ما البيانات الجغرافية المكانية؟

البيانات الجغرافية المكانية معلومات تصف الأجسام أو الأحداث أو المعالم الأخرى ذات موقع على سطح الأرض أو بالقرب منه. عادةً ما تجمع البيانات الجغرافية المكانية بين معلومات الموقع (عادةً إحداثيات على الأرض) ومعلومات السمات (خصائص الجسم أو الحدث أو الظاهرة المعنية) والمعلومات الزمنية (الوقت أو المدة الزمنية التي يوجد فيها الموقع والسمات).

قد يكون الموقع المقدم ثابتًا على المدى القصير (على سبيل المثال، موقع جهاز، أو حدث زلزال، أو أطفال يعيشون في فقر) أو ديناميكيًا (على سبيل المثال، مركبة متحركة أو مشاة، أو انتشار مرض معدٍ).

تتضمن البيانات الجغرافية المكانية عادةً مجموعات كبيرة من البيانات المكانية المستمدة من العديد من المصادر المتنوعة بتنسيقات مختلفة ويمكن أن تشمل معلومات مثل بيانات التعداد السكاني وصور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس وبيانات الهواتف المحمولة والصور المرسومة وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي. وتكون البيانات الجغرافية المكانية مفيدة للغاية عندما يمكن اكتشافها ومشاركتها وتحليلها واستخدامها بالاقتران مع البيانات التجارية التقليدية.

تُستخدم التحليلات الجغرافية المكانية لإضافة التوقيت والموقع إلى أنواع البيانات التقليدية ولإنشاء عروض مصورة للبيانات. يمكن أن تشمل العروض المصورة هذه خرائط ورسوم بيانية وإحصاءات وخرائط بيانية توضح التغيرات القديمة والتحولات الحالية. يتيح هذا السياق الإضافي الحصول على صورة أكثر اكتمالاً للأحداث. تظهر الرؤى التي قد تُغفل في جداول البيانات الضخمة في أنماط وصور مرئية سهلة الفهم. وهذا يجعل التنبؤات أسرع وأسهل وأكثر دقة.

تتعلق أنظمة المعلومات الجغرافية المكانية (GIS) بشكل خاص بالرسم الخرائطي المادي للبيانات ضمن تمثيل مرئي. على سبيل المثال، عندما توضع خريطة إعصار (تُظهر الموقع والوقت) فوق طبقة أخرى تُظهر المناطق المحتملة لضربات البرق، فإنك تشاهد تطبيقًا فعليًا لنظام المعلومات الجغرافية المكانية.

البيانات الجغرافية المكانية هي معلومات مسجلة مع مؤشر جغرافي من نوع ما. هناك نوعان أساسيان من البيانات الجغرافية المكانية:

البيانات المتجهة هي بيانات تمثل فيها النقاط والخطوط والمضلعات معالم مثل العقارات والمدن والطرق والجبال والمسطحات المائية. على سبيل المثال، قد يتضمن التمثيل المرئي الذي يستخدم البيانات المتجهة منازل ممثلة بنقاط وطرقًا ممثلة بخطوط ومدنًا كاملة ممثلة بمضلعات.

البيانات النقطية هي خلايا منقطة أو شبكية محددة وفقًا للصفوف والأعمدة. وتنشئ البيانات النقطية صورًا أكثر تعقيدًا، مثل الصور الفوتوغرافية وصور الأقمار الصناعية.

من أمثلة البيانات الجغرافية المكانية ما يلي:

• المتجهات والسمات: معلومات وصفية عن موقع ما مثل النقاط والخطوط والمضلعات.
• السحب النقطية: مجموعة من النقاط المرسومة المتجاورة التي يمكن إعادة تشكيلها كنماذج ثلاثية الأبعاد.
• الصور النقطية وصور الأقمار الصناعية: صور عالية الدقة لعالمنا، مأخوذة من أعلى.
• بيانات التعداد السكاني: بيانات التعداد السكاني الصادرة المرتبطة بمناطق جغرافية محددة، لدراسة اتجاهات المجتمع.
• بيانات الهواتف المحمولة: توجّه الأقمار الصناعية المكالمات بناءً على إحداثيات موقع GPS.
• الصور المرسومة: صور مصممة بمساعدة الكمبيوتر للمباني أو الهياكل الأخرى وتوفر معلومات جغرافية وبيانات معمارية.
• بيانات وسائل التواصل الاجتماعي: منشورات وسائل التواصل الاجتماعي التي يمكن لعلماء البيانات دراستها لتحديد الاتجاهات الناشئة

تشير التقنية الجغرافية المكانية إلى كل التقنيات اللازمة لجمع المعلومات الجغرافية وتخزينها وتنظيمها. وهي تشمل تقنية الأقمار الصناعية التي سمحت برسم الخرائط الجغرافية وتحليل الأرض. يمكن العثور على التقنية الجغرافية المكانية في العديد من التقنيات ذات الصلة، مثل أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS) وأنظمة تحديد المواقع العالمية (GPS) والتحديد الجغرافي والاستشعار عن بُعد.

لغة البرمجة الشهيرة Python مناسبة تمامًا للعمل مع البيانات الجغرافية المكانية ويمكنها استيعاب كل من البيانات المتجهة والبيانات النقطية، وهما الطريقتان اللتان تُمثَّل بهما البيانات الجغرافية المكانية عادةً. يمكن العمل مع البيانات المتجهة باستخدام برامج مثل Fiona وGeoPandas. بينما يمكن العمل مع البيانات النقطية باستخدام برنامج مثل xarray.

إن التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات الجغرافية المكانية يطرح العديد من التحديات. ولهذا السبب، تكافح العديد من المؤسسات للاستفادة الكاملة من البيانات الجغرافية المكانية

أولاً، هناك الحجم الهائل للبيانات الجغرافية المكانية. على سبيل المثال، تشير التقديرات إلى إنتاج 100 تيرابايت من البيانات المتعلقة بالطقس يوميًا. وهذا وحده يمثل مشكلة كبيرة في التخزين والوصول بالنسبة إلى معظم المؤسسات. كما أن البيانات الجغرافية المكانية تُخزن في العديد من الملفات المختلفة، ما يجعل من الصعب العثور على الملفات التي تحتوي على البيانات اللازمة لحل مشكلتك المحددة.

بالإضافة إلى ذلك، تُخزن البيانات الجغرافية المكانية في العديد من التنسيقات المختلفة وتخضع لمعايير معايرة مختلفة. وأي محاولة لمقارنة البيانات أو دمجها أو رسم خرائط لها تتطلب أولاً قدرًا كبيرًا من تنقية البيانات وإعادة تنسيقها.

وأخيرًا، يتطلب العمل مع البيانات الجغرافية المكانية غير المنسقة معرفة متخصصة وتطبيق الرياضيات المتقدمة لإجراء المهام الضرورية، مثل المحاذاة الجغرافية المكانية لطبقات البيانات. ما لم يكن المحللون بارعين وذوي خبرة في هذا العمل، لن يستفيدوا من البيانات أو يحققوا تقدمًا نحو أهداف أعمال مؤسستهم.

نظرًا إلى أن الحجم الهائل للبيانات الجغرافية المكانية التي تحتاج إليها الشركات بشكل روتيني كبير للغاية، تتجه العديد من المؤسسات إلى استخدام خدمة للحصول على بيانات جغرافية مكانية منظمة.

بغض النظر عن مصدر البيانات الجغرافية المكانية، يجب الحفاظ على جودة البيانات دائمًا. تؤدي البيانات الرديئة إلى نماذج ذات فائدة قليلة أو محدودة. (تثبت العبارة التحذيرية "البيانات الرديئة تُنتج رؤى رديئة" أنها صحيحة تمامًا). يبدو من البديهي أن المؤسسات يمكن أن تستفيد بشكل كبير من وجود حل ينظم البيانات ويتحقق من صحتها، بحيث يمكن التعامل مع أي بيانات "غير مفيدة" بشكل صحيح.

مع وفرة البيانات في الوقت الحالي، أصبحت إدارتها ذات أهمية كبيرة. تجد العديد من المؤسسات نفسها غارقة في البيانات وتلجأ إلى علماء البيانات الداخليين لمساعدتها على إدارتها.

تشير التقديرات إلى أن ما يصل إلى 90% من وقت علماء البيانات يُقضى في أنشطة تنظيم البيانات، بما في ذلك تنظيم البيانات و"تنظيفها" وإعادة تنسيقها. وهذا يترك لعلماء البيانات 10% فقط من يوم عملهم لتكريسه لتحليل اتجاهات البيانات واستخدام تلك الرؤى للمساعدة على تشكيل سياسة العمل.

عندما تعهد شركة بجمع البيانات وإدارتها إلى حل مثل IBM Environmental Intelligence، يمكن تنفيذ أنشطة جمع البيانات وإدارتها بشكل أكثر كفاءة. وهذا الحل قابل للتوسع، ومستند إلى السحابة، وقادر على استيعاب تنسيقات ملفات مختلفة.

باستخدام قاعدة بيانات منظمة من المعلومات المُحسّنة، يمكن لعلماء البيانات توفير وقت أكثر للتركيز على كيفية استخدام الرؤى التحليلية وتحويلها إلى تقدم تنظيمي وتأثير تجاري.

على الرغم من أن التحليل الجغرافي المكاني، المدعوم بنظام المعلومات الجغرافية المكانية، كان يستخدم في الأصل في علوم الحياة مثل الجيولوجيا والبيئة وعلم الأوبئة، فإن استخدامه أصبح واضحًا في معظم الصناعات. وتشمل تطبيقاته الآن صناعات متنوعة مثل الدفاع والعلوم الاجتماعية. وتؤثر الرؤى التي يولدها التحليل الجغرافي المكاني في أمور بالغة الأهمية مثل إدارة الموارد الطبيعية والاستخبارات الوطنية.

يتيح التحليل الجغرافي المكاني دراسة العديد من الأمور في وقت واحد، ومراقبة مئات أو حتى آلاف الأحداث وجمع البيانات ذات الصلة منها. وهذا يوفر للمؤسسات من كل الأحجام فرصة استخدام البيانات لاتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة:

• يمكن لمقدمي خدمات المرافق العامة تحليل أداء مئات الآلاف من الأميال من خطوط الكهرباء.
• يمكن لسلاسل المطاعم استخدام تقنيات التحليل الجغرافي المكاني لتتبع الشحنات الواردة من مزودي الأغذية.
• يمكن لمنشآت طاقة الرياح والطاقة الشمسية تحليل الظروف البيئية من خلال تحديد الأصول المحلية بدقة.

أصبحت جهود تحليل الكميات الهائلة من البيانات أكثر صعوبة في السنوات الأخيرة بسبب الانتشار الكبير لإنترنت الأشياء (IoT). تُصمم الآن الأجهزة والأدوات من كل الأنواع والأغراض بحيث تكون قادرة على نقل البيانات ذات الصلة بأداء تلك الأجهزة أو بروتوكولاتها. وهذا خبر سار بالنسبة إلى التحليل الجغرافي المكاني الذي يعتمد على كميات هائلة من البيانات لاستخلاص معلومات قيّمة. IBM Environmental Intelligence منصة قائمة على السحابة تستخدم بيانات جغرافية مكانية وبيانات عن الطقس والمناخ حصرية ومن جهات خارجية كمورد إستراتيجي للتحليل.

التحليل الجغرافي المكاني هو عملية دمج البيانات الناتجة عن التحليل الجغرافي المكاني مع نهج بصري محسّن يعزز تأثير البيانات من خلال تنظيمها وفقًا للزمان والمكان.

هذا النوع من البيانات البصرية يسهل على مَن يدرسونها استخلاص مؤشرات حول الاتجاهات التي قد تكون سائدة. يمكن للتحليل الجغرافي المكاني أن ينقل بشكل فعال هيئة الوضع المتغير وحركته. ومع تراكم كميات متزايدة من البيانات حول هذا السيناريو، يصبح من السهل اكتشاف الفروق الدقيقة في هذا الوضع.

يشهد سوق التحليلات الجغرافية المكانية حاليًا نموًا كبيرًا ومطردًا. في الواقع، من المتوقع أن تنمو قيمة السوق إلى 96.3 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025، محققة نموًا سنويًا في المبيعات بنسبة 12.9% خلال فترة الخمس سنوات قيد المراجعة.¹

فيما يلي كيفية استخدام مختلف الصناعات للتحليلات الجغرافية المكانية:

• يمكن للحكومات الحصول على رؤى حول الصحة والأمراض والطقس واستخدامها لتقديم مشورة أفضل للجمهور عند وقوع كارثة طبيعية أو حدوث حالة طوارئ صحية.
• يمكن لمزودي خدمات الكهرباء استخدام البيانات للمساعدة على التنبؤ باحتمالات انقطاع الخدمة وتحسين جداول الصيانة وجداول عمل الطاقم.
• يمكن لشركات التأمين أن تقدم توقعات أكثر دقة حول المخاطر وتحذير حاملي وثائق التأمين من المشكلات المحتملة التي قد يواجهونها قريبًا.
• يمكن للمقرضين الزراعيين تحسين المنهجية التي يستخدمونها لتقييم درجات مخاطر الائتمان وتقليل حالات القروض المعدومة.

من خلال الوظائف التي يحددها المستخدم (UDF)، تتيح التحليلات الجغرافية المكانية للأشخاص المعنيين بإدارة النباتات تقييم مستويات المياه والرطوبة.

تفيد الوظائف التي يحددها المستخدم أيضًا في مساعدة خبراء الأرصاد الجوية على العمل مع البيانات الواردة لرسم مسار الأعاصير التي قد تمر عبر منطقة ما.

إن وجود البيانات ذات الصلة - مثل صور الأقمار الصناعية وبيانات التعداد السكاني وتوقعات الرياح - في منصة واحدة يتيح لقادة الحوادث رسم مخطط لنمو حرائق الغابات وحركتها.

يتوقع معظم الخبراء أن تصبح تقنية الجغرافية المكانية أكثر تطورًا، خاصة مع اقتراب هذه التقنية من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

في الواقع، من المتوقع أن يظهر الذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني أيضًا، ما يضيف عنصرًا جغرافيًا إلى التعلم الآلي. كما يتوقع الخبراء أيضًا ظهور خدمة رسم الخرائط، حيث يمكن إنتاج خرائط مخصصة عالية الدقة للاستئجار، بناءً على احتياجات المستهلكين أو الصناعة.

هناك أيضًا أنواع جديدة من المركبات قيد التطوير تعتمد بشكل صريح على التقنية الجغرافية المكانية. وستُستخدم هذه المركبات بشكل متكرر أكثر، سواء كانت تحلق في السماء حاملةً الطرود (الطائرات من دون طيار) أو تسير في الشوارع (المركبات ذاتية القيادة). كما ستظهر تطبيقات جديدة لهذه التقنيات، مثل استخدام الطائرات من دون طيار لأغراض رسم الخرائط الجوية.