Temario de esta guía
¿Qué son los datos geoespaciales?
¿Qué es la ciencia de datos geoespacial?
¿Qué es el análisis geoespacial?
¿Qué son los sistemas de información geográfica o SIG?
¿Qué es la inteligencia Geoespacial?
Los cinco principales beneficios de utilizar Datos Geoespaciales
¿Cuáles son los tipos de Datos Geoespaciales?
¿Cuáles son las fuentes de los datos geoespaciales?
¿Cómo funciona el análisis de datos geoespaciales?
Casos de uso: ¿Cómo se utilizan los Datos Geoespaciales hoy en día?
Los datos geoespaciales se refieren a la información que está asociada con una ubicación particular en la superficie de la Tierra. Puede ser cualquier dato que tenga un componente geográfico, como mapas, coordenadas GPS, imágenes satelitales y más.
Este tipo de datos contienen información como coordenadas de latitud y longitud e igualmente contemplan elementos como accidentes geográficos, masas de agua, edificios y carreteras. De esta forma ayudan a crear mapas, analizar patrones y tendencias y tomar decisiones informadas en una variedad de campos, incluida la planificación urbana, la gestión ambiental y los negocios.
La ciencia de datos geoespaciales se utiliza en una gran variedad de industrias, incluyendo la mercadotecnia y la publicidad, la planificación urbana, la gestión ambiental y el transporte.
Tal y como lo menciona IBM, «los datos geoespaciales son una herramienta valiosa para las empresas que buscan aumentar la participación de los clientes, mejorar las experiencias de los clientes y optimizar las operaciones.
Para tener una mejor idea de la función de los datos geoespaciales, primero es necesario entender cuatro conceptos clave: La ciencia de datos geoespacial, el análisis geoespacial, los SIG y la inteligencia geoespacial.
La ciencia de datos geoespaciales es una rama de la ciencia de datos que se enfoca en identificar y analizar las características de los datos espaciales, a través del desarrollo de modelos que permiten comprender acontecimientos y ubicar exactamente dónde suceden.
El análisis geoespacial es el proceso de analizar y visualizar datos que tienen una ubicación o un componente geográfico. Este tipo de análisis implica el uso de herramientas y técnicas de software para examinar y comprender datos relacionados con una ubicación o área geográfica específica.
El análisis de datos geoespaciales se puede utilizar para una variedad de propósitos, como:
Cabe recalcar que el análisis geoespacial ofrece una perspectiva única de los datos que no se puede lograr con los métodos de análisis tradicionales. Al analizar de forma correcta los datos geoespaciales se pueden identificar nuevos patrones y relaciones ocultas a simple vista.
Los Sistemas de Información Geoespacial (SIG), o GIS por sus siglas en inglés, son herramientas informáticas que se utilizan para capturar, almacenar, analizar y mostrar información geográficamente referenciada. Esto significa que los SIG combinan datos con mapas para brindar una mejor comprensión de las relaciones y patrones espaciales.
En nuestra propia definición: Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) procesan y modelan grandes volúmenes de información para generar herramientas visuales. Estas herramientas permiten entender cualquier fenómeno demográfico, económico y de mercado, lo que deriva en una toma de decisiones más efectiva.
Los SIG se utilizan para una variedad de elementos, desde la planificación urbana, las ciencias ambientales, la gestión de recursos naturales y la gestión de emergencias y desastres naturales. En los negocios se utilizan para:
• Entender el comportamiento de los usuarios.
• Identificar problemas internos (En temas de procesos, ventas y marketing).
• Detectar nuevas oportunidades de mercado.
• Mapear el comportamiento inmobiliario en una zona.
Los datos geoespaciales son un componente clave de los sistemas de información geográfica (SIG), ya que este tipo de datos brindan el contexto geográfico necesario para la visualización de los mapas.
¿Qué es la inteligencia Geoespacial?
La inteligencia geoespacial nos ayuda a comprender mejor el mundo que nos rodea, incluidos los recursos naturales, la demografía de la población y el uso de la tierra.
La inteligencia geoespacial también se puede utilizar para el análisis espacial y la ciencia de datos. Ésta involucra procesos para examinar datos espaciales y generar modelos especializados, con el fin de obtener información valiosa.
Las herramientas de visualización de datos son clave para la inteligencia geoespacial ya que ayudan a presentar datos complejos de una manera fácil de entender (Lo que facilita la identificación de patrones y tendencias).
Los datos geoespaciales son una herramienta valiosa para que las empresas puedan mejorar su toma de decisiones, aumentar su eficiencia, brindar mejores experiencias a sus clientes, administrar sus riesgos operativos y obtener una ventaja competitiva.
Este tipo de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas al proporcionar información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y los cambios en consumo.
Reducir costos y mejorar procesos internos
Al visualizar datos en un mapa, las empresas pueden identificar problemas en sus operaciones y realizar cambios para mejorar la eficiencia y reducir costos.
Por ejemplo, las empresas de paquetería utilizan datos geoespaciales para monitorear continuamente sus rutas de entrega, reducir tiempos en cada viaje y mejorar los consumos de combustibles de las unidades de reparto.
Mejorar la experiencia del cliente
La información geográfica permite comprender mejor las necesidades y expectativas de los consumidores.
Las áreas de mercadotecnia, comercialización y ventas pueden identificar de manera más rápida dónde se encuentran sus clientes potenciales y sus competidores.
De esta manera pueden identificar áreas no atendidas y mejorar la experiencia de marca en sus puntos ya existentes
Los datos geoespaciales son muy útiles al momento de identificar y mitigar riesgos relacionados con desastres naturales, los peligros en una zona y posibles amenazas.
La visualización de datos permite localizar y evaluar áreas geográficas con algún tipo de riesgo. Por ejemplo, una compañía de seguros podría usar datos geoespaciales para identificar áreas propensas a inundaciones y ajustar sus primas en consecuencia.
Al aprovechar los datos geoespaciales, las empresas pueden obtener información que sus competidores no tienen y así adelantarse a cualquier tendencia o cambio en el mercado.
Hay varios tipos de datos geoespaciales que se utilizan para diferentes propósitos (como el análisis, la visualización o el mapeo). Algunos de los tipos más comunes de datos geoespaciales son:
Los datos vectoriales representan objetos en la superficie de la Tierra como puntos, líneas y polígonos. Estos objetos se definen por sus coordenadas y otros atributos (Como el nombre, la población o el uso del suelo de una ubicación en particular).
Los datos vectoriales suelen utilizarse para crear mapas y realizar análisis espaciales.
Los datos ráster representan la superficie de la Tierra como una cuadrícula de celdas o píxeles. A cada píxel se le asigna un valor, el cual representa algún aspecto del terreno (Como la elevación, la temperatura o la cubierta vegetal).
Los datos ráster son útiles para crear imágenes satelitales y modelos de terreno, entre otros.
Los datos LiDAR utilizan rayos láser para medir la distancia entre un sensor y los objetos en la superficie de la Tierra. De esta manera se pueden crear modelos de elevación digitales de alta resolución útiles para la cartografía y el análisis del terreno.
Los datos de sensores remotos se recopilan a través de satélites, aeronaves u otras plataformas capaces de capturar imágenes de la superficie de la Tierra.
Las imágenes recopiladas se utilizan para crear mapas, monitorear cambios en el uso de la tierra e identificar desastres naturales.
Los datos de codificación geográfica se utilizan para hacer coincidir direcciones u otros datos basados en la ubicación con sus coordenadas geográficas correspondientes.
Este tipo de datos funcionan para realizar mapeos y análisis espaciales.
Existe una gran variedad de fuentes de datos geoespaciales, las cuales incluyen:
• Agencias gubernamentales.
• Proveedores comerciales.
• Fuentes de datos gratuitas y de libre acceso.
• Redes sociales.
• Sensores.
• Estudios académicos.
• ONGs.
• Aplicaciones móviles.
• Registros históricos.
Es importante mencionar que algunas de estas fuentes pueden tener restricciones sobre cómo se pueden usar los datos (Como por ejemplo, derechos de autor o políticas de privacidad).
Además, la precisión y confiabilidad de los datos geoespaciales pueden variar según la fuente y el método de recopilación. Por lo tanto, es importante evaluar cuidadosamente que tipo de información es necesaria recolectar.
Generalmente cada país cuenta con instituciones gubernamentales dedicadas a recopilar y mantienen datos geoespaciales, geográficos y demográficos.
Por ejemplo, el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) recopila y difunde datos sobre el uso de la tierra, los recursos naturales y los peligros. Mientras tanto, la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) recopila datos sobre el clima, los océanos y las áreas costeras.
En México, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía ha desarrollado Sistemas de Información Geográfica que se pueden utilizar de manera gratuita. Este SIG integra elementos naturales y geográficos de todo el país.
Hoy en día existe una variedad de empresas que proporcionan datos geoespaciales como servicio. Por ejemplo, IBM ofrece datos sobre transporte, uso del suelo y energía.
Igualmente existe una creciente oferta de fuentes de datos geoespaciales abiertas y gratuitas. Por ejemplo, OpenStreetMap es un proyecto impulsado por su misma comunidad. Otras plataformas basadas en modelos de crowdsourcing serían Citizen Science y Zooniverse.
Varias plataformas de libre acceso tienen como principal objetivo de este tipo de proyectos es poder intercambiar datos humanitarios relacionados a desastres, conflictos y crisis globales.
Empresas como META ofrecen datos geoespaciales a través de las etiquetas de ubicación adjuntas en sus publicaciones.
Aunque estos datos cuentan con ciertos criterios de privacidad, sirven para comprender las tendencias en el comportamiento y la actividad social de los usuarios.
La data de sensores es aquella que se recopila de dispositivos como GPS, imágenes satelitales y drones. Esta data es muy útil al momento de desarrollar mapeos, monitoreo de zonas y análisis geográficos.
Algunas universidades e instituciones de investigación cuentan con áreas enfocadas en realizar estudios que involucran datos geoespaciales. Generalmente, este tipo de datos se ponen a disposición del público o de otras instituciones.
Las organizaciones sin fines de lucro a menudo recopilan y comparten datos geoespaciales relacionados con problemas ambientales o sociales.
Gran parte de las apps que los usuarios descargan en sus móviles suelen recopilar datos geoespaciales, como ubicaciones, tendencias de movilidad y tipo de contenido generado en ciertas ubicaciones.
La gran mayoría de los países conservan registros históricos, como mapas y fotografías aéreas.
Dichos registros son muy valiosos ya que permiten estudiar los cambios en el uso de la tierra y las condiciones ambientales a lo largo del tiempo.
De manera simplificada el análisis de datos geoespaciales involucra seis pasos:
1. Recolección de la data
2. Almacenamiento
3. Análisis de los datos
4. Mapeo y visualización
5. Integración de otras fuentes de datos
6. Toma de decisiones a partir de la data
Recolección de la data. El primer paso en el análisis de datos geoespaciales es recopilar información útil. Como ya mencionamos, existen varias fuentes para obtener datos, desde redes sociales hasta dispositivos GPS.
Es importante que toda información que se recopile cuente con datos geográficos como coordenadas de latitud y longitud, direcciones, códigos postales u otra información basada en la ubicación.
Almacenamiento de los datos. Una vez recopilados los datos, es necesario almacenarlos en un lugar seguro y accesible. Los datos geoespaciales se pueden almacenar en una variedad de formatos, como archivos de forma, geoJSON o KML.
Generalmente este tipo de información se almacena de manera local o en bases de datos basadas en la nube.
Análisis de la información. Para realmente sacar provecho de los datos geoespaciales es necesario utilizar herramientas y softwares especializados.
Hay que tener en cuenta que los analistas y científicos de datos requieren extraer de manera minuciosa y con cuidado toda la información que sea relevante.
Mapeo y Visualización. Una de las claves de los datos espaciales consiste en el mapeo y la visualización.
Al trazar datos en un mapa, los analistas pueden identificar rápidamente, y de mejor manera, patrones y tendencias.
Integración con otras fuentes de datos
Los datos geoespaciales también se pueden integrar con otros tipos de datos para obtener una visión más profunda de un problema o fenómeno en particular.
Por ejemplo, la combinación de datos geoespaciales con datos internos de ventas pueden ayudar a entender por qué en ciertas zonas un producto tiene éxito, mientras que en otras no.
Toma de decisiones. El objetivo final de trabajar con datos geoespaciales es utilizar la información para realizar mejores análisis.
Los Datos Geoespaciales han adquirido cada vez más relevancia en nuestro día a día. Desde empresas, hasta organizaciones gubernamentales utilizan este tipo de data para un sinfín de casos como:
• Selección de nuevos puntos de venta.
• Logística y gestión de cadenas de suministro.
• Monitoreo ambiental.
• Planificación urbana.
• Agricultura.
• Gestión de recursos.
• Inversión inmobiliaria.
• Turismo.
Los datos geoespaciales se pueden usar para identificar la mejor ubicación para colocar un nuevo negocio o nuevos puntos de venta.
A través del análisis de la densidad poblacional, los patrones de tráfico y las tendencias demográficas, las empresas localizar zonas con alto porcentaje de éxito.
El uso de datos geoespaciales también ha transformado la manera de realizar estrategias de marketing, publicidad y ventas.
Hoy en día términos como Geomarketing y Geofencing (O Geocercas) han adquirido mayor importancia al momento de ofrecer mensajes, activaciones y promociones más especializadas y dirigidas a mercados específicos.
Las áreas encargadas de logística y de gestión de la cadena de suministro encuentren muy útiles los datos geoespaciales al momento de optimizar sus procesos internos y externos.
Por ejemplo, algunas empresas utilizan este tipo de datos para analizar patrones de tráfico, las condiciones de las carreteras y la seguridad de ciertas rutas. Esto les permite reducir costos de transporte, evitar robos de mercancía y mejorar los tiempos de entrega.
Los datos geoespaciales permiten monitorear condiciones ambientales, como la calidad del aire, la calidad del agua y el uso de la tierra.
Esto no solo es útil para organizaciones ambientales y gobiernos, también los desarrolladores urbanos e inmobiliarios utilizan esta información para saber si una zona es propensa a sufrir de desastres naturales o falta de agua.
Mediante el análisis de factores como la densidad de población, el uso del suelo y los patrones de transporte, los planificadores urbanos pueden diseñar ciudades más eficientes y habitables.
La ciencia de datos geoespacial permite mejorar la producción agrícola.
¿Cómo? Al analizar las condiciones del suelo, los patrones climáticos y el rendimiento de los cultivos, los agricultores pueden tomar decisiones informadas sobre su siembra y su cosecha.
En los últimos años se ha visto un incremento significativo en el número de empresas que se han comprometido a ser más sustentables.
Al tener información espacial, los tomadores de decisiones son capaces de predecir el impacto que tendrán sus estrategias en el medio ambiente y el ecosistema que rodea sus empresas.
Los datos geoespaciales se han convertido en el ingrediente secreto de las inmobiliarias y desarrolladoras.
Mediante el análisis de datos sobre factores como el valor de las propiedades, las tasas de crecimiento poblacional y la proximidad a servicios básicos, los agentes inmobiliarios y los inversores pueden tomar decisiones informadas sobre el comportamiento del mercado.
La analítica geoespacial ha mejorado significativamente la industria del turismo. Analizando patrones relacionados a destinos populares, tendencias de viaje y movilidad, y cambios en las preferencias de los consumidores, las agencias de turismo pueden personalizar más sus diseñar experiencias turísticas.
Algunas tendencias que están marcando los últimos años en temas de data geoespacial tienen que ver con la integración de Inteligencia Artificial y el Machine Learning, al igual que con el incremento en la cantidad de datos recopilados y la aparición de nuevas tecnologías.
Cada vez se utilizan más algoritmos de Inteligencia Artificial y herramientas de Machine Learning para procesar y analizar datos geoespaciales.
Por ejemplo, se puede utilizar Machine Learning para “entrenar” modelos capaces de analizar imágenes satelitales y detectar cambios en el uso de la tierra o la vegetación.
Esta integración también puede ayudar a analizar datos geoespaciales para predecir o identificar ciertos eventos en un área en particular.
Un “gemelo digital” es una réplica virtual de un activo o sistema físico que permite el monitoreo y análisis en tiempo real.
Los datos geoespaciales se están utilizando con el fin de crear gemelos digitales más precisos. Con esto se pretende monitorear y predecir cambios en infraestructuras, edificios, construcciones y más.
El gobierno de datos o data governance (por su nombre en inglés) es una estructura dedicada a dar soporte a la gestión de los datos que genera una empresa. Éste se compone de normas, políticas y procesos enfocados en asegurar que todos los datos sean correctos, confiables, seguros y se pueden utilizar de la mejor manera.
Con la creciente cantidad de datos geoespaciales que pueden recopilar, resulta cada vez más importante contar con un gobierno de datos adecuado. Las empresas y organizaciones requieren prestar más atención a sus estándares y regulaciones en torno a los datos que utilizan.
El modelado 3D implica crear una representación digital de objetos o espacios físicos. Los datos geoespaciales se pueden usar para crear modelos 3D precisos de paisajes, edificios e infraestructura, que se pueden usar en una variedad de aplicaciones, como planificación urbana, arquitectura e ingeniería.
La aparición de nuevas plataformas dedicadas en la nube está permitiendo un mejor almacenamiento, procesamiento y análisis de los datos geoespaciales.
Las plataformas dedicas tienen la ventaja de ser escalables, accesibles y más rentables. Esto lo que facilita a los analistas trabajar con grandes volúmenes de datos.
Los datos geoespaciales son un elemento crítico en la era del Big Data. El análisis de los datos espaciales permiten revelar nuevas formas de entender negocios, los clientes y los mercados alrededor del mundo.
El Big Data por transformar la complejidad de grandes volúmenes de información en insights útiles y de gran valor. Por otro lado, la ciencia de datos geoespaciales se destaca por simplificar este proceso de análisis.
