Para muchas empresas, la ubicación es más importante que nunca para la toma de decisiones clave. Y las múltiples tendencias tecnológicas están haciendo que los conocimientos de la analítica geoespacial sean cada vez más accesibles y valiosos. Los dispositivos y servicios con reconocimiento de ubicación han expuesto a miles de millones de personas en todo el mundo a cómo la tecnología puede respaldar el pensamiento espacial denominado «Spatial Thinking«.
Ya sea que busquen en Google, naveguen a una dirección en teléfonos inteligentes, soliciten un viaje compartido o rastreen una entrega de alimentos, muchas personas usan tecnología de reconocimiento espacial de manera rutinaria. Productos como los rastreadores de Apple llamados AirTag, lanzados recientemente sugieren un futuro en el que las personas sabrán la ubicación de todo lo que quieran en cualquier momento. Y en todo esto las organizaciones se están moviendo para analizar los datos de ubicación para una amplia gama de conocimientos analíticos, con importantes implicaciones.
La analítica geoespacial puede ser una fuente importante de innovación, ya que ayuda a resolver problemas de talento, operaciones, marketing, riesgo y más. Incluso puede ser fundamental en la transformación de toda la organización, cambiando la forma en que se llevan a cabo las operaciones y los negocios cotidianos, aunque tener en cuenta los límites éticos será crucial para aprovechar el potencial de esta tecnología.
El poder de la analítica geoespacial radica en responder preguntas donde: ¿Dónde están interactuando nuestros clientes con nosotros? ¿Dónde están desplegados nuestros activos y personal? ¿Dónde tenemos exposición al riesgo regulatorio o de la cadena de suministro? Más allá de decirnos dónde están las cosas, analizar los datos a través de la lente de la ubicación puede ayudar a responder dónde deberían estar: ¿Dónde debemos construir nuevas tiendas u oficinas? ¿A dónde deberíamos dirigir más gasto en marketing? ¿Dónde debemos adquirir nuevos talentos en función de las condiciones del mercado local? Lowe’s, por ejemplo, optimizó las ubicaciones de las nuevas tiendas identificando áreas comerciales con un perfil demográfico favorable.7
Tres factores parecen estar impulsando esta tendencia: el volumen y la diversidad de datos de ubicación se están disparando, el costo de adquirirlos y analizarlos está disminuyendo y están surgiendo aplicaciones inteligentes que crean valor para las empresas y sus clientes. Por ejemplo, un banco líder ubicado en la India, redujo el proceso tradicional de decisión crediticia para los agricultores a solo unos días, en comparación con el promedio de la industria de 15 días o más, al analizar imágenes de satélite en lugar de inspeccionar manualmente las tierras agrícolas, sin lugar a duda esto es un ejemplo novedoso.
El pensamiento espacial juega cada vez más un papel fundamental para abordar desafíos grandes y complejos, como abordar el cambio climático, administrar los riesgos de COVID-19 y respaldar una fuerza laboral híbrida. Puede ayudar a responder preguntas como: ¿Dónde deberíamos desplegar recursos para mitigar el riesgo climático? ¿Dónde hay mayor riesgo de exposición al COVID-19 para el personal o los clientes? ¿Dónde deberíamos consolidar nuestra presencia en la oficina a medida que cambiamos a un modelo de fuerza laboral híbrida?
El análisis geoespacial, la práctica de analizar datos con una dimensión espacial, generalmente requiere varios pasos: recopilar datos geoespaciales de diversas fuentes, como encuestas y sensores, convertir datos en múltiples capas de representaciones espaciales y analizarlos para encontrar patrones útiles para informar operaciones o decisiones estratégicas.
La industria de la tecnología geoespacial ha experimentado un rápido crecimiento y cambio desde que empresas como Google, Microsoft y Apple ingresaron al mercado. A partir del lanzamiento de ofertas para consumidores y profesionales a principios de la década de 2000, la conciencia del poder de los datos y análisis geoespaciales ha seguido expandiéndose en todo el mundo. Al mismo tiempo, el costo de los sensores y dispositivos que recopilan datos geoespaciales está disminuyendo rápidamente. Para 2025, las proyecciones sugieren que el 40% de los dispositivos de IoT conectados serán capaces de compartir su ubicación, en comparación con el 10% en 2020. Incluso los costos altísimos del lanzamiento de un satélite se han reducido drásticamente durante la última década por kilogramo, lo que significa más lanzamientos de satélites de recopilación de datos en los próximos años. Por otro lado la expansión de las redes 5G también ayudará a recopilar mayores volúmenes de datos geoespaciales, con velocidades más rápidas y mayor precisión;
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han sobrealimentado la capacidad de las empresas para analizar grandes cantidades de datos geoespaciales. La inteligencia artificial y muchos de sus subespecialidades, incluidos el aprendizaje automático y la visión por computadora, automatizan la extracción de información para brindar más rápidamente conocimientos geoespaciales en tiempo real, como ayudar a desplegar bomberos de manera segura durante operaciones de rescate.
Están llegando al mercado muchas herramientas y soluciones nuevas que hacen uso de la analítica geoespacial, especialmente las soluciones específicas de la industria que incorporan capacidades geoespaciales. Mientras tanto, los proveedores de tecnología geoespacial en el mercado están modernizando sus herramientas al lanzar sus ofertas de software en la nube para un almacenamiento flexible y poder de procesamiento para manejar volúmenes de datos crecientes. Y los principales proveedores de software empresarial están agregando funcionalidad geoespacial a sus productos principales.