Com uma economia globalizada, organizações operando em vários lugares e inúmeras empresas de comércio eletrônico que permitem vender e comprar produtos usando qualquer dispositivo conectado, o mundo está cheio de dados de localização. Além disso, com a proliferação dos dispositivos móveis e vestíveis, cada vez mais pessoas têm o desejo de questionar o “onde” e o “porquê” por trás dos dados. Considerando todos esses fatores, a demanda por mapas interativos está crescendo, principalmente aqueles relacionados a dados de localização. Por isso, é fundamental que as empresas comecem a incorporar mapas em suas atividades de business intelligence.

Como muitas decisões são influenciadas por dados geográficos, há mais oportunidades para usar as informações de localização a fim de otimizar a análise para empresas, órgãos governamentais, prestadoras de serviços públicos, bem como outras organizações e públicos. Esta visão geral explica o que são os dados de localização, como eles são utilizados e alguns dos desafios que você deve considerar ao usá-los como parte de seu conjunto de dados geral.

O que são dados de localização?

Também conhecidos como informações geográficas e dados geoespaciais, os dados de localização consistem em informações relacionadas a objetos ou elementos presentes em um horizonte ou espaço geográfico. Existem dois tipos básicos de dados de localização: dados vetoriais e dados raster.

  • Vetoriais: este formato usa pontos, linhas e polígonos para representar estruturas como cidades, estradas, montanhas e massas de água mapeadas e armazenadas em sistemas de informações geográficas (GIS).
  • Raster: este formato usa células para representar as estruturas espaciais. Dados de satélites remotos são um exemplo.

Mapa de dados de localização que mostra pontos de carona compartilhada na FiladélfiaMapa que usa dados de localização para mostrar a concentração de caronas compartilhadas na Filadélfia. Visualização de Kent Marten.

Você alguma vez já analisou o mapa de criminalidade da cidade onde vive para ver quais áreas apresentam os índices mais altos? Se trabalha em uma empresa, talvez você precise avaliar quais produtos são mais vendidos em determinadas regiões ou se há diferenças no nível de estoque em uma parte específica do país. Ao olhar para um mapa, as pessoas instintivamente começam a transformá-lo em informações concentrando-se em conteúdos específicos, descobrindo padrões, analisando tendências ou tomando decisões com base naquilo que estão vendo.

Isso se chama “análise espacial” e é algo que nossos olhos e mentes fazem naturalmente quando olhamos para um mapa.

Exemplos de visualizações que usam dados de localização

Graças aos avanços tecnológicos, coletar dados de localização fica mais fácil a cada dia. Antes, as formas de plotar informações geográficas se limitavam aos mapas físicos. Porém, a lista de tipos de mapas cresceu à medida que esse tipo de dados e as diferentes tecnologias evoluíram (por exemplo, dispositivos móveis, serviços de localização etc.).

Estes são alguns tipos de visualização de dados que geralmente usam dados de localização:

Como os dados de localização podem melhorar um conjunto de dados e a sua análise

Ao incorporar dados de localização a um conjunto de dados, você pode contextualizar sua análise de maneiras que nem sempre são possíveis em uma planilha, um gráfico de linhas ou um gráfico de pizza. Esse contexto também facilita a priorização, o planejamento e a execução de objetivos. Por exemplo:

  • conecte pontos de dados a fronteiras do mundo real: Digamos que você faz pesquisas sobre comunidades de pássaros e precisa analisar os avistamentos de aves aquáticas em áreas de bacias hidrográficas. Você quer saber quantos pássaros foram avistados em cada bacia. Você tem dados poligonais que demarcam as localizações das bacias hidrográficas e dados de pontos que registram os avistamentos de aves aquáticas. Com uniões espaciais (uma função disponível em algumas soluções de análise), você pode combinar os dados de localização das observações de pássaros com as fronteiras das bacias hidrográficas para encontrar sua resposta e fazer uma análise mais abrangente.

Esta visualização criada por Kent Marten combina shapefiles de quarteirões de cidades com registros individuais de poços usando uniões espaciais.

  • Combine diferentes tipos de gráfico para acelerar suas descobertas: combinando um mapa com gráficos de pizza, é possível comparar percentuais entre regiões. Se você trabalha com vendas, isso pode ser útil ao avaliar o volume relativo de vendas em determinadas regiões geográficas e como ele influencia a alta ou baixa lucratividade dos negócios.
  • Crie uma história com painéis: combinando mapas com tendências temporais e outros gráficos em um painel, é possível descobrir padrões, fazer previsões e análises preditivas mais precisas e ajudar mais pessoas a identificar exceções com facilidade. Por exemplo, a visualização abaixo criada por Timothy Vermeiren mostra como o clima afeta diferentes cidades dependendo de sua proximidade com a linha do equador, bem como da posição da Terra e de sua órbita em torno do sol. A combinação de gráficos e mapas ajuda o público a associar as informações à sua própria experiência.

Painel que mostra a relação entre o clima e a posição na Terra. Visualização criada por Timothy Vermeiren.

Para conhecer mais formas de aplicar os dados de localização ao mapeamento para uma exploração mais aprofundada dos detalhes e ver como é possível fazer isso em uma solução como o Tableau, leia esta página sobre soluções de mapeamento.

Desafios a considerar ao usar dados de localização

Apesar de todos os benefícios de usar esse tipo de dados em seu conjunto de dados geral, também há alguns desafios aos quais você deve atentar. Por exemplo:

  • Big Data e Internet das Coisas são sinônimos de restrições tecnológicas. Com o crescimento dos dados digitais, fica mais fácil coletar dados de localização. Porém, você talvez tenha recursos limitados para armazenar e analisar todos esses dados.
  • A abundância de fontes significa mais dados e mais formatos. A tarefa de processar os dados de localização, confirmar sua precisão e evitar generalizações pode ser um desafio. É fundamental encontrar as tecnologias certas que priorizem a governança de dados, permitam restringir conjuntos grandes de informações e revelem os detalhes mais relevantes.
  • Privacidade dos dados. A privacidade é essencial ao trabalhar com informações geográficas ou conjuntos de dados que podem incluir identificadores visuais. É importante aplicar medidas de ética de dados e governança para priorizar e gerenciar as políticas de privacidade.
  • Direitos de propriedade intelectual e licenciamento. Os direitos de propriedade intelectual são outra consideração importante, pois, para usar certos dados, uma licença pode ser necessária. Você deve consultar especialistas capacitados que entendam de questões como conflitos de dados, direitos e licenciamento, que saibam solucioná-los e que possam extrair significado e valor dos dados.

Os dados de localização são um recurso incrivelmente útil quando analisados adequadamente. O primeiro passo é escolher uma plataforma interativa que ofereça máxima governança com a flexibilidade para usar várias fontes, filtros personalizados e a possibilidade de realizar diversos tipos de análises. Se você fizer o dever de casa e identificar os requisitos antes de escolher a plataforma que melhor atende às suas necessidades, estará preparado para as oportunidades e os desafios que poderá encontrar. No final das contas, você descobrirá informações transformadoras e histórias relevantes ao combinar os dados de localização com todas as suas outras informações importantes.