Las aplicaciones de geolocalización y aquellas otras que, sin ser específicas, incluyen la dimensión espacial, son cada vez más numerosas. No en vano, aún siendo heterogéneos, muchos de los datos generados el Big Data y el Internet de las Cosas –IoT– se caracterizan por su componente geográfico. En este artículo te contamos cómo llevar las aplicaciones de geolocalización al siguiente nivel.
Del mismo modo que, como materia prima, los grandes datos ofrecen un sinfín de posibilidades, en bruto no aportan gran cosa. Sin el análisis espacial de los datos, resulta difícil transformar los datos en información útil.
En este artículo vamos a poner el foco en este interesante escenario, centrándonos sobre todo en el esfuerzo que deben hacerse las aplicaciones basadas en la geolocalización para ofrecer servicios de muy distinto tipo.
Objetivo: extraer valor del Big Data
Las grandes ventajas que supone alcanzar estos retos implican desafíos no menos importantes. A nivel tecnológico, los grandes datos exigen recurrir a soluciones que puedan extraer su valor con eficacia y a bajo coste.
Es esta eficiencia que fundamentalmente ponen a nuestro alcance frameworks y sus ricos ecosistemas opensource la que nos permite, en última instancia, dar el gran salto para que las aplicaciones de geolocalización puedan alcanzar el siguiente nivel gracias al Big Data.
En el diseño de las aplicaciones se impone no solo una estrategia relativa a la usabilidad o prestación de unos u otros servicios, sino también la importancia de preservar la privacidad y garantizar la seguridad en la medida de lo posible.
Como valor añadido, las apps que incluyen características basadas en la localización dota de relevancia a las soluciones móviles y, sin duda, mejora de forma significativa la experiencia del usuario.
Toda solución o estrategia móvil que requiera de apps capaces de ofrecer servicios de geolocalización, bien de forma principal o como complemento, requiere de una serie de requisitos. Entre otros, se hace necesario un almacenamiento y análisis de datos ad hoc para satisfacer al usuario, ofrecer rapidez y apoyar las búsquedas o consultas.
Una infraestructura que apoye dichos requerimientos constituye un requisito esencial para llevar las las apps de geolocalización a ese siguiente nivel que nos pone en bandeja el actual contexto digital. Solo así será posible aprovechar las fuentes de datos espaciales para su conversión en inteligencia geográfica.
Aplicaciones de Geolocalización: Una importancia cada vez mayor
Las enormes posibilidades que brinda la actual era digital para aprovechar el valor de los datos en general, incluyendo los geoespaciales, en efecto, se traduce en ventajas que tienen un impacto inmediato en áreas claves como una decisión más informada, una mayor funcionalidad y la no menos útil personalización.
Las áreas que pueden verse beneficiadas por las apps de geolocalización de la más distinta naturaleza son igualmente variadas. Sobre todo, habida cuenta de que la era digital pone sobre la mesa un sinfín de posibilidades, tanto en lo referido al aumento exponencial del Big Data y el Internet de las Cosas -IoT- como en lo que respecta a las nuevas tecnologías, dotadas de la eficiencia necesaria.
Los softwares que pueden aprovechar de forma importante funcionalidades claves proporcionadas por el geoposicionamiento son innumerables. No solo en cuanto a áreas implicadas sino también en lo que respecta al potencial que tiene Big Data como motor de innovación.
Lo prueba el mismo hecho de asistir a una revolución de los datos generados por la misma actividad de la red y millones de dispositivos conectados, así como la existencia misma de una tecnología capaz de sacar partido de ellos.
En este contexto inédito en la historia de la humanidad, eso que conocemos como “geolocalización” ya de por sí constituye una suma de tecnologías GIS y Big Data. Aunque prestar servicios de este tipo no es una novedad, sin duda, sí lo es hacerlo en este marco.
Las inmensas posibilidades que se abren para aplicar las técnicas geoespaciales de cara a tratar los grandes datos pueden ser todo lo disímiles que queramos, pero sobre todo, tienen en común la necesidad de optimización.
No se trata de seguir un único modelo tecnológico, sino más bien de todo lo contrario. Al margen de que las buenas prácticas puedan ser extrapolables, a la hora de diseñar aplicaciones de geolocalización, se busca, sobre todo, que el conocimiento del entorno geoespacial o geosocial resulte práctica. Será este objetivo el que dirija las actuaciones, y las más de las veces será clave combinar modelos tecnológicos distintos que nos ayuden a ofrecer un mejor servicio, como por ejemplo la realidad aumentada. O, por supuesto, los mismos datos estructurados y no estructurados que tengamos a nuestro alcance representan un filón potencialmente útil.
Las áreas de implementación son tantas, sobre todo a nivel hipotético, que sería inútil intentar realizar una lista cerrada. De forma general, las áreas punteras que mejores resultados están cosechando abarcan desde la industria a nivel manufacturero, logístico y de toma de decisiones a nivel BI hasta, por ejemplo, la sanidad, los medios de transporte o las smart cities.
En sanidad se han logrado importantes avances en monitorización de pacientes, sumando eficiencia en la gestión de recursos y una atención también más eficiente para el usuario y el avance a través del análisis de datos.También se han conseguido mejoras sustanciales en el desarrollo de apps para el mantenimiento proactivo de distintas tecnologías que, de un modo u otro, dependan de la localización geográfica.
En definitiva, es innumerable la variedad de aplicaciones existentes y emergentes que pueden aprovechar Big Data para su procesamiento mediante principios y técnicas relacionadas con la geolocalización. Entre otros objetivos, ser capaz de captar, almacenar y procesar grandes datos en real time y combinarlos con datos históricos nos da una de las claves esenciales de las apps de éxito.
El hecho de que sean diferentes y exijan arquitecturas adaptadas no impide que reúnan una serie de requisitos comunes que en buena medida vienen determinados por el universo del Big Data. Su desarrollo no tiene por qué encontrar en las disimilitudes un obstáculo. Es más, en los aspectos comunes de esa diferencia quizá se encuentre la inspiración de cada línea de código. He ahí uno de los grandes desafíos.
