Cosa sono i dati geospaziali?
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Illustrazione con collage di pittogrammi di profilo del viso, foglia, nuvola
Cosa sono i dati geospaziali?

I dati geospaziali sono dati basati sul tempo e correlati a una posizione specifica sulla superficie terrestre. Possono fornire informazioni sulle relazioni tra le variabili e rivelare modelli e tendenze

I dati geospaziali sono informazioni che descrivono oggetti, eventi o altre caratteristiche con una posizione vicina o sulla superficie terrestre. I dati geospaziali in genere combinano le informazioni sulla posizione (di solito le coordinate terrestri) e le informazioni sugli attributi (le caratteristiche dell'oggetto, dell'evento o dei fenomeni interessati) con le informazioni temporali (il tempo o la durata in cui la posizione e gli attributi esistono).

La posizione fornita potrebbe essere statica nel breve termine (ad esempio, la posizione di un'apparecchiatura, un terremoto, bambini che vivono in povertà) o dinamica (ad esempio, un veicolo in movimento o un pedone, la diffusione di una malattia infettiva).

I dati geospaziali in genere comprendono grandi serie di dati spaziali raccolti da molte fonti diverse in vari formati, e possono includere informazioni come dati di censimento, immagini satellitari, dati meteorologici, dati di telefoni cellulari, immagini disegnate e dati sui social media. I dati geospaziali sono più utili quando possono essere scoperti, condivisi, analizzati e utilizzati in combinazione con i dati aziendali tradizionali.

L'analisi geospaziale viene utilizzata per aggiungere tempistiche e posizione ai tipi di dati tradizionali, e per creare visualizzazioni di dati. Queste visualizzazioni possono includere mappe, grafici, statistiche e cartogrammi che mostrano modifiche storiche e turni attuali. Questo contesto aggiuntivo consente un quadro più completo degli eventi. Le informazioni che potrebbero essere trascurate in un grande foglio di calcolo vengono invece rivelate in modelli visivi e immagini facili da riconoscere. Ciò rende le previsioni più veloci, più facili e più accurate.

I sistemi informativi geospaziali (GIS) si riferiscono specificamente alla mappatura fisica dei dati all'interno di una rappresentazione visiva. Ad esempio, quando una mappa degli uragani (che mostra posizione e ora) viene sovrapposta a un altro layer che mostra potenziali aree di caduta dei fulmini, abbiamo i GIS in azione.

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Tipi ed esempi di dati geospaziali

Tipi di dati geospaziali
I dati geospaziali sono informazioni registrate con un indicatore geografico di qualche tipo. Esistono due forme primarie di dati geospaziali: dati vettoriali e dati raster.

I dati vettoriali sono dati in cui punti, linee e poligoni rappresentano caratteristiche quali proprietà, città, strade, montagne e bacini idrici. Ad esempio, una rappresentazione visiva che utilizza dati vettoriali può includere case rappresentate da punti, strade rappresentate da linee e città intere rappresentate da poligoni.

I dati raster sono celle pixelate o a griglia identificate in base a righe e colonne. I dati raster creano fondamentalmente immagini molto più complesse, come fotografie e immagini satellitari.

 

Esempi di dati geospaziali
Alcuni esempi di dati geospaziali includono:

  • Vettori e attributi:informazioni descrittive su una posizione come punti, linee e poligoni.
  • Nuvole di punti:una raccolta di punti grafici colocalizzati che possono essere ricontestualizzati come modelli 3D.
  • Immagini raster e satellitari:immagini ad alta risoluzione del mondo scattate dall'alto.
  • Dati del censimento:dati del censimento rilasciati e legati a specifiche aree geografiche per lo studio delle tendenze della comunità.
  • Dati di telefonia cellulare: le chiamate vengono instradate via satellite, in base alle coordinate di posizione GPS.
  • Immagini disegnate: immagini CAD di edifici o altre strutture che offrono informazioni geografiche e dati architettonici.
  • Dati sui social:post sui social che i data scientist possono studiare per identificare le tendenze emergenti.
Visualizza altri esempi di applicazioni di dati geospaziali

Tecnologia geospaziale
Con l'espressione tecnologia geospaziale si intendono tutte le tecnologie necessarie per la raccolta, la memorizzazione e l'organizzazione delle informazioni geografiche. Comprende la tecnologia satellitare che consente la mappatura geografica e l'analisi della Terra. La tecnologia geospaziale si trova in diverse tecnologie correlate, come i sistemi informativi geografici (GIS), i sistemi di posizionamento globale (GPS), il geofencing e il rilevamento remoto.

 

Tecnologia geospaziale e Python
Il popolare linguaggio di programmazione Python risulta particolarmente adatto a lavorare con dati geospaziali e può accogliere sia dati vettoriali, sia dati raster, i due modi in cui i dati geospaziali vengono generalmente rappresentati. È possibile lavorare con i dati vettoriali utilizzando programmi come Fiona e GeoPandas. È possibile lavorare con i dati raster utilizzando un programma come xarray.

Le sfide dei big data geospaziali

Gestire set di dati geospaziali di grandi dimensioni presenta molte sfide. Per questo motivo, molte organizzazioni faticano a sfruttare appieno questo tipo di dati.

In primo luogo, bisogna tenere conto dell'enorme volume di dati geospaziali. Ad esempio, si stima che ogni giorno vengano generati 100 TB di dati meteorologici. Già questo comporta notevoli problemi di storage e di accesso per la maggior parte delle organizzazioni. Inoltre, i dati geospaziali vengono memorizzati in molti file diversi, il che rende difficile individuare i file che contengono i dati necessari per risolvere un problema specifico.

Oltre a tutto questo, i dati geospaziali vengono archiviati in molti formati e calibrati in base a standard diversi. Qualsiasi tentativo di confrontare, combinare o mappare i dati richiede prima un'importante pulizia e riformattazione dei dati.

Infine, l'utilizzo di dati geospaziali non elaborati richiede conoscenze specializzate e l'applicazione di matematica avanzata per svolgere le attività necessarie, ad esempio l'allineamento geospaziale dei livelli di dati. Se gli analisti non sono abili ed esperti in questo tipo di operazione, non riusciranno a trarre valore dai dati o ad avanzare verso gli obiettivi aziendali.

Raccolta e gestione dei dati geospaziali

Raccolta di dati geospaziali
Poiché l'enorme volume di dati geospaziali abitualmente richiesto dalle aziende è proibitivo, molte organizzazioni cercano di utilizzare un servizio per ottenere dati geospaziali accurati.

Ovunque si trovino i dati geospaziali, la loro qualità deve sempre essere mantenuta. Dati inadeguati danno luogo a modelli poco utilizzabili (il monito "Se entrano dati scarsi, escono informazioni scarse", in questo senso, si rivela brutalmente vera.) Appare quindi evidente che le organizzazioni possono trarre notevoli vantaggi dall'adozione di una soluzione in grado di raccogliere e controllare i dati, in modo che tutti i dati "spazzatura" vengano tenuti in debito conto.

 

Gestione dei dati geospaziali
Con una tale abbondanza di dati oggi a disposizione, la loro gestione assume notevole importanza. Molte organizzazioni si ritrovano inondate di dati e si rivolgono ai propri data scientist interni per un aiuto nella gestione.

È stato stimato che fino al 90% del tempo dei data scientist viene speso in attività di data curation, tra cui l'organizzazione, la "pulizia" e la riformattazione dei dati. Ciò lascia ai data scientist solo il 10% della loro giornata lavorativa da dedicare all'analisi delle tendenze dei dati e all'utilizzo di tali insight per contribuire a definire la politica aziendale.

Quando un'azienda trasforma la raccolta e la gestione dei dati in una soluzione come IBM Environmental Intelligence Suite, le attività di raccolta e gestione dei dati possono essere eseguite in modo più efficiente. La soluzione è scalabile, basata sul cloud e in grado di accogliere diversi formati di file.

Utilizzando un database curato di informazioni ottimizzate, i data scientist hanno più tempo per capire come utilizzare le informazioni analitiche e convertirle in progressi organizzativi e in impatto aziendale. 

Vantaggi dell'utilizzo dei dati geospaziali
Avvisi anticipati

Attraverso le anomalie dei dati, i dati geospaziali possono fornire alle organizzazioni un avviso sui cambiamenti in arrivo che influenzeranno la loro azienda.

Comprensione più profonda

L'utilizzo dei dati geospaziali fornisce alle organizzazioni la prova del perché e del come alcune soluzioni analitiche funzionano bene e altre no.

Maggiore efficienza

Le organizzazioni possono utilizzare la precisione numerica fornita dai dati geospaziali per migliorare l'efficienza complessiva delle operazioni aziendali.

Analisi geospaziale e analitica

Sebbene l’analisi geospaziale potenziata dal GIS fosse originariamente utilizzata in connessione con scienze biologiche come la geologia, l’ecologia e l’epidemiologia, nel tempo il suo utilizzo si è rilevato importante nella maggior parte dei settori. Le sue applicazioni ora toccano settori diversi, come la difesa e le scienze sociali, e le informazioni generate dall’analisi geospaziale riguardano questioni di fondamentale importanza, come ad esempio la gestione delle risorse naturali e l’intelligence nazionale.

L'analisi geospaziale si presta allo studio di molti aspetti contemporaneamente, in quanto monitora centinaia o addirittura migliaia di eventi raccogliendo dati pertinenti. Ciò offre alle aziende di tutte le dimensioni la possibilità di utilizzare i dati per prendere decisioni di business più informate:

  • I provider di servizi pubblici possono analizzare le prestazioni di linee elettriche di centinaia di migliaia di chilometri.
  • Le catene di ristorazione possono utilizzare tecniche di analisi geospaziale per monitorare le spedizioni in arrivo dai fornitori alimentari.
  • Le installazioni eoliche e solari possono analizzare le condizioni ambientali individuando con precisione le risorse locali.

Gli sforzi richiesti per analizzare queste enormi quantità di dati sono cresciuti sempre di più negli ultimi anni a causa della relativa esplosione dell'Internet of Things (IoT). Oggetti e dispositivi di tutti i tipi e per tutti gli scopi sono ora progettati per trasmettere dati pertinenti alle prestazioni o ai protocolli di quel dispositivo. Si tratta di una buona notizia per l'analisi geospaziale, che richiede una grande quantità di dati per raccogliere informazioni preziose.

 

Analytics geospaziale
L'analytics geospaziale è quando la raccolta di dati ottenuti attraverso l'analytics geospaziale si unisce a un approccio visivo amplificato che massimizza l'impatto dei dati organizzandolo in base al tempo e allo spazio.

Questo tipo di dati visivi rende più facile per coloro che li studiano ricavare indicazioni sulle tendenze che potrebbero essere in atto. L'analytics geospaziale può trasmettere in modo efficace la forma e l'energia di una situazione in evoluzione. Man mano che vengono raccolte quantità crescenti di dati su quello scenario, diventa più facile individuare sfumature ancora più sottili all'interno di quella situazione.

Mercato e settore dell'analitica geospaziale

Il mercato dell'analytics geospaziale sta attualmente vivendo una crescita considerevole e costante. In effetti, si prevede che il mercato crescerà in valore fino a 96,3 miliardi di dollari entro il 2025, raggiungendo una crescita annua delle vendite del 12,9% durante il periodo in esame di 5 anni.¹

 

Applicazioni geospaziali per settore
Ecco come diversi settori utilizzano l'analytics geospaziale:

  • Le amministrazioni statali possono acquisire informazioni su salute, malattie e condizioni meteorologiche e utilizzarle per consigliare meglio il pubblico quando si verifica un disastro naturale o un'emergenza sanitaria.
  • I fornitori di servizi elettrici possono utilizzare i dati per prevedere possibili interruzioni del servizio e ottimizzare i programmi di manutenzione e la pianificazione del personale.
  • Gli assicuratori possono svolgere un lavoro più accurato nel prevedere i rischi e allertare gli assicurati sui potenziali problemi imminenti.
  • I finanziatori agricoli e agricoli possono migliorare la metodologia utilizzata per valutare i punteggi di rischio di credito e ridurre i collocamenti errati dei crediti.
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Attraverso funzioni definite dall'utente (UDF), l'analytics geospaziale consente a coloro che sono impegnati nella gestione della vegetazione di valutare i livelli di acqua e umidità.

Informazioni sulla gestione della vegetazione
Monitoraggio dei tornado

Le funzioni definite dall'utente sono utili anche per aiutare i meteorologi a lavorare con i dati in arrivo per tracciare il percorso dei tornado che attraversano un'area.

Ulteriori informazioni su come monitorare gli eventi meteorologici insieme
Mappatura degli incendi

La possibilità di avere su un'unica piattaforma i dati pertinenti, come immagini satellitari, dati di censimento e previsioni dei venti, permette ai responsabili degli incidenti di tracciare la crescita e il movimento degli incendi.

Ulteriori informazioni sui report sugli incendi
Il futuro dei dati geospaziali

La maggior parte degli esperti si aspetta che la tecnologia geospaziale diventerà sempre più sofisticata, soprattutto grazie al suo contatto sempre più stretto con l'apprendimento automatico e l'IA. 

Si prevede che anche l’AI geospaziale giocherà un ruolo importante, apportando un elemento geografico all’apprendimento automatico. Gli esperti prevedono anche l'arrivo della mappatura come servizio, grazie alla quale sarà possibile produrre mappe personalizzate ad altissima risoluzione a noleggio, in base alle esigenze dei consumatori o del settore.

Ci sono anche nuovi tipi di veicoli in fase di sviluppo che si basano espressamente sulla tecnologia geospaziale. Saranno utilizzati con maggiore frequenza, sia che attraversino il cielo trasportando pacchi (droni), sia che guidino autonomamente lungo le strade (veicoli autonomi). Si troveranno anche nuove applicazioni per queste tecnologie, come l'uso di droni per scopi di mappatura aerea.

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Fonti

¹ Geospatial Analytics Market (link esterno a ibm.com), Markets and Markets, agosto 2020