Bez wątpienia żyjemy w epoce informacji. Szacuje się, że każdego dnia wytwarzane jest 2.5 eksabajtów danych. Panuje powszechna zgoda co do tego, że zbieranie i odpowiednie analizowanie oraz wykorzystanie informacji daje ogromne możliwości rozwoju i przewagę konkurencyjną – na polu technologii, nauki czy biznesu.
Zacznijmy jednak od podstaw. W tym artykule opiszemy, jakie są rodzaje danych, czym są dane przestrzenne i nieprzestrzenne i jak możemy je wykorzystać – również w kontekście biznesowym.
Dane przestrzenne i nieprzestrzenne – czyli jakie?
Na najwyższym poziomie uogólnienia dane możemy podzielić na dwie kategorie:
Dane nieprzestrzenne
są odpowiedzią na pytanie „co?”
Są niezależne od informacji o lokalizacji. Możemy dowiedzieć się czegoś o danym obiekcie, ale nie możemy określić jego położenia.
Dane przestrzenne (geoprzestrzenne)
są odpowiedzią na pytanie „gdzie?”
Zawierają informacje o lokalizacji. Dzięki nim mamy informację, gdzie coś się znajduje na powierzchni Ziemi.
Przyjrzymy się bliżej danym przestrzennym
Z czym tak naprawdę mamy do czynienia, gdy mówimy o danych przestrzennych? Jeśli przyjrzymy się im z bliska, okaże się, że są zbudowane z mniejszych elementów, które składają się na większą całość – tak, jak np. cząsteczka wody składa się z mniejszych jednostek – atomów wodoru i tlenu. Posługując się tą analogią, w przypadku danych przestrzennych mamy dwa modele danych, które składają się z właściwych sobie pojedynczych „atomów”.
Dane wektorowe
W wektorowym modelu danych „atomami” są punkty. Rzeczywistość jest odzwierciedlona w postaci punktów, linii i poligonów o określonych współrzędnych. Połączenie punktów tworzy linie, które z kolei po połączeniu staną się poligonami. Wektory przedstawiają uproszczony obraz obiektów i najczęściej są przechowywane w formacie SHP (Shapefiles).
Dane rastrowe
W modelu rastrowym rolę atomów pełnią piksele; dane są przechowywane w postaci pikseli ułożonych na siatce. Każdemu pikselowi w rastrze odpowiada określona lokalizacja w terenie i przyporządkowany jest konkretny zestaw atrybutów. Na podstawie wartości pikseli jesteśmy w stanie dowiedzieć się jaki kolor on reprezentuje. Powszechnie znanym przykładem danych rastrowych są zdjęcia. Natomiast w świecie danych przestrzennych o rastrach zazwyczaj mówi się w kontekście ortoobrazowania, czyli zdjęć robionych z powietrza – przez satelity, samoloty lub inne jednostki latające.
Pierwotne dane przestrzenne – nieoszlifowany diament
Dane wektorowe i dane rastrowe to tak zwane pierwotne dane przestrzenne, które zbierane są w terenie, ale jeszcze nie zostały w żaden sposób przetworzone i nie zostało im nadane żadne zastosowanie.
Wtórne dane przestrzenne, gdzie można się z nimi zetknąć?
Dane przestrzenne, z którymi spotykamy się na co dzień (często zupełnie sobie tego nie uświadamiając), niemal w każdym kontekście, to tak zwane wtórne – czyli już przetworzone – dane przestrzenne. Zobaczmy, gdzie możemy je znaleźć.
Pierwszy świadomy kontakt z tym rodzajem danych przestrzennych mamy już w szkole podstawowej. Zazwyczaj jednak mija sporo czasu zanim zdamy sobie sprawę z tego, po co uczyliśmy się wyznaczać długość i szerokość geograficzną przylądka Horn i że wykorzystanie współrzędnych geograficznych nie ogranicza się do (mniej lub bardziej lubianych) lekcji geografii.
Układ współrzędnych geograficznych jest stosowany do określenia dokładnej lokalizacji obiektu na powierzchni Ziemi i jest używany zawsze, gdy np. korzystamy z nawigacji w telefonie. W matematyce wykorzystalibyśmy układ współrzędnych matematycznych (x, y), w układzie współrzędnych geograficznych osiom x i y odpowiada szerokość i długość geograficzna oraz linie równoleżników i południków. Stopnie szerokości i długości geograficznej odpowiadają kątowi nachylenia odpowiednio równoleżnika lub południka do środka Ziemi.
Źródło: https://www.britannica.com/science/latitude
Georeferencja i gekodowanie to dwa różne zjawiska. Jednak, jeśli o chodzi o proces to są one bardzo podobne – obydwa odnoszą się do dopasowania danych do odpowiednich współrzędnych na powierzchni Ziemi.
Georeferencja to przypisywanie danych współrzędnych do rastrów lub wektorów, aby te mogły zostać zlokalizowane na powierzchni Ziemi. Natomiast w procesie geokodowania danym adresowym i nazwom lokalizacji (np. miasta lub kraju) nadaje się odpowiadające im współrzędne geograficzne.
Obydwa mechanizmy są stosowane np. w mapach Google i wykorzystywane, gdy chcemy wysłać komuś lokalizację interesującego miejsca, które jednak nie posiada adresu (georeferencja) lub gdy wpisujemy adres w system nawigacji telefonu, który jest następnie zamieniany we współrzędne geograficzne, aby system GPS mógł nas poprowadzić do celu (geokodowanie).
Dane LiDAR – chmury punktów, to zestawy punktów, które opisują obiekt lub powierzchnię. Aby je zebrać wykorzystywana jest technika skanowania laserowego (LiDAR – ang. Light Detection and Ranging). Pomiarów dokonuje się oświetlając punkt światłem laserowym i mierząc czas powrotu odbitego światła. W ten sposób uzyskuje się informacje o odległości. Na ich podstawie można później stworzyć dane trójwymiarowe, np. model terenu. Dane 3D wychodzą poza standardowy układ współrzędnych geograficznych X i Y, ponieważ zawierają również informacje o wysokości lub głębokości
Dane przestrzenne mogą być uzupełnione dowolną ilością dodatkowych atrybutów. Przez atrybut rozumiemy wszelkie dodatkowe informacje przestrzenne o obiekcie wychodzące poza lokalizację lub dane w żadnym stopniu nie odnoszące się do przestrzeni.
Przykładowo, w Krajowej Mapie Drzew, na której odnajdziemy wszystkie zinwentaryzowane drzewa w Polsce, oprócz położenia geograficznego każdego z nich, z mapy dowiemy się też m.in. o gatunku, wieku czy wysokości danego drzewa.
Krajowa Mapa Drzew
https://aplikacja.mapadrzew.com/
Dlaczego dane geoprzestrzenne są ważne?
Kontekst geograficzny pozwala wykorzystać zależności przestrzenne i wyciągać na ich postawie dodatkowe wnioski, a co za tym idzie, podejmować jeszcze lepsze i bardziej ugruntowane decyzje – również te biznesowe. Mówi się, że 80% organizacji zbiera i przechowuje dane z kontekstem geoprzestrzennym. Dane przestrzenne są wykorzystywane nawet, jeśli nie zdajesz sobie z tego sprawy – bez względu na branżę w jakiej działasz.
Jak wykorzystasz dane przestrzenne – także w biznesie?
Skoro masz już podstawową wiedzę na temat rodzajów danych, to z pewnością nasuwa Ci się pytanie „Co dalej? W jaki sposób mogę wykorzystać dane przestrzenne?”.
Przejdźmy zatem od razu do zapoznania się z kilkoma zastosowaniami:
System GIS to program lub kilka powiązanych ze sobą programów, które umożliwiają wizualizację, analizę i zarządzanie danymi z poziomu mapy. Systemy tego typu są wykorzystywane w wielu sektorach gospodarki, np. w branży elektrycznej, ciepłowniczej czy telekomunikacyjnej, do wizualizowania i analizowania danych o sieciach i sprawnego zarządzania nimi. Takim systemem jest choćby stworzony przez Globemę GeoGrid, który pomaga wykorzystać potencjał danych zwizualizowanych na mapach.
Użytkownik systemu GIS korzysta zwykle z kilku zestawów danych przestrzennych pokazywanych na oddzielnych warstwach, które można porównywać i analizować, aby lepiej zrozumieć zachodzące zależności czy monitorować procesy i wyciągać odpowiednie wnioski. Systemy GIS to najbardziej rozpowszechniony sposób korzystania z danych przestrzennych.
Dane przestrzenne są powszechnie przedstawiane w formie map. Mapy w prosty sposób potrafią oddać złożone zagadnienia i pomóc zrozumieć występujące zjawiska. Dzięki mapom dane są łatwiejsze do zinterpretowania – wystarczy jeden rzut oka, by zauważyć jakąś prawidłowość, dlatego też pomagają szybciej podejmować decyzje.
Mapy mogą być wykorzystywane również do przedstawienia danych, które normalnie nie przyjmują formy wizualnej: demograficznych czy korelacji badanych zjawisk, np. przewidywanych temperatur powietrza z temperaturami maksymalnymi.
Ciekawym wariantem przedstawienia danych na mapie jest kartogram (mapa choropletowa). Przedstawia ona zjawisko za pomocą jego średnich wartości w granicach poszczególnych jednostek terytorialnych, np. średnią gęstość zaludnienia na kilometr kwadratowy w danym województwie lub, wracając do przykładu Krajowej Mapy Drzew procentowy udział powierzchni drzew w pokryciu terenu, gdzie jednostką terytorialną są nadleśnictwa, powiaty, lub województwa.
Kartogram procentowego udziału powierzchni drzew w poszczególnych województwach na Krajowej Mapie Drzew
Jeszcze jednym sposobem na wykorzystanie danych przestrzennych jest stworzenie mapy lub widoku 3D wykorzystując do tego internetową bibliotekę wizualizacji. W ten sposób można podzielić się opracowaną przez siebie wizualizacją za pomocą linku URL. Może to być interaktywna mapa albo repozytorium danych – możliwości są nieskończone!
Często słyszymy, że nic nie dzieje się w próżni – dobitnie świadczą o tym możliwości, jakie dają analizy danych przestrzennych, które pomagają lepiej zrozumieć procesy i zjawiska i dzięki temu podejmować lepsze decyzje. Znajdują zastosowanie w niemal każdej dziedzinie.
Na podstawie analizy danych w kontekście przestrzennym można na przykład dowiedzieć się, gdzie poszukiwane są konkretne usługi medyczne, gdzie zlokalizować punkty ładowania samochodów elektrycznych, lub gdzie usytuować nowy punkt handlowy, bazując na danych demograficznych, lokalizacji i zgromadzonych informacjach o zwyczajach adresatów usług. Na tym właśnie polega location intelligence, „inteligentne” wykorzystanie informacji o lokalizacji, aby zrozumieć pewne zjawiska – czy to społeczne czy środowiskowe i wykorzystać je do usprawnienia zarządzania i podejmowania lepszych decyzji strategicznych, opartych na analizie danych.
Mapowanie wykorzystujące element lokalizacji może też pośrednio pomóc w walce ze zmianami klimatu. Ponieważ jest wykorzystywane do układania lepszych, bardziej optymalnych tras dla transportu, przyczynia się do zmniejszenia zużycia paliwa, a przez to bardziej racjonalnego wykorzystania paliw kopalnych i ograniczenia emisji gazów cieplarnianych, w tym CO2.
Dane przestrzenne są obecne i mogą być wykorzystywane w wielu branżach oraz do analizowania wielu różnorodnych zjawisk. Niemniej, pomimo tego, że codziennie zbierane są ogromne ilości informacji, relatywnie niewiele osób zdaje sobie sprawę z tego, gdzie szukać takich danych i jak wykorzystać je do swoich celów – również biznesowych.
Prezentacja danych przestrzennych wychodzi daleko poza najlepiej znane przez wszystkich mapy, a systemy informacji Geograficznej (GIS) umożliwiają wizualizowanie, przetwarzanie i analizowanie zjawisk i procesów niemal w każdej dziedzinie: od telekomunikacji i energetyki poprzez handel detaliczny i sektor usług.
Można zadać pytanie – jeśli dane przestrzenne kryją tak dużą wartość, czemu dopiero teraz podnoszony jest ten temat? Odpowiedź jest dość prosta. O tym, że dane przestrzenne są przydatne, wiadomo nie od dziś, jednak wcześniej były one o wiele mniej dostępne, a więc mniej użyteczne, nie zawsze było ich też na tyle dużo, aby analizy mogły przynieść wymierny skutek. Coraz bardziej zaawansowane technologicznie komputery oraz inne urządzenia do zbierania i przetwarzanie danych sprawiają, że ten proces jest obecnie o wiele prostszy w związku z tym firmy i organizacje korzystają z danych przestrzennych w poszukiwaniu rozwiązania swoich problemów i odpowiedzi na palące pytania biznesowe.
To, co cały czas sprawia wiele trudności w kontekście pracy z danymi jest fakt, że wielokrotnie są one zamknięte w formatach trudnych do odczytania przez aplikację, którą dysponujesz. Na szczęście istnieją narzędzia do przetwarzania danych – jak Platforma FME, która pomaga „przetłumaczyć” zebrane dane przestrzenne do formatu dostępnego dla powszechnie używanych aplikacji i pozwala wykorzystać ich potencjał.