Análisis geo-espacial con Microsoft Fabric

¿Alguna vez te has preguntado cómo podrías rastrear tu propia logística o quizás la ubicación de tu equipo de trabajo de campo en tiempo real? Quizás quieras verificar que tu inventario esté ubicado en el lugar correcto, ya sea más cerca de tus clientes o con distribución simplificada. ¿Qué tal identificar dónde están sus proveedores de materias primas y qué tan lejos están de su ubicación física o de la ubicación del cliente? Estos son algunos ejemplos de lo que el análisis geoespacial pretende responder.

Hoy en día, existen muchas soluciones interesantes y asequibles que permiten a cualquier empresa realizar muchas de estas tareas. El problema es que cada aplicación tiene sus particularidades y limitaciones, especialmente si los datos de geolocalización deben combinarse con otro tipo de datos, como la ubicación de su cliente o proveedor, su coste de transporte por hora/día, datos financieros o datos de marketing. Y lo que suele ser muy habitual, esas aplicaciones son muy estancas y no permiten [facilmente] combinar sus datos (si, esos que usted genera son sus datos, no los suyos) con otras aplicaciones para que sea posible mejor análisis y más completo.

Tradicionalmente, todo esto se ha solucionado con cientos de hojas de cálculo de Ex**l. El uso de hojas de cálculo para esas iniciativas empeora aún más las cosas, ya que son estáticas, no escalables y difíciles de mantener. Necesitamos procesar datos más rápido, escalarlos con más fuentes y crear análisis aún más complejos para poder tomar decisiones más rápido y con más impacto. ¡Afortunadamente, tenemos Microsoft Fabric!

Comprendiendo los conceptos básicos del análisis geoespacial

El análisis geoespacial implica recopilar, combinar y visualizar varios tipos de datos geoespaciales, como coordenadas, direcciones, polígonos, imágenes e imágenes de satélite. Los datos geoespaciales se pueden utilizar para modelar y representar cómo interactúan personas, objetos y fenómenos dentro del espacio, así como para hacer predicciones basadas en tendencias en las relaciones entre lugares.

Microsoft Fabric ofrece las siguientes capacidades para realizar análisis geoespaciales:

Almacenamiento de datos escalable: OneLake es un servicio de lago de datos que permite almacenar y acceder a cualquier tipo de datos, incluidos datos geoespaciales, de forma segura y escalable. OneLake admite varios formatos de datos, como CSV, JSON, Parquet y GeoJSON, y le permite consultar y analizar los datos utilizando SQL, Spark o Python.

Ingeniería de datos: Data Engineering proporciona una plataforma Spark de con experiencias de creación, lo que permite a los ingenieros de datos realizar transformaciones de datos a gran escala. Data Engineering admite varias bibliotecas y marcos para análisis geoespacial, como GeoSpark, GeoPandas y GeoMesa, lo que permite crear y ejecutar cuadernos y generar trabajos utilizando Python, Scala o R.

Ciencia de datos: Data Science admite varios paquetes y módulos para análisis geoespacial, como Shapely, Geoplot y Folium, y permite a cualquier analista o científico de datos crear y ejecutar cuadernos y scripts utilizando Python o R. Data Science también se integra con Azure Machine Learning, un servicio de aprendizaje automático que ayuda a administrar, monitorear y optimizar cualquier ciclo de vida de aprendizaje automático con código bajo/sin código y sin fricción de plataforma, así como implementar sus modelos como servicios web o módulos de IoT Edge.

Análisis en tiempo real: Real-Time Analytics proporciona una plataforma rápida y escalable para análisis de streaming y procesamiento de eventos mediante diversas tecnologías y herramientas, como Azure Stream Analytics, Apache Kafka y Azure Event Hubs. Real-Time Analytics admite varias funciones y operadores para análisis geoespacial, como ST_DISTANCE, ST_INTERSECTS y ST_WITHIN. Real-Time Analytics también se integra con Azure Synapse, un servicio de almacenamiento de datos integrado de forma nativa con varias herramientas y lenguajes, como Power BI, SQL y Python.

Un ejemplo con KQL para análisis geo-espacial en tiempo real:

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_point_in_circle(BeginLon, BeginLat, real(-81.3891), 28.5346, 1000 * 100)
| summarize count() by EventType, hash = geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash), EventType, count_
| render piechart with (kind = map) // pie map rendering available only in Kusto Explorer desktop        

Inteligencia de Negocios: Business Intelligence es la experiencia que proporciona una plataforma rica e interactiva para la visualización de datos y la generación de informes utilizando diversas herramientas y características, como Power BI, Azure Analysis Services y Azure Data Explorer. Business Intelligence admite varios elementos visuales y mapas para análisis geoespaciales, como ArcGIS Maps, Shape Maps y Filled Maps, y le permite crear y compartir paneles e informes utilizando varias fuentes de datos y conectores, como OneLake, Azure SQL Database, y Azure Cosmos DB.

Conclusión

El análisis geoespacial es una técnica poderosa y útil que puede ayudarlo a comprender y explorar los patrones espaciales y relaciones de fenómenos geográficos, y a tomar decisiones y acciones informadas basadas en datos. El enfoque tradicional de utilizar una gran cantidad de herramientas para el análisis geoespacial, como sistemas GPS, seguimiento de señales y soluciones relacionadas, es aislamiento de aplicaciones y soluciones dificulta un enfoque analítico de extremo a extremo.

Microsoft Fabric, como plataforma de análisis todo en uno, supera esta situación ofreciendo simplicidad, flexibilidad, escalabilidad, seguridad y gobernanza. También ofrece una ventaja competitiva sobre otras plataformas, al proporcionar un lago unificado, análisis impulsados por IA y soporte híbrido y de múltiples nubes.

Con Microsoft Fabric, puede liberar todo el potencial de sus datos geoespaciales y transformar su negocio y organización con información y acciones basadas en datos.