Cómo usar ‘Big Data’ con mapas

Gersón Beltrán    16 marzo, 2015

La nueva moda se llama Big Data. En todos los foros se debate en torno a este concepto y la importancia de los datos en un mundo hiperconectado. Se define como “todos aquellos conjuntos de datos cuyo tamaño supera la capacidad de búsqueda, captura, almacenamiento, gestión, análisis, transferencia, visualización o protección legal de las herramientas informáticas convencionales”.

Esta definición está tomada de uno de los mejores estudios hasta la fecha del Instituto Valenciano de Tecnologías Turísticas (Invattur) junto a Territorio Creativo: Big Data: retos y oportunidades para el turismo”, donde se habla de este concepto y se focaliza en el sector turístico.

El estudio va acompañado de una buena reflexión de José Luis Rodríguez y Mar Castaño: Por qué la industria del turismo invierte en Big Data: ¿supervivencia o cambio de modelo?, donde destaca esta frase que poco tiene que ver con la tecnología: “el gran reto de la transformación digital no son las herramientas, sino las personas y los principios que las mueven”.

Y es que detrás del Big Data hay cuatro dimensiones en torno a los datos: volumen, variedad, velocidad y valor. Pero ninguna de ellas tiene sentido si no le aportamos el valor humano; lo importante no son los datos en sí mismos, sino nuestra capacidad para interpretarlos y entenderlos.

En mis artículos el foco está siempre en el apartado espacial, en la importancia del dónde y en este caso podría afirmar que gran parte de los datos tienen una componente espacial, una variables que nos habla de las coordenadas donde se generan esos datos.

Para analizar los datos desde una perspectiva espacial, desde los años noventa se utilizan los denominados Sistemas de Información Geográfica (SIG o GIS), unas herramientas cartográficas que trabajan con datos georreferenciados, en lo que algunos han denominado “mapamáticas” (unión de mapas y matemáticas), ya que se basan en el álgebra.

Estos SIG permiten visualizar numerosos datos atendiendo a las cuatro dimensiones del Big Data. Al fin y al cabo un mapa es una simplificación de la realidad y, por ello, nos permiten entender la realidad de un solo vistazo.

La clave de los SIG es que utilizan la geolocalización, es decir, las coordenadas geográficas, como nexo común entre el territorio y los datos que se van a analizar y mostrar. Por tanto, es clave incorporar en nuestra base de datos una columna con la localización y estas coordenadas o elementos similares como el código postal.

Existen numerosas herramientas que permiten trabajar con datos y visualizarlos en un mapa. En función de quién genera esos datos, podemos hablar de tres tipos:

  1. Privadas: Se trata de empresas privadas como Google que, a través de Mis Mapas de Google Maps o de Fusion Tables, permiten trabajar online con datos y mapas.
  2. Públicas: Todas las Comunidades Autónomas y gran parte de los países europeos disponen de la Infraestructura de Datos Espaciales (IDE), una forma de homogeneizar los datos y ponerlos al servicio de los ciudadanos a través de geoportales como Terrasit.
  3. Ciudadanas: La cartografía ciudadana se abre paso de la mano de Openstreetmap, la herramienta colaborativa donde los datos son públicos y abiertos para ser mejorados entre todos.

Estas herramientas ofrecen la posibilidad de crear mapas con datos de tu negocio, pero hay otras que se integran perfectamente con éstas y ofrecen posibilidades muy profesionales, como las españolas ArcGis Online de ESRI y la exitosa CartoDB, con un potencial enorme y sobre todo un prestigio merecido por las posibilidades que ofrecen.

Estas son las herramientas, pero ¿cómo hacerlo?, ¿cómo usar Big Data con mapas? He aquí algunas pistas para que lo utilicen las pymes. Podemos dividir la creación de un mapa de datos en tres partes, como si se tratara (de hecho lo es) de un sistema abierto donde hay una entrada de datos (inputs), una gestión de los mismos y una salida gráfica (outputs). Pero antes de ello es necesario preparar la información:

Creación de una base de datos: En primer lugar, es necesario disponer de datos. Tal y como hemos comentado antes, hay que crear una tabla de datos de los clientes actuales, de los potenciales, de las áreas de mercado, cualquier dato de que se disponga, pero con una variable espacial. Recomiendo hacerlo en una hoja Excel, porque suele ser compatible con la mayor parte de las herramientas.

También podemos disponer de datos directamente geográficos, en cuyo caso los formatos de gpx (GPS profesionales), kml/kmz (el formato de Google Earth) o shp (o Shapes, el formato básico de los SIG) nos servirán en cualquier herramienta.

Entrada de datos: Para introducir los datos, podremos hacerlo de dos formas, o bien importando los datos en los formatos antes mencionados o bien creando directamente esos datos sobre las herramientas cartográficas.

Gestión de los datos: La gran virtud de los SIG es que permiten trabajar por capas de información, es decir, que tenemos una base topográfica a la que podemos incorporar información en forma de puntos, líneas o polígonos. Además hoy en día podemos obtener esos datos de otros servidores a través del protocolo WMS (Web Map Server) que trabaja directamente en la nube.

Salida de los datos: La salida gráfica de estos datos se puede dar de dos modos: offline, en forma de mapa para imprimir en papel o generando un pdf o similar; o bien en formato digital, donde se genera una URL o dirección web o un código HTML para embeberlo donde deseemos.

Naturalmente, si queremos trabajar grandes volúmenes de información, lo mejor es contar con profesionales que sepan trabajar estos SIG e interpretar los resultados, lo que nos permitirá no sólo realizar un análisis espacial de nuestro negocio, sino hacer prospectivas de cara al futuro, que nos permitan reducir la incertidumbre y, por tanto, mejorar la eficiencia a corto plazo en la toma de decisiones.

Mapas y Big Data están unidos como dos caras de la misma moneda y juntos tienen una fuerza básica en la gestión de los negocios de hoy en día. ¿Has utilizado estas herramientas? ¿Te resultan útiles? Pruébalas y empieza a generar datos de tu propio negocio…

Foto: Marlus B

Comentarios

  1. Muy bueno el artículo. Aprovecho para hacer una pregunta: ¿Cree ud. que es necesario este conocimiento para todos los campos científicos?

    Me refiero a que , en mi caso por ejemplo, en Biología hemos aprendido con el Statgraphics, un programa básico y fundamental en estadística…, que requiere mayor nivel de programación (lo podemos aprender, y además lo acompañamos con Data Science) y con GIS, manejamos sobre todo Python, Orientación a Objetos.. pero a nivel Desktop;
    ¿Es entonces el BIG DATA necesario para Biólogos y otras ciencias? En el caso de querer empezar a manejarlo, ¿cómo podríamos empezar, qué lenguaje se utiliza?

    Gracias.

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