7 minutos para ler
Sua empresa já realiza a análise de dados espaciais?
A era dos dados chegou com força total, e hoje eles são considerados a matéria-prima para inovação por todas as mentes que conseguem extrair informações úteis deles.
A importância dos dados atingiu patamares tão expressivos, que o estimado é que o mercado de data analytics — que trata da análise e interpretação de grandes volumes de dados — chegue a US$ 329,8 bilhões até o ano de 2030, segundo o relatório da Acumen & Research Company.
Dentro do universo que envolve análise de dados, temos uma vertente que há muito vem sendo aplicada na análise de dados espaciais. Essa prática tem como objetivo gerar insights sobre padrões geográficos, otimização de logística e até previsão de comportamentos baseados na localização.
Sua empresa se enquadra no perfil de negócios que querem obter esses insights? Então, entenda quais são os desafios para realizar esse tipo de análise, e quais ferramentas e técnicas podem ser aplicadas para extrair essas informações úteis!
O que é análise de dados espaciais?
A análise de dados espaciais nada mais é do que uma abordagem que envolve a interpretação de dados georreferenciados, ou seja, aqueles que estão associados a uma localização específica.
Recorremos à prática quando queremos entender padrões de comportamento em determinadas áreas, visualizar dados em mapas interativos ou correlacionar eventos com locais exatos no mapa.
Assim como qualquer outro tipo de data analytics, a análise precisa passar por um pipeline de dados para gerar valor.
Esse ciclo envolve etapas, como:
- Coleta de dados espaciais: coleta de informações de fontes como sensores, satélites ou bases de dados de sistemas de informação geográfica (SIG).
- Limpeza e preparação: filtragem de ruídos e formatação dos dados para garantir que estejam prontos para análise.
- Análise e processamento: aplicação de técnicas de análise espacial, como interpolação e autocorrelação, para descobrir padrões.
- Visualização de resultados: uso de mapas e gráficos para apresentar os resultados.
- Interpretação e tomada de decisão: a partir dos insights obtidos, são realizadas ações estratégicas baseadas nos dados analisados.
Técnicas de análise para obter insights geográficos
Dentro da análise de dados espaciais, temos diferentes tipos de técnicas para transformar nossos dados brutos em insights geográficos significativos. São elas:
1. Investigação de autocorrelação espacial
Avalia a relação entre valores em um espaço geográfico, isto é, se os dados em um ponto de uma área influenciam os dados em pontos próximos. Essa técnica nos ajuda a identificar padrões espaciais, como a concentração de casos de uma doença em uma região específica ou a distribuição de infraestruturas como escolas ou hospitais.
2. Avaliação da heterogeneidade espacial
Refere-se às variações de padrões geográficos em diferentes regiões de um espaço. A técnica foca na identificação de como certos fenômenos variam de uma área para outra, seja em termos de intensidade, distribuição ou frequência.
3. Processamento e enriquecimento de dados geográficos
Consiste em integrar dados de diferentes fontes para criar um conjunto de dados mais robusto e completo. Fontes variadas, como imagens de satélite, dados de GPS e bases de dados cadastrais, são combinadas e padronizadas para que possam ser analisadas de forma integrada.
4. Modelagem de regressão espacial
Permite que variáveis geográficas sejam relacionadas para prever tendências e comportamentos em uma área específica. Por exemplo, ao investigar o impacto da proximidade de uma rodovia em valores de imóveis, a regressão espacial ajudaria a quantificar a relação entre a localização e o preço.
5. Interpolação espacial para previsão
É usada para prever valores desconhecidos em locais onde não há dados disponíveis, com base em informações conhecidas de pontos próximos. Um exemplo clássico seria prever a qualidade do solo em um campo agrícola em que algumas áreas foram amostradas, mas outras não.
6. Simulação geoespacial
Cria cenários virtuais para prever impactos de eventos ou mudanças em regiões específicas. Pode ser usada para simular o efeito de um novo projeto de infraestrutura (como a construção de uma rodovia), por exemplo, ou o impacto de mudanças climáticas em uma região.
7. Exploração da interação espacial
Analisa como diferentes locais ou regiões influenciam uns aos outros. Essa técnica é muito útil para entendermos fluxos de pessoas, bens ou informações entre áreas.
8. Geoestatística de múltiplos pontos (MPS)
Utiliza padrões complexos de dados geográficos para modelagem e simulação. Diferente de métodos tradicionais que usam apenas dois pontos de referência, o MPS aproveita múltiplos pontos para capturar padrões espaciais detalhados e realizar previsões mais acuradas.
LEIA TAMBÉM | Como potencializar a análise de dados com o uso de inteligência artificial?
Principais desafios na análise de dados espaciais
Tudo que envolve dados é complexo porque não estamos falando de uma pequena quantidade de dados, e sim de um volume que pode concentrar milhares até centenas de milhares de informações.
Mas quando se trata de desafios dentro da análise de dados espaciais, a quantidade de dados não é o único “problema”, mas também a qualidade que pode impactar diretamente a precisão dos insights.
Além disso, é importante considerar que fatores como a precisão das coordenadas e a interoperabilidade entre diferentes sistemas também podem se tornar obstáculos, caso a empresa não invista em boas práticas ou não utilize tecnologias adequadas, como Data IA.
Aplicações da análise espacial em diferentes setores
Por se tratar de uma prática que ajuda a obter insights valiosos sobre padrões de comportamento e mudanças no espaço físico, existem muitos nichos de negócio que têm aplicado a análise de dados espaciais.
Um exemplo de setor envolve o varejo, que passou a usar a análise espacial para otimizar a localização de lojas e entender melhor o comportamento dos seus consumidores em diferentes regiões. Outra área inclui a agricultura, que tem utilizado dados geográficos para monitorar a saúde das plantações e prever safras.
Além disso, setores como logística, planejamento urbano e telecomunicações também estão implementando essa análise para aprimorar suas operações de negócios e ações estratégicas.
A adoção da análise espacial está crescendo em escala, tanto que o mercado de uma subcategoria desse tipo de analytics, a análise de dados geoespaciais, está projetado para atingir US$ 172 milhões em 2026.
DHuO Data: simplificando a análise de dados geográficos
A análise de dados espaciais depende da precisão, completude, consistência e qualidade dos dados. Datas que não se enquadram nessas categorias são consideradas ineficazes para análises profundas, impedindo que as empresas consigam extrair informações relevantes para sua tomada de decisão.
O uso de ferramentas capazes de lidar com grandes volumes de dados geográficos é altamente recomendado para otimizar o processo de analytics e assegurar que etapas, como coleta, processamento, visualização e interpretação dos dados sejam realizadas como exige o protocolo.
O DHuO Data é uma ferramenta que foi desenvolvida pela Engineering para simplificar a governança e análise de dados, não importa quais são os tipos e formatos.
No que envolve a análise espacial, os times de data podem usar a ferramenta para:
- Unificar dados geográficos de diferentes fontes.
- Realizar análises avançadas.
- Visualizar padrões geográficos através de mapas interativos.
- Otimizar a coleta, armazenamento e processamento de dados espaciais.
O futuro será moldado por empresas capazes de transformar dados em estratégias inteligentes. Conte com o DHuO Data para adquirir a governança de data que o seu modelo de negócio precisa!
