¿Qué es la ciencia de datos espaciales?

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En un mundo en el que la toma de decisiones está cada vez más influenciada por los datos, es importante entender cómo la ciencia de datos espaciales puede ayudar.

La ciencia de datos espaciales es un subconjunto de la ciencia de datos. Es el lugar donde la ciencia de los datos se cruza con los SIG, con un enfoque clave en los datos geoespaciales y las nuevas técnicas de computación. La ubicación es importante en la ciencia de datos que utiliza la computación estadística para acceder, manipular, explorar y visualizar los datos.

Tener coordenadas de latitud y longitud en los datos no significa que se trate de ciencia de datos espaciales. En cambio, la ciencia de datos espaciales aplica sus ubicaciones físicas y comprende sus relaciones espaciales.

Hoy vamos a explorar la ciencia de datos espaciales. ¿En qué se diferencia del análisis espacial? ¿Y cuáles son algunos ejemplos de ciencia de datos?

¿Qué es la ciencia de datos? (sin espacialidad)

La ciencia de los datos es el estudio de la información y su origen, recopilación, organización, procesamiento y presentación. La ciencia de los datos es un área interdisciplinar que incorpora elementos de estadística, informática, investigación de operaciones, matemáticas y programación.

Los científicos de datos utilizan herramientas como R y Python para limpiar, agregar y manipular datos para crear modelos predictivos y análisis. La tarea principal de un científico de datos es traducir los datos brutos utilizando técnicas avanzadas en conocimientos procesables.

La información procesable puede provenir de cualquier técnica, como el aprendizaje automático, el análisis de grandes datos y la visualización de datos. Pero la diferencia entre la ciencia de los datos espaciales es que se añade el elemento del análisis espacial y es el punto central de su análisis.

Análisis espacial frente a ciencia de datos espaciales

Antes de entrar en los detalles de la ciencia de datos espaciales, ¿en qué se diferencia del análisis espacial? Como no siempre se puede trazar una línea clara entre ambos, vamos a explorar qué es la ciencia de datos espaciales.

Recordemos que el objetivo de la ciencia de datos es extraer información significativa de los datos a partir de la computación y el descubrimiento científico. Estas son algunas de las palabras de moda del análisis espacial y de la ciencia de datos espaciales y la categoría en la que se encuadran.

Análisis espacial

  • Encontrar patrones, clusters y puntos calientes
  • Optimización de ubicaciones, como la selección de sitios
  • Estudiar la interacción entre características y por qué se producen
  • Utilizar el análisis exploratorio para encontrar relaciones entre variables
  • Modelización de características basadas en la localización mediante simulación y predicción
  • Aplicación de la cartografía y la geovisualización

Ciencia de los datos espaciales

  • Utilización de técnicas de manipulación e integración de datos
  • Aplicación de técnicas de aprendizaje automático como el reconocimiento de patrones y la clasificación
  • Investigación de anomalías y asociaciones a través de la minería de datos como ciencia impulsada por los datos
  • Utilización de big data, impulsado por sensores y otros tipos de datos de IoT
  • Limpieza de datos y aplicación de flujos de trabajo ETL a través de la ingeniería de datos
  • Automatización y operacionalización de los flujos de trabajo de programación

Tanto el análisis espacial como la ciencia de los datos espaciales comienzan con datos de localización en bruto, los analizan y los convierten en conocimientos. Pero la idea clave es que la ciencia de los datos espaciales utiliza técnicas nuevas y especializadas y la automatización. Si quiere saber más sobre el análisis espacial, asegúrese de consultar nuestra tabla periódica para el análisis espacial.

Ingeniería de datos

La ingeniería de datos es una rama de la informática que se ocupa de gestionar la creación, el almacenamiento, el mantenimiento, el uso y la difusión de los datos. Utiliza herramientas de programación como Python, SQL y R que ayudan a la manipulación de big data.

Es posiblemente el aspecto de la ciencia de los datos que más tiempo consume. Pero la ingeniería de datos es también una parte crucial del análisis, porque sólo es tan bueno como los datos que ponemos en él.

Los científicos de datos preparan los datos para el análisis. Por ejemplo, rellenan los valores que faltan, añaden campos, los enriquecen geográficamente y limpian los valores. Normalmente, el flujo de trabajo de la ciencia de datos comienza con la ingeniería de datos y el flujo de trabajo ETL necesario.

Exploración y visualización de datos

La exploración y visualización de datos es una de las facetas más importantes de la ciencia de datos. Significa explorar primero los datos brutos de forma sistemática para entenderlos mejor y así poder tomar mejores decisiones.

La visualización es una parte esencial del proceso de comprensión de los datos. Nos ayuda a reconocer rápidamente patrones y relaciones, lo que puede ayudarnos a extraer información de los big data. También se pueden utilizar técnicas de visualización para validarla y asegurarse de que tiene sentido.

El proceso de visualización de datos es uno que continúa de principio a fin. Al principio, puedes entender mejor tus datos. Luego, en el medio, puede responder a los problemas que puede resolver. Finalmente, puedes contar una historia de tus datos para compartirla con un público.

Análisis espacial

El análisis espacial es la esencia de los SIG. Desde la selección de lugares hasta la elaboración de modelos espacio-temporales o predictivos, el análisis espacial permite saber dónde están las cosas, cómo se relacionan entre sí y cómo están conectadas.

El análisis espacial es una herramienta que se utiliza para analizar la distribución de personas o cualquier tipo de característica en un espacio geográfico. Puede resolver problemas de localización midiendo, cuantificando y comprendiendo nuestro mundo.

No sólo incluye la localización de puntos. Sino que también incluyen líneas, polígonos, rásters e información no espacial como atributos. Si quiere mostrar cómo se mueven las personas o encontrar patrones como puntos calientes, entonces es el análisis espacial la herramienta a utilizar.

Aprendizaje automático e IA

El aprendizaje automático es el proceso de enseñar a un ordenador a aprender sin ser programado explícitamente. El concepto de inteligencia artificial y aprendizaje automático es una herramienta más del análisis espacial.

La idea fundamental del aprendizaje automático es que ayuda a acelerar cualquier proceso mediante el análisis de grandes cantidades de datos sin intervención humana. Por ejemplo, se puede crear una cobertura del terreno precisa utilizando un clasificador de aprendizaje automático con sólo entrenarlo con muestras.

Desde el análisis de Big Data hasta el clustering, el aprendizaje automático es una forma de automatizar el proceso de obtener información de los datos. Con la creciente cantidad de datos que las organizaciones recogen, almacenan y analizan, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una parte esencial de cualquier flujo de trabajo.

Análisis de grandes datos

La analítica de datos es un proceso en el que se analizan los datos para obtener información y tomar decisiones sobre el estado futuro. Puede utilizarse en cualquier industria o campo de trabajo, como el transporte, el marketing y el comercio minorista. La analítica de Big Data ha revolucionado muchas industrias como ninguna otra.

El mundo de la tecnología lleva años utilizando la analítica de Big Data. Pero está empezando a cobrar más importancia a medida que el mundo se digitaliza más. La analítica de Big Data se refiere al análisis de grandes volúmenes de datos.

Aunque el Big Data entra dentro de la categoría de análisis espacial, la idea principal es que se analiza a escala. No importa en qué consistan los datos espaciales (puntos, líneas, polígonos o ráster), pueden ser una herramienta muy útil en la ciencia de los datos.

Modelado y scripting

La automatización ha existido durante mucho tiempo como una forma de reducir el trabajo manual. Nos permite centrarnos en tareas más importantes con menos esfuerzo, ahorrando tiempo y produciendo un flujo de trabajo repetible.

En un flujo de trabajo típico de la ciencia de datos, se toma todo, desde la ingeniería de datos hasta el análisis, y se encadena de forma automatizada. Esto permite reproducir y desarrollar un sistema que funciona por sí mismo.

Cuando se operativizan las capacidades analíticas, esto es una gran parte de ETL, que significa Extraer, Cargar y Transformar. Pero esto no significa necesariamente que se ejecute a diario, ya que puede ser un proceso empresarial semanal, mensual o anual.

Las piezas del rompecabezas de la ciencia de datos espaciales

La ciencia de los datos espaciales ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones con los datos de localización como punto central para impulsar las estrategias empresariales.

Además, también puede permitir predicciones más precisas en diferentes campos como la economía, las ciencias sociales, la ingeniería y el medio ambiente.

El poder de la ciencia de los datos está empezando a llegar a todos los aspectos de nuestra vida cotidiana.

La ciencia de los datos espaciales puede revelar patrones a través de técnicas informáticas avanzadas como el aprendizaje automático y el análisis de big data que, de otro modo, podrían haber quedado ocultos.

Traducido desde: gisgeography

1 comentario en «¿Qué es la ciencia de datos espaciales?»

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