Was sind Geodaten?

Der Umgang mit großen Geodatensätzen birgt zahlreiche Herausforderungen, weswegen es vielen Unternehmen schwerfällt, die Vorteile von Geodaten voll auszuschöpfen.

Erstens ist da die schiere Menge an Geodaten. So wird beispielsweise geschätzt, dass täglich 100 TB wetterbezogene Daten generiert werden. Dies allein stellt für die meisten Unternehmen erhebliche Speicher- und Zugriffsprobleme dar. Geodaten werden zudem in vielen verschiedenen Dateien gespeichert, was es schwierig macht, die Dateien zu finden, in denen die Daten enthalten sind, die zur Lösung Ihres bestimmten Problems benötigt werden.

Darüber hinaus werden räumliche Daten in vielen verschiedenen Formaten gespeichert und nach verschiedenen 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 Georohdaten Fachwissen und die Anwendung fortgeschrittener Mathematik, um notwendige Aufgaben wie die räumliche Ausrichtung von Datenschichten durchzuführen. Wenn Analysten in dieser Arbeit nicht kompetent und erfahren sind, werden sie keinen Nutzen aus den Daten ziehen und keine Fortschritte bei der Erreichung der Geschäftsziele ihres Unternehmens machen.

Erfassung von Geodaten
Da die schiere Menge an Geodaten, die Unternehmen routinemäßig benötigen, untragbar groß ist, nehmen viele Unternehmen einen Service in Anspruch, um kuratierte Geodaten zu erhalten.

Unabhängig davon, woher Sie Ihre Geodaten beziehen, muss die Datenqualität stets gewährleistet sein. Schlechte Daten führen zu Modellen mit geringem oder begrenztem Nutzen. (Der warnende Satz „Schlechte Daten rein – schlechte Erkenntnisse raus“ erweist sich hierbei leider als absolut zutreffend.) Es liegt auf der Hand, dass Unternehmen erheblich von einer Lösung profitieren können, die Daten kuratiert und prüft, sodass jeglicher „Datenmüll“ ordentlich erfasst werden kann.

Verwaltung von Geodaten
Angesichts der großen Menge an Daten kommt der Verwaltung dieser Daten eine große Bedeutung zu. Viele Unternehmen werden von Daten überflutet und wenden sich zur Unterstützung bei der Verwaltung an ihre internen Data Scientists.

Schätzungen zufolge wenden Data Scientists bis zu 90 % ihrer Zeit für Aktivitäten im Zusammenhang mit der Datenpflege auf, einschließlich der Organisation, „Bereinigung“ und Neuformatierung von Daten. Dadurch bleibt den Data Scientists nur noch 10 % ihres Arbeitstages, um sich der Analyse von Datentrends und der Nutzung dieser Erkenntnisse zur Gestaltung der Geschäftspolitik zu widmen.

Wenn ein Unternehmen die Datenerfassung und -verwaltung auf eine Lösung wie IBM Environmental Intelligence Suite umstellt, können sowohl die Datenerfassung als auch die Datenmanagementaktivitäten effizienter ausgeführt werden. Die skalierbare Lösung ist cloudbasiert und unterstützt verschiedene Dateiformate.

Durch die Verwendung einer kuratierten Datenbank mit optimierten Informationen haben Data Scientists mehr Zeit, sich darauf zu konzentrieren, wie sie analytische Erkenntnisse nutzen und in organisatorische Fortschritte sowie geschäftliche Auswirkungen konvertieren können. 

Obwohl die Geodatenanalyse, 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 erstrecken sich inzwischen auf so unterschiedliche Branchen wie Verteidigung und Sozialwissenschaft. Die Erkenntnisse, die durch die Geodatenanalyse gewonnen werden, wirken sich auf so wichtige Bereiche wie die Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen und die nationale Aufklärung aus.

Die Geodatenanalyse ermöglicht die gleichzeitige Untersuchung einer Vielzahl von Sachverhalten durch die Beobachtung Hunderter oder sogar Tausender Ereignissen beobachtet und die Erhebung daraus resultierender Daten. So können Unternehmen jeder Größe Daten nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen:

• Versorgungsunternehmen können die Leistung von Hunderttausenden von Kilometern Stromleitungen analysieren.
• Restaurantketten können Geodatenanalysemethoden nutzen, um eingehende Lieferungen von Lebensmittellieferanten zu verfolgen.
• Betriebe für Wind- und Solaranlagen können Umweltbedingungen analysieren, indem sie die lokalen Gegebenheiten ermitteln.

Die Bemühungen um die Analyse großer Datenmengen sind in den letzten Jahren aufgrund der rasanten Verbreitung des Internets der Dinge (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 sind gute Nachrichten für die Geodatenanalyse, die eine Fülle von Daten erfordert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Geospatial Analytics
Geospatial Analytics bedeutet, dass die Datenerfassung durch Geodatenanalyse mit einem verbesserten visuellen Ansatz kombiniert wird, der die Wirkung der Daten maximiert, indem er sie nach Zeit und Raum organisiert.

Diese Art von visuellen Daten macht es denjenigen, die sie untersuchen, leichter, Hinweise auf mögliche Trends abzuleiten. Geospatial Analytics kann die Form und Energie einer sich verändernden Situation effektiv vermitteln. Je mehr Daten über ein bestimmtes Szenario gesammelt werden, desto einfacher wird es, noch subtilere Nuancen in dieser Situation zu erkennen.

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

Tatsächlich wird sogar erwartet, dass auch die Geodaten-KI ihren eigenen Platz einnehmen und ein geografisches Element in das maschinelle Lernen einbringen wird. Experten prognostizieren zudem das Aufkommen von Mapping-as-a-Service, wobei auf der Grundlage von Verbraucher- oder Industriebedarf kundenspezifische Karten mit bemerkenswert hoher Auflösung zur Miete erstellt werden können.

Darüber hinaus befinden sich neue Fahrzeugtypen in der Entwicklung, die konkret auf Geodatentechnologie basieren. Sie werden häufiger zum Einsatz kommen – sei es, dass sie mit Paketen durch den Himmel fliegen (Drohnen) oder selbst durch Straßen fahren (autonome Fahrzeuge). Für diese Technologien wird es auch neue Anwendungen geben, wie z. B. den Einsatz von Drohnen für die Luftbildvermessung.