jueves, 19 de enero de 2017

Utilidad de la información geoespacial

Una de las funcionalidades que destacan en un GIS sobre otros Programas de visualización de datos espaciales, es su capacidad para realizar análisis complejos de los datos tanto geográficos (capas de diversa índole) como alfanuméricos (BBDD). Estos van desde simples relaciones espaciales y de vecindad, hasta complejos análisis de redes y topológicos.

A lo largo de la evolución de los SIG estas funcionalidades se han ido ampliando hasta alcanzar los niveles de complejidad que hoy en día tiene, por ejemplo, ArcGIS y todas sus extensiones (incluida la más evolucionada y reciente ArcGIS Pro).

Esta evolución no ha pasado desapercibida para las industrias y negocios de todo tipo, pero especialmente para aquellos en los que la componente geoespacial es crítico, como por ejemplo las “Utilities”, Transportes, defensa y gestión del territorio, los cuales necesitan en todo momento conocer tanto la localización de sus activos, como otra serie de atributos y características, ya sean estas estáticas (material, año de instalación...) como dinámicas (lecturas de sensores, grado de deterioro...)

A parte de estar presente en las industrias anteriormente mencionadas, los Sistemas de Información Geográfica en general, y la componente geoespacial de los activos físicos en particular, están presentes cada vez más como parte indisoluble de las nuevas tecnologías que se nutren y benefician de la importancia del "donde".

Por ejemplo, en el Internet de las Cosas o IoT, concepto utilizado para referirse a la conexión e interacción de los diferentes objetos cotidianos, generalmente vía internet, podemos encontrar multitud de ejemplos y situaciones en los que la componente espacial de los objetos interconectados será determinante. Un ejemplo sencillo sería la comunicación entre un smartphone y el sistema de climatización de una vivienda. Utilizando el sistema de localización del teléfono, la casa será "consciente" de que nos aproximamos, y podrá adaptar su temperatura y humedad sin necesidad de intervención humana, a los parámetros apropiados, previamente definidos o no.

Así mismo, y siguiendo con el ejemplo anterior, si nuestra vivienda se encuentra englobada en una Ciudad Inteligente o Smart City, está podrá comunicarse con los sensores situados en las proximidades de la misma para conocer los detalles de los diferentes parámetros recolectados (temperatura, humedad, contaminantes), para regular y optimizar los niveles de confort de la vivienda.

En ocasiones, que estemos próximos a la vivienda, no significa que necesitemos activar los sistemas de climatización, o por el contrario podemos estar a más de 10 km y tardar menos de 5 minutos en llegar a casa. Para solventar este tipo de situaciones los dispositivos pueden utilizar la información almacenada a lo largo de la actividad diaria, para analizar patrones de comportamiento que se repiten a lo largo del tiempo. Por ejemplo es probable que todos los miércoles hagamos la compra, y no vayamos a casa directamente. Es más, aunque no tengamos un día definido para ir al supermercado, la ruta al mismo, es la misma, y si al salir del trabajo, giramos a la derecha en un cruce determinado, el móvil podrá comunicarse con la vivienda y decirle que aún no vamos a casa.

De la misma manera otros datos pueden ser utilizados para determinar lo que tardaremos en llegar a casa, como la información del tráfico, o incluso la disponibilidad de aparcamiento en la proximidad de la vivienda.

Otra de las tecnologías que en los últimos años están marcando la tendencia en el análisis de la información, es el análisis de los datos masivos o Big Data. Desde el punto de vista de la información geoespacial, el análisis de una gran cantidad de información con este enfoque nos permitirá extraer información subyacente de los mismos, que de otra manera pasaría desapercibida. De esta manera analizando miles de datos procedentes de los GPS de los Smartphones por ejemplo, podríamos encontrar que las rutas seguidas por los conductores de una determinada ciudad, esconden ciertos patrones ocultos para un análisis clásico, y que pueden ser utilizados solos o combinados con otros datos, para, por ejemplo, definir el emplazamiento óptimo de un determinado comercio.

En definitiva los datos geoespaciales son, cada vez más, una fuente de información muy valiosa, que utilizada apropiadamente puede generar un valor añadido a nuestro negocio, sea cual sea éste, y que en conjunción con los nuevos enfoques y tecnologías van a contribuir de manera determinante a su generalización y uso extensivo en todos los ámbitos, no solo empresariales, sino también cotidianos, no en vano un gran número de aplicaciones para nuestro Smartphone utilizan la geolocalización del dispositivo, generalmente para mejorar la experiencia en el uso de la aplicación (en otros casos es para vender esa información a terceros).



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