Ingeniería de datos geoespaciales
La ingeniería de datos en GIS prepara datos espaciales para su análisis. Por ejemplo, este proceso completa los valores faltantes, agrega campos, geoenriquece y limpia valores.
Por lo general, todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos comienza con la ingeniería de datos y el flujo de trabajo de ETL necesario.
El aspecto de la ingeniería de datos es posiblemente el aspecto que consume más tiempo de la ciencia de datos. Pero también es una de las partes más cruciales del análisis porque es tan bueno como los datos que ponemos en él.
En este artículo, explore bien los componentes esenciales de la ingeniería de datos geoespaciales y discuta cómo puede optimizar los datos espaciales para el análisis.
Terminología clave en ingeniería de datos
Los datos geoespaciales están en todas partes. Es el núcleo de muchas tareas críticas para el negocio basadas en datos. Desde mapear los límites de la propiedad hasta analizar el rendimiento de los cultivos, el análisis geoespacial ayuda a las organizaciones a dar sentido a sus datos.
Al igual que cualquier tipo de datos, puede someterse a procesos de rutina que permiten a sus científicos/analistas de datos brindar información a sus equipos comerciales. Estos son algunos de los términos clave que normalmente acompañan al proceso de ingeniería de datos:
ALMACÉN DE DATOS: Una colección de bases de datos de varias fuentes. Es como una biblioteca de datos donde cada persona puede poseer varios almacenes de datos.
LAGO DE DATOS: Un repositorio de datos no estructurados. Piense en ello como un vertedero de datos.
BASE DE DATOS: Datos estructurados en forma de tablas, columnas y filas.
CONDUCTO DE DATOS: una serie de tareas, cada una de las cuales opera en un conjunto de datos, que entrega datos de un sistema a otro, generalmente para recopilar, almacenar y procesar datos con fines analíticos.
EXTRACTAR, TRANSFORMAR, CARGAR (ETL): el proceso de extraer datos de un sistema, transformarlos en un formato que pueda consumir otro sistema y cargarlos en el sistema final donde se utilizarán para el análisis empresarial.
LEER MÁS: 10 cursos de ingeniería de datos para el aprendizaje en línea
Extraer, transformar, cargar ETL
ETL (Extract, Transform Load) es una serie de procesos que prepara los datos para el análisis y la información comercial. Mueve datos de una base de datos a una o varias bases de datos como un proyecto de canalización.
Puedes pensar en ETL como una carrera de relevos. Los datos ingresan al sistema en un punto, donde se transforman. Luego, se pasa de un corredor a otro hasta llegar a su destino final.
| Proceso | Descripción |
|---|---|
| Extracto | Este proceso obtiene datos de un sistema de origen que normalmente no está optimizado para análisis. |
| Transformar | Este paso prepara los datos al filtrarlos, agregarlos, combinarlos y limpiarlos para obtener información valiosa. |
| Carga | Carga y comparte datos en una aplicación interna o externa, como una plataforma de visualización de datos como Tableau. |
Aunque ETL es la forma más común de canalización de datos, algunas empresas prefieren ELT, donde el proceso de carga precede al proceso de transformación.
Herramientas de ingeniería de datos
La ingeniería de datos es el proceso de recopilación de datos de varias fuentes y la creación de una canalización de datos que mueve los datos desde su fuente original a un almacén de datos. Si bien el análisis espacial es el núcleo de muchos procesos basados en datos, el análisis geoespacial puede ser desafiante y tedioso.
A pesar de la complejidad añadida, la ingeniería de datos en GIS ha ido ganando terreno en los últimos años. Estas son algunas de las aplicaciones de software de ingeniería de datos clave con soporte nativo para datos geoespaciales.
Copo de nieve
Snowflake es un almacén de datos y un lago de datos basado en la nube, que recopila datos de varias fuentes. Es un software como servicio (SAS) que permite el almacenamiento y procesamiento de datos escalables. Asimismo, ofrece soluciones analíticas flexibles, más rápidas y fáciles de usar. Su propio motor de consulta SQL está diseñado específicamente para la nube. Algunos de los tipos de datos geoespaciales compatibles con Snowflakes incluyen GeoJSON y PostGIS.
flujo de aire apache
Esta herramienta ETL de código abierto basada en Python está diseñada para crear y preparar canalizaciones de datos. Cada proceso es una tarea representada con un gráfico acíclico dirigido (DAG) que conecta los procesos entre sí. Además, Apache AirFlow tiene un conjunto único de herramientas que le permiten escribir, programar, iterar y monitorear canalizaciones de datos.
Motor de manipulación de características (FME)
En esencia, FME by SAFE Software es especialista en ETL espacial. Al aprovechar FME Cloud, es una solución flexible que controla el flujo de datos. Pero también le permite trabajar fuera de su infraestructura en la nube, como con AWS. Al construir bancos de trabajo a través de lectores, escritores y transformadores, puede perfeccionar el proceso ETL con la máxima interoperabilidad de formatos geoespaciales.
LEER MÁS: Motor de manipulación de características del software FME (Revisión)
Alteryx
Este es otro ejemplo de una herramienta de ingeniería de datos, en la que ejecuta trabajos como un DAG como Apache Airflow. Alteryx se especializa en realizar el procesamiento ETL. Esto significa que también puede extraer y enriquecer datos de otras fuentes. Finalmente, puede mover datos transformados a Snowflake o cualquier plataforma basada en la nube.
ElasticSearch
Elasticsearch es una herramienta gratuita de código abierto para buscar y analizar todo tipo de datos, incluida la información textual y otros tipos de datos. Esta herramienta de ingeniería de datos también se está utilizando ampliamente con la integración GIS porque combina la aplicación Elastic Maps con Kibana, lo que le permite analizar y visualizar sus datos geoespaciales.
Ladrillos de datos
Databricks Geospatial Lakehouse es una plataforma de ingeniería de datos para la colaboración y la ciencia de datos espaciales a gran escala. Databricks es uno de los principales actores en la ingeniería de datos. Incluso puede conectarse a uno a través de CARTO Spatial Extension for Databricks para aprovechar incluso el potencial silencioso para desbloquear el análisis espacial en la nube.
Ingeniería de datos en SIG
La ingeniería de datos espaciales se centra en la gestión, el procesamiento, la limpieza y el análisis de datos geoespaciales. Está estrechamente relacionado con la ciencia de datos espaciales. Pero los ingenieros de datos se centran más en la implementación del proceso de ingeniería de datos. Mientras que los científicos de datos se centran más en el descubrimiento y la exploración de datos.
La ingeniería de datos en GIS es el proceso de extraer y compilar datos de múltiples fuentes, transformar esos datos espaciales en un formato útil para su negocio y luego cargarlos en su almacén de datos.
Esta profesión práctica y orientada a los detalles requiere que los ingenieros de datos sean pacientes para resolver problemas y disfruten del trabajo meticuloso. Pero cuando agrega geoespacial a la ecuación, esto aumenta la complejidad del análisis espacial en la nube.
Hoy, solo rascamos la superficie del potencial de la ingeniería de datos en GIS. ¿Su enfoque es la ingeniería de datos espaciales? Háganos saber sus pensamientos al respecto en la sección de comentarios a continuación.
Para qué se utiliza Databricks
Databricks SQL proporciona una plataforma fácil de usar para los analistas que desean ejecutar consultas SQL en su lago de datos, crear varios tipos de visualización para explorar los resultados de las consultas desde diferentes perspectivas y crear y compartir paneles.
¿Cuáles son algunos ejemplos de tecnología geoespacial?
La tecnología geoespacial es un campo de estudio emergente que incluye el sistema de información geográfica (GIS), la detección remota (RS) y el sistema de posicionamiento global (GPS).
¿Qué hace la Inteligencia Geoespacial?
El término GEOINT significa INTELIGENCIA GEOespacial, que es una disciplina que comprende la explotación y el análisis de imágenes e información geoespacial para describir, evaluar y representar visualmente características físicas y actividades geográficamente referenciadas en la Tierra.
¿En qué es mejor Databricks?
Databricks es una plataforma de datos en la nube de inteligencia artificial empresarial que es particularmente útil para implementar proyectos de ciencia de datos avanzados (como inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)) en la empresa.