¿Qué son los datos geoespaciales?

Los datos geoespaciales son información que describe objetos, acontecimientos u otras entidades con una ubicación en la superficie terrestre o cerca de ella. Los datos geoespaciales suelen combinar información de localización (generalmente coordenadas en la Tierra) e información de atributos (las características del objeto, evento o fenómeno en cuestión) con información temporal (cuánto tiempo han existido juntos la localización y los atributos).

La localización facilitada puede ser estática a corto plazo (por ejemplo, la de un equipo, un terremoto o niños que viven en la pobreza) o dinámica (por ejemplo, un vehículo en movimiento, un peatón o la propagación de una enfermedad infecciosa).

Los datos geoespaciales suelen consistir en grandes conjuntos de datos espaciales procedentes de diversas fuentes en distintos formatos y pueden incluir información como datos censales, imágenes por satélite, datos meteorológicos, datos telefónicos, imágenes dibujadas y datos de redes sociales. Los datos geoespaciales son más útiles cuando pueden descubrirse, compartirse, analizarse y utilizarse en combinación con los datos empresariales tradicionales.

El análisis geoespacial permite añadir tiempo y ubicación a los tipos de datos tradicionales y crear visualizaciones de datos. Estas visualizaciones pueden adoptar la forma de mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas que muestren los cambios históricos y la evolución actual. Este contexto adicional proporciona una visión más completa de los acontecimientos. La información que podría pasarse por alto en una enorme hoja de cálculo se revela en imágenes y modelos visuales fáciles de reconocer. Esto puede hacer que las predicciones sean más rápidas, fáciles y precisas.

Los sistemas de información geoespacial (SIG) se ocupan específicamente de la cartografía física de datos en una representación visual. Por ejemplo, cuando un mapa de huracanes (que muestra la ubicación y la hora) se superpone con otra capa que muestra las zonas potenciales de caída de rayos, se está viendo el SIG en acción.

Los datos geoespaciales son información registrada con algún tipo de indicador geográfico. Hay dos formas principales de datos geoespaciales: datos vectoriales y datos ráster.

Los datos vectoriales son datos en los que puntos, líneas y polígonos representan entidades como propiedades, ciudades, carreteras, montañas y masas de agua. Por ejemplo, una representación visual que utilice datos vectoriales podría incluir casas representadas por puntos, carreteras representadas por líneas y ciudades enteras representadas por polígonos.

Los datos ráster adoptan la forma de celdas pixeladas o cuadriculadas identificadas por sus filas y columnas. Con ellos se pueden crear imágenes mucho más complejas, como fotografías e imágenes de satélite.

Algunos ejemplos de datos geoespaciales son:

• Vectores y atributos: información descriptiva sobre una ubicación, como puntos, líneas y polígonos.
• Nubes de puntos: conjunto de puntos cartográficos con la misma ubicación que pueden recontextualizarse como modelos 3D
• Imágenes ráster por satélite: imágenes de alta resolución de nuestro mundo, tomadas desde arriba.
• Datos censales: datos publicados por el censo relacionados con un área geográfica específica, para el estudio de las tendencias de la comunidad.
• Datos telefónicos: coordenadas GPS de las llamadas que pasan por un satélite.
• Imágenes dibujadas: imágenes CAD de edificios u otras estructuras que proporcionan información geográfica y datos arquitectónicos.
• Datos de redes sociales: Publicaciones en redes sociales que los científicos de datos pueden estudiar para identificar tendencias emergentes

La tecnología geoespacial se refiere a toda la tecnología necesaria para recopilar, almacenar y organizar información geográfica. Incluye la tecnología de satélite que permitió el mapeo geográfico y el análisis de la Tierra. La tecnología geoespacial se puede encontrar en varias tecnologías relacionadas, como los sistemas de información geográfica (SIG), los sistemas de posicionamiento global (GPS), la geolocalización y la teledetección.

El popular lenguaje de programación Python es muy adecuado para trabajar con datos geoespaciales y puede acomodar tanto datos vectoriales como datos ráster, las dos formas en que suelen representarse los datos geoespaciales. Se puede trabajar con datos vectoriales utilizando programas como Fiona y GeoPandas. Se puede trabajar con los datos rasterizados mediante un programa como xarray.

La gestión de grandes conjuntos de datos geoespaciales plantea una serie de retos. Por ello, muchas organizaciones se esfuerzan por sacar el máximo partido de sus datos.

En primer lugar, los datos geoespaciales son muy voluminosos. Por ejemplo, se calcula que cada día se generan 100 TB de datos relacionados con la meteorología. Esto por sí solo plantea considerables problemas de almacenamiento y acceso para la mayoría de las organizaciones. Además, los datos geoespaciales están dispersos en un gran número de archivos diferentes, lo que dificulta encontrar los datos necesarios para resolver un problema concreto.

Además, los datos geoespaciales se almacenan en muchos formatos diferentes y se calibran según normas distintas. Cualquier esfuerzo por comparar, combinar o cartografiar datos requiere primero una gran labor de limpieza y reformateo.

Por último, los datos geoespaciales en bruto requieren conocimientos especializados y la aplicación de habilidades matemáticas avanzadas para realizar las tareas necesarias, como la alineación geoespacial de las capas de datos. Sin analistas cualificados y experimentados, una empresa no puede obtener valor de estos datos y no avanzará hacia sus objetivos empresariales.

Dado que el volumen de datos geoespaciales que necesitan las empresas para su uso habitual es prohibitivo, muchas organizaciones recurren a un servicio de terceros para obtener datos geoespaciales organizados.

Sea cual sea la fuente de sus datos geoespaciales, es esencial mantener su calidad. Unos datos deficientes se traducen en modelos poco o nada útiles. Cuando la información entrante está contaminada, también lo están los resultados. Para garantizar la integridad de sus datos, las organizaciones deben adoptar una solución que los conserve y verifique, de modo que todo el "ruido" se trate adecuadamente.

Con la abundancia actual de datos, su gestión adquiere una importancia considerable. Muchas organizaciones se encuentran desbordadas de datos y recurren a sus científicos de datos internos para que les ayuden a gestionarlos.

Se calcula que hasta el 90 % del tiempo de los científicos de datos se dedica a actividades de curación de datos, incluida la organización, "limpieza" y reformateo de datos. Eso deja a esos científicos de datos con solo el 10 % de su jornada laboral para analizar tendencias de datos y utilizar esos conocimientos para ayudar a dar forma a las políticas comerciales.

Cuando una empresa confía la recopilación y gestión de datos a una solución como IBM® Environmental Intelligence, estas tareas pueden llevarse a cabo con mayor eficacia. Nuestra solución escalable basada en la nube, compatible con diversos formatos de archivo.

Al utilizar una base de datos seleccionada con información optimizada, los científicos de datos pueden disponer de más tiempo para concentrarse en cómo utilizar los conocimientos analíticos y convertirlos en progreso organizativo e impacto empresarial.

Aunque el análisis geoespacial, tal y como lo hacen posible los SIG, tiene sus orígenes en las ciencias de la vida, como la geología, la ecología y la epidemiología, su uso se ha hecho patente en la mayoría de sectores de actividad. Sus aplicaciones tocan ahora campos tan diversos como la defensa y las ciencias sociales, y la información que genera el análisis geoespacial tiene un impacto tan importante como la gestión de los recursos naturales y la inteligencia nacional.

El análisis geoespacial se presta al estudio de muchas cosas a la vez, controlando cientos o incluso miles de sucesos y recopilando datos relevantes de ellos. Esto brinda a empresas de todos los tamaños la oportunidad de utilizar los datos para tomar decisiones más informadas:

• Los proveedores de servicios públicos pueden analizar el rendimiento de cientos de miles de kilómetros de líneas eléctricas.
• Las cadenas de restaurantes pueden utilizar técnicas de análisis geoespacial para rastrear las entregas de sus proveedores de alimentos.
• Las instalaciones eólicas y solares pueden analizar las condiciones ambientales localizando activos locales.

En los últimos años, los esfuerzos por analizar cantidades astronómicas de datos se han vuelto más difíciles con la relativa explosión del Internet de las cosas (IoT). Objetos y dispositivos de todo tipo están ahora diseñados para transmitir datos relevantes sobre su funcionamiento o protocolos. Esto es una buena noticia para el análisis geoespacial, que requiere una gran cantidad de datos para extraer información valiosa. IBM Environmental Intelligence es una plataforma basada en la nube que utiliza datos geoespaciales, meteorológicos y climáticos exclusivos y de terceros como recurso estratégico para el análisis.

El análisis geoespacial consiste en procesar los datos geoespaciales recopilados mediante un enfoque visual que maximiza el impacto de los datos organizándolos en función del tiempo y el espacio.

Cuando los datos se visualizan de esta manera, es más fácil para quienes los estudian hacerse una idea de las tendencias que pueden estar en juego. El análisis geoespacial puede transmitir eficazmente la forma y la energía de una situación cambiante. Y, a medida que se recogen más y más datos sobre este escenario, resulta más fácil detectar los matices aún más sutiles que lo caracterizan.

El mercado del análisis geoespacial experimenta actualmente un crecimiento fuerte y constante. De hecho, se espera que alcance un valor de 96 300 millones de dólares en 2025, lo que representa un crecimiento anual del 12,9 % en un periodo de 5 años. ¹

Así es como los diferentes sectores están utilizando el análisis geoespacial:

• Los gobiernos pueden obtener información útil sobre salud, enfermedades y condiciones meteorológicas y utilizarla para informar mejor a la población en caso de catástrofe natural o emergencia sanitaria.
• Los proveedores de electricidad pueden utilizar los datos para predecir posibles interrupciones del servicio y optimizar su planificación de mantenimiento y equipos.
• De este modo, las aseguradoras pueden anticiparse mejor a los riesgos y advertir a los asegurados de posibles problemas a los que podrían enfrentarse en breve.
• Los prestamistas agrícolas pueden mejorar la metodología que utilizan para evaluar el riesgo de crédito y reducir las colocaciones de préstamos dudosos.

Mediante funciones definidas por el usuario, el análisis geoespacial permite a los responsables de la gestión de la vegetación evaluar los niveles de agua y humedad.

Las funciones definidas por el usuario también son útiles para ayudar a los meteorólogos a analizar los datos entrantes para trazar la trayectoria de los tornados que podrían golpear una zona.

Disponer de todos los datos pertinentes (imágenes por satélite, datos censales y previsiones de viento) en una única plataforma permite a las organizaciones de prevención de incendios seguir el crecimiento y el movimiento de los incendios forestales.

La mayoría de los expertos esperan que la tecnología geoespacial sea cada vez más sofisticada, especialmente en estrecho contacto con el aprendizaje automático y la IA.

De hecho, se espera que la IA geoespacial constituya una ciencia por derecho propio, aportando un elemento geográfico al aprendizaje automático. Los expertos también prevén la llegada de la cartografía como servicio, donde se producirían mapas personalizados de notable resolución bajo demanda, según las necesidades de los consumidores o las empresas.

También se están desarrollando nuevos tipos de vehículos basados específicamente en la tecnología geoespacial. Están destinados a generalizarse, en el cielo para transportar paquetes en el caso de los drones, o en la carretera con los coches autónomos. También aparecerán nuevas aplicaciones para estas tecnologías, como el uso de drones con fines de cartografía aérea.