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.

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

Pertama, banyaknya data geospasial. 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.

Pengumpulan data geospasial
Karena volume data geospasial yang secara rutin dibutuhkan oleh perusahaan sangat besar, banyak organisasi yang mencari layanan untuk mendapatkan data geospasial yang telah 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.

Manajemen data geospasial
Dengan banyaknya data yang ada saat ini, mengelola data tersebut menjadi sangat penting. Banyak organisasi yang merasa kewalahan dengan data dan beralih ke ilmuwan data internal mereka untuk membantu mereka mengelolanya. Diperkirakan sebanyak 90% waktu para ilmuwan data dihabiskan untuk kegiatan kurasi data, termasuk mengatur, "membersihkan", dan memformat ulang data. Hal ini membuat para data scientist tersebut hanya memiliki 10% dari hari kerja mereka untuk digunakan dalam menganalisis tren data dan menggunakan wawasan tersebut untuk membantu membentuk kebijakan bisnis.

Ketika sebuah perusahaan menyerahkan pengumpulan dan pengelolaan data kepada solusi seperti IBM Environmental Intelligence Suite, 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 wawasan 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 dari semua ukuran untuk memanfaatkan data guna membuat keputusan bisnis yang lebih tepat:

• Penyedia utilitas dapat menganalisis kinerja ratusan ribu mil saluran 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 wawasan yang berharga.

Analisis geospasial
Ketika pengumpulan data yang dicapai melalui analisis geospasial digabungkan dengan pendekatan visual yang lebih baik yang memaksimalkan dampak data dengan mengaturnya sesuai dengan ruang dan waktu, itulah analisis geospasial.

Ketika data dibuat visual dengan cara ini, maka akan lebih mudah bagi mereka yang mempelajarinya untuk mendapatkan indikasi tentang tren yang mungkin sedang terjadi. Analisis geospasial mampu 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.

Sebagian besar ahli memperkirakan teknologi geospasial akan menjadi semakin canggih, terutama karena teknologi tersebut semakin dekat dengan pembelajaran mesin 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.

Juga dalam pengembangan adalah jenis kendaraan baru yang secara tegas mengandalkan 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.