지리공간 데이터는 지표면 또는 지표면 근처에 위치하는 개체, 이벤트 또는 기타 특징을 설명하는 정보입니다. 지리공간 데이터는 일반적으로 위치 정보(일반적으로 지구상의 좌표) 및 속성 정보(해당 개체, 이벤트 또는 현상의 특성)와 시간 정보(위치 및 속성이 존재하는 시간 또는 수명)를 결합합니다. 제공되는 위치는 단기적으로 정적일 수도 있고(예: 장비의 위치, 지진 발생, 빈곤층 아동), 동적일 수도 있습니다(예: 이동 중인 차량 또는 보행자, 전염병 확산).

지리공간 데이터는 일반적으로 다양한 형식의 다양한 소스에서 수집한 대규모 공간 데이터 세트를 포함하며 인구조사 데이터, 위성 이미지, 날씨 데이터, 휴대전화 데이터, 그려진 이미지 및 소셜 미디어 데이터 등의 정보를 포함할 수 있습니다. 지리공간 데이터는 기존 비즈니스 데이터와 함께 검색, 공유, 분석 및 사용할 수 있을 때 가장 유용합니다.

지리공간 분석은 기존 데이터 유형에 시간과 위치를 추가하고 데이터 시각화를 구축하는 데 사용됩니다. 이러한 시각화에는 과거의 변화와 현재의 변화를 보여주는 지도, 그래프, 통계 및 지도가 포함될 수 있습니다. 이러한 추가 컨텍스트를 통해 이벤트를 더 완벽하게 파악할 수 있습니다. 방대한 스프레드시트에서 간과할 수 있는 인사이트가 알아보기 쉬운 시각적 패턴과 이미지로 드러납니다. 이를 통해 예측을 더 빠르고, 더 쉽고, 더 정확하게 할 수 있습니다.

지리공간 정보 시스템(GIS)은 특히 시각적 표현 내에서 데이터의 물리적 매핑과 관련이 있습니다. 예를 들어, 허리케인 지도(위치와 시간 표시)가 낙뢰 발생 가능 지역을 표시하는 다른 계층과 중첩되면 GIS가 작동하는 것을 볼 수 있습니다.

대규모 지리공간 데이터 세트를 처리하는 데는 많은 어려움이 따릅니다. 이러한 이유로 많은 조직에서는 지리공간 데이터를 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

첫째, 지리공간 데이터의 양이 엄청나게 많다는 점입니다. 예를 들어, 매일 100TB의 날씨 관련 데이터가 생성되는 것으로 추정됩니다. 이것만으로도 대부분의 조직에는 상당한 스토리지 및 액세스 문제가 발생합니다. 또한 지리공간 데이터는 다양한 파일에 저장되기 때문에 특정 문제를 해결하는 데 필요한 데이터가 포함된 파일을 찾기가 어렵습니다.

또한 지리공간 데이터는 다양한 형식으로 저장되며 다양한 표준에 따라 보정됩니다. 데이터를 비교, 결합 또는 매핑하려면 먼저 상당한 양의 데이터를 정리하고 형식을 다시 지정해야 합니다.

마지막으로, 원시 지리공간 데이터로 작업하려면 데이터 계층의 지리공간 정렬과 같은 필수 작업을 수행하기 위해 전문 지식과 고급 수학을 적용해야 합니다. 분석가가 이 작업에 능숙하고 경험이 많지 않은 경우, 데이터에서 가치를 얻거나 조직의 비즈니스 목표를 향해 나아갈 수 없습니다.

지리공간 데이터 수집
기업에서 일상적으로 필요한 지리공간 데이터의 양이 엄청나게 크기 때문에, 많은 조직에서 서비스를 사용하여 선별된 지리공간 데이터를 얻으려고 합니다.

지리공간 데이터의 출처와 관계없이 데이터 품질은 항상 유지되어야 합니다. 데이터가 불량하면 모델이 거의 사용되지 않거나 제한적으로 사용됩니다. ("나쁜 데이터 입력 - 나쁜 인사이트 출력"이라는 경고 문구가 잔인하게도 사실임을 증명합니다.) 데이터를 큐레이션하고 검사하여 '쓰레기' 데이터를 적절히 처리할 수 있는 솔루션을 갖추면 조직이 상당한 이점을 얻을 수 있다는 것은 자명해 보입니다.

지리공간 데이터 관리
데이터가 너무 많아지면서 데이터 관리가 매우 중요해졌습니다. 많은 조직에서 데이터가 넘쳐나는 것을 발견하고 사내 데이터 과학자에게 데이터 관리를 맡기고 있습니다. 데이터 과학자의 업무 시간 중 90%가 데이터 관리, '정리', 형식 변경 등 데이터 큐레이션 활동에 드는 것으로 추정됩니다. 따라서 데이터 과학자가 데이터 추세를 분석하고 이러한 인사이트를 사용하여 비즈니스 정책을 수립하는 데 사용할 수 있는 시간은 업무 시간의 10%에 불과합니다.

기업이 데이터 수집 및 관리를 IBM Environmental Intelligence Suite와 같은 솔루션으로 전환하면 데이터 수집 및 데이터 관리 활동을 모두 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 솔루션은 확장 가능하고 클라우드 기반이며 다양한 파일 형식을 수용할 수 있습니다. 데이터 과학자는 최적화된 정보로 큐레이션된 데이터베이스를 사용하여 분석 인사이트를 활용하고 이를 조직의 발전과 비즈니스 영향력으로 전환하는 방법에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다. 

GIS를 기반으로 한 지리공간 분석은 원래 지질학, 생태학, 역학 등의 생명과학과 관련하여 사용되었지만, 이후 대부분의 산업에서 보편적으로 사용됩니다. 그 응용 분야는 이제 국방 및 사회 과학과 같은 다양한 산업에 영향을 미칩니다. 지리공간 분석을 통해 얻어지는 인사이트는 천연자원 관리 및 국가 정보만큼이나 매우 중요한 문제에 영향을 미칩니다.

지리공간 분석은 수백, 수천 개의 이벤트를 모니터링하고 관련 데이터를 수집하여 한 번에 많은 항목을 연구하는 데 적합합니다. 이를 통해 다음과 같이 모든 규모의 기업이 데이터를 활용하여 더욱 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 유틸리티 제공업체는 수십만 마일에 달하는 송전선의 성능을 분석할 수 있습니다.
• 레스토랑 체인은 지리공간 분석 기술을 사용하여 식품 공급업체의 배송 상황을 추적할 수 있습니다.
• 풍력 및 태양광 설비업체는 지역 자산을 정확히 찾아내어 환경 조건을 분석할 수 있습니다.

최근 몇 년간 사물 인터넷(IoT)의 폭발적인 확산으로 인해 대량의 데이터를 분석하는 작업이 더욱 어려워졌습니다. 이제 모든 유형과 목적의 개체와 디바이스가 해당 디바이스의 성능 또는 프로토콜과 관련된 데이터를 전송할 수 있도록 설계되고 있습니다. 이는 가치 있는 인사이트를 얻으려면 방대한 양의 데이터가 있어야 하는 지리공간 분석에 희소식입니다.

지리공간 분석
분석을 통해 수집한 데이터를 시간과 공간에 따라 정리하여 데이터의 영향력을 극대화하는 고도의 시각적 접근 방식과 결합하는 것이 바로 지리공간 분석입니다.

이러한 방식으로 데이터를 시각화하면 데이터를 연구하는 사람들이 현재 진행 중인 추세에 대한 지표를 더 쉽게 도출할 수 있습니다. 지리공간 분석은 변화하는 상황의 형태와 에너지를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 또한 해당 시나리오에 대해 수집되는 데이터의 양이 늘어날수록 해당하는 상황에서 미묘한 차이를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

전문가 대부분은 지리공간 기술이 머신 러닝 및 AI와 더욱 밀접하게 결합하면서 점점 더 정교해질 것으로 예상합니다. 

실제로 지리공간 AI도 머신 러닝에 지리적 요소를 도입하여 진가를 발휘할 것으로 예상됩니다. 전문가들은 또한 소비자나 산업의 필요에 따라 매우 높은 해상도의 맞춤형 지도를 제작할 수 있는 서비스형 지도 제작 시대가 도래할 것으로 예상합니다.

또한 지리공간 기술을 활용하는 새로운 유형의 차량도 개발 중입니다. 이러한 차량은 소포를 싣고 하늘을 가로지르거나(드론), 스스로 도로를 주행하는(자율 주행차) 등 이용 빈도가 높아질 것입니다. 또한, 드론을 항공 지도 제작에 활용하는 등 새로운 응용 분야를 찾을 수 있을 것입니다.