Por que e como extrair dados geoespaciais da Web – PromptCloud

O que significam as palavras dados geoespaciais? Em termos simples, um conjunto de dados contendo campo de dados geográficos em forma de informações de localização, como coordenadas, cidade, endereço, CEP, etc. pode ser considerado como dado geoespacial. Geralmente, esses conjuntos de dados são usados ​​para descrever certas condições (pessoas, tráfego etc.) em um local em um determinado momento. Por que isso é importante? Bem, pode haver uma variedade de razões. Digamos que houve um grande incêndio florestal em uma região. Os dados geoespaciais do local dos últimos dias podem nos dar informações valiosas que podem nos levar a encontrar a razão por trás do incêndio florestal prematuro.

Por que raspar dados geoespaciais?

Existem várias razões pelas quais você pode rastrear dados geoespaciais da web. Mais e mais empresas estão usando análises para resolver problemas complexos que preocupam indústrias em todo o mundo. A análise avançada é uma forma de usar dados coletados de diferentes fontes, e é aí que os dados geoespaciais se unem a outras fontes de dados para fornecer uma imagem mais clara. Aqui estão alguns exemplos de inovações e usos recentes de dados GeoSpatial:

Análise preditiva

A SAP desenvolveu o que chama de SAP HANA, um banco de dados na memória e uma plataforma de aplicativos. Um de seus casos de uso gira em torno de ajudar marcas e organizações a analisar dados geoespaciais e prever como as tempestades podem afetar determinadas regiões. A SAP tem colaborado com a Esri, uma empresa líder em Serviços de Informações Geológicas, e juntas lançaram o SAP HANA em combinação com o Geodatabase da Esri. Ele permite que os clientes analisem informações geográficas usando seus processos de negócios. Isso ajuda a realizar ações com mais facilidade, pois os dados de outras fontes podem ser combinados com dados geoespaciais e analisados ​​juntos.

O protótipo da SAP calcula uma previsão de risco com base em quatro índices - solo, água, declividade e vegetação. Os governos regionais podem usar o software para emitir avisos às pessoas que vivem em áreas de alto risco. Diferentes avisos como deslizamentos de terra ou desmoronamentos podem ser previstos usando o software e os resultados podem ser comunicados usando sistemas de ajuda pública durante a ocorrência de desastres naturais.

Inteligência operacional

A inteligência operacional usa análises para impulsionar os processos de negócios. Muitas empresas que fornecem soluções de inteligência operacional suportam o uso de dados geoespaciais entre outros fluxos de dados. Uma das instâncias mais simples são as empresas de rede que usam dados geoespaciais para decidir onde instalar suas torres móveis. A colocação uniforme das torres de rede nem sempre é a melhor opção. Caso você tenha uma pequena área que esteja em uma elevação maior que as demais, você pode montar uma torre de conectividade lá, para atingir uma circunferência maior. Densidades populacionais e estruturas feitas pelo homem também podem ser fatores importantes que você precisa ter em mente ao montar torres. Essas coisas podem ser levadas em consideração automaticamente quando você usa dados geoespaciais.

Inteligência Situacional

É uma técnica que utiliza grandes volumes de dados multidimensionais em tempo real, bem como dados históricos para encontrar e resolver problemas. Partes dos dados geralmente são relatórios geoespaciais. A visualização e a análise desses dados podem ajudar a responder perguntas como por que, onde e como, relacionadas a determinados eventos que ocorrem repentinamente. As empresas de serviços públicos usariam essas informações para identificar problemas e obter o funcionário mais próximo para corrigi-los.

Análise do solo

A exploração de dados geoespaciais de áreas ocupadas pelo ISIS mostra quanto da terra que eles tomaram, foi recuperada e quais áreas estão atualmente propensas à violência devido ao conflito entre rebeldes e terroristas. Esses dados podem ser de grande ajuda para agências de ajuda que desejam ajudar os necessitados, mas não querem ser pegos no conflito. Essa análise do solo pode ser feita para beneficiar as pessoas utilizando dados geoespaciais coletados por satélites.

Imagens de geolocalização

Raspagem de dados geoespaciais pode ser útil para geolocalização de imagens. Suponha que você esteja assistindo a um vídeo com um prédio de aparência estranha no qual dois terroristas estão escondidos. Você conhece a área, mas não a localização exata. Você pode cruzar o edifício com os dados geoespaciais da área para identificar a localização do edifício.

Dados de arquivamento

Todos os dados geoespaciais coletados podem não ser necessários para uso imediato, mas podem ser arquivados. Especialmente os dados de áreas que estão sob conflito ou guerra podem ser excluídos ou ocultados devido a intervenções governamentais ou políticas. Dessa forma, qualquer pessoa com os dados em um ponto do tempo no futuro poderá realizar estudos e apoiar outras pessoas com um banco de dados muito importante, indisponível ao público.

Por que o uso de diferentes fontes de dados é recomendado?

Os dados geoespaciais geralmente não são usados ​​de forma independente. É principalmente combinado com outras fontes de dados. É mais provável que seja usado como um dado para aumentar os dados existentes – ou seja, para garantir que nenhum dado incorreto se infiltre na análise e reforçar os insights fornecidos pela análise. Várias fontes de dados têm muitos benefícios que as pessoas tendem a ignorar no curto prazo.

Coletando dados mais específicos

Ao usar mais de uma fonte de dados, você pode reduzir o desperdício de dados coletando apenas os dados necessários. Por exemplo, você coleta dados geoespaciais de um local e percebe que certos campos estão ausentes devido à indisponibilidade dos dados geoespaciais. Você pode coletá-los por meio de pesquisas de moradores que podem facilmente preencher um formulário com 2 a 5 campos, mas podem ignorá-lo caso você vá até eles com uma pesquisa de vinte páginas.

Melhorando a qualidade dos dados

Pesquisas ou quaisquer outros dados coletados por meio de intervenção humana não podem ser totalmente confiáveis. Nesses casos, ter mais de um formato de dados ajuda a confirmar anomalias nos dados ou nos campos de dados mais propensos a pequenos erros.

Decifrando dados

Um ruído pode ser percebido como um tiro por alguém, enquanto outra pessoa pode pensar que é o som de um gerador explodindo. Uma imagem semelhante a um incêndio nos dados geoespaciais dessa instância pode confirmar o segundo pensamento. Dessa forma, os dados coletados de pessoas sobre coisas que aconteceram no passado podem ser apoiados por dados geoespaciais para obter os resultados corretos e tirar a conclusão correta.

Obtendo a imagem inteira

Online e offline são as duas fontes de informação que juntas constroem fatos hoje. Certos fatores como redes sociais e fóruns de bate-papo estão se tornando cada vez mais importantes para as marcas. Nessa situação, para se aproximar do cliente, você precisará de mais de uma fonte de dados. Os dados geoespaciais podem mostrar como a abertura de novas filiais de uma cafeteria popular aumenta gradualmente o número de clientes. Isso, junto com as faturas diárias de receita, pode lhe dizer qual é a distância ideal que deve ser mantida entre duas agências para garantir que novos clientes sejam atraídos mais e que os clientes de uma agência não mudem para a nova.

Como raspar dados geoespaciais?

Raspagem de dados geoespaciais não é simples. Não é uma imagem ou um texto que você pode rastrear e baixar. Muitos sites, como o EarthExplorer, apresentam os dados na forma de um mapa interativo, mas o download manual de dados desses sites é quase impossível. A menos que você tenha uma equipe dedicada de coleta de dados que tenha trabalhado pelo menos com outros formatos de dados, tentar rastrear dados geoespaciais pode não dar frutos. Conseguir uma equipe de desenvolvimento dedicada para cuidar de suas necessidades de web scraping não é uma tarefa fácil. Manter a equipe será um assunto difícil e caro por si só, mesmo que você consiga montar a equipe.

Seria melhor em tais cenários abordar provedores de serviços como PromptCloud, com as coordenadas e outros requisitos para que eles possam obter os dados que você precisa, em um formato que você possa usar, para que você possa se concentrar no negócio, enquanto nos concentramos nos dados.