I dati geospaziali sono informazioni che descrivono oggetti, eventi o altre caratteristiche che hanno un'ubicazione sulla o in prossimità della superficie terrestre. I dati geospaziali in genere combinano le informazioni sull'ubicazione (di solito le coordinate terrestri) e le informazioni sull'attributo (le caratteristiche dell'oggetto, dell'evento o del fenomeno interessato) con le informazioni temporali (il tempo o la durata dell'esistenza dell'ubicazione e degli attributi). L'ubicazione fornita può essere statica nel breve termine (ad esempio, l'ubicazione di un elemento dell'apparecchiatura, di un evento sismico, di bambini in condizioni di povertà) o dinamica (ad esempio, un veicolo o un pedone in movimento, la diffusione di una malattia infettiva).

I dati geospaziali normalmente implicano grandi insiemi di dati spaziali raccolti da molte fonti diverse, in vari formati, e possono includere informazioni quali ad esempio dati relativi al censimento, immagini satellitali, dati meteorologici, dati provenienti da telefoni cellulari, immagini disegnate e dati ricavati dai social media. I dati geospaziali sono massimamente utili quando possono essere rilevati, condivisi, analizzati e utilizzati in combinazione con i tradizionali dati di business.

L'analytics geospaziale viene utilizzata per aggiungere collocazione temporale e spaziale ai tipi tradizionali di dati e per creare visualizzazioni dei dati. Queste visualizzazioni possono includere mappe, grafici, statistiche e cartogrammi che mostrano cambiamenti cronologici e attuali. Questo contesto aggiuntivo consente di avere un quadro più completo degli eventi. Gli insight che potrebbero sfuggire leggendo un enorme foglio elettronico, vengono evidenziati in immagini e schemi visivi di facile riconoscimento. In questo modo, saranno possibili previsioni più veloci, facili e accurate.

I sistemi GIS (Geospatial Information System) sono correlati in modo specifico alla mappatura fisica dei dati all'interno di una rappresentazione visiva. Ad esempio, quando la mappa di un uragano (che mostra ubicazione e tempo) viene sovrapposta a un altro livello che mostra aree potenzialmente a rischio di fulmini, quella è la rappresentazione di un GIS in azione.

La gestione di dataset geospaziali di grandi dimensioni presenta molte sfide. Per questo motivo, molte organizzazioni hanno difficoltà ad usufruire pienamente dei dati geospaziali.

In primo luogo, c'è l'enorme volume di dati geospaziali. Ad esempio, si stima che quotidianamente vengano generati 100 TB di dati correlati al meteo. Questa quantità da sola presenta notevoli problemi di storage e accesso per la maggior parte delle organizzazioni. I dati geospaziali sono anche memorizzati in molti file differenti, il che rende difficile trovare i file che contengono i dati necessari per risolvere il proprio problema specifico.

Inoltre, i dati geospaziali sono memorizzati in molti formati differenti e calibrati secondo diversi standard. Qualsiasi iniziativa volta a comparare, combinare o mappare i dati, richiede in primo luogo un'ingente pulitura e riformattazione dei dati.

Infine, l'utilizzo di dati geospaziali non elaborati richiede competenze specializzate e l'applicazione di matematica avanzata per condurre le operazioni necessarie, come ad esempio l'allineamento geospaziale dei livelli di dati. A meno che gli analisti non siano abili ed esperti in questo lavoro, non ricaveranno valore dai dati e non faranno progressi nel raggiungimento degli obiettivi di business della loro organizzazione.

Raccolta di dati geospaziali
Poiché l'enorme volume di dati geospaziali abitualmente richiesti dalle aziende è grande in modo proibitivo, molte organizzazioni hanno intenzione di utilizzare un servizio per ottenere dati geospaziali curati.

Indipendentemente da dove hanno origine i propri dati geospaziali, la qualità dei dati deve essere sempre preservata. Dati di scarsa qualità generano modelli di ridotto o limitato utilizzo. (La frase di avvertimento “Se si inseriscono dati non validi, si ottengono insight non validi” si dimostra spietatamente vera.) Sembra ovvio che le organizzazioni possano trarre un notevole vantaggio dall'implementazione di una soluzione che curi e controlli i dati, in modo che tutti i dati “inutili” siano correttamente giustificati.

Gestione dei dati geospaziali
Con una tale abbondanza di dati, ora la loro gestione assume una notevole importanza. Molte organizzazioni riscontrano un sovraccarico di dati e si stanno rivolgendo ai data scientist in sede per assistenza nella gestione di tali dati. È stato stimato che fino al 90% del tempo dei data scientist viene dedicato ad attività di cura dei dati, inclusa l'organizzazione, la “pulitura” e la riformattazione dei dati. In questo modo, ai data scientist resta solo il 10% del giorno lavorativo da dedicare all'analisi delle tendenze dei dati e all'utilizzo di tali insight per aiutare a delineare la politica aziendale.

Quando un'azienda affida la raccolta e la gestione dei dati a una soluzione quale IBM Environmental Intelligence Suite, le attività di raccolta e gestione dei dati possono essere eseguite in modo più efficiente. La soluzione è scalabile, basata su cloud e in grado di contenere diversi formati di file. Utilizzando un database curato di informazioni ottimizzate, i data scientist possono avere più tempo per concentrarsi su come utilizzare insight analitici e convertire tali insight in progresso organizzativo e impatto di business. 

Sebbene l'analisi geospaziale, con tecnologia GIS, fosse originariamente utilizzata nell'ambito delle scienze biologiche, come ad esempio geologia, ecologia ed epidemiologia, il suo uso da allora si è diffuso nella maggior parte dei settori d'industria. Le sue applicazioni ora si estendono a settori di industria diversi, dalla difesa alle scienze sociali. E gli insight generati dall'analisi geospaziale interessano questioni di cruciale importanza, come ad esempio la gestione delle risorse naturali e l'intelligence di una nazione.

L'analisi geospaziale si presta allo studio di molti aspetti in contemporanea, grazie al monitoraggio di centinaia o addirittura migliaia di eventi e alla raccolta di dati pertinenti da tali eventi. In questo modo, aziende di tutte le dimensione hanno la possibilità di utilizzare in modo efficace i dati per prendere decisioni di business più ponderate:

• I fornitori di servizi pubblici possono analizzare le prestazioni di centinaia di migliaia di chilometri di linee elettriche.
• Le catene di ristoranti possono utilizzare le tecniche di analisi geospaziale per tenere traccia delle spedizioni in arrivo da parte dei fornitori di alimenti.
• Gli impianti eolici e solari possono analizzare le condizioni ambientali individuando con precisione risorse locali.

Gli sforzi per analizzare enormi quantità di dati sono diventati più impegnativi negli ultimi anni, a causa di un picco relativo all'interno dell'IoT (internet of Things). Oggetti e dispositivi di tutti i tipi e per tutti gli scopi vengono ora progettati per essere in grado di trasmettere dati pertinenti alle prestazioni o ai protocolli di quel dispositivo. Questa è una buona notizia per l'analisi geospaziale, che prevede una profusione di dati per ricavare insight della massima utilità.

Analytics geospaziale
Quando la raccolta di dati realizzata tramite l'analisi geospaziale è combinata con un approccio visivo di livello superiore, che aumenta al massimo l'impatto dei dati organizzando tali dati secondo tempo e spazio, abbiamo l'analytics geospaziale.

Quando i dati si rendono visivi in questo modo, è più facile per chi li studia derivare indicazioni sulle tendenze che potrebbero essere in atto. L'analytics geospaziale è in grado di trasmettere efficacemente la forma e l'energia di una situazione che cambia. E, man mano che si raccolgono quantità crescenti di dati in relazione a quello scenario, diventa più facile individuare sfumature ancora più sottili all'interno di quella situazione.

La maggior parte degli esperti di prevede che la tecnologia geospaziale diventi sempre più sofisticata, tanto più che la tecnologia entra in stretto contatto con il machine learning e l'AI. 

In effetti, si prevede che anche l'intelligenza artificiale geospaziale si esprimerà al meglio, arricchendo di un elemento geografico il machine learning. Gli esperti inoltre prevedono l'arrivo della mappatura come servizio (mapping as a service), in cui mappe personalizzate ad elevatissima risoluzione possono essere prodotte e concesse in affitto, sulla base dell'esigenza del consumatore o del settore d'industria.

Sono anche in fase di sviluppo nuove tipologie di veicoli che si affidano espressamente alla tecnologia geospaziale. Tali veicoli verranno utilizzati con maggiore frequenza — sia che trasportino pacchi attraversando il cielo (droni) o che percorrano senza conducente le strade (veicoli autonomi). Si troveranno anche nuove applicazioni per queste tecnologie, come l'utilizzo di droni per scopi di mappatura aerea.