Por qué y cómo extraer datos geoespaciales de la web – PromptCloud

¿Qué significan las palabras datos geoespaciales? En términos simples, un conjunto de datos que contiene un campo de datos geográficos en forma de información de ubicación, como coordenadas, ciudad, dirección, código postal, etc., puede considerarse como datos geoespaciales. En general, estos conjuntos de datos se utilizan para representar ciertas condiciones (personas, tráfico, etc.) en un lugar en un momento determinado. ¿Por qué es importante? Bueno, puede haber una variedad de razones. Digamos que hubo un gran incendio forestal en una región. Los datos geoespaciales del lugar de los últimos días podrían darnos una valiosa información que nos puede llevar a encontrar el motivo del intempestivo incendio forestal.

¿Por qué raspar datos geoespaciales?

Hay varias razones por las que puede rastrear datos geoespaciales de la web. Cada vez más empresas utilizan la analítica para resolver problemas complejos que preocupan a las industrias de todo el mundo. El análisis avanzado es una forma de usar datos recopilados de diferentes fuentes, y ahí es donde los datos geoespaciales se unen con otras fuentes de datos para brindar una imagen más clara. Aquí hay algunos ejemplos de innovaciones y usos recientes de datos geoespaciales:

Analítica predictiva

SAP ha desarrollado lo que llama SAP HANA, una base de datos en memoria y una plataforma de aplicaciones. Uno de sus casos de uso gira en torno a ayudar a las marcas y organizaciones a analizar datos geoespaciales y predecir cómo las tormentas pueden afectar ciertas regiones. SAP ha estado colaborando con Esri, una empresa líder en servicios de información geológica, y juntos lanzaron SAP HANA en combinación con la geodatabase de Esri. Permite a los clientes analizar la información geográfica utilizando sus procesos comerciales. Esto ayuda a tomar acciones más fácilmente ya que los datos de otras fuentes pueden combinarse con datos geoespaciales y analizarse juntos.

El prototipo de SAP calcula una predicción de riesgo basada en cuatro índices: suelo, agua, pendiente y vegetación. Los gobiernos regionales pueden usar el software para emitir advertencias a las personas que viven en áreas de alto riesgo. Se pueden predecir diferentes advertencias como deslizamientos de tierra o derrumbes utilizando el software y los hallazgos se pueden comunicar mediante sistemas de ayuda pública durante la ocurrencia de desastres naturales.

Inteligencia Operacional

La inteligencia operativa utiliza análisis para impulsar los procesos comerciales. Muchas empresas que brindan soluciones de inteligencia operativa admiten el uso de datos geoespaciales entre otros flujos de datos. Uno de los casos más simples es el de las empresas de redes que utilizan datos geoespaciales para decidir dónde instalar sus torres móviles. La ubicación uniforme de las torres de red no siempre es la mejor opción. En caso de que tengas un área pequeña que esté a mayor altura que el resto, puedes instalar allí una torre de conectividad, para llegar a una mayor circunferencia. Las densidades de población y las estructuras hechas por el hombre también pueden ser factores importantes que debe tener en cuenta al instalar torres. Estas cosas se pueden tener en cuenta automáticamente cuando utiliza datos geoespaciales.

Inteligencia situacional

Es una técnica que toma la ayuda de grandes volúmenes de datos multidimensionales en tiempo real, así como datos históricos para encontrar y resolver problemas. Partes de los datos suelen ser informes geoespaciales. La visualización y el análisis de estos datos pueden ayudar a responder preguntas como por qué, dónde y cómo, relacionadas con ciertos eventos que ocurren repentinamente. Las empresas de servicios públicos usarían dicha información para identificar problemas y conseguir que el funcionario más cercano los solucione.

Análisis de suelo

La exploración de los datos geoespaciales de las áreas ocupadas por ISIS muestra qué parte de la tierra que habían tomado se ha recuperado y qué áreas son actualmente propensas a la violencia debido al conflicto entre rebeldes y terroristas. Dichos datos pueden ser de gran ayuda para las agencias de ayuda que deseen ayudar a los necesitados, pero que no quieran verse atrapadas en el conflicto. Dicho análisis del terreno se puede realizar para beneficiar a las personas mediante la utilización de datos geoespaciales recopilados por satélites.

Imágenes de geolocalización

El raspado de datos geoespaciales puede ser útil para geolocalizar material de archivo. Suponga que está viendo un video con un edificio de aspecto extraño en el que se esconden un par de terroristas. Conoces la zona, pero no la ubicación exacta. Puede cotejar el edificio con los datos geoespaciales del área para identificar la ubicación del edificio.

Archivar datos

Es posible que no se necesiten todos los datos geoespaciales recopilados para su uso inmediato, pero se pueden archivar. Especialmente los datos de áreas que están en conflicto o en guerra pueden ser borrados u ocultados debido a intervenciones gubernamentales o políticas. De esta manera, cualquiera que tenga los datos en un momento dado en el futuro, podría realizar estudios y apoyar a otros con una base de datos muy importante, no disponible para el público.

¿Por qué se recomienda el uso de diferentes fuentes de datos?

Los datos geoespaciales no suelen utilizarse de forma independiente. Se combina principalmente con otras fuentes de datos. Es más probable que se use como datos para aumentar los datos existentes, es decir, para asegurarse de que no se introduzcan datos incorrectos en el análisis y reforzar los conocimientos proporcionados por el análisis. Múltiples fuentes de datos tienen muchos beneficios que las personas tienden a pasar por alto a corto plazo.

Recopilación de datos más específicos

Al usar más de una fuente de datos, puede reducir el desperdicio de datos al recopilar solo los datos que necesita. Por ejemplo, recopila datos geoespaciales de un lugar y se da cuenta de que faltan ciertos campos debido a la falta de disponibilidad en los datos geoespaciales. Puede recopilarlos a través de encuestas de los residentes que pueden completar fácilmente un formulario con 2-5 campos, pero pueden ignorarlo en caso de que vaya a ellos con una encuesta de veinte páginas.

Mejora de la calidad de los datos

No se puede confiar completamente en las encuestas o cualquier otro dato que se haya recopilado mediante la intervención humana. En estos casos, tener más de un formato de datos ayuda a confirmar anomalías en los datos o campos de datos que son más propensos a pequeños errores.

Descifrando datos

Alguien podría percibir un ruido como un disparo, mientras que otra persona podría pensar que es el sonido de un generador estallando. Una imagen similar a un fuego en los datos geoespaciales de esa instancia podría confirmar el segundo pensamiento. De esta manera, los datos recopilados de personas sobre cosas que han ocurrido en el pasado pueden respaldarse con datos geoespaciales para obtener los resultados correctos y sacar la conclusión correcta.

Obtener la imagen completa

En línea y fuera de línea son las dos fuentes de información que juntas construyen hechos hoy. Ciertos factores como las redes sociales y los foros de chat se están volviendo cada vez más importantes para las marcas. En tal situación, para acercarse al cliente, necesitará más de una fuente de datos. Los datos geoespaciales podrían mostrar cómo la apertura de nuevas sucursales de una cafetería popular aumenta gradualmente la afluencia de clientes. Esto, junto con las facturas de ingresos diarias, puede indicarle cuál es la distancia óptima que debe mantenerse entre dos sucursales para garantizar que los nuevos clientes se atraigan más y que los clientes de una sucursal no cambien a la nueva.

¿Cómo raspar datos geoespaciales?

El raspado de datos geoespaciales no es simple. No es una imagen o un texto que puedas rastrear y descargar. Muchos sitios web, como EarthExplorer, le presentan los datos en forma de un mapa interactivo, pero la descarga manual de datos de dichos sitios web es casi imposible. A menos que tenga un equipo de extracción de datos dedicado que al menos haya trabajado con otros formatos de datos, tratar de rastrear datos geoespaciales podría no dar frutos. Conseguir un equipo de desarrollo dedicado que se ocupe de sus necesidades de web scraping no es una tarea fácil. Mantener el equipo será un asunto difícil y costoso en sí mismo, incluso si logra armar el equipo.

Sería mejor en tales escenarios acercarse a los proveedores de servicios como PromptCloud, con las coordenadas y otros requisitos para que puedan obtener los datos que necesita, en un formato que pueda usar, para que pueda concentrarse en el negocio, mientras nos centramos en los datos.