Con una economía global, empresas en múltiples localidades e innumerables empresas de comercio electrónico que hacen posible vender y comprar productos desde cualquier dispositivo conectado, existe una gran cantidad de datos de ubicación en el mundo. Además, la proliferación de dispositivos móviles y portátiles significa que cada vez más personas sienten curiosidad por el "dónde" y el "por qué" de sus datos. Además de todos estos factores, la demanda de mapas interactivos está creciendo, especialmente aquellos relacionados con los datos de ubicación, y es crucial que las empresas comiencen a incorporar mapas en sus actividades de inteligencia empresarial.
Dado que muchas decisiones se basan en datos geográficos, hay más oportunidades de ver cómo la inteligencia de la ubicación mejora los análisis para empresas, gobiernos, empresas de servicios públicos y otras organizaciones o audiencias. Este resumen cubre qué son los datos de ubicación, cómo se usan y algunos desafíos que se deben tener en cuenta al usarlos como parte de su conjunto general de datos.
¿Qué son los datos de ubicación?
También conocidos como información geográfica o datos geoespaciales, los datos de ubicación se refieren a información relacionada con objetos o elementos presentes en un espacio u horizonte geográfico. Existen dos tipos básicos de datos de ubicación: datos de vector y datos de ráster.
- Vector: Esta forma utiliza puntos, líneas y polígonos para representar características tales como ciudades, caminos, montañas y cuerpos de agua que se asignan y almacenan en sistemas de información geográfica (SIG).
- Ráster: Esta forma utiliza celdas para representar características espaciales. Un ejemplo serían los datos satelitales remotos.
Mapa usando datos de ubicación para mostrar las concentraciones de viajes compartidos en autos en Filadelfia. Visualización de Kent Marten.
¿Alguna vez has visto un mapa del crimen en la ciudad donde vives para ver qué áreas son las más peligrosas? O, en el caso de los negocios, quizás necesites comprender qué productos funcionan mejor en ciertas regiones o si existen diferencias en el nivel de inventario en una parte del país. Al mirar los mapas, las personas, intrínsecamente, comienzan a convertir el mapa en información al profundizar en los contenidos, descubriendo patrones, revisando tendencias o tomando decisiones basadas en lo que ven.
Esto se llama "análisis espacial" y es lo que nuestros ojos y nuestra mente hacen naturalmente cuando miramos los mapas.
Ejemplos de visualizaciones de datos que utilizan datos de ubicación
Los avances tecnológicos están mejorando nuestra capacidad de capturar más datos de ubicación cada día. Mientras que anteriormente sólo se trazaban mapas físicos, la lista de tipos de mapas ha ido creciendo a medida que este tipo de datos y diferentes tecnologías (es decir, dispositivos móviles, servicios basados en la ubicación, etc.) evolucionaron.
Estos son algunos tipos comunes de visualización de datos que usan datos de ubicación:
- Mapas de símbolos proporcionales
- Mapas de coropletas (mapas rellenos)
- Mapas de distribución de puntos
- Mapas de calor (mapas de densidad)
- Mapas de flujo (mapas de ruta)
- Mapas de araña (mapas de origen a destino)
De qué manera los datos de ubicación mejoran un conjunto de datos y tu análisis
La incorporación de datos de ubicación en un conjunto de datos proporciona un contexto para tu análisis de formas que no siempre son detectables en una hoja de cálculo, gráfico lineal o gráfico circular. Este contexto también conduce a una mejor priorización, planificación y ejecución de objetivos. Por ejemplo:
- Conectar los puntos de datos a los límites del mundo real: Digamos que trabajas con comunidades para analizar los avistamientos de aves acuáticas en las áreas de cuencas hidrográficas. Deseas saber cuántas aves se vieron en cada cuenca individual. Tienes datos de polígonos que describen ubicaciones de cuencas hidrográficas y datos de puntos que registran avistamientos de aves acuáticas, pero con uniones espaciales (una función disponible en algunas soluciones de análisis), puedes combinar datos de ubicación de observaciones de aves con límites de cuencas hidrográficas para encontrar tu respuesta y analizar en mayor profundidad.
Esta visualización creada por Kent Marten combina archivos de formas de bloques de la ciudad con registros individuales de pozos utilizando uniones espaciales.
- Combinar tipos de gráficos para una comprensión más rápida: Un mapa combinado con gráficos circulares también puede reflejar el análisis porcentual entre regiones. Si trabajas en ventas, esto puede ser útil ya que evalúas el volumen relativo de ventas en ciertas áreas geográficas y cómo eso influye en una fuerte o débil rentabilidad para la empresa.
- Crear una historia con dashboards: La combinación de mapas con tendencias de tiempo y otros gráficos dentro de los dashboards ayuda a descubrir patrones, admite análisis y pronósticos predictivos más sólidos y ayuda a las personas a identificar más fácilmente los valores atípicos. Por ejemplo, la siguiente visualización de Timothy Vermeiren muestra cómo el clima afecta a diferentes ciudades dependiendo de su proximidad al ecuador junto con la posición de la tierra y su órbita alrededor del sol. La combinación de gráficos y mapas ayuda a la audiencia a relacionar la información con su experiencia.
Dashboard que muestra cómo la posición en la tierra se relaciona con el clima. Visualización de Timothy Vermeiren.
Para conocer más formas de aplicar los datos de ubicación en el mapeo para una exploración más sólida de los detalles y ver cómo es posible en una solución como Tableau, lee esta página sobre soluciones de mapeo.
Desafíos a considerar cuando se usan datos de ubicación
Si bien hay muchos beneficios al aprovechar este tipo de datos dentro de su conjunto general, también hay algunos desafíos a tener en cuenta. Por ejemplo:
- Big Data e Internet de las cosas = restricciones tecnológicas. A medida que los datos digitales crecen, es más fácil recopilar datos de ubicación. Pero podrías tener limitaciones de recursos cuando se trata de almacenar y analizar todos estos datos.
- Unas fuentes abundantes significan más datos y más formatos. Recoger datos de ubicación, verificar su precisión y evitar generalizaciones puede ser complicado. Es esencial encontrar las tecnologías correctas que prioricen la gobernanza de los datos, te permitan limitar grandes conjuntos de información y descubrir detalles clave.
- Privacidad de los datos. La privacidad es fundamental cuando se trabaja con información geográfica donde los identificadores individuales están presentes (o posiblemente están presentes en los conjuntos de datos). Es importante tener medidas de gobernanza y ética de datos para priorizar y administrar las políticas de privacidad.
- Derechos de propiedad intelectual y licencias. Existen derechos de propiedad intelectual a considerar, y cuando se usan ciertos datos, se podría requerir de una licencia. Debes contratar expertos que comprendan problemas como conflictos de datos, derechos y licencias, saber cómo resolverlos, y que puedan extraer el significado y el valor de los datos.
Los datos de ubicación son un recurso increíblemente útil cuando se analizan correctamente. El primer paso es elegir una plataforma interactiva que ofrezca la máxima gobernanza con la flexibilidad de usar múltiples fuentes, filtros personalizados y la capacidad de realizar un conjunto diverso de análisis. Si haces tu tarea y presentas elementos indispensables antes de elegir la plataforma que mejor se adapte a tus necesidades, sabrás cuáles son las oportunidades y los desafíos potenciales que tienes por delante. Y al final, descubrirás información potente e historias importantes que combinan datos de ubicación con toda tu otra información importante.