Apa itu data geospasial?

Data geospasial adalah informasi yang menggambarkan objek, peristiwa, atau fitur lain dengan lokasi di atau dekat permukaan bumi. Data geospasial biasanya menggabungkan informasi lokasi (biasanya koordinat di bumi) dan informasi atribut (karakteristik objek, peristiwa, atau fenomena yang bersangkutan) dengan informasi temporal (waktu atau masa hidup di mana lokasi dan atribut tersebut ada).

Lokasi yang disediakan dapat bersifat statis dalam jangka pendek (misalnya, lokasi suatu peralatan, kejadian gempa bumi, anak-anak yang hidup dalam kemiskinan) atau dinamis (misalnya, kendaraan atau pejalan kaki yang bergerak, penyebaran penyakit menular).

Data geospasial biasanya melibatkan kumpulan data spasial dalam jumlah besar yang diperoleh dari berbagai sumber dalam berbagai format dan dapat mencakup informasi seperti data sensus, citra satelit, data cuaca, data ponsel, gambar yang diambil, dan data media sosial. Data geospasial sangat berguna ketika dapat ditemukan, dibagikan, dianalisis, dan digunakan bersama dengan data bisnis tradisional.

Analisis geospasial digunakan untuk menambahkan waktu dan lokasi pada jenis data tradisional dan membangun visualisasi data. Visualisasi ini dapat mencakup peta, grafik, statistik, dan kartogram yang menunjukkan perubahan historis dan pergeseran saat ini. Konteks tambahan ini memungkinkan gambaran yang lebih lengkap mengenai suatu peristiwa. Wawasan yang mungkin terlewatkan dalam spreadsheet yang sangat besar terungkap dalam pola dan gambar visual yang mudah dikenali. Visualisasi ini dapat membuat prediksi menjadi lebih cepat, lebih mudah dan lebih akurat.

Sistem informasi geospasial (GIS) berhubungan secara khusus dengan pemetaan fisik data dalam representasi visual. Misalnya, ketika peta badai (yang menunjukkan lokasi dan waktu) dilapis dengan lapisan lain yang menunjukkan area potensial untuk sambaran petir, Anda melihat GIS beraksi.

Data geospasial adalah informasi yang direkam dengan sejenis indikator geografis. Ada dua bentuk utama data geospasial: data vektor dan data raster.

Data vektor adalah data yang terdiri dari titik, garis, dan poligon yang merepresentasikan fitur seperti properti, kota, jalan, gunung, dan perairan. Sebagai contoh, representasi visual yang menggunakan data vektor dapat mencakup rumah yang diwakili oleh titik, jalan yang diwakili oleh garis, dan seluruh kota yang diwakili oleh poligon.

Data raster adalah sel berpiksel atau berkisi yang diidentifikasi berdasarkan baris dan kolom. Data raster menciptakan citra yang jauh lebih kompleks, seperti foto dan citra satelit.

Contoh data geospasial meliputi:

• Vektor dan atribut: Informasi deskriptif tentang lokasi seperti titik, garis, dan poligon
• Point cloud: Kumpulan titik-titik yang dipetakan dengan colocated yang dapat dikontekstur ulang sebagai model 3D.
• Raster dan citra satelit: Gambar resolusi tinggi dari dunia kita, diambil dari atas.
• Data sensus: Data sensus yang dirilis terkait dengan area geografis tertentu, untuk mempelajari tren komunitas.
• Data ponsel: Panggilan diarahkan melalui satelit, berdasarkan koordinat lokasi GPS.
• Gambar yang digambar: Gambar CAD tentang bangunan atau struktur lain, memberikan informasi geografis dan data arsitektur.
• Data media sosial: Unggahan media sosial yang dapat dipelajari oleh para ilmuwan data untuk mengidentifikasi tren yang muncul

Teknologi geospasial mengacu pada semua teknologi yang diperlukan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengatur informasi geografis. Ini termasuk teknologi satelit yang memungkinkan pemetaan geografis dan analisis Bumi. Teknologi geospasial dapat ditemukan di beberapa teknologi terkait, seperti Geographic Information Systems (GIS), Global Positioning Systems (GPS), geofencing, dan penginderaan jauh.

Bahasa pemrograman populer Python sangat cocok untuk bekerja dengan data geospasial dan dapat mengakomodasi data vektor dan data raster, dua cara umum untuk menunjukkan data geospasial. Data vektor dapat dikerjakan dengan menggunakan program seperti Fiona dan GeoPandas. Data raster dapat dikerjakan dengan menggunakan program seperti xarray.

Berurusan dengan kumpulan data geospasial yang besar tentunya menghadirkan banyak tantangan. Karena alasan ini, banyak organisasi berjuang untuk memanfaatkan sepenuhnya data geospasial.

Pertama, volume data geospasial yang sangat besar. Sebagai contoh, diperkirakan 100 TB data terkait cuaca dihasilkan setiap harinya. Hal ini saja sudah menghadirkan masalah penyimpanan dan akses yang cukup besar bagi sebagian besar organisasi. Data geospasial juga disimpan di banyak file yang berbeda, yang membuatnya sulit untuk menemukan file yang berisi data yang diperlukan untuk memecahkan masalah spesifik Anda.

Selain itu, data geospasial disimpan dalam berbagai format dan dikalibrasi dengan standar yang berbeda. Setiap upaya untuk membandingkan, menggabungkan, atau memetakan data terlebih dahulu memerlukan sejumlah besar pembersihan dan pemformatan ulang data.

Terakhir, bekerja dengan data geospasial mentah membutuhkan pengetahuan khusus dan penerapan matematika tingkat lanjut untuk melakukan tugas-tugas yang diperlukan, seperti penyelarasan geospasial lapisan data. Kecuali jika analis mahir dan berpengalaman dalam pekerjaan ini, mereka tidak akan mendapatkan nilai dari data atau membuat kemajuan menuju tujuan bisnis organisasi mereka.

Karena volume data geospasial yang sering dibutuhkan oleh perusahaan berukuran sangat besar, banyak organisasi ingin menggunakan layanan untuk mendapatkan data geospasial yang dikurasi.

Terlepas dari mana Anda mendapatkan data geospasial Anda, kualitas data harus selalu dijaga. Data yang buruk menghasilkan model penggunaan yang sedikit atau terbatas. (Ungkapan peringatan “Data buruk masuk — wawasan buruk keluar” terbukti memang nyata adanya.) Tampaknya terbukti dengan sendirinya bahwa organisasi dapat memperoleh manfaat secara signifikan dari memiliki solusi yang mengkurasi dan memeriksa data, sehingga data “sampah” apa pun dapat dipertanggungjawabkan dengan benar.

Dengan begitu banyak data yang sekarang berlimpah, mengelolanya adalah hal yang sangat penting. Banyak organisasi yang kewalahan dengan data dan beralih ke ilmuwan data internal untuk membantu mereka mengelolanya.

Diperkirakan bahwa sebanyak 90% dari waktu para ilmuwan data dihabiskan untuk kegiatan kurasi data, termasuk mengatur, "membersihkan", dan memformat ulang data. Hal ini membuat para ilmuwan data hanya memiliki 10% dari hari kerja mereka untuk menganalisis tren data dan menggunakan insight tersebut untuk membantu membentuk kebijakan bisnis.

Ketika sebuah perusahaan menyerahkan pengumpulan dan pengelolaan data kepada solusi seperti IBM® Environmental Intelligence, aktivitas pengumpulan dan pengelolaan data dapat dijalankan dengan lebih efisien. Solusi ini dapat diskalakan, berbasis cloud, dan mampu mengakomodasi berbagai format file.

Dengan menggunakan basis data yang telah dikurasi dari informasi yang dioptimalkan, para ilmuwan data dapat memiliki lebih banyak waktu untuk berkonsentrasi pada cara menggunakan insight analitik dan mengubahnya menjadi kemajuan organisasi dan dampak bisnis.

Meskipun analisis geospasial, yang diberdayakan oleh GIS, pada awalnya digunakan dalam kaitannya dengan ilmu kehidupan seperti geologi, ekologi, dan epidemiologi, namun sejak saat itu penggunaannya telah menyebar ke sebagian besar industri. Aplikasinya sekarang menyentuh berbagai industri seperti pertahanan dan ilmu sosial. Dan wawasan yang dihasilkan oleh analisis geospasial memengaruhi hal-hal yang sangat penting seperti pengelolaan sumber daya alam dan intelijen nasional.

Analisis geospasial cocok untuk mempelajari banyak hal sekaligus, memantau ratusan atau bahkan ribuan peristiwa dan mengumpulkan data terkait dari peristiwa tersebut. Hal ini memberikan kesempatan bagi perusahaan dengan segala ukuran untuk menggunakan data guna membuat keputusan bisnis yang lebih tepat:

• Penyedia utilitas dapat menganalisis kinerja ratusan ribu kilometer kabel listrik.
• Jaringan restoran dapat menggunakan teknik analisis geospasial untuk melacak pengiriman yang masuk dari penyedia makanan.
• Instalasi angin dan surya dapat menganalisis kondisi lingkungan dengan menentukan aset lokal.

Upaya untuk menganalisis data dalam jumlah besar telah menjadi lebih menantang dalam beberapa tahun terakhir karena adanya ledakan dalam Internet of Things (IoT). Objek dan perangkat dari semua jenis dan tujuan sekarang sedang direkayasa untuk dapat mengirimkan data yang relevan dengan kinerja atau protokol perangkat tersebut. Itu adalah kabar baik untuk analisis geospasial, yang melibatkan banyak sekali data untuk mendapatkan insight yang berharga. IBM Environmental Intelligence adalah platform berbasis cloud yang menggunakan data geospasial, cuaca, dan iklim eksklusif dan pihak ketiga sebagai sumber daya strategis untuk analisis.

Geospatial analytics adalah ketika pengumpulan data yang dicapai melalui analisis geospasial dikombinasikan dengan pendekatan visual yang ditingkatkan yang memaksimalkan dampak data dengan mengaturnya sesuai dengan waktu dan ruang.

Jenis data visual ini memudahkan mereka yang mempelajarinya untuk mendapatkan indikasi tentang tren yang mungkin sedang bekerja. Geospatial analytics dapat secara efektif menyampaikan bentuk dan energi dari situasi yang berubah. Dan, seiring dengan semakin banyaknya data yang dikumpulkan mengenai skenario tersebut, akan semakin mudah untuk mengenali nuansa yang lebih halus dalam situasi tersebut.

Pasar geospatial analytics saat ini mengalami pertumbuhan yang signifikan dan stabil. Faktanya, nilai pasar diperkirakan akan tumbuh menjadi USD 96,3 miliar pada tahun 2025, mencapai pertumbuhan penjualan tahunan sebesar 12,9% selama periode 5 tahun yang ditinjau.¹

Berikut cara industri yang berbeda menggunakan geospatial analytics:

• Pemerintah dapat mengambil insight tentang kesehatan, penyakit, dan cuaca dan menggunakannya untuk memberi saran yang lebih baik kepada masyarakat ketika terjadi bencana alam, atau peristiwa kesehatan darurat.
• Penyedia utilitas listrik dapat menggunakan data untuk membantu memprediksi kemungkinan gangguan layanan dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan dan kru.
• Perusahaan asuransi dapat melakukan pekerjaan yang lebih akurat dalam memproyeksikan risiko dan memperingatkan pemegang polis tentang potensi masalah yang mungkin akan segera mereka hadapi.
• Pemberi pinjaman pertanian dan perkebunan dapat meningkatkan metodologi yang mereka gunakan untuk menilai skor risiko kredit dan mengurangi penempatan kredit macet.

Melalui fungsi yang ditentukan pengguna (UDF), geospatial analytics memungkinkan mereka yang terlibat dalam pengelolaan vegetasi untuk menilai tingkat air dan kelembapan.

Fungsi yang ditentukan pengguna juga berguna untuk membantu ahli meteorologi bekerja dengan data yang masuk untuk memetakan jalur tornado yang mungkin bergerak melalui suatu area.

Memiliki data yang relevan—seperti citra satelit, data sensus, dan prakiraan angin—dalam satu platform memungkinkan komandan insiden untuk memetakan pertumbuhan dan pergerakan api.

Sebagian besar pakar memperkirakan teknologi geospasial akan menjadi semakin canggih, terutama karena teknologi tersebut semakin dekat dengan machine learning dan AI.

Bahkan, diharapkan AI geospasial juga akan muncul dengan sendirinya, membawa elemen geografis ke dalam pembelajaran mesin. Para ahli juga memperkirakan akan hadirnya pemetaan sebagai layanan, di mana peta khusus dengan resolusi yang sangat tinggi dapat diproduksi untuk disewa, berdasarkan kebutuhan konsumen atau industri.

Ada juga jenis kendaraan baru dalam pengembangan yang sangat bergantung pada teknologi geospasial. Mereka akan digunakan dalam frekuensi yang lebih besar—apakah mereka melintasi langit membawa paket (drone) atau mengemudi sendiri di jalanan (kendaraan otonom). Aplikasi baru untuk teknologi ini juga akan ditemukan, seperti menggunakan drone untuk tujuan pemetaan udara.