¿Qué son los datos geoespaciales?

Los datos geoespaciales son datos basados en el tiempo que están relacionados con una ubicación específica de la superficie de la Tierra. Pueden proporcionar información sobre las relaciones entre variables y revelar patrones y tendencias

Space background. 3D render

Definición de datos geoespaciales

Los datos geoespaciales son información que describe objetos, eventos u otras características con una ubicación en la superficie de la Tierra o cerca de ella. Los datos geoespaciales normalmente combinan información de ubicación (generalmente coordenadas en la Tierra) e información de atributos (las características del objeto, evento o fenómeno en cuestión) con información temporal (el tiempo o período de vida en el que existen la ubicación y los atributos). La ubicación proporcionada puede ser estática a corto plazo (por ejemplo, la ubicación de un equipo, un terremoto, niños que viven en la pobreza) o dinámica (por ejemplo, un vehículo o peatón en movimiento, la propagación de una enfermedad infecciosa).

Los datos geoespaciales generalmente involucran grandes conjuntos de datos espaciales recopilados de muchas fuentes diversas en diferentes formatos y pueden incluir información como datos de censos, imágenes por satélite, datos meteorológicos, datos de teléfonos celulares, imágenes dibujadas y datos de redes sociales. Los datos geoespaciales son más útiles cuando se pueden descubrir, compartir, analizar y utilizar en combinación con los datos comerciales tradicionales.

La analítica geoespacial se utiliza para agregar tiempo y ubicación a los tipos tradicionales de datos y para crear visualizaciones de datos. Estas visualizaciones pueden incluir mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas que muestran cambios históricos y cambios actuales. Este contexto adicional permite un panorama más completo de los eventos. Los conocimientos que pueden pasarse por alto en una hoja de cálculo masiva se revelan en patrones visuales e imágenes fáciles de reconocer. Esto puede hacer que las predicciones sean más rápidas, fáciles y precisas.

Los sistemas de información geoespacial (GIS) se relacionan específicamente con el mapeo físico de datos dentro de una representación visual. Por ejemplo, cuando el mapa de un huracán (que muestra la ubicación y la hora) se superpone con otra capa que muestra posibles áreas de caída de rayos, está viendo los GIS en acción.


Tipos y ejemplos de datos geoespaciales

Tipos de datos geoespaciales
Los datos geoespaciales son información registrada junto con un indicador geográfico de algún tipo. Hay dos formas principales de datos geoespaciales: datos vectoriales y datos ráster.

Los datos vectoriales son datos en los que puntos, líneas y polígonos representan características como propiedades, ciudades, carreteras, montañas y masas de agua. Por ejemplo, una representación visual que utiliza datos vectoriales puede incluir casas representadas por puntos, carreteras representadas por líneas y pueblos enteros representados por polígonos.

Los datos ráster son celdas pixeladas o cuadriculadas que se identifican según la fila y la columna. Los datos ráster crean imágenes que son sustancialmente más complejas, como fotografías e imágenes de satélite.

 

Ejemplos de datos geoespaciales
Estos son algunos ejemplos de datos geoespaciales:

  • Vectores y atributos: Información descriptiva sobre una ubicación, como puntos, líneas y polígonos.
  • Nubes de puntos: Un conjunto de puntos trazados colocalizados que se pueden recontexturizar como modelos 3D
  • Imágenes ráster y satelital: Imágenes de alta resolución de nuestro mundo, tomadas desde arriba
  • Datos censales: Datos censales publicados vinculados a áreas geográficas específicas, para el estudio de las tendencias de la comunidad.
  • Datos del teléfono celular: Llamadas enrutadas por satélite, basadas en coordenadas de ubicación GPS
  • Imágenes dibujadas: Imágenes CAD de edificios u otras estructuras, que brindan información geográfica y datos arquitectónicos.
  • Datos de redes sociales: Publicaciones en redes sociales que los científicos de datos pueden estudiar para identificar tendencias emergentes

Tecnología geoespacial
La tecnología geoespacial se refiere a toda la tecnología necesaria para la recopilación, almacenamiento y organización de información geográfica. Incluye la tecnología satelital que permitió el mapeo geográfico y el análisis de la Tierra. La tecnología geoespacial se puede encontrar en varias tecnologías relacionadas, como los Sistemas de Información Geográfica (GIS), los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), el geoperimetraje y la teledetección.

 

Tecnología geoespacial y Python
El popular lenguaje de programación Python es muy adecuado para trabajar con datos geoespaciales y puede admitir tanto datos vectoriales como datos ráster, las dos formas en que los datos geoespaciales se representan normalmente. Se puede trabajar con datos vectoriales utilizando programas como Fiona y GeoPandas. Se puede trabajar con datos ráster utilizando un programa como xarray.


Desafíos del big data geoespacial

Lidiar con grandes conjuntos de datos geoespaciales presenta muchos desafíos. Por esta razón, muchas organizaciones se esfuerzan por aprovechar al máximo los datos geoespaciales.

Primero, está el gran volumen de datos geoespaciales. Por ejemplo, se estima que diariamente se generan 100 TB de datos relacionados con el clima. Esto por sí solo presenta considerables problemas de almacenamiento y acceso para la mayoría de las organizaciones. Los datos geoespaciales también se almacenan en muchos archivos diferentes, lo que dificulta encontrar los archivos que contienen los datos necesarios para resolver su problema específico.

Además, los datos geoespaciales se almacenan en muchos formatos diferentes y se calibran con diferentes estándares. Cualquier esfuerzo para comparar, combinar o mapear datos primero requiere una cantidad significativa de depuración y reformateo de datos.

Finalmente, trabajar con datos geoespaciales sin procesar requiere conocimientos especializados y la aplicación de matemáticas avanzadas para realizar las tareas necesarias, como la alineación geoespacial de las capas de datos. A menos que los analistas sean diestros y experimentados en este trabajo, no obtendrán valor de los datos ni progresarán hacia los objetivos comerciales de su organización.


Recopilación y gestión de datos geoespaciales

Recopilación de datos geoespaciales
Debido a que el gran volumen de datos geoespaciales que habitualmente requieren las empresas es extremadamente grande, muchas organizaciones buscan utilizar un servicio para obtener datos geoespaciales seleccionados.

Independientemente de cuál sea la fuente de sus datos geoespaciales, la calidad de los datos siempre debe mantenerse. Los datos deficientes dan como resultado modelos de uso escaso o limitado. (La frase de advertencia "Entrada de datos incorrectos, información deficiente" encierra una cruda verdad). Parece evidente que las organizaciones pueden beneficiarse significativamente de tener una solución que seleccione y verifique los datos, por lo que cualquier dato "basura" se contabiliza adecuadamente.

 

Gestión de datos geoespaciales
Ahora que abundan tantos datos, su gestión adquiere una importancia considerable. Muchas organizaciones se ven desbordadas de datos y recurren a sus científicos de datos internos para que las ayuden a gestionarlos. Se calcula que hasta el 90 % del tiempo de los científicos de datos se dedica a actividades de filtración y gestión de datos, incluida la organización, "limpieza" y reformateo de datos. Como consecuencia de ello, los científicos de datos solo disponen del 10 % de su jornada laboral para analizar las tendencias de los datos y usar esos conocimientos para contribuir a formular la política empresarial.

Cuando una empresa cede la recopilación y gestión de datos a una solución como IBM Environmental Intelligence Suite, tanto la recopilación de datos como las actividades de gestión de datos se pueden ejecutar de manera más eficiente. La solución es escalable, está basada en la nube y puede adaptarse a diferentes formatos de archivo. Al utilizar una base de datos filtrada de información optimizada, los científicos de datos pueden tener más tiempo para concentrarse en cómo utilizar los conocimientos analíticos y convertirlos en progreso para la organización y lograr un impacto empresarial. 


Beneficios del uso de datos geoespaciales

Advertencias previas

A través de las anomalías en los datos, los datos geoespaciales pueden dar a las organizaciones un aviso sobre los cambios entrantes que afectarán a su empresa.

Amplíe sus conocimientos

El uso de datos geoespaciales puede proporcionar a las organizaciones evidencia de por qué y cómo algunas soluciones de analítica funcionan bien y otras no.

Mayor eficiencia

Las organizaciones pueden utilizar la precisión numérica proporcionada por los datos geoespaciales para mejorar la eficiencia general de las operaciones de la empresa.


Análisis y analítica geoespacial

Aunque el análisis geoespacial, habilitado por el GIS, se utilizó originalmente en relación con las ciencias de la vida como la geología, la ecología y la epidemiología, su uso se ha vuelto desde entonces evidente en la mayoría de las industrias. Hoy en día, sus aplicaciones afectan a industrias tan diversas como la defensa y las ciencias sociales. Y los conocimientos que genera el análisis geoespacial afectan asuntos tan importantes como la gestión de los recursos naturales y la inteligencia nacional.

El análisis geoespacial se presta al estudio de muchas cosas a la vez, monitoreando cientos o incluso miles de eventos y recopilando datos pertinentes de ellos. Esto brinda a las empresas de todos los tamaños la oportunidad de aprovechar los datos para tomar decisiones comerciales más informadas:

  • las empresas de servicios públicos pueden analizar el rendimiento de cientos de miles de kilómetros de líneas eléctricas.
  • Las cadenas de restaurantes pueden utilizar técnicas de análisis geoespacial para hacer un seguimiento de los envíos entrantes de los proveedores de alimentos.
  • Las instalaciones eólicas y solares pueden analizar las condiciones ambientales al identificar los activos locales.

Los esfuerzos para analizar cantidades masivas de datos se han vuelto más exigentes en los últimos años debido a una explosión relativa dentro del Internet de las cosas (IoT). Actualmente se están diseñando objetos y dispositivos de todo tipo y propósito que permiten transmitir datos pertinentes para el desempeño o los protocolos de ese dispositivo. Esa es una buena noticia para el análisis geoespacial, que implica una abundancia de datos para obtener conocimientos valiosos.

 

Analítica geoespacial
Cuando la recopilación de datos lograda a través del análisis geoespacial se combina con un enfoque visual mejorado que maximiza el impacto de los datos organizándolos según el tiempo y el espacio, estamos hablando de análisis geoespacial.

Cuando los datos se visualizan de esta manera, es más fácil para quienes los estudian derivar indicaciones sobre las tendencias que podrían estar en juego. La analítica geoespacial es capaz de transmitir de forma eficaz la forma y la energía de una situación cambiante. Y a medida que se recopilan cantidades cada vez mayores de datos sobre ese escenario, es más fácil detectar matices aún más sutiles dentro de esa situación.


Mercado e industria de la analítica geoespacial

El mercado de la analítica geoespacial está experimentando actualmente un crecimiento considerable y constante; de hecho, se espera que el mercado alcance un valor de USD 96,3 mil millones para 2025, logrando un crecimiento anual de ventas del 12,9 % durante el período de 5 años analizado.¹

 

Aplicaciones geoespaciales por industria
A continuación mostramos cómo las diferentes industrias están utilizando la analítica geoespacial:

  • Los gobiernos pueden obtener conocimientos sobre la salud, las enfermedades y el clima y utilizarlos para asesorar mejor al público cuando ocurre un desastre natural o un evento de emergencia sanitaria.
  • Las empresas de servicios eléctricos pueden usar datos para ayudar a predecir posibles interrupciones del servicio y optimizar el mantenimiento y los horarios de las cuadrillas.
  • Las aseguradoras pueden hacer un trabajo más preciso al proyectar los riesgos y advertir a los titulares de pólizas sobre los posibles problemas que podrían enfrentar en un breve plazo.
  • Las entidades que otorgan préstamos para actividades agrícolas pueden mejorar la metodología que utilizan para evaluar las calificaciones de riesgo crediticio y reducir las colocaciones de préstamos incobrables.

Mapeo del COVID-19

El mapeo del COVID-19 se realiza utilizando modelos analíticos geoespaciales, basados en datos poblacionales, transmisión de video en vivo, mapas y clima.

Vegetation Management

A través de funciones definidas por el usuario (UDF), la analítica geoespacial permite a los involucrados en el manejo de la vegetación evaluar los niveles de agua y humedad.

Seguimiento de tornados

Las funciones definidas por el usuario también son útiles para ayudar a los meteorólogos a trabajar con los datos entrantes para graficar la trayectoria de los tornados que podrían estar moviéndose en un área.

Mapeo de incendios forestales

Tener datos pertinentes, como imágenes satelitales, datos censales y pronósticos de vientos, en una plataforma permite a los jefes de operaciones en el lugar del incidente trazar el crecimiento y desplazamiento de los incendios forestales.


El futuro de los datos geoespaciales

La mayoría de los expertos esperan que la tecnología geoespacial se vuelva cada vez más sofisticada, especialmente a medida que dicha tecnología entra en contacto más estrecho con el aprendizaje automático y la IA. 

De hecho, se espera que la IA geoespacial también se destaque, aportando un elemento geográfico al aprendizaje automático. Los expertos también pronostican la llegada del mapeo como servicio, en el que se puedan producir mapas personalizados de muy alta resolución que puedan alquilarse, según las necesidades del consumidor o de la industria.

También se están desarrollando nuevos tipos de vehículos que dependen expresamente de la tecnología geoespacial. Se utilizarán con mayor frecuencia, ya sea que atraviesen el cielo llevando paquetes (drones) o circulen por las calles (vehículos autónomos). También se encontrarán nuevas aplicaciones para estas tecnologías, como el uso de drones con fines de cartografía aérea.


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Fuentes

¹ Geospatial Analytics Market (El enlace se encuentra fuera de ibm.com), Markets and Markets, agosto de 2020.