Geodaten sind Informationen, die Objekte, Ereignisse oder andere Merkmale beschreiben, die sich auf oder nahe der Erdoberfläche befinden. Geodaten kombinieren in der Regel Standortinformationen (in der Regel Koordinaten auf der Erde) und Attributinformationen (die Merkmale des betreffenden Objekts, Ereignisses oder Phänomens) mit zeitlichen Informationen (die Zeit oder Lebensspanne, in der der Standort und die Attribute existieren). Der angegebene Ort kann kurzfristig statisch sein (z. B. der Standort eines Geräts, ein Erdbeben, in Armut lebende Kinder) oder dynamisch (z. B. ein sich bewegendes Fahrzeug oder ein Fußgänger, die Ausbreitung einer Infektionskrankheit).

Bei Geodaten handelt es sich in der Regel um große Mengen räumlicher Daten, die aus vielen verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten stammen und Informationen wie Volkszählungsdaten, Satellitenbilder, Wetterdaten, Handydaten, gezeichnete Bilder und Daten aus sozialen Medien enthalten können. Geodaten sind am nützlichsten, wenn sie entdeckt, gemeinsam genutzt, analysiert und in Kombination mit herkömmlichen Geschäftsdaten verwendet werden können.

Geodaten-Analyse wird verwendet, um herkömmlichen Datentypen Zeit- und Ortsangaben hinzuzufügen und Datenvisualisierungen zu erstellen. Diese Visualisierungen können Karten, Diagramme, Statistiken und Kartogramme umfassen, die historische Veränderungen und aktuelle Verschiebungen zeigen. Dieser zusätzliche Kontext ermöglicht es, ein vollständigeres Bild der Ereignisse zu erhalten. Einblicke, die in einer umfangreichen Tabelle übersehen werden könnten, werden in leicht erkennbaren visuellen Mustern und Bildern offenbart. Dies kann die Vorhersagen schneller, einfacher und genauer machen.

Geografische Informationssysteme (GIS) beziehen sich speziell auf die physische Abbildung von Daten innerhalb einer visuellen Darstellung. Wenn zum Beispiel eine Hurrikan-Karte (die Ort und Zeit anzeigt) mit einer anderen Ebene überlagert wird, die potenzielle Gebiete für Blitzeinschläge anzeigt, sehen Sie GIS in Aktion.

Der Umgang mit großen Geodatensätzen bringt viele Herausforderungen mit sich. Aus diesem Grund fällt es vielen Organisationen schwer, die Vorteile von Geodaten voll auszuschöpfen.

Zunächst einmal ist da die schiere Menge an Geodaten. So werden beispielsweise täglich schätzungsweise 100 TB an wetterbezogenen Daten erzeugt. Allein dies stellt die meisten Unternehmen vor erhebliche Speicher- und Zugriffsprobleme. Geodaten werden auch in vielen verschiedenen Dateien gespeichert, was es schwierig macht, die Dateien zu finden, die die zur Lösung Ihres spezifischen Problems benötigten Daten enthalten.

Darüber hinaus werden Geodaten in vielen verschiedenen Formaten gespeichert und nach unterschiedlichen Standards kalibriert. Jeder Versuch, Daten zu vergleichen, zu kombinieren oder abzubilden, erfordert zunächst eine umfangreiche Bereinigung und Neuformatierung der Daten.

Schließlich erfordert die Arbeit mit Georaum-Rohdaten spezielle Kenntnisse und die Anwendung fortgeschrittener Mathematik, um die notwendigen Aufgaben wie die räumliche Ausrichtung von Datenebenen durchzuführen. Wenn Analysten diese Arbeit nicht beherrschen und erfahren sind, können sie keinen Nutzen aus den Daten ziehen und keine Fortschritte im Hinblick auf die Geschäftsziele ihres Unternehmens erzielen.

Erhebung von Geodaten
Da die schiere Menge an Geodaten, die von Unternehmen routinemäßig benötigt wird, unerschwinglich groß ist, nutzen viele Organisationen einen Dienst, um kuratierte Geodaten zu erhalten.

Unabhängig davon, woher Sie Ihre Geodaten beziehen, muss die Datenqualität stets gewährleistet sein. Unzureichende Daten führen zu Modellen, die wenig oder gar nicht brauchbar sind. (Der mahnende Satz "Schlechte Daten rein – schlechte Erkenntnisse raus" erweist sich als brutal wahr.) Es liegt auf der Hand, dass Unternehmen erheblich von einer Lösung profitieren können, die Daten kuratiert und prüft, so dass jeglicher Datenmüll ordnungsgemäß erfasst werden kann.

Geodatenverwaltung
Angesichts der Fülle an Daten kommt der Verwaltung dieser Daten eine große Bedeutung zu. Viele Unternehmen werden von Daten überflutet und wenden sich an ihre internen Datenwissenschaftler, um sie bei der Verwaltung der Daten zu unterstützen. Schätzungen zufolge verbringen Datenwissenschaftler bis zu 90 % ihrer Zeit mit der Datenpflege, einschließlich der Organisation, Bereinigung und Umformatierung von Daten. Damit bleiben diesen Datenwissenschaftlern nur 10 % ihres Arbeitstages für die Analyse von Datentrends und die Nutzung dieser Erkenntnisse für die Gestaltung der Geschäftspolitik.

Wenn ein Unternehmen die Datenerfassung und -verwaltung an eine Lösung wie IBM Environmental Intelligence Suite überträgt, können sowohl die Datenerfassung als auch die Datenverwaltung effizienter durchgeführt werden. Die Lösung ist skalierbar, Cloud-basiert und kann verschiedene Dateiformate verarbeiten. Durch die Verwendung einer kuratierten Datenbank mit optimierten Informationen haben Datenwissenschaftler mehr Zeit, sich darauf zu konzentrieren, wie sie analytische Erkenntnisse nutzen und in organisatorische Fortschritte und geschäftliche Auswirkungen umsetzen können. 

Obwohl die raumbezogene Analyse, wie sie durch GIS ermöglicht wird, ursprünglich in Verbindung mit Biowissenschaften wie Geologie, Ökologie und Epidemiologie verwendet wurde, hat sich ihr Einsatz inzwischen in den meisten Branchen durchgesetzt. Ihre Anwendungen betreffen inzwischen so unterschiedliche Branchen wie Verteidigung und Sozialwissenschaften. Und die Erkenntnisse, die durch die Geodatenanalyse gewonnen werden, wirken sich auf so wichtige Bereiche wie die Verwaltung natürlicher Ressourcen und die nationale Aufklärung aus.

Die räumliche Analyse eignet sich für die Untersuchung vieler Dinge auf einmal, wobei Hunderte oder sogar Tausende von Ereignissen überwacht und relevante Daten gesammelt werden. Dies bietet Unternehmen jeder Größe die Möglichkeit, Daten zu nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen:

• Versorgungsunternehmen können die Leistung von Hunderttausenden von Kilometern an Stromleitungen analysieren.
• Restaurantketten können Geodaten-Analysetechniken nutzen, um eingehende Lieferungen von Lebensmittellieferanten zu verfolgen.
• Wind- und Solaranlagen können die Umgebungsbedingungen analysieren, indem sie lokale Anlagen aufspüren.

Die Bemühungen um die Analyse großer Datenmengen sind in den letzten Jahren aufgrund der relativen Explosion des Internets (IoT) immer schwieriger geworden. Objekte und Geräte aller Art und für alle Zwecke werden heute so konstruiert, dass sie Daten übermitteln können, die für die Leistung oder die Protokolle des Geräts relevant sind. Das ist eine gute Nachricht für Geodatenanalyse, die eine Fülle von Daten erfordert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Geodatenanalyse
Wenn die Sammlung von Daten, die durch eine raumbezogene Analyse erreicht wird, mit einem verstärkten visuellen Ansatz kombiniert wird, der die Wirkung der Daten maximiert, indem er sie nach Zeit und Raum ordnet, dann ist das raumbezogene Analyse.

Wenn Daten auf diese Weise visuell aufbereitet werden, ist es für diejenigen, die sie untersuchen, einfacher, Hinweise auf mögliche Trends abzuleiten. Die Geodatenanalyse ist in der Lage, die Form und die Energie einer sich verändernden Situation effektiv zu vermitteln. Und je mehr Daten über dieses Szenario gesammelt werden, desto einfacher wird es, noch feinere Nuancen in dieser Situation zu erkennen.

Die meisten Experten gehen davon aus, dass die Geodaten-Technologie immer ausgefeilter wird, vor allem, wenn sie mit maschinellem Lernen und KI in Berührung kommt. 

Es ist zu erwarten, dass die KI im Bereich der Geoinformatik ebenfalls an Bedeutung gewinnen wird und das maschinelle Lernen um ein geografisches Element erweitert. Experten prognostizieren auch das Aufkommen von Kartierung als Service, bei dem kundenspezifische Karten mit bemerkenswert hoher Auflösung auf der Grundlage von Verbraucher- oder Industriebedarf zur Miete hergestellt werden können.

In der Entwicklung befinden sich auch neue Fahrzeugtypen, die sich ausdrücklich auf die Geospatialtechnologie stützen. Sie werden immer häufiger zum Einsatz kommen – sei es, dass sie Pakete durch den Himmel tragen (Drohnen) oder sich selbst durch die Straßen bewegen (autonome Fahrzeuge). Es werden auch neue Anwendungen für diese Technologien gefunden, wie z. B. der Einsatz von Drohnen für die Luftbildvermessung.