Los datos geoespaciales son datos basados en momentos específicos relacionados con una ubicación específica en la superficie de la Tierra. Pueden proporcionar insights sobre las relaciones entre variables y revelar patrones y tendencias.
Los datos geoespaciales son información que describe objetos, acontecimientos u otras características con una ubicación sobre o cerca de la superficie de la tierra. Los datos geoespaciales suelen combinar información de ubicación (generalmente coordenadas en la tierra) e información de atributos (características del objeto, acontecimiento o fenómeno en cuestión) con información temporal (el momento en que existen la ubicación y los atributos, o su duración).
La ubicación proporcionada puede ser estática a corto plazo (por ejemplo, la ubicación de un equipo, un terremoto, niños que viven en pobreza) o dinámica (por ejemplo, un vehículo o peatón en movimiento, la propagación de una enfermedad infecciosa).
Los datos geoespaciales suelen consistir en grandes conjuntos de datos espaciales extraídos de fuentes muy diversas en distintos formatos y pueden incluir información como datos censales, imágenes por satélite, datos meteorológicos, datos de telefonía móvil, imágenes diseñadas 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 el momento (fecha y hora) y la ubicación a los tipos tradicionales de datos, así como para crear visualizaciones de datos. Estas visualizaciones pueden incluir mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas que muestran cambios históricos y movimientos actuales. Este contexto adicional ofrece una imagen más completa de los acontecimientos. Los insights que podrían pasarse por alto en una extensa hoja de cálculo, se revelan en patrones e imágenes visuales fáciles de reconocer, lo cual redunda en que se pueden hacer predicciones con mayor rapidez, facilidad y precisión.
Los sistemas de información geoespacial (SIG) se relacionan específicamente con la asignación física de datos dentro de una representación visual. Por ejemplo, cuando un mapa de huracanes (que muestra ubicación y momento específico) se superpone con otra capa que muestra áreas potenciales para descargas de rayos, usted está viendo al SIG en acción.
Eche un vistazo a las tendencias que están transformando el mundo de los negocios sustentables y los insights que pueden ayudar a impulsar esta transformación.
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Tipos de datos geoespaciales
Los datos geoespaciales son información registrada con un indicador geográfico de algún tipo. Existen dos formas principales de datos geoespaciales: vectoriales y rasterizados.
Los datos vectoriales son datos en los que puntos, líneas y polígonos representan características, tales como propiedades, ciudades, carreteras, montañas y masas de agua. Por ejemplo, una representación visual que utiliza datos vectoriales puede representar casas con puntos, carreteras con líneas y ciudades enteras con polígonos.
Los datos rasterizados son celdas pixeleadas o cuadriculadas identificadas en función de la fila y la columna. Los datos rasterizados crean imágenes que son sustancialmente más complejas, como fotografías e imágenes de satélite.
Ejemplos de datos geoespaciales
A continuación presentamos algunos ejemplos de datos geoespaciales:
- Vectores y atributos: información descriptiva sobre una ubicación, indicada con puntos, líneas y polígonos.
- Nubes de puntos: conjunto de puntos en un gráfico que pueden volver a texturizarse como modelos 3D.
- Imágenes rasterizadas y satelitales: imágenes de alta resolución de nuestro mundo, tomadas desde las alturas
- Información censal: datos censales publicados vinculados a áreas geográficas específicas, para el estudio de las tendencias comunitarias.
- Datos de telefonía móvil: las llamadas se encaminan por satélite, basándose en las coordenadas de localización GPS.
- Imágenes diseñadas: imágenes diseñadas por computadora (CAD) de edificios u otras estructuras, que proporcionan 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 hace referencia a toda la tecnología necesaria para recopilar, almacenar y organizar información geográfica. Incluye la tecnología de satélites que permitió la cartografía y el análisis de la Tierra. La tecnología geoespacial puede encontrarse en varias tecnologías relacionadas, como los sistemas de información geográfica (SIG), los sistemas de posicionamiento global (GPS), las geocercas y la teledetección.
Tecnología geoespacial y Python
El popular lenguaje de programación Python es muy adecuado para trabajar con datos geoespaciales y es capaz de alojar datos tanto vectoriales como rasterizados, las dos formas en que normalmente se representan los datos geoespaciales. Con los datos vectoriales se puede trabajar utilizando programas como Fiona y GeoPandas. Con los datos rasterizados se puede trabajar mediante un programa como xarray.
Manejar grandes conjuntos de datos geoespaciales presenta muchos desafíos. Por esta razón, muchas organizaciones batallan para aprovechar al máximo los datos geoespaciales.
Primero, basta considerar tan solo el volumen de los 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 de acuerdo con diferentes estándares. Cualquier tarea de comparar, combinar o asignar datos primero requiere una cantidad considerable de depuración y reformateo de los 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 capas de datos. A menos que los analistas sean competentes y experimentados en este trabajo, no obtendrán valor de los datos ni progresarán hacia los objetivos comerciales de su organización.
Recopilación de datos geoespaciales
Debido a que tan solo el volumen de datos geoespaciales que necesitan habitualmente es prohibitivo, muchas organizaciones recurren a un servicio para obtener datos geoespaciales seleccionados.
Independientemente de cuál sea su fuente de datos geoespaciales, siempre debe mantenerse la calidad de los datos. Los datos deficientes dan como resultado modelos poco útiles y limitados. (La advertencia: “Si se ingresan datos deficientes, se obtienen insights deficientes” resulta brutalmente cierta). Parece evidente que las organizaciones pueden beneficiarse significativamente de contar con una solución que seleccione y compruebe los datos, de modo que todo dato “basura” se contabilice adecuadamente.
Gestión de datos geoespaciales
Ahora, con tanta abundancia de datos, su gestión adquiere una importancia considerable. Muchas organizaciones se desbordan de datos y recurren a sus científicos de datos internos para que les ayuden a gestionarlos.
Se ha estimado que hasta el 90 % del tiempo de los científicos de datos se dedica a actividades de selección de datos, incluida la organización, la "limpieza" y el reformateo de datos. Eso deja a esos científicos de datos con solo el 10 % de su jornada laboral para dedicar a analizar las tendencias de los datos y utilizar esos conocimientos para ayudar a dar forma a la política empresarial.
Cuando una empresa delega la recopilación y la gestión de los datos a una solución como IBM Environmental Intelligence Suite, tanto la recopilación como las actividades de gestión de datos se pueden ejecutar de manera más eficiente. La solución es escalable, basada en la nube y puede adaptarse a diferentes formatos de archivo.
Al utilizar una base de datos conformada por información seleccionada optimizada, los científicos de datos pueden disponer de más tiempo para concentrarse en cómo utilizar los insights derivados de la analítica y convertirlos en progreso de la organización y del impacto empresarial.
A través de las anomalías en los datos, los datos geoespaciales pueden alertar a las organizaciones sobre cambios que se espera que afecten a su empresa.
El uso de datos geoespaciales puede proporcionar a las organizaciones pruebas de por qué y cómo es que funcionan bien algunas soluciones en materia de analítica, mientras que otras no.
Las organizaciones pueden utilizar la precisión numérica proporcionada por los datos geoespaciales para mejorar la eficiencia general de las operaciones de la empresa.
Si bien el análisis geoespacial, habilitado por los SIG, se utilizó originalmente en relación con ciencias de la vida como la geología, la ecología y la epidemiología, su uso se ha manifestado desde entonces en la mayoría de los sectores. Sus aplicaciones abarcan ahora industrias tan diversas como la defensa y las ciencias sociales. Y los insights que genera el análisis geoespacial afectan cuestiones tan importantes como la gestión de los recursos naturales y la inteligencia nacional.
El análisis geoespacial se presta para el estudio de muchas cosas a la vez, monitoreando cientos o incluso miles de acontecimientos y recopilando datos pertinentes sobre estos. Esto brinda a empresas de todos los tamaños la oportunidad de utilizar datos para tomar decisiones comerciales más informadas:
- Los proveedores 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 rastrear envíos entrantes de los proveedores de alimentos.
- Las instalaciones eólicas y solares pueden analizar las condiciones ambientales al identificar activos locales.
Los esfuerzos para analizar cantidades masivas de datos se han vuelto más desafiantes 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 para todo propósito para poder transmitir datos relevantes para el rendimiento o los protocolos del dispositivo en cuestión.Esa es una buena noticia para el análisis geoespacial, que implica una cantidad excesiva de datos para obtener valiosos insights.
Analítica geoespacial
El análisis geoespacial es cuando la recopilación de datos lograda a través del análisis geoespacial se combina con un enfoque visual intensificado que maximiza el impacto de los datos al organizarlos de acuerdo con el tiempo y el espacio.
Este tipo de datos visuales facilita que quienes los estudian obtengan indicaciones sobre las tendencias que podrían estar en juego. El análisis geoespacial puede transmitir eficazmente la forma y la energía de una situación cambiante. Y a medida que se recopila una mayor cantidad de datos sobre ese escenario, resulta más fácil detectar matices aún más sutiles dentro de la situación pertinente.
El mercado de la analítica geoespacial está experimentando actualmente un crecimiento considerable y constante. De hecho, se espera que el mercado crezca en valor hasta los USD 96,300 millones para 2025, logrando un crecimiento anual de las ventas del 12.9 % durante el período de cinco años analizado.¹
Aplicaciones geoespaciales por industria
He aquí como diferentes industrias están utilizando la analítica geoespacial:
- Los gobiernos pueden obtener insights sobre salud, enfermedades y clima y utilizarlos para asesorar mejor al público cuando ocurre un desastre natural o un acontecimiento sanitario de emergencia.
- Los proveedores de servicios eléctricos pueden usar datos para ayudar a predecir posibles interrupciones en el servicio y optimizar los programas de mantenimiento y dotación de personal.
- Las aseguradoras pueden hacer un trabajo más preciso al proyectar riesgos y advertir a los titulares de pólizas sobre posibles problemas que podrían enfrentar próximamente.
- Los prestamistas agrícolas y ganaderos pueden mejorar la metodología que utilizan para evaluar las puntuaciones de riesgo crediticio y reducir las concesiones de préstamos incobrables.
A través de funciones definidas por el usuario (UDF, por sus siglas en inglés), la analítica geoespacial permite a quienes participan en la gestión de la vegetación evaluar los niveles de agua y humedad.
Las funciones definidas por el usuario también son útiles para ayudar a los meteorólogos a trabajar con los datos entrantes para trazar la trayectoria de los tornados que podrían desplazarse por una zona.
Tener datos relevantes, como imágenes satelitales, datos censales y pronósticos de viento, en una plataforma permite que los comandantes de siniestro tracen el crecimiento y el movimiento de los incendios forestales.
La mayoría de los expertos esperan que la tecnología geoespacial sea cada vez más sofisticada, especialmente a medida que esa tecnología entra en contacto con el aprendizaje automático y la IA.
De hecho, se espera que la IA geoespacial también destaque, aportando un elemento geográfico al aprendizaje automático. Los expertos también pronostican la llegada del mapeo como servicio, donde se pueden producir mapas personalizados de resolución notablemente alta para alquilar, en función de las necesidades industriales o del consumidor.
También se están desarrollando nuevos tipos de vehículos que se basan expresamente en la tecnología geoespacial. Se utilizarán con mayor frecuencia, ya sea que atraviesen el cielo transportando paquetes (drones) o recorran las calles (vehículos autónomos). También se encontrarán nuevas aplicaciones para estas tecnologías, como el uso de drones con fines de mapeo aéreo.
Conozca la plataforma diseñada para datos geoespaciales temporales, con más de 6 PB de conjuntos de datos que representan una gran variedad de categorías.
Descubra qué sucede cuando se aplica analítica potente para la gestión de toda la vegetación dentro de un territorio de servicio.
Potencie las aplicaciones basadas en la ubicación y gestione consultas geoespaciales avanzadas utilizando un almacenamiento optimizado para datos espaciales.
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Domine los fundamentos de los datos geoespaciales para Python, entre ellos, la diferencia entre datos vectoriales y rasterizados, el trabajo con sistemas de coordenadas y muestras de datos geoespaciales.
Obtenga más información sobre los efectos ambientales y meteorológicos en las operaciones empresariales en los artículos del blog de IBM Business Operations.
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Orígenes
¹ Mercado de análisis geoespacial (enlace externo a ibm.com), Markets and Markets, August 2020.