La Importancia de los datos Georreferenciados
Datos Georreferenciados | GISdata

Los datos georreferenciados facilitan la capacidad de entendimiento de un fenómeno y la importancia de su relación con el entorno. Bien lo describe la primera Ley de Geografía: “Todas las cosas están relacionadas, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas lejanas”.  En este artículo mostramos como sus encuestas, censos, inventarios o muestreos pueden ser mejor comprendidos si están geográficamente referenciados.

El proceso de recolección y de análisis de datos espaciales sigue una serie de etapas bien definidas: formulación de problemas; planificación; recopilación de datos; análisis exploratorio; formulación de hipótesis; modelado y prueba; consulta y revisión; y finalmente reportes o informe final de los hallazgos.

Planteamiento del problema y recolección de datos

Después de haber identificado y formulado el problema que se abordará y se desarrolle un plan de acción, la primera tarea generalmente implica obtener los datos que serán objeto de análisis. Esto plantea inmediatamente muchas preguntas que tienen relevancia en las etapas posteriores.  Qué supuestos se han invocado para representar el “mundo real”?. Cuáles son las implicaciones de esto para el análisis posterior? ¿Cuán completos son los datos, espacial y temporalmente? ¿Qué tan precisos son los datos (espacialmente, temporalmente y en términos de atributos medidos)? ¿Todos los conjuntos de datos son compatibles y coherentes entre sí? ¿De qué fuentes provienen y cómo se comparan en términos de escala, proyección, precisión, modelado, orientación, fecha de captura y definición de atributos? son los datos adecuados para abordar el problema en cuestión? ¿Pueden combinarse y procesarse los datos disponibles con los recursos disponibles?.

En términos generales el diseño del cuestionario debe realizarse con cada una de las preguntas, para determinar la relevancia de cada una de los registros a capturar.

Análisis exploratorio de datos georreferenciados

En la segunda etapa, una vez que los datos han sido obtenidos y aceptados como aptos para el propósito, inicia un proceso exploratorio. Qué puede implicar? Un mapeo simple de los datos, que en términos generales significa la forma en que se grafican los datos espaciales. Una exploración más compleja y dinámica de los datos requerirá usar gráficos estadísticos o tablas cruzadas.

La tercera etapa dependerá del objetivo del análisis. La presentación de los resultados del análisis exploratorio en forma de comentarios, mapas, estadísticas descriptivas y documentos asociados completará el proceso. Ahora bien, existen proyectos o procesos que requieren el desarrollo y prueba de hipótesis sobre los patrones observados. De igual forma, otros exigirán el modelado de los datos para realizar algún ejercicio de predicción u optimización.

Con frecuencia, el resultado de este proceso es una serie de posibles escenarios que luego deben resumirse y presentarse para el análisis final y decisiones a tomar por parte de los interesados,  los responsables de la formulación de políticas o los empresarios.

Usualmente los datos georreferenciados hacen parte de una infraestructura de apoyo al proceso de decisión, ya sea que dicha toma de decisiones reflejen intereses puramente académicos o comerciales, gubernamentales o comunitarios.

CONCLUSION

La importancia de las encuestas georreferenciadas se basa en agregar un dato adicional que permite ampliar el análisis de los datos y relacionar la información con el espacio, mejorando el conocimiento del fenómeno estudiado. Evitando agregar preguntas que no aportan a los resultados.

Observando esta tendencia de análisis de información, Gisdata ha desarrollado tres módulos para facilitar, simplificar y agilizar estos procesos.

  1. Un constructor de formularios que permite diseñar una encuesta de acuerdo a la problemática del fenómeno a estudiar. Ver Vídeo.
  2. Un panel de análisis de datos (Tablas cruzadas y gráficos estadísticos). Ver Vídeo
  3. Panel SIG para la publicación de mapas y visualización de datos espaciales. Ver Vídeo
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