants peuvent utiliser des techniques d'analyse géospatiale pour suivre les livraisons de leurs fournisseurs d'aliments.
• Les installations éoliennes et solaires peuvent analyser les conditions environnementales au niveau local.

Ces dernières années, les efforts pour analyser des quantités astronomiques de données sont devenus plus difficiles avec l'explosion relative de l'Internet des objets (IdO). Des objets et des appareils de tous types sont désormais conçus pour transmettre des données pertinentes sur leurs performances ou leurs protocoles. C'est une bonne nouvelle pour l'analyse géospatiale, qui demande une profusion de données pour glaner des informations précieuses.

Analyse géospatiale
On parle d'analyse géospatiale quand les données géospatiales recueillies sont associées dans leur traitement à une approche visuelle qui maximise l’impact des données en les organisant en fonction du temps et de l’espace.

Lorsque les données sont visualisées de cette manière, il est plus facile pour les personnes qui les étudient d'obtenir des indications sur les tendances qui peuvent être à l'œuvre. L'analyse géospatiale est capable de transmettre efficacement la forme et l'énergie d'une situation changeante. Et, à mesure que des quantités croissantes de données sont collectées sur ce scénario, il devient plus facile de repérer les nuances encore plus subtiles qui le caractérisent.

La plupart des experts s’attendent à ce que la technologie géospatiale devienne de plus en plus sophistiquée, surtout en contact étroit avec le machine learning et l'IA. 

De fait, on s'attend à ce que l'IA géospatiale forme une science à part entière, apportant un élément géographique à l'apprentissage automatique. Les experts prévoient également l'avènement de la cartographie en tant que service, où des cartes personnalisées d’une résolution remarquable seraient produites à la demande, en fonction des besoins des consommateurs ou de l'entreprise.

De nouveaux types de véhicules reposant expressément sur la technologie géospatiale sont également en cours de développement. Ils sont voués à se démocratiser, dans le ciel pour transporter des colis dans le cas des drones, ou sur route avec les voitures autonomes. À terme, ces technologies rempliront aussi des missions nouvelles, comme la cartographie aérienne pour les engins volants.