Salah satu contoh pertama analisis spasial terjadi pada tahun 1854, ketika dokter dari Inggris, John Snow memetakan lokasi wabah kolera London dan data geografis lainnya. Dia menemukan bahwa kasus kolera terjadi di sepanjang garis air¹.

Tetapi tidak sampai komputer dan geografi komputasi muncul pada 1960-an bahwa bidang GIS menemukan langkahnya. Pada masa ini Esri, yaitu pemimpin industri dalam pengembangan perangkat lunak GIS, juga didirikan. Esri kemudian mengembangkan banyak metode dan teknologi GIS yang digunakan saat ini, seperti ArcGIS.

Pada 1970-an, komputer yang lebih cepat, lebih murah, dan lebih maju memungkinkan komersialisasi Perangkat Lunak GIS. Hal ini, seiring dengan munculnya satelit dan teknologi penginderaan jarak jauh, mendorong pemerintah, bisnis dan institusi akademis untuk mengadopsi GIS.

GIS saat ini telah ada dimana-mana. Data SIG sumber terbuka dari United States Geological Survey (USGS) dan lembaga-lembaga lainnya, dan aplikasi SIG (seperti QGIS) serta tutorialnya dapat diakses dengan mudah. Di luar lingkungan pemerintahan dan akademis, SIG digunakan untuk melacak paket, rute perjalanan, dan memanggil rideshare.

Data geospasial menggambarkan objek, peristiwa, atau fitur geografis lainnya dengan lokasi di atau dekat permukaan bumi. Data geospasial menggabungkan data lokasi (seperti koordinat) dan data atribut (karakteristik objek, peristiwa, atau fitur geografis lainnya) dengan data temporal (waktu atau masa hidup di mana lokasi dan atribut tersebut ada). Data geospasial berisi kumpulan data yang besar dari berbagai sumber termasuk data sensus dan demografi, citra satelit (termasuk data penginderaan jarak jauh), data real estat, data cuaca, data ponsel, gambar yang diambil, dan data media sosial.

Aplikasi GIS dapat menyerap banyak jenis format data: file kartografi, spreadsheet, gambar, dan banyak lagi. Alat GIS kemudian melapisi kombinasi data ini untuk menghasilkan visualisasi dan peta digital. Lapisan data geospasial ini memberikan wawasan yang jauh melampaui kapasitas peta kertas dan kartografi tradisional.

Organisasi dapat menemukan data geospasial yang paling berguna ketika dapat ditemukan, dibagikan, dianalisis, dan digunakan dalam kombinasi dengan data bisnis tradisional. Ketika dimanfaatkan dengan benar, data geospasial dapat memberi organisasi peringatan dini tentang perubahan yang masuk, pemahaman yang lebih dalam tentang solusi analitik, dan peningkatan efisiensi operasi secara keseluruhan. Ini semua adalah kunci untuk membangun tempat kerja masa depan.

Penginderaan jarak jauh mengumpulkan data geospasial dan melakukan pengukuran tentang permukaan bumi dari atas. Proses ini menggunakan sensor jarak jauh pada satelit, balon, drone, dan pesawat terbang yang merasakan dan merekam energi yang dipantulkan atau dilepaskan. Informasi yang diindera dari jarak jauh ini dapat diintegrasikan dengan program SIG untuk membantu pengguna membuat keputusan berdasarkan data tentang Bumi dengan perspektif global.

Ada dua jenis penginderaan jarak jauh: aktif dan pasif.

Penginderaan jarak jauh aktif menggunakan sensor yang memancarkan energi atau sumber cahaya mereka sendiri dan kemudian mendeteksi radiasi yang dipantulkan. Contohnya adalah LiDAR (light detection and ranging), yang menggunakan sinar laser untuk mengukur jarak dan pergerakan dalam waktu nyata. LiDAR digunakan untuk membuat peta topografi serta model 3D yang akurat yang memandu kendaraan otonom melalui jalanan. Penginderaan jarak jauh aktif juga digunakan untuk menilai bencana alam seperti aliran lava, tanah longsor, dan banjir.

Penginderaan jarak jauh pasif tidak memancarkan energinya sendiri. Sebaliknya, teknologi ini mengumpulkan radiasi yang dipancarkan dan dipantulkan secara alami, yaitu dari matahari. Contoh umum sensor jarak jauh pasif termasuk radiometer (yang mengukur radiasi elektromagnetik) dan akselerometer (yang mengukur percepatan).

Volume data penginderaan jarak jauh telah meningkat secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir, terutama karena peningkatan jumlah satelit dan peningkatan teknologi penginderaan. Hal ini membuat pengelolaan data penginderaan jarak jauh menjadi semakin sulit. Model dasar AI diperkenalkan untuk membantu menganalisis volume data penginderaan jarak jauh yang terus bertambah, sehingga memudahkan organisasi dan lembaga pemerintah untuk melakukan analisis dan menjawab pertanyaan-pertanyaan spesifik.

Analisis geospasial mengidentifikasi pola dan membuat prediksi menggunakan data geospasial. Organisasi dapat menggunakan analisis geospasial dengan menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak GIS untuk menghasilkan visualisasi yang menampilkan hubungan spasial, yaitu, bagaimana elemen geospasial yang berbeda berhubungan satu sama lain. Visualisasi ini dapat mencakup peta, grafik, statistik, dan kartogram.

Tanpa teknologi GIS dan analisis GIS, kumpulan data geospasial yang besar dan wawasan di dalamnya akan mudah terlewatkan karena kerumitannya. Visualisasi SIG yang disebutkan di atas menampilkan data ini dalam format yang mudah dicerna dengan pola yang dapat dikenali. Konteks tambahan yang mudah dipahami dari analisis geospasial memberikan perspektif baru pada bisnis dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Sebagai contoh, perusahaan utilitas dapat menggunakan analisis geospasial untuk menganalisis kinerja ratusan ribu mil kabel listrik untuk membantu memprediksi gangguan layanan akibat cuaca ekstrem, melihat area mana yang paling berisiko, dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan.

Analisis geospasial mampu secara efektif menyampaikan bentuk dan energi dari situasi yang berubah. Dan ketika organisasi mengumpulkan lebih banyak data spasial di sekitar skenario, menjadi lebih mudah untuk menemukan nuansa dan membuat keputusan yang lebih baik di sekitarnya.