¿Qué es una base de datos geoespacial?

Base de datos geoespacial definida

El término geoespacial se refiere a recursos interdependientes como mapas, imágenes, conjuntos de datos, herramientas y procedimientos que vinculan cada evento, función o entidad a una ubicación, y usan esta información para diversas aplicaciones. Para comprender fácilmente la ubicación, los datos se deben representar mediante parámetros estándar, como la posición en un sistema de coordenadas, el nombre de lugar o la dirección.

Una base de datos geoespacial está optimizada para almacenar y consultar datos que representan objetos definidos en un espacio geométrico, como datos vectoriales y datos de trama. Con el crecimiento exponencial del volumen de datos, una base de datos geoespacial proporciona la mejor capacidad de gestión y seguridad para analizar datos espaciales grandes, complejos y heterogéneos.

Las plataformas de bases de datos geoespaciales proporcionan motores especializados de gestión, procesamiento y análisis necesarios para datos geoespaciales complejos. La escalabilidad y el rendimiento de estos sistemas son dos factores clave para el éxito, junto con la prestación de soporte de desarrollo e integración.

Para la interoperabilidad, las plataformas de bases de datos geoespaciales soportan los estándares definidos por el Open Geospatial Consortium (OGC), que proporcionan un marco unificado y servicios web: Web Feature Services (WFS) para datos vectoriales, Web Coverage Service (WCS) para datos de trama y Catalog Services (CSW) utilizados para localizar, gestionar y mantener aplicaciones y servicios de datos geoespaciales distribuidos.

El Sistema de Información Geográfica (SIG) es una herramienta en la parte superior de una base de datos geoespacial para editar y mantener datos geoespaciales. Los SIG soportan objetos geoespaciales, que se organizan en capas que se pueden superponer tanto visual como lógicamente.

El análisis geoespacial consiste en comprender interacciones complejas basadas en relaciones geográficas, respondiendo preguntas basadas en dónde se encuentran las personas, los activos y los recursos. Los insights geoespaciales permiten a los usuarios proporcionar un mejor servicio al cliente, optimizar el personal, localizar centros de venta o distribución, gestionar activos, realizar análisis situacionales y evaluar campañas de ventas y marketing, entre muchos ejemplos.

Fundamentos de los datos geoespaciales

"Datos geoespaciales" se refiere a información sobre características, objetos y clases en la superficie de la Tierra o incluso en el espacio. Los datos geoespaciales suelen ser grandes, se almacenan en tipos de datos complejos y requieren algoritmos especializados de indexación, consulta, procesamiento y análisis.

Los datos geoespaciales representan:

• Objetos geométricos vectoriales simples 2D y 3D, como puntos, líneas y polígonos
• Datos de ráster complejos, como imágenes y datos en cuadrícula

Los datos geoespaciales se componen de geometrías y sus representaciones cartográficas, llamadas "atributos". Las geometrías pueden ser puntos, líneas, polígonos y colecciones de estos elementos.

• Los puntos son coordenadas de ubicación con tablas de atributos adjuntas y, por ejemplo, pueden representar residencias, ubicaciones de tiendas o ubicaciones de teléfonos móviles.
• Las líneas tienen puntos iniciales, puntos finales y, en el caso de curvas, varios puntos medios y una tabla de atributos. Así es como se representan las redes de carreteras en los sistemas de navegación, utilizando líneas y nodos conectados con información sobre límites de velocidad y tiempos de espera en las intersecciones.
• Los polígonos son unidades de área, con bordes definidos como líneas que tienen tablas de atributos.

Estas geometrías pueden tener atributos como el color, el grosor de la línea que son cartográficos (para la visualización) y otros atributos como la población (dentro de polígonos), o elementos que se pueden medir o escalar.

Tanto la geometría como los datos de atributos se conectan a través de un sistema de gestión de bases de datos relacionales como la base de datos espacial de Oracle. El sistema de gestión de bases de datos puede impulsar los procesos geoespaciales más exigentes con el máximo rendimiento, escalabilidad y seguridad. También proporcionan una fácil integración con otras aplicaciones GIS y nonGIS, lo que se traduce en un menor esfuerzo de desarrollo.

Los datos de trama geoespacial son un complejo conjunto de información recopilada de los sensores de Mapper Temático (ETM+) mejorados por satélite Landsat, que registran la luz, el valor de reflectancia infrarroja y su posición en la red. Los datos de ubicación, como el color, la altura de un modelo de innovación digital y varias variables, se adjuntan a cada celda de la cuadrícula. Los ejemplos incluyen mapas temáticos, modelo de elevación digital/modelo de superficie digital (DEM/DSM), imágenes de teledetección (RS), fotos fotogrametricas, mapas escaneados, imágenes geofísicas y mapas geológicos.

Los tipos de dato Raster son grandes y tienen una estructura de datos muy diferente en comparación con los tipos de dato vectoriales. Los conjuntos de datos más rápidos pueden crecer muy velozmente, lo que resulta en grandes volúmenes de información geoespacial que requieren sistemas de gestión de datos como la base de datos espacial de Oracle.

Además, las nubes de puntos son un tipo de dato 3D complejo creado a partir de aplicaciones de detección y rango de luz (LiDAR). Una nube de puntos hace referencia a un tipo de geometría para almacenar grandes cantidades de datos que representan una unidad o función 3D. Cada punto tiene su propio conjunto de coordenadas X, Y y Z junto con otros atributos. Las nubes de puntos a menudo se crean mediante métodos utilizados en fotogrametría o teledetección por aplicaciones LiDAR.

La integración de tipos de datos fundamentalmente diferentes es una de las tareas centrales del análisis de datos geoespaciales. Una herramienta vital en el análisis de datos geoespaciales es la visualización de datos, a través de mapas. Los mapas generalmente se crean a partir de datos de detección remota: los campos, los bosques y más se convierten en atributos digitalizados dados a los polígonos, y luego se colorean adecuadamente.

Las categorías de datos pueden incluir, pero no se limitan a:

• Límites administrativos y políticos
• Agricultura y cultivos
• Atmósfera y clima
• Biología y ecología
• Negocios y economía
• Catastral
• Cultura, sociedad y demografía
• Elevación y productos derivados
• Medio ambiente y conservación
• Instalaciones y estructuras
• Geológico y geofísico
• Salud humana y enfermedades
• Imágenes y mapas base
• Recursos hídricos interiores
• Ubicaciones y redes geodésicas
• Militar
• Océanos y estuarios
• Redes de transporte
• Servicios públicos y comunicación

Casos de uso de datos geoespaciales

En el mundo hiperconectado actual, donde cada objeto tiene una huella digital y forma parte de una red global, la ubicación y la información basada en la ubicación se vuelven críticas para el análisis, la gestión, la administración y la gobernanza. La inteligencia de ubicación nos ayuda a saber dónde están los eventos, actividades, individuos, calles o edificios, lo que nos permite desarrollar aplicaciones que rastrean la ubicación de los objetos de interés. Tienen una amplia aplicación en muchas organizaciones del sector público y privado, para una variedad de funciones, tales como:

• Operaciones y facturación (ver ejemplo)
• Gestión de bienes inmuebles y propiedades (ver ejemplo)
• Fiscalidad (consulte el ejemplo)
• Gestión de desastres y emergencias
• Análisis de mercado y de clientes (ver ejemplo)
• Turismo (ver ejemplo)
• Gestión de riesgos (consulta el ejemplo)
• Seguimiento y análisis de activos (ver ejemplo)
• Gestión de conjuntos y telemática (consulta el ejemplo)
• Gestión de terrenos/entornos (consulta el ejemplo)
• Brotes de enfermedades y salud pública (ver ejemplo)

Desafíos de la base de datos geoespacial

• Falta de integración de datos espaciales en los procesos de negocio

  Los sistemas SIG son a menudo sistemas dedicados y especializados que están desconectados de los sistemas empresariales, lo que conduce a un aumento de los costos de capacitación, operaciones y mantenimiento. La entrega de información relacionada con la ubicación a las aplicaciones es un esfuerzo manual que requiere mucha mano de obra, mucho tiempo, es propenso a errores y, en la mayoría de los casos, no es ampliable para grandes proyectos de infraestructura. Debido a la falta de integraciones necesarias, las aplicaciones no pueden utilizar todo el valor de la información geoespacial.

• Interoperabilidad

  Existe una creciente necesidad de integrar mapas y datos para proporcionar información valiosa basada en la ubicación hacia y desde las aplicaciones. Sin embargo, las organizaciones pueden comenzar a utilizar diferentes soluciones para varios proyectos. Esto lleva a más de un SIG o componente de mapeo en una organización, lo que también plantea preocupaciones sobre la privacidad y la residencia de datos.

• Datos heterogéneos

  El análisis integrado es difícil, ya que los diferentes tipos de datos se almacenan en archivos o almacenes de datos especializados, y cada uno necesita un conjunto de habilidades especializadas. Al integrar datos geoespaciales, es crucial tener un acuerdo sobre la definición y el uso de metadatos en toda una organización. A menudo, encontrar el conjunto de datos adecuado es difícil, ya que los metadatos están incompletos o no son accesibles o se pueden buscar, y los conjuntos de datos son semánticamente inconsistentes, es decir, los términos idénticos no necesariamente significan lo mismo.

• Escalabilidad

  La escalabilidad se ha convertido en un requisito para procesar de manera efectiva cantidades cada vez mayores de datos geoespaciales para aplicaciones comerciales que requieren información de ubicación, como datos de sensores, datos de transmisión GPS y datos 3D.

• Integración a nivel de aplicación

  Debido a la falta de integración entre los sistemas de mapeo y los sistemas empresariales, los clientes generalmente no pueden aprovechar la información de ubicación centralizada en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones.

Cómo funciona la base de datos geoespacial

• Ingestión de datos

  Filtrar e ingerir datos espaciales (unidad, tamaño y ubicación) y de atributos no espaciales (nombre, longitud, área, volumen, población, otros) de varios orígenes de datos (datos multivariados). El conjunto de datos podría consistir en una gran cantidad de formatos de archivo específicos de dominio dedicados de varias fuentes de datos, y se dedica mucho tiempo a convertir estos diferentes tipos de datos.

• Enriquecimiento de datos

  Enriquece los datos con atributos espaciales, como la geocodificación de dirección y el nombre de lugares para la analítica descendente. Cambia los datos de texto a datos numéricos y normaliza todos los demás datos numéricos. El enriquecimiento de datos permite a los usuarios procesar datos geográficos menos estructurados para que la información se pueda clasificar, comparar, filtrar y asociar con otros datos estructurados para realizar análisis espaciales y de texto.

• Procesamiento geoespacial

  Desarrollar flujos de trabajo de análisis espacial y combinar datos de atributos con conjuntos de datos geométricos, preparando los datos para el análisis espacial y la asignación.

• Analítica interactiva

  Visualiza los datos en mapas interactivos junto con otras capas contextuales. Navega y explora el mapa, la visualización, el zoom, el análisis, la búsqueda de patrones y la consulta/filtrado por atributo.

• Uso compartido y publicación de resultados

  Integra el contenido espacial y los resultados de análisis a través de los servicios web REST, GeoJSON y OGC.

Mejores prácticas para gestionar y trabajar con datos geoespaciales

• Obtén beneficios operativos, estratégicos y para desarrolladores combinando datos geoespaciales con todos los demás datos empresariales, como se ve en una base de datos convergente.
• Mejora el rendimiento procesando dónde residen los datos. Utiliza la funcionalidad disponible en la base de datos para la integración de datos, el enriquecimiento, el análisis y el aprendizaje automático.
• Mejora la seguridad y gobernanza empresariales con una plataforma de gestión de datos probada diseñada pensando en la seguridad de los datos.
• Aprovecha las posibilidades de ampliación y el rendimiento de una plataforma de gestión de datos empresariales con funciones de alta disponibilidad para admitir el aumento del volumen de datos y la demanda.
• Realiza una inversión a prueba de futuro eligiendo una plataforma geoespacial abierta con la posibilidad de combinar componentes de todos los sistemas y proveedores.
• Aprovecha las ventajas de la nube eligiendo una plataforma que permita crear aplicaciones con poco código en la nube, así como migrarlas fácilmente a la nube.

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• Aprenda a usar el espacio con un taller paso a paso

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