Pourquoi et comment extraire des données géospatiales du Web – PromptCloud

Que signifient même les mots données géospatiales ? En termes simples, un ensemble de données contenant un champ de données géographiques sous la forme d'informations de localisation telles que les coordonnées, la ville, l'adresse, le code postal, etc. peut être considéré comme des données géospatiales. Généralement, ces ensembles de données sont utilisés pour décrire certaines conditions (personnes, trafic, etc.) dans un lieu à un moment donné. Pourquoi c'est important? Eh bien, il peut y avoir diverses raisons. Supposons qu'il y ait eu un énorme incendie de forêt dans une région. Les données géospatiales du lieu des derniers jours pourraient nous donner des informations précieuses pouvant nous amener à trouver la raison de l'incendie de forêt intempestif.

Pourquoi scraper des données géospatiales ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles vous pourriez explorer des données géospatiales à partir du Web. De plus en plus d'entreprises utilisent l'analyse pour résoudre des problèmes complexes qui préoccupent les industries du monde entier. L'analyse avancée est une forme d'utilisation des données collectées à partir de différentes sources, et c'est là que les données géospatiales se joignent à d'autres sources de données pour donner une image plus claire. Voici quelques exemples d'innovations et d'utilisations récentes des données géospatiales :

Analyses prédictives

SAP a développé ce qu'il appelle SAP HANA, une base de données et une plate-forme d'applications en mémoire. L'un de ses cas d'utilisation consiste à aider les marques et les organisations à analyser les données géospatiales et à prévoir comment les tempêtes peuvent affecter certaines régions. SAP a collaboré avec Esri, une société leader dans les services d'informations géologiques, et ils ont lancé ensemble SAP HANA en combinaison avec la géodatabase d'Esri. Il permet aux clients d'analyser des informations géographiques à l'aide de leurs processus métier. Cela permet de prendre des mesures plus facilement puisque les données provenant d'autres sources peuvent être combinées avec des données géospatiales et analysées ensemble.

Le prototype de SAP calcule une prédiction de risque basée sur quatre indices - sol, eau, pente et végétation. Les gouvernements régionaux peuvent utiliser le logiciel pour émettre des avertissements aux personnes vivant dans des zones à haut risque. Différents avertissements tels que les glissements de terrain ou les effondrements peuvent être prédits à l'aide du logiciel et les résultats peuvent être communiqués à l'aide de systèmes d'aide publique lors de la survenance de catastrophes naturelles.

Intelligence opérationnelle

L'intelligence opérationnelle utilise l'analyse pour dynamiser les processus métier. De nombreuses entreprises qui fournissent des solutions d'intelligence opérationnelle prennent en charge l'utilisation de données géospatiales parmi d'autres flux de données. L'un des cas les plus simples est celui des entreprises de réseau qui utilisent des données géospatiales pour décider où installer leurs tours mobiles. Le placement uniforme des tours de réseau n'est pas toujours la meilleure option. Dans le cas où vous avez une petite zone qui est à une altitude plus élevée que le reste, vous pouvez y installer une tour de connectivité, pour atteindre une plus grande circonférence. Les densités de population et les structures artificielles peuvent également être des facteurs importants que vous devez garder à l'esprit lors de l'installation de tours. Ces éléments peuvent être pris en compte automatiquement lorsque vous utilisez des données géospatiales.

Intelligence situationnelle

C'est une technique qui s'appuie sur de gros volumes de données multidimensionnelles en temps réel ainsi que sur des données historiques pour trouver et résoudre des problèmes. Certaines parties des données sont souvent des rapports géospatiaux. La visualisation et l'analyse de ces données peuvent aider à répondre à des questions telles que pourquoi, où et comment, liées à certains événements qui se produisent soudainement. Les entreprises de services publics utiliseraient ces informations pour identifier les problèmes et demander au responsable le plus proche de le résoudre.

Analyse du sol

L'exploration des données géospatiales des zones prises par l'Etat islamique montre quelle partie des terres qu'ils avaient prises a été récupérée et quelles zones sont actuellement sujettes à la violence en raison du conflit entre les rebelles et les terroristes. De telles données peuvent être d'une grande aide pour les agences d'aide qui voudraient aider ceux qui en ont besoin, mais ne veulent pas être prises dans le conflit. Une telle analyse au sol peut être effectuée au profit des personnes en utilisant des données géospatiales collectées par satellites.

Géolocalisation des images

Le grattage des données géospatiales peut être utile pour géolocaliser les séquences. Supposons que vous regardiez une vidéo avec un bâtiment étrange dans lequel se cachent deux terroristes. Vous connaissez la région, mais pas l'emplacement exact. Vous pouvez recouper le bâtiment avec les données géospatiales de la zone pour localiser l'emplacement du bâtiment.

Archivage des données

Toutes les données géospatiales collectées peuvent ne pas être nécessaires pour une utilisation immédiate, mais peuvent être archivées. En particulier, les données provenant de zones en conflit ou en guerre peuvent être supprimées ou masquées en raison d'interventions gouvernementales ou politiques. De cette façon, toute personne disposant des données à un moment donné dans le futur pourrait être en mesure de mener des études et de soutenir les autres avec une base de données très vitale, non accessible au public.

Pourquoi l'utilisation de différentes sources de données est-elle recommandée ?

Les données géospatiales ne sont généralement pas utilisées sous forme autonome. Il est principalement combiné avec d'autres sources de données. Il est plus susceptible d'être utilisé comme une donnée pour augmenter les données existantes, c'est-à-dire pour s'assurer qu'aucune donnée incorrecte ne se glisse dans l'analyse et renforcer les informations fournies par l'analyse. Les sources de données multiples présentent de nombreux avantages que les gens ont tendance à négliger à court terme.

Collecte de données plus spécifiques

Lorsque vous utilisez plusieurs sources de données, vous pouvez réduire le gaspillage de données en ne collectant que les données dont vous avez besoin. Par exemple, vous collectez des données géospatiales à partir d'un lieu et vous vous rendez compte que certains champs sont manquants en raison d'une indisponibilité dans les données géospatiales. Vous pouvez les collecter par le biais d'enquêtes auprès des résidents qui pourraient facilement remplir un formulaire avec 2 à 5 champs, mais pourraient vous ignorer au cas où vous leur adresseriez une enquête de vingt pages.

Amélioration de la qualité des données

Les enquêtes ou toute autre donnée qui a été collectée à l'aide d'une intervention humaine ne peuvent pas être entièrement fiables. Dans ces cas, le fait d'avoir plus d'un format de données aide à confirmer les anomalies dans les données ou les champs de données les plus sujets aux petites erreurs.

Déchiffrer les données

Un bruit peut être perçu comme un coup de feu par quelqu'un, tandis que quelqu'un d'autre peut penser qu'il s'agit du bruit d'un générateur qui explose. Une image semblable à un feu dans les données géospatiales de cette instance pourrait confirmer la deuxième pensée. De cette façon, les données recueillies auprès des personnes sur des événements passés peuvent être étayées par des données géospatiales pour obtenir les bons résultats et tirer la bonne conclusion.

Obtenir l'image entière

En ligne et hors ligne sont les deux sources d'information qui, ensemble, constituent les faits aujourd'hui. Certains facteurs comme les réseaux sociaux et les forums de discussion deviennent de plus en plus importants pour les marques. Dans une telle situation, pour vous rapprocher du client, vous aurez besoin de plus d'une source de données. Les données géospatiales pourraient montrer comment l'ouverture de nouvelles succursales d'un café populaire augmente progressivement la fréquentation des clients. Ceci, ainsi que les factures de revenus quotidiennes, peuvent vous indiquer quelle est la distance optimale à maintenir entre deux succursales pour s'assurer que de nouveaux clients sont davantage attirés et que les clients d'une succursale ne se déplacent pas vers la nouvelle.

Comment Scraper des Données Géospatiales ?

Scraper des données géospatiales n'est pas simple. Ce n'est pas une image ou un texte que vous pouvez explorer et télécharger. De nombreux sites Web tels que EarthExplorer vous présentent les données sous la forme d'une carte interactive, mais le téléchargement manuel des données à partir de ces sites Web est pratiquement impossible. À moins que vous n'ayez une équipe de data scraping dédiée qui a au moins travaillé avec d'autres formats de données, essayer d'explorer les données géospatiales peut ne pas porter ses fruits. Obtenir une équipe de développement dédiée pour répondre à vos besoins de scraping Web n'est pas une tâche facile. Maintenir l'équipe sera une affaire difficile et coûteuse en soi, même si vous parvenez à constituer l'équipe.

Il serait préférable dans de tels scénarios d'approcher des fournisseurs de services tels que PromptCloud, avec les coordonnées et d'autres exigences afin qu'ils puissent vous obtenir les données dont vous avez besoin, dans un format que vous pouvez utiliser, afin que vous puissiez vous concentrer sur l'entreprise, tout en nous nous concentrons sur les données.