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Geographicbusinessintelligence Francesc Puigvert i Pell PID_00210845

CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence

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Iacutendice

Introduccioacuten 5

1 Importancia de los datos geograacuteficos en los sistemas de

business intelligence 7

11 Cuadrante maacutegico de Gartner 11

2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica 14

3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio 16

31 Puacuteblico objetivo y beneficios 16

4 Los datos geograacuteficos 18

41 Componente espacial 18

411 Localizacioacuten 18

412 Modelos de representacioacuten 22

413 Atributos espaciales 25

414 Relaciones espaciales 25

42 Componente temaacutetico 28

421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo 28

422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza 30

43 Componente temporal 33

5 Comunicacioacuten cartograacutefica 35

51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica 36

511 Representacioacuten simple 36

512 Clasificacioacuten por categoriacuteas 37

52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas 42

521 Agrupaciones o clustering 42

522 Mapa de calor (heatmap) 43

523 Mapas de flujos 44

524 Colores graduados o coropletas 45

525 Siacutembolos graduados 46

526 Puntos de densidad 47

6 Anaacutelisis de datos 48

61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas 48

62 Operaciones de geomarketing 51

621 Disentildeo del territorio 51

622 Planificacioacuten de mercado 56

7 Fuentes de datos externas 59


71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten 59

72 Servicios de callejero 60

73 Variables de mercado 62

8 Soluciones de mercado 64

81 Soluciones SIG 64

82 Soluciones BI 66

Resumen 67

Glosario 69

Bibliografiacutea 71

CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 5 Geographic business intelligence

Introduccioacuten

Hoy en diacutea es habitual que al comprar productos en determinadas tiendas el

cajero nos pregunte ldquoiquestcoacutedigo postalrdquo La razoacuten de esta pregunta es que segu-

ramente la empresa realiza estudios de mercado con los datos de los clientes

Los objetivos pueden ser variados como por ejemplo lanzar campantildeas maacutes

efectivas por segmento de poblacioacuten identificar el nicho para la ubicacioacuten de

nuevas tiendas o identificar tipos de cliente cruzando el coacutedigo postal con va-

riables socioeconoacutemicas tipo como puede ser el nivel adquisitivo medio de

los habitantes de un coacutedigo postal determinado

En estos materiales asumiremos que el lector ya conoce los procesos relaciona-

dos con la actividad de inteligencia de negocio y que ya sabe las aportaciones

que las soluciones de business intelligence pueden proporcionar El material se

enfoca a las situaciones donde la actividad de inteligencia de negocio utiliza

informacioacuten geograacutefica En estos casos los sistemas de informacioacuten geograacutefica

son un elemento que hay que tener en cuenta A continuacioacuten presentamos

un conjunto de preguntas que un responsable de cuentas puede haberse he-

cho en su actividad profesional

bull iquestDoacutende puedo abrir mi nuevo negocio

bull iquestDoacutende elegir la mejor ubicacioacuten sobre el territorio

bull iquestDoacutende estaacuten localizados mis recursos

bull iquestDoacutende estaacuten mis clientes potenciales

bull iquestDesde queacute zona domino el mercado

bull iquestDoacutende estaacute localizada mi competencia

bull iquestExiste alguna tipologiacutea de clientes comuacuten o siguen patrones distintos

bull iquestDesde queacute zona existe alguna correlacioacuten entre los patrones

bull iquestTras que patroacuten existe alguna correlacioacuten entre las distintas zonas

bull iquestExisten zonas similares que ofrecen la misma productividad iquestY produc-

tividad distinta

bull iquestQueacute zona me ofrece un mejor rendimiento


bull iquestTengo alguacuten patroacuten que explique el comportamiento de mi empresa y lo

puedo reproducir en una zona similar

bull iquestPuedo replicar mi zona de eacutexito en sitios con clientes similares

bull iquestCuaacutel es la mejor manera de distribuir la fuerza de ventas sobre el territo-

rio

El material estaacute enfocado a que el lector entienda coacutemo funciona la informa-

cioacuten geograacutefica y coacutemo integrarla en los sistemas de inteligencia de negocio

para dar respuesta a preguntas similares a las anteriores


1 Importancia de los datos geograacuteficos en los sistemasde business intelligence

Todos los elementos y eventos fiacutesicos tienen una ubicacioacuten determinada Esa

ubicacioacuten si puede almacenarse y procesarse puede resultar muy uacutetil no so-

lo desde un punto de vista operativo sino tambieacuten en los procesos analiacuteticos

De hecho la informacioacuten geograacutefica es relevante desde dos puntos de vista

diferenciados la representacioacuten de informacioacuten (para representar el lugar de

ocurrencia de los hechos y agentes del mundo real) y la visualizacioacuten de in-

formacioacuten (para mostrar un conjunto de datos teniendo en cuenta sus carac-

teriacutesticas geograacuteficas) A continuacioacuten mostramos mediante un ejemplo la

importancia de los datos geograacuteficos en los sistemas de inteligencia de negocio

(BI de aquiacute en adelante) y analizamos los informes de algunas consultoras de

prestigio para dar fuerza a esta afirmacioacuten

Supongamos que un analista revisa una lista de ventas por clientes en el aacuterea

de Barcelona similar a la imagen inferior

Ventas por cliente en Barcelona

Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)

El analista intenta analizar la distribucioacuten de las ventas por distrito Para ello

agrupa los valores y genera un graacutefico de tarta que representa los distritos y en

el que se muestra el volumen de ventas en el ejercicio del 2013


Ventas 2013 por distrito en Barcelona


En la imagen superior se puede ver que el volumen maacuteximo de ventas se da

en el barrio de LrsquoEixample y en Sants-Monjuic En este caso aunque el analista

no sea de Barcelona y no conozca la distribucioacuten de la ciudad el graacutefico podriacutea

serle uacutetil

Sin embargo si intenta realizar el mismo ejercicio utilizando el volumen de

ventas por barrio la lectura graacutefica del resultado es casi imposible dado el

gran nuacutemero de barrios existentes eso sin contar con que el analista pierde

la vista de la distribucioacuten de los datos en la ciudad de Barcelona porque cada

venta cada cliente estaacute en alguacuten lugar Por tanto el analista perderiacutea el valor

de situacioacuten o como se denomina en la comunidad el valor ldquodoacutenderdquo del dato

Ventas 2013 por barrio en Barcelona


Utilizando un mapa como el de la imagen inferior la lectura es notablemente

maacutes faacutecil las zonas rojas (en la periferia) son las zonas con menos importe en

ventas mientras que los barrios centrales (en azul) indican un mayor nuacutemero

de ventas

El mapa no solo es capaz de representar la informacioacuten de manera efectiva

tambieacuten es capaz de analizar la existencia de una correlacioacuten de ventas entre

barrios las zonas con menos ventas estaacuten en la periferia y la zona centro es la

que ofrece mayor volumen de ventas


Ventas 2013 por barrios en Barcelona

Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri

En la figura anterior se observa un salto en la correlacioacuten de las ventas en la

zona del centro de Barcelona La liacutenea amarilla de la siguiente figura indica el

salto entre zonas Este comportamiento anoacutemalo en los datos seriacutea un caso de

estudio tiacutepico de anaacutelisis geograacutefico

Zona de anaacutelisis Ventas 2013 por barrio en Barcelona


Si se representa la informacioacuten por conteo de clientes de tal modo que los

colores azules correspondan a los barrios con menos clientes y los colores ver-

des a las zonas con un nuacutemero de clientes mayor se observa coacutemo el nuacutemero


de clientes en la zona central sigue una disposicioacuten regular (liacutenea amarilla) lo

que indica que esta zona ofrece un rendimiento de las ventas por debajo de

su supuesto potencial

Nuacutemero de clientes por barrio en Barcelona


La siguiente figura ilustra mejor la problemaacutetica en el estudio de la anomaliacutea

detectada En este caso se ha dividido el total de las ventas realizadas en el

2013 entre el nuacutemero de clientes totales que hay por barrio Este proceso de

estandarizacioacuten (ventasclientes) se denomina normalizar los datos Cuando

se pretende englobar los valores de distintos campos en una uacutenica representa-

cioacuten es necesario homogeneizar su estructura

En la siguiente imagen se observan de color verde las zonas que ofrecen un

mayor importe en ventas en funcioacuten del nuacutemero de clientes mientras que las

zonas rojas indican doacutende es menor la productividad Las flechas amarillas

(sobrepuestas en el mapa) resaltan las zonas en las que el rendimiento de las

ventas en relacioacuten con el nuacutemero de clientes es menor


Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona


Los datos geograacuteficos son de vital importancia para los sistemas de BI siempre

y cuando algunas de las preguntas que se quieran resolver tengan en cuenta

informacioacuten geograacutefica Hoy en diacutea la importancia y expansioacuten de los dispo-

sitivos moacuteviles y de las aplicaciones basadas en localizacioacuten la democratiza-

cioacuten de los sistemas de informacioacuten geograacutefica (SIG en adelante) y la madurez

de los sistemas de BI han provocado que el uso de informacioacuten geograacutefica en

los sistemas BI sea uno de los principales retos que superar De hecho los re-

cientes informes de las consultoras en el sector confirman este argumento

11 Cuadrante maacutegico de Gartner

Cada antildeo la consultora tecnoloacutegica Gartner1 publica distintos estudios com-

parativos que dan una foto del estado del arte respecto a la tecnologiacutea anali-

zada Del estudio se extrae una representacioacuten graacutefica que ilustra la situacioacuten

del momento Esta representacioacuten es conocida como Cuadrante maacutegico de

Gartner

En el cuadrante se identifican cuatro grupos categorizados en

bull Liacutederes (leaders) Forman parte de este grupo aquellos productos que eje-

cutan correctamente las funcionalidades del producto actual y estaacuten bien

posicionados respecto a las tendencias futuras

bull Visionarios (visionaries) Productos innovadores pero con una base de

clientes limitada

(1)Gartner Inc es una prestigiosaempresa consultora y de investiga-cioacuten sobre tecnologiacuteas de la infor-macioacuten httpwwwgartnercom


bull Jugadores nicho (niche players) Enfocados a un segmento de mercado es-

pecializado pero sin ofrecer capacidad de innovacioacuten

bull Aspirantes (challengers) Aquellos que dominan el momento actual tanto

en tecnologiacutea como en despliegue pero no son parte activa de la tenden-

cia

Grupos del Cuadrante maacutegico

Fuente wwwgartnercom

En el Cuadrante maacutegico de Gartner presentado en el 2014 sobre analiacutetica de

negocio y plataformas analiacuteticas queda patente la relevancia de los datos geo-

graacuteficos para los sistemas de BI De hecho cuatro de los cinco criterios incor-

porados por Gartner (los cuatro primeros) para ponderar la tendencia y actua-

lidad del mercado estaacuten estrechamente relacionados con informacioacuten geograacute-

fica

bull Geoespacial e inteligencia de localizacioacuten

bull Anaacutelisis avanzados embebidos

bull Mashup y modelado de datos

bull Anaacutelisis embebido

bull Soporte de big data


El presente documento cubre las tendencias de las soluciones de localizacioacuten

en entornos de negocio

Seguacuten Gartner si se extrae la capacidad de los 17 puntos que se usan para

evaluar el presente y la tendencia de los sistemas de negocio se obtiene que

como miacutenimo los siguientes puntos tienen vinculacioacuten directa con los datos

geograacuteficos

bull Informes Proveer de la capacidad de definir un formato de informe para

impresioacuten o anaacutelisis interactivo

bull Cuadrosdemando (dashboards) Podriacuteamos ver el cuadro de mando co-

mo un informe o panel graacutefico interactivo para representar las variables de

rendimiento Incluye capacidad de publicar varios objetos e informes in-

teractivos y filtrar mediante paraacutemetros la informacioacuten mostrada en estos

Los cuadros de mando a menudo emplean componentes visuales entre

ellos mapas

bull Informesyconsultasadhoc Permite a los usuarios interrogar los datos

sin depender de terceros y crear informes con los datos seleccionados En

particular las herramientas deben tener una capa semaacutentica reutilizable

para permitir a los usuarios navegar por las fuentes de datos disponibles

meacutetricas predefinidas jerarquiacuteas etc

bull Visualizacioacuteninteractiva Permite la exploracioacuten de datos mediante la

manipulacioacuten de los elementos visualizados (imaacutegenes graacuteficos mapas de

calor mapas geograacuteficos etc) que representan los aspectos del conjunto

de datos que se estaacuten analizando

bull Localizacioacutengeoespacialeldquointeligenterdquo Admite visualizaciones y anaacute-

lisis proporcionados por un contexto geograacutefico espacial y temporal Per-

mite combinar datos geograacuteficos con informacioacuten de terceros (mapas sateacute-

lites datos socioeconoacutemicos) o datos empresariales Esto le permite repre-

sentar sus patrones fiacutesicos estableciendo relaciones entre datos e incorpo-

rando algoritmos geoespaciales (superposicioacuten de datos en mapas interac-

tivos caacutelculos de distancia caacutelculo de rutas geofencing2 etc) y realizar vi-

sualizaciones maacutes usables (utilizando mapas de calor mapas temporales

agrupaciones de datos o clustering o visualizaciones en tres dimensiones

por ejemplo)

Las evidencias presentadas apuntan al hecho de que la informacioacuten geograacutefica

y su manipulacioacutenanaacutelisis son relevantes en el mundo del BI y uno de los

principales problemas que hoy en diacutea hay que resolver

(2)El geofencing es un evento geo-graacutefico Un caso tiacutepico de uso es ladefinicioacuten de un aacuterea en el mapaque se quiera controlar (por ejem-plo zona reservada) de tal mo-do que si una entidad entra sale ocruza el aacuterea delimitada (por ejem-plo un coche) se dispara un even-to con su consecuente accioacuten (porejemplo una notificacioacuten)


2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica

Desde hace siglos la humanidad ha tenido la necesidad de representar mapas

en un medio ya sea sobre piedra o madera o mediante el papiro el papel o

los actuales formatos digitales

Uno de los primeros mapas de los que se tiene conocimiento es una tablilla de

arcilla de Babilonia de hace unos 5000 antildeos que se expone en el Museo Britaacute-

nico de Londres Se considera que los babilonios utilizaban mapas para medir

distancias desde el antildeo 2300 a C con la intencioacuten de recaudar impuestos

Primer mapa babilonio del mundo

Fuente httpwwwcubadebatecunoticias20100219primer-babilonio-mapa-mundoU02dweYXTPA

Sin embargo con el paso de los antildeos los mapas han ido evolucionando teacutecni-

camente en formato en calidad y en exactitud Ahora no solo representan la

realidad como una fotografiacutea fija sino que tambieacuten la modelan en represen-

tacioacuten y comportamiento Esto permite interrogar activamente los elementos

contenidos en un mapa siendo posible realizar preguntas como las que se

muestras a continuacioacuten

bull iquestQueacute pasariacutea sihellip

bull iquestExiste alguna relacioacuten entrehellip


bull iquestY si cruzo esta informacioacuten conhellip

bull iquestExiste alguacuten modelo similar parahellip

Los SIG pueden definirse de muchas maneras seguacuten la oacuteptica desde la que se

traten Una de las definiciones maacutes extendidas es la de Kjerne y Deuker

Un sistema de hardware software datos personas organizaciones y convenios institu-cionales para la recopilacioacuten el almacenamiento el anaacutelisis y la distribucioacuten de infor-macioacuten de territorios de la Tierra

No obstante seguacuten la web del Instituto Geograacutefico Nacional (IGN) la defini-

cioacuten maacutes extendida es la que se puede extraer del propio Departamento de

Medio Ambiente (DOE) y de Burrough Goodchild o Rhin

Conjunto integrado de medios y meacutetodos informaacuteticos capaz de recoger verificar alma-cenar gestionar actualizar manipular recuperar transformar analizar mostrar y trans-ferir datos espacialmente referidos a la Tierra

En la misma web completan la definicioacuten con la de Burrough y Bouilleacute en

la que se afirma que un SIG debe verse tambieacuten como un modelo del mundo

real Seguacuten esto un SIG podriacutea definirse como

Modelo informatizado del mundo real en un sistema de referencia ligado a la Tierra parasatisfacer unas necesidades de informacioacuten concretas

En este documento asumiremos como vaacutelida la acepcioacuten del concepto SIG

definida por Burrough Goodchild o Rhin

Referencia bibliograacutefica

KJDuekerDKjerne(1989) Multipurpose cadas-tre Terms and definitions FallsChurch Virginia AmericanSociety for Photography andRemote Sensing and Ameri-can Congress on Surveyingand Mapping


3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio

Los sistemas de inteligencia de negocio ofrecen un valioso conocimiento del

estado del negocio y una detallada prediccioacuten de acontecimientos futuros Sin

embargo sin el valor del componente geograacutefico ofrecen una visioacuten parcial

pues no identifican el contexto geograacutefico de los datos

Los SIG se orientan a distintos aacutembitos y finalidades como podriacutean ser la ela-

boracioacuten de mapas en un instituto cartograacutefico o el anaacutelisis de canalizaciones

en una red de distribucioacuten de aguas

Este documento se centra en su uso para el anaacutelisis del negocio conocido con

los nombres de geomarketing y location analytics entre otros Seguacuten Chasco

podemos definir geomarketing como

ldquoun conjunto de teacutecnicas que permiten analizar la realidad econoacutemico-social desde unpunto de vista geograacutefico mediante instrumentos cartograacuteficos y herramientas de la es-tadiacutestica espacialrdquo

Coro Chasco (2010) Meacutetodos de Geomarketing Madrid Instituto Lawrence R Klein

Mientras que location analytics habilita las capacidades espaciales de los SIG

(mapas y herramientas de anaacutelisis) al servicio de un mejor conocimiento del

negocio

Ambas definiciones se solapan en cuanto a objetivo y funcionalidades y lo

que las diferencia es el punto de vista del teacutermino Geomarketing se centra en

la incorporacioacuten del dato en el SIG mientras que las soluciones de location

analytics son no intrusivas se centran en la incorporacioacuten del SIG en los sis-

temas de negocio (es el SIG el que se adapta al BI y no el BI el que se adapta

al SIG) Ambos teacuterminos se engloban bajo el concepto de geographic business

intelligence un teacutermino mucho maacutes geneacuterico de la misma idea

31 Puacuteblico objetivo y beneficios

El puacuteblico objetivo de las soluciones de negocio georreferenciadas seriacutea cual-

quier empresa que quiera tomar decisiones considerando variables del territo-

rio Entre los beneficios de este tipo de sistemas podemos destacar

bull Optimizacioacuten de la inversioacuten en acciones de mercadotecnia

bull Un mayor conocimiento del mercado y la habilidad de focalizar esfuerzos

en determinados segmentos del mercado

Location analytics

Location analytics es un con-cepto de Esri Inc empresa delsector SIG


bull Disentildear zonas de ventas rutas de distribucioacuten rutas de mercadotecnia y

rutas comerciales

bull Visualizar los datos de negocio en distintos niveles de agregacioacuten geograacute-

ficos (zonas de ventas sectores parroquias municipios poblaciones es-

tados y naciones)

bull Identificar puntos de venta oficinas sucursales distribuidores competen-

cia etc

bull Localizar oficinas maacutes cercanas anaacutelisis de rutas oacuteptimas y alternativas

bull Determinar el aacuterea de influencia para precisar la poblacioacuten que se estaacute

cubriendo

bull Responder a preguntas como iquestes oacuteptima la localizacioacuten actual de un ne-

gocio iquestDoacutende se podriacutea ubicar una nueva sucursal iquestDoacutende dirigir una

campantildea publicitaria

bull Localizacioacuten de zonas con un alto potencial de mercado

bull Antildeadir valor en procesos de marketing directo o de atencioacuten al cliente


4 Los datos geograacuteficos

La unidad baacutesica de la representacioacuten espacial es el datogeograacutefico que iden-

tifica el lugar en el que se situacutea una determinada ocurrencia

Los datos son la representacioacuten concreta de hechos y constituyen el antecedente necesa-rio para el conocimiento de un fenoacutemeno La informacioacuten almacenada en una base dedatos se obtiene para una finalidad determinada y es fruto de un proceso interpretativodel usuario

D Comas E Ruiz (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel

Los datos geograacuteficos presentan tres tipos de componentes

bull El componenteespacial (localizacioacuten del elementoevento descrito)

bull El componentetemaacutetico (los datos que describen el elementoevento)

bull El componentetemporal (ocurrencia y validez del elementoevento des-

crito)

A continuacioacuten veremos con maacutes detalle estos componentes

41 Componente espacial

El componente espacial define la informacioacuten asociada a la localizacioacuten Esta

informacioacuten incluye su situacioacuten fiacutesica (tambieacuten denominada localizacioacuten) e

informacioacuten sobre su sistema de representacioacuten sus atributos especiacuteficamente

espaciales y la relacioacuten con los otros datos

411 Localizacioacuten

La localizacioacuten de un dato sobre un mapa depende del sistema de representa-

cioacuten o proyeccioacutencartograacutefica que se utilice para proyectar los elementos de

una superficie esfeacuterica (como es la Tierra) sobre una superficie plana (como

suele ser un mapa) Asimismo debemos tener en cuenta tambieacuten el sistema

dereferencia que determinaraacute coacutemo se ubica cualquier elemento sobre un

mapa a partir de un sistemadecoordenadas

Estos conceptos son suficientemente complejos para determinar una ciencia

propia la geodesia A continuacioacuten introducimos algunos aspectos generales

sobre los elementos necesarios para tener una idea baacutesica de queacute son y coacutemo

se gestionan los datos espaciales En particular veremos queacute son las proyec-

ciones cartograacuteficas para queacute sirven y cuaacuteles son las maacutes extendidas Veremos

Lectura complementaria

ROlivellaJRodriacuteguez(2011) Introduccioacuten a los siste-mas de informacioacuten geograacuteficaConceptos y operaciones funda-mentales Barcelona EditorialUOC


tambieacuten queacute son los sistemas de coordenadas y cuaacuteles son los maacutes utilizados

(latitud y longitud) Y finalmente queacute son los sistemas de referencia y cuaacuteles

son los maacutes utilizados actualmente

Proyeccioacutencartograacutefica

Una proyeccioacuten cartograacutefica permite representar la localizacioacuten situada en el

elipsoide de la Tierra (en 3D) en una superficie plana (un mapa 2D) Las pro-

yecciones facilitan una representacioacuten visual maacutes coacutemoda de datos geograacutefi-

cos en medios de dos dimensiones como pueden ser un monitor o en papel

Seguacuten la superficie sobre la que se proyecta se puede definir como proyeccioacuten

coacutenica ciliacutendrica y plana o acimutal (o polar si la tangente es en los polos)

La siguiente figura muestra tres tipos de proyecciones coacutenica ciliacutendrica y po-

lar Se puede observar que la eleccioacuten del tipo de proyeccioacuten ideal depende de

la zona que se quiera representar y queacute factores (aacuterea distancia o direccioacuten)

son criacuteticos Por ejemplo la maacutes habitual la proyeccioacuten ciliacutendrica ofrece una

gran distorsioacuten en los polos por lo que en el caso de la representacioacuten polar

la mejor opcioacuten es la proyeccioacuten plana o polar

Infografiacutea que ilustra las opciones de proyeccioacuten

Fuente httpwwwcartovirtuales

Actualmente una de las proyecciones maacutes extendidas a nivel mundial es la

UniversalTransversalMercator (UTM) o sistemaUTM que tambieacuten se uti-

liza como sistema de coordenadas Se trata de un sistema creado por el ejeacutercito

de Estados Unidos basado en una proyeccioacuten ciliacutendrica pero que en lugar

de realizar la proyeccioacuten ciliacutendrica en la tangente del ecuador la realiza en el

meridiano


Proyeccioacuten UTM y distribucioacuten de husos

Fuente httpwwwatlasdemurciacom

La proyeccioacuten UTM que corta un meridiano permite representar la informa-

cioacuten cercana al meridiano con una margen de error miacutenimo Este margen de

error crece a medida que nos alejamos del meridiano de corte Por este motivo

el sistema de coordenadas UTM divide la Tierra en 60 zonas A cada zona se

la llama huso (por ejemplo Espantildea estaacute incluida en las zonas o husos 28 29

30 y 31)

La siguiente figura muestra los distintos husos en los que se divide la peniacutensula

Ibeacuterica Podemos observar coacutemo en la parte oeste se utiliza el huso 29 en la

parte central el 30 y en Cataluntildea y Baleares el 31

Los husos UTM en la peniacutensula Ibeacuterica

Fuente httpramonortiz1946wordpresscom

Sistemadecoordenadas

Si bien existen diferentes sistemas de coordenadas en este caso nos centra-

remos en el sistema de coordenadas determinado por la proyeccioacuten UTM y

en las coordenadas geograacuteficas Las coordenadas geograacuteficas permiten ubicar


cualquier elemento en la superficie de la Tierra a partir de su concepcioacuten tri-

dimensional y teniendo en cuenta los meridianos (usando el de Greenwich

como referencia central) y paralelos (con referencia central en el de Ecuador)

Meridianos y paralelos que permiten determinar las coordenadas geograacuteficas

Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf

A partir de la red de paralelos y meridianos y el aacutengulo que se genera entre

ambos se puede determinar la longitud y latitud de un elemento De esta ma-

nera la longitud se define por la distancia desde un punto cualquiera de la

Tierra al Ecuador pudiendo tener valores desde 0ordm hasta los 90ordm tanto en di-

reccioacuten norte como sur Por su parte la latitud se determinariacutea por la distan-

cia desde un punto cualquiera de la Tierra al meridiano de Greenwich y los

valores que se obtendriacutean seriacutean de 0ordm hasta 180ordm en direccioacuten este u oeste

En la siguiente figura podemos ver las latitudes y longitudes que delimitan la

peniacutensula Ibeacuterica

Distribucioacuten de las coordenadas geograacuteficas en la peniacutensula Ibeacuterica Latitud miacutenima y maacuteximade la peniacutensula Ibeacuterica 3582ordmN a 4380ordmN Longitud miacutenima y maacutexima de la peniacutensula Ibeacuterica929ordmW a 433ordmE



Sistemasdereferencia

En el apartado anterior hemos visto un par de sistemas de coordenadas (UTM y

geograacuteficas) Pues bien todos los sistemas de coordenadas requieren un siste-

ma de referencia que permita concretar la posicioacuten de un elemento en la Tierra

con la maacutexima exactitud teniendo en cuenta la forma irregular del planeta

De este modo un sistema de referencia vendraacute determinado por una serie de

constantes fiacutesicas en el territorio que nos permitan el caacutelculo de la posicioacuten

respecto al sistema de coordenadas elegido esto es lo que se denomina datum

Actualmente podemos determinar dos sistemas de referencia como los maacutes

utilizados

bull WGC84 Se trata de un sistema de referencia a nivel internacional y utili-

zado por ejemplo por los dispositivos GPS

bull ETRS89 Se trata del sistema de referencia oficial en Europa y permite una

mayor precisioacuten en el territorio europeo que el WGC84

412 Modelos de representacioacuten

Una vez que sabemos coacutemo describir datos geograacuteficos el siguiente paso es ver

en queacute formato se pueden almacenar Se pueden distinguir principalmente dos

tipos de representacioacuten vectorial y raster El uso de una u otra dependeraacute de si

los valores de los datos que hay que representar son discretos (representacioacuten

vectorial) o continuos (representacioacuten raster)

En la siguiente figura podemos ver la misma realidad con dos representaciones

distintas en la parte izquierda el modelo vectorial junto a su tabla de almace-

namiento (con tres valores que se corresponden a las tres zonas representadas)

y en la parte derecha la representacioacuten raster donde cada celda almacena su

propio valor Como consecuencia el espacio requerido para almacenar datos

raster tiende a ser significativamente mayor


Vectorial y raster dos modos de representar la misma realidad

Fuente httpcivilgeekscom

Modelovectorial

En el modelo vectorial de los datos los elementos baacutesicos son puntos y seg-

mentos rectos Un punto se representa mediante un par de coordenadas (X e

Y) Un segmento es una liacutenea recta que une dos puntos

Conjugando este par de elementos se pueden representar los siguientes ele-

mentos

bull Puntos elementos localizados por una X e Y

bull Liacuteneas segmentos definidos a partir de las coordenadas de puntos

bull Poliacutegonos superficies lineales cerradas

Almacenes ejes de las tramas de la red de calles y edificios deBarcelona



En la imagen anterior se pueden observar los elementos del modelo vectorial

bull Puntos almacenes representados por el carrito de la compra

bull Liacuteneas representados por las liacuteneas rojas que muestran el eje de la red de

calles

bull Poliacutegonos edificios de color crema

Modeloraster

Una imagen tipo raster estaacute definida por una malla de celdas donde cada una

de ellas representa un valor La definicioacuten de coacutemo se define la celda y sus

posibles valores dependeraacuten de lo que se quiera representar

La siguiente figura muestra un modelo de representacioacuten raster de usos del

suelo En la izquierda hay un detalle de la seccioacuten de la malla de localizacioacuten

con la informacioacuten asociada a cada valor en la celda dicho valor establece la

categoriacutea del uso del suelo

Ejemplo de representacioacuten cualitativa del modelo raster

Fuente SIGMUR (Universidad de Murcia)

El ejemplo podriacutea ser uacutetil en el caso de una empresa de venta de aparatos de

descalcificacioacuten de agua Se podriacutean identificar zonas urbanas cerca de suelos

caacutelcicos candidatas a una determinada accioacuten de marketing comercial


413 Atributos espaciales

Para que los elementos espaciales definan la realidad de manera fiable deben

proveer ciertos atributos referentes a su localizacioacuten que permitan conocer el

rigor de los datos y otros aspectos adicionales como por ejemplo el aacuterea de un

edificio o la longitud de una carretera

Estos atributos estaacuten sujetos al modelo utilizado para la representacioacuten y ex-

plicado anteriormente en este mismo documento Algunas de estas propieda-

des para los modelos vectoriales y raster son

bull Modelo vectorial

ndash Puntos sistema de coordenadas

ndash Liacuteneas sistema de coordenadas medida de longitud forma pendiente

y orientacioacuten

ndash Poliacutegonos sistema de coordenadas aacuterea periacutemetro forma pendiente

y orientacioacuten

bull Modelo raster

ndash Malla de celdas la unidad miacutenima o celdas son representaciones poli-

gonales por lo que sus propiedades son sistema de coordenadas aacuterea

periacutemetro forma pendiente y orientacioacuten

414 Relaciones espaciales

En un SIG los datos representan la realidad y esta realidad se estructura a modo

de capas de informacioacuten Por ejemplo un modelo de usos del suelo seriacutea la

capa de ldquousos del suelordquo mientras que un modelo que muestre un tendido

eleacutectrico podriacutea ser una capa ldquocable de redrdquo la visualizacioacuten de las torres de

soporte de la liacutenea eleacutectrica podriacutea integrarse en una capa llamada ldquotorresrdquo

Un SIG modela la realidad y en la realidad los elementos se relacionan y se

ordenan por reglas ya sean fiacutesicas una ldquotorrerdquo del tendido eleacutectrico soporta

ldquocable de redrdquo por lo que la capa ldquocable de redrdquo debe estar por encima de la

capa ldquotorresrdquo ya sean legales un tendido eleacutectrico de alto voltaje (capa ldquocable

de redrdquo) por ejemplo no puede pasar por encima de un aacuterea protegida (ldquocapa

usos del suelordquo)

Estas relaciones o reglas entre los elementos pueden definirse mediante un

campo comuacuten entre las dos capas La capa ldquotorresrdquo y la capa ldquocable de redrdquo

pueden tener un identificador de liacutenea eleacutectrica comuacuten al igual que se esta-

blece en una base de datos relacional (conocida habitualmente como relacioacuten

porcampoatributo o join)


Sin embargo no siempre dos capas tienen un campo comuacuten por ejemplo en

el caso de la relacioacuten entre el tendido eleacutectrico y un aacuterea protegida En este

caso el tipo de relacioacuten entre las dos capas es espacial el tendido eleacutectrico no

puede tocar un aacuterea protegida en lo que se conoce como relacioacutenespacial

o spatialjoin

La capacidad de poder establecer relacionesespaciales es una de las

caracteriacutesticas maacutes importantes que justifica un SIG Sin la informacioacuten

geograacutefica almacenada es imposible poder establecer este tipo de rela-

ciones

Una relacioacutenespacial nos permite relacionar informacioacuten tan dispar (y loacutegi-

ca) como ldquouna capa de locales disponibles cerca de una carretera principal a

menos de 5 minutos en coche de un nuacutecleo urbano que cuente con una po-

blacioacuten superior a las 25000 unidades familiares en las que los padres tengan

entre 25 y 45 antildeos y un poder adquisitivo medio-altordquo Estas caracteriacutesticas

nos permitiriacutean encontrar una buena ubicacioacuten para un concesionario de co-

ches especializado en la venta de utilitarios familiares

Una relacioacuten permite comprobar distintas propiedades geograacuteficas por ejem-

plo

bull Si un elemento estaacute contenido en otro

bull Si un elemento coincide con otro

bull Si un elemento se interseca con otro

bull Si un elemento se superpone a otro

bull Si un elemento toca a otro

bull Si un elemento cruza a otro

bull La distancia de uno respecto al otro

bull Etc

En el siguiente ejemplo se pueden observar varios tipos de relaciones entre

varios elementos de distinto tipo puntos liacuteneas y poliacutegonos


Ejemplo de relaciones espaciales

Fuente Wikipedia

Una relacioacuten espacial no siempre se utiliza en consultas existen casos en los

que las relaciones entre los elementos establecen las restricciones de integridad

del modelo de datos

Las relacionestopoloacutegicas son un conjunto de reglas que definen coacutemo co-

existen en el mismo espacio distintas capas Se trata de relaciones cualitativas

Un ejemplo de ello puede ser una zona construida que deba formar parte de

una zona urbana O como en el ejemplo anterior una torre eleacutectrica situada

dentro de una liacutenea de tendido eleacutectrico

Las relaciones topoloacutegicas establecen coacutemo deben evolucionar los elementos

geograacuteficos al modificar alguno de sus elementos relacionados Por tanto al

modificar uno de los elementos de las capas se deben utilizar las relaciones

topoloacutegicas para rectificar los elementos en los que estaacuten relacionados

Como podemos ver en la siguiente figura los liacutemites administrativos de los

paiacuteses son un claro ejemplo de reglas topoloacutegicas Si un paiacutes redefine una fron-

tera automaacuteticamente quedan modificados los liacutemites de los paiacuteses colindan-

tes


Mapa de poliacutetico mundial

Fuente httpwwwosgeoorg

42 Componente temaacutetico

No es lo mismo visualizar una capa con los nombres de los barrios que una

capa con las ventas anuales para cada uno de ellos Todo elemento geograacutefico

tiene informacioacuten alfanumeacuterica asociada que puede ser utilizada en funcioacuten

de queacute punto de vista de la realidad se quiere mostrar

El componente temaacutetico tambieacuten conocido como atributos o variables son

los valores o campos (cuantitativos o cualitativos) que definen una capa y que

definen la naturaleza y el objetivo de la informacioacuten mostrada

Este componente temaacutetico depende del modelo de datos utilizado y de la na-

turaleza del valor

421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo

En el modelovectorial el componente temaacutetico de los elementos viene dado

por los datos asociados a la geometriacutea Estos elementos deben ser recogidos

expliacutecitamente en funcioacuten del modelo que se ha de representar Los atributos

suelen ser muacuteltiples como en el caso de representar provincias cuando los

atributos asociados podriacutean ser la poblacioacuten la renta per caacutepita o los idiomas

oficiales

La siguiente figura muestra un mapa temaacutetico que ilustra la caiacuteda de precios

de las viviendas en el 2011 por provincias en Espantildea Los valores con un rojo

maacutes vivo muestran las zonas con una caiacuteda maacutes pronunciada (concentradas

mayoritariamente en la costa este) mientras que los colores maacutes claros ilustran

la zona con una menor caiacuteda (en la zona del Paiacutes Vasco y Navarra)


Mapa temaacutetico de la caiacuteda de las ventas de vivienda en el 2011 desde maacuteximos por provincias

Fuente Ministerio de Fomento

En el modeloraster el componente temaacutetico estaacute impliacutecitamente ligado den-

tro de la capa a partir de la celda representada en la malla El componente

temaacutetico forma parte del propio valor del raster y normalmente se genera al

clasificar los valores de la imagen

La siguiente imagen muestra un mapa temaacutetico de usos del suelo basado en

un modelo raster de Meacutexico

Mapa de usos del suelo y vegetacioacuten de Meacutexico (2007)

Fuente Instituto Nacional de Ecologiacutea de Meacutexico


422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza

Seguacuten la naturaleza de los datos que hay que analizar y del tipo de informacioacuten

que contienen los podemos clasificar en

bull Cualitativos o cuantitativos

ndash Los valores cualitativos son descriptivos Un ejemplo de valor cuali-

tativo seriacutea la clasificacioacuten de bares en funcioacuten de su tipo (cafeteriacutea

cerveceriacutea bar de copas etc) En esta clasificacioacuten las operaciones

aritmeacuteticas siempre que no sean de agrupacioacuten o igualdad pierden

su sentido

ndash Los valores cuantitativos son numeacutericos y representan una medicioacuten

como poblacioacuten temperatura o valor

bull Discretos o continuos

ndash Los valores discretos son finitos (un entero o un conjunto de valores

por ejemplo) La siguiente figura ilustra el nuacutemero de libreriacuteas por co-

munidad autoacutenomaNuacutemero de libreriacuteas por comunidad autoacutenoma (23072007)

Fuente Instituto Geograacutefico Nacional

ndash Los valores continuos representan un rango continuo infinito de va-

lores Algunos ejemplos de valores continuos seriacutean la densidad de po-

blacioacuten de un municipio o las poblaciones colindantes con una gran

ciudad que suelen disminuir su densidad de poblacioacuten a medida que

nos alejamos del centro principal


Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)


Valoresdecorrelacioacuten

Esta clasificacioacuten se realiza en funcioacuten de la similitud que representan los da-

tos

bull Autocorrelacioacutenespacial Son aquellas donde los valores se asemejan en-

tre elementos proacuteximos entre siacute La siguiente imagen muestra los valores

de temperaturas en Cataluntildea el 18 de abril del 2014 entre las 2030 y 21

horas Se puede observar coacutemo no existen saltos bruscos de temperaturas

en comarcas con similar orografiacutea por lo que siguen una correlacioacuten es-

pacial similar en el mismo instante


Mapa de evolucioacuten de las temperaturas de Cataluntildea

Fuente httpwwwmeteocat

bull Autocorrelacioacutentemporal Son aquellas en las que los valores se aseme-

jan en funcioacuten de la proximidad temporal en que fueron tomados En la

imagen inferior se puede observar la evolucioacuten del cicloacuten tropical Gustav

y coacutemo su crecimiento es similar en funcioacuten de la progresioacuten temporalEvolucioacuten de un cicloacuten tropical Gustav

Fuente httpwwwmeteomoralejaes


43 Componente temporal

El componente temporal se centra en la representacioacuten de la variabilidad de

los fenoacutemenos geograacuteficos en el tiempo

Este componente estaacute iacutentimamente ligado al componente temaacutetico y sirve so-

bre todo para identificar variables de correlacioacuten temporal tanto en posicioacuten

por ejemplo la trazabilidad de una flota de vehiacuteculos como en sus atributos

por ejemplo el iacutendice de crecimiento poblacional en un municipio (compo-

nente temaacutetico)

El componente temporal se suele representar mediante

bull Mapascomparativostemporales osecuenciasdemapas Se comparan

dos mapas que comparten el mismo espacio geograacutefico pero distinto es-

pacio temporal

Mapa comparativo de evolucioacuten del voto entre los antildeos 2011 y 2007

Fuente httpwwwvotosycifrascom

bull Mapaanimado En un uacutenico visor se centra la evolucioacuten animada de un

determinado fenoacutemeno


Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora

Fuente httpcartodbcom


5 Comunicacioacuten cartograacutefica

Una vez vistos los componentes relativos a los datos geograacuteficos en esta sec-

cioacuten vamos a estudiar meacutetodos para comunicar la informacioacuten en un mapa

Los dos siguientes apartados tratan sobre los meacutetodos para ordenar en caso

de ser necesario los datos en un mapa y acerca de los distintos meacutetodos de

representacioacuten para que la comunicacioacuten sea efectiva

Uno de los objetivos de un sistema de informacioacuten geograacutefica es la correcta

visualizacioacuten de los datos No basta con representar los datos sino que estos

deben ser representados de una manera coherente y usable que nos permita

extraer informacioacuten e identificar patrones a partir de su visualizacioacuten

La siguiente figura pretende representar la distribucioacuten de clientes en la zona

de Barcelona Sin embargo en la representacioacuten de la figura (a) es difiacutecil saber

doacutende estaacute la mayor concentracioacuten de clientes pues la representacioacuten estaacute

masificada En la figura (b) se opta por otro tipo de representacioacuten para mostrar

los mismos datos Como vemos usar una representacioacuten agrupada sobre estos

datos facilita visualizar doacutende se halla la mayor concentracioacuten de clientes

Mapa de puntos de ventas de Barcelona (a) Representacioacuten de elementos puntales puros (b)Representacioacuten de elementos agrupados


Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada

por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior


Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona


51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica

Mayoritariamente los meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica son comunes

en los diferentes tipos de geometriacutea que nos podemos encontrar en un mapa

(baacutesicamente puntos liacuteneas y poliacutegonos)

Este apartado describe los principales meacutetodos adoptados en la representacioacuten

cartograacutefica que junto con las teacutecnicas descritas en el apartado posterior cu-

bren la mayoriacutea de las necesidades en el aacutembito de la representacioacuten de mapas

511 Representacioacuten simple

A menudo no es suficiente mostrar los datos como una representacioacuten puntual

simple en un mapa Si la capa que se ha de representar es uacutenica un siacutembolo

geomeacutetrico puede ser suficiente No obstante cuando los elementos que se

deben representar son cuantiosos es recomendable ver si se pueden tipificar

los datos y utilizar representaciones graacuteficas (iconos) distintas para cada tipo

de elemento

Por ejemplo iquestcuaacutel de estos mapas muestra la informacioacuten de una manera maacutes

clara Obviamente el segundo mapa ofrece maacutes informacioacuten visualmente

lo que facilita a quien lo analice un mejor entendimiento de los datos que

representa


En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar


512 Clasificacioacuten por categoriacuteas

Una categoriacutea clasifica elementos de un mismo grupo Esta clasificacioacuten puede

ser por nivel de importancia o valor o por tipo (seguacuten naturaleza de la entidad)

Por ejemplo si se analiza la poblacioacuten podemos establecer categoriacuteas seguacuten

rango de edad o sexo De esta manera elementos que tienen valores parecidos

formaraacuten parte de la misma categoriacutea

En los SIG una categoriacutea define una agrupacioacuten de los elementos en una capa

Su utilizacioacuten en un mapa es muy uacutetil para mostrar la informacioacuten de una

manera efectiva y visual En el ejemplo anterior en el mapa (b) los elementos

forman parte de la misma capa llamada ldquolocalrdquo y se representan en funcioacuten

de la categoriacutea ldquotipo de localrdquo (cafeteriacutea cerveceriacutea y bar)

Si en la clasificacioacuten se utiliza la naturaleza de su valor una categoriacutea puede

venir definida por

bull Valorescualitativos donde el valor representa una cualidad del elemen-

to y describe una tipologiacutea condicioacuten o estado Por ejemplo el tipo de

terreno zona urbana zona interurbana terreno ruacutestico etc

bull Valorescuantitativos donde la descripcioacuten forma parte del propio valor

numeacuterico por ejemplo la facturacioacuten anual

Si se considera la clasificacioacuten en cuanto a agrupacioacuten de elementos una ca-

tegoriacutea puede definirse por

bull Valoresuacutenicos como por ejemplo la clave principal de un elemento

bull Valoresuacutenicosparacadacategoriacutea como por ejemplo los usos del suelo

forestal de cultivo o urbano

bull Clasificacioacutenporrangos como por ejemplo en el siguiente mapa donde

se han establecido cinco clases para representar la densidad de poblacioacuten


La densidad de poblacioacuten de Espantildea por provincia seguacuten el censo del 2001 del InstitutoNacional de Estadiacutestica

Fuente httpwwwinees

En el caso de la clasificacioacuten de los valores cualitativos la eleccioacuten de estos se

deja al criterio del disentildeador del mapa Por ejemplo si lo que se quiere es un

valor uacutenico para cada tipo de suelo una opcioacuten podriacutea ser bosques matorral

forestal cultivos libres cultivos de secano regadiacuteo zonas urbanas sin urba-

nizar o zonas urbanas construidas pero en el caso de querer generalizar los

elementos representados se podriacutean utilizar agrupaciones de atributos como

se muestra en la siguiente figura terreno forestal (incluye bosques matorral

etc) terreno de cultivo (incluye secano o regadiacuteo) y terreno urbano (incluye

zona sin urbanizar y urbanizada)

Superficie y usos del suelo por comarcas en Cataluntildea

Fuente httpwwwidescatcat


En el caso de la clasificacioacuten de valorescualitativos el disentildeador del mapa

tambieacuten podriacutea establecer los criterios de seleccioacuten o por el contrario se podriacutea

utilizar alguna de las teacutecnicas de clasificacioacuten existente

1)Clasificacioacutenporintervalosequivalentes Se define el nuacutemero de clases

que se quiere obtener y se divide por el valor miacutenimo y maacuteximo de esta ma-

nera los cortes resultantes son intervalos regulares Se suele utilizar para la re-

presentacioacuten de porcentajes o temperatura Por ejemplo en el caso de la cla-

sificacioacuten del porcentaje de las ventas de clientes en zonas comerciales si se

establecen cuatro clases los valores seraacuten

bull Menor del 25

bull Igual o mayor al 25 y menor del 50


bull Igual o mayor al 75

Clasificacioacuten por intervalos equivalentes de 469 elementos con valores entre 0 y 100

Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia

2)Clasificacioacutenporintervalosdefinidos El punto de partida de este tipo de

clasificacioacuten es la contraria a la teacutecnica usada en el caso de los intervalos equi-

valentes En esta clasificacioacuten se empieza definiendo las unidades que abarcaraacute

cada corte Por ejemplo y siguiendo con el caso anterior si se quiere definir

un intervalo de corte del 15 los cortes resultantes seraacuten

bull Menor del 15








Por lo que se obtiene un total de siete cortes

Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100


3)Clasificacioacutenporcuantiles Se define cuaacutentos cortes se quiere representar

y se realiza cada clase con el mismo nuacutemero de elementos En esta clasifica-

cioacuten no existen los cortes con muchos valores o pocos Se trata de un meacutetodo

adecuado para la representacioacuten de valores lineales

Nota

Mientras que la clasificacioacuten por intervalos equivalentes realiza los cortes en funcioacuten delos valores la clasificacioacuten por cuantiles la realiza por nuacutemero de elementos


Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100


4)Clasificacioacutenporcortesnaturales o clasificacioacutendeJenks Este meacutetodo

no ofrece una distribucioacuten lineal de los datos En esta clasificacioacuten se establece

el nuacutemero de cortes que se quiere representar y una funcioacuten decide cuaacutel es la

mejor agrupacioacuten para conseguir que cada clase tenga valores similares y al

mismo tiempo un alto contraste entre ellas

En la siguiente imagen se observan los valores de rotura utilizando el meacutetodo

de Jenks Como se observa en el histograma ofrece una distribucioacuten regular

en cuanto a los valores entre roturas y el nuacutemero de puntos contenidos en

cada corte


Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100


52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas

A continuacioacuten se definen diferentes teacutecnicas baacutesicas utilizadas para visualizar

informacioacuten en mapas con el fin de incrementar la cantidad y calidad de in-

formacioacuten que proporcionan al lector

En este documento solo trataremos algunos de los meacutetodos maacutes comunes y

maacutes relevantes en nuestro caso

521 Agrupaciones o clustering

La representacioacuten en cluster es un sistema de visualizacioacuten agrupada que cla-

sifica grupos homogeacuteneos de datos que estaacuten localizados a distancias relativa-

mente cortas y los agrupa en la vista del mapa

Las agrupaciones por clustering normalmente se aplican a elementos con geo-

metriacuteas de tipo punto

Este tipo de visualizacioacuten se utiliza en anaacutelisis de densidad de puntos (anaacutelisis

de concentracioacuten de puntos por aacuterea) para el reconocimiento de patrones en

estudios de segmentacioacuten de mercado o localizacioacuten de clientes

En el ejemplo inferior se puede visualizar doacutende estaacute localizada la mayor con-

centracioacuten de clientes en el aacuterea de Barcelona

Paacutegina web

El algoritmo no es tri-vial en los siguientes en-laces se pueden encon-trar el algoritmo matemaacute-tico (Object Vision wikihttpwikiobjectvisionnlindexphpFishers_Natural_Breaks_Classification) yla funcioacuten desarrolladaen python por Daniel Le-wis (Volunteered Geograp-hic Information httpenwikipediaorgwikiJenks_natural_breaks _opti-mization)


Mapa de puntos de ventas de Barcelona


522 Mapa de calor (heatmap)

Un heatmap o mapa de calor es un meacutetodo de representacioacuten que se utiliza

para identificar zonas significativas en un mapa Se selecciona un criterio de

intereacutes por posicioacuten o por valor y se representa su densidad sobre el mapa Por

ejemplo si utilizamos exclusivamente la posicioacuten de los clientes la zona maacutes

significativa apareceraacute donde exista una mayor concentracioacuten de ellos pero si

utilizamos su volumen de gasto la zona maacutes significativa no tiene por queacute ser

donde exista la mayor concentracioacuten de clientes sino que seraacute en las zonas en

las que realicen el gasto maacutes significativo (aunque sea un punto asilado)

Al final las zonas con una concentracioacuten mayor se corresponden con las zonas

con un mayor valor del criterio seleccionado

Normalmente en este tipo de mapas se utilizan colores caacutelidos para represen-

tar las zonas con maacutes impacto mientras que los colores friacuteos representan las

zonas menos representativas

Del mismo modo que en la visualizacioacuten viacutea agrupaciones se suele utilizar

en anaacutelisis de densidad y en el reconocimiento de patrones en estudios de

segmentacioacuten de mercado o localizacioacuten de clientes

El ejemplo inferior podriacutea indicar la zona donde existe una mayor concentra-

cioacuten de puntos (tiendas) en una zona geograacutefica determinada


Ejemplo de mapa de calor

Fuente httpleafletgithubioLeafletheatdemo

523 Mapas de flujos

Un mapa de flujos sirve para ilustrar el movimiento de elementos en un ma-

pa Para conseguirlo se unen por las trayectorias pares de localizaciones de la

misma entidad Este tipo de mapa permite definir entre otros movimientos

migratorios o rutas logiacutesticas


La velocidad y direccioacuten del viento de la tormenta Christian el 28 de octubre del 2013 en elnoroeste de Alemania se sobreponen en un mapa basado en OSM

Fuente OpenStreetMap

524 Colores graduados o coropletas

Es la opcioacuten maacutes habitual en la representacioacuten de informacioacuten temaacutetica cuan-

titativa La clasificacioacuten por categoriacuteas la encontramos representada mediante

el uso de una trama de colores graduados (tambieacuten llamados coropletas) El

siacutembolo que representa las diferentes categoriacuteas es el mismo mientras que el

elemento distintivo es el color

Con el fin de enfatizar el valor que se quiere representar el rango de colores

elegido suele ir de los friacuteos a los caacutelidos En la siguiente figura se pueden ver

diferentes opciones de colores graduados

Nota

El ojo humano distingue un nuacutemero limitado de colores y tonalidades Por ese motivoes recomendable no utilizar maacutes de siete categoriacuteas del mismo color


Mapa coropleacutetico de las elecciones de Estados Unidos en el 2004

Fuente Wikipedia

525 Siacutembolos graduados

Al igual que la representacioacuten de colores graduados la representacioacuten por siacutem-

bolos graduados tambieacuten es un meacutetodo bastante utilizado para representar in-

formacioacuten temaacutetica cuantitativa En este caso los elementos utilizan el mis-

mo siacutembolo pero no es el color el que determina la magnitud (o valor) de la

categoriacutea sino el tamantildeo del siacutembolo

Mapa de composicioacuten de unidades ganaderas por provincia



526 Puntos de densidad

Es similar la representacioacuten temaacutetica de colores pero en este caso las varia-

ciones se muestran en la trama en forma de densidad de puntos que rellena

la geometriacutea Este meacutetodo de representacioacuten solo es posible en geometriacuteas de

tipo liacuteneas y poliacutegonos

Este tipo de representacioacuten permite visualizar categoriacuteas combinadas por

ejemplo una variable cualitativa (colores por categoriacuteas) junto a una variable

cuantitativa (valor en densidad de puntos)

En la imagen inferior se muestran las ventas comprendidas entre el 2011 y

el 2013 por barrio Cada punto representa un volumen de ventas de 5000

euro Los barrios donde existe una mayor densidad de puntos tienen un mayor

volumen de ventas

Los colores de los puntos representan los antildeos de las ventas (amarillo ventas

2011 rojo ventas 2012 y azul ventas 2013)

Mapa de puntos por densidad y antildeo



6 Anaacutelisis de datos

El anaacutelisis de datos es un imperativo en los sistemas de BI y en los SIG Sin la

capacidad de interrogar los datos representados ninguna de estas tecnologiacuteas

tendriacutea sentido

Aparte de las operaciones baacutesicas en cualquier anaacutelisis de datos en los SIG se

pueden utilizar dos tipos maacutes de operaciones

bull Operacionesgeomeacutetricas son operaciones cuyo resultado es una extrac-

cioacuten geomeacutetrica Como por ejemplo la extraccioacuten de los datos contenidos

dentro de una capa en funcioacuten de una geometriacutea concreta Podriacutea ser el

caso de la seleccioacuten de locales disponibles para la obertura de nuevas su-

cursales junto a la capa de densidad de poblacioacuten

bull Operacionesdecombinacioacuten en las que el resultado proviene de datos

de dos o maacutes capas en concreto Es como sobreponer dos capas de datos

Por ejemplo la zona de influencia de una determinada sucursal

Los siguientes apartados trataraacuten sobre las distintas opciones de anaacutelisis En la

primera seccioacuten se muestran las operaciones maacutes comunes entre las distintas

operaciones de SIG aplicables a las necesidades de BI mientras que en la se-

gunda nos centramos en operaciones maacutes especiacuteficas del aacutembito estricto del

negocio

61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas

Los SIG se utilizan en muacuteltiples aacutembitos generaciones cartograacuteficas gestioacuten de

parcelas canalizaciones de agua luz o gas redes de comunicaciones gestiones

de incidencias redes de transporte etc Para cada uno de estos aacutembitos existen

herramientas de anaacutelisis especializadas No obstante existen anaacutelisis baacutesicos

comunes entre todos ellos

Las operaciones baacutesicas sobre datos geograacuteficos se pueden resumir siguiendo

a Pogodzinski y Kos en ocho puntos

1)Combinacioacutenrelacional

Es la tiacutepica operacioacuten de combinacioacuten (join) del modelo relacional La com-

binacioacuten se realiza mediante un campo (atributo) comuacuten ya sea numeacuterico o

alfanumeacuterico

2)Unioacutenespacial


JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press


La relacioacuten no se establece mediante atributos de datos sino mediante su geo-

metriacutea es decir se tiene en cuenta la disposicioacuten de los elementos en el espacio

para relacionarlos Por ejemplo un supermercado (representado por un pun-

to) contenido en una zona con alta densidad demograacutefica (poliacutegono) La ope-

racioacuten es de combinacioacuten y el resultado es la capa original con el contenido

enriquecido con la informacioacuten de la capa sobre la que combina El resultado

seriacutea el supermercado con la informacioacuten de poblacioacuten proveniente de la capa

de densidad de poblacioacuten

Consideraremos como entidad de unioacuten el elemento del cual se antildeade la in-

formacioacuten y como entidad destino aquel elemento que queda enriquecido

con la informacioacuten de la entidad relacionada

Igual que en el caso de la combinacioacuten relacional cabe definir el marco de

relacioacuten entre los elementos que puede ser de distintos tipos

bull Interseccioacuten en el caso de que la entidad de unioacuten cruce contenga o toque

la entidad destino

bull Contener en el caso de que la entidad de unioacuten esteacute contenida dentro de

la entidad destino

bull Concordancia en el caso de que las dos entidades sean equivalentes total

o parcialmente

bull Proximidad la entidad de unioacuten se relaciona con la entidad destino siem-

pre que se encuentre dentro de una distancia definida

3)Geocodificacioacuten

El proceso de geocodificacioacuten consiste en transformar una direccioacuten o punto

de intereacutes en coordenadas geograacuteficas (latitudlongitud) El mismo proceso

pero en direccioacuten opuesta es decir seleccionar un punto en el mapa y obtener

la direccioacuten postal se conoce como geocodificacioacuteninversa

4)Seleccioacutenporatributos

Consiste en seleccionar aquellos elementos de una capa que satisfacen un de-

terminado criterio de buacutesqueda Por ejemplo todas las carreteras de la catego-

riacutea ldquoprovincialrdquo

5)Seleccioacutenporgeometriacutea

Consiste en seleccionar aquellos elementos de una capa que cumplen un de-

terminado criterio de posicioacuten geograacutefica respecto a otra capa Por ejemplo

las gasolineras situadas dentro de una viacutea raacutepida


6)Simbolizacioacutentemaacutetica y simbolizacioacutendedatoscualitativos

Consiste en simbolizar los elementos diferenciadamente a partir del valor de

un campo o atributo de la entidad que representa Forman parte del meacutetodo de

clasificacioacuten y representacioacuten cartograacutefica por categoriacuteas descrito en el aparta-

do titulado clasificacioacuten por categoriacuteas

7)Zonasdeinfluenciaobuffer

Una zona de influencia o buffer es el poliacutegono resultante de aplicar una distan-

cia concreta respecto a las entidades origen Por ejemplo un buffer lineal de

500 metros alrededor de un establecimiento de la competencia que deseamos

contrarrestar seraacute una circunferencia con un radio de 500 metros alrededor de

la tienda que definiriacutea la zona donde localizar a los clientes potenciales

Zona de influencia de 500 m respecto a la localizacioacuten de un almaceacuten

Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri

8)Interseccioacuten

A partir de la relacioacuten entre dos capas de informacioacuten el proceso de intersec-

cioacuten determinaraacute aquellos elementos geomeacutetricos que estaacuten presentes en am-

bas capas conservando los atributos diferenciados que representaban en cada

una de ellas Por ejemplo dadas dos capas una de locales disponibles para su

alquiler y otra de zonas potenciales de expansioacuten un proceso de interseccioacuten

entre ambas capas podriacutea dar lugar a dos posibles resultados seguacuten el orden

en el que se ejecute una capa de locales disponibles que se encuentran en una

zona de expansioacuten o una capa de zonas de expansioacuten donde existen locales

disponibles

La diferencia respecto a la unioacuten espacial es que en este caso las dos capas no

tienen una relacioacuten estaacutetica sino que estaacute generada en tiempo de anaacutelisis


62 Operaciones de geomarketing

En el aacutembito del anaacutelisis de negocio basado en datos espaciales tambieacuten de-

nominado geomarketing los sistemas de informacioacuten geograacutefica describen un

conjunto de funcionalidades de anaacutelisis orientadas a varios objetivos como

por ejemplo el anaacutelisis de clientes o la distribucioacuten de zonas comerciales Este

apartado recoge las operaciones maacutes relevantes en este aacutembito

621 Disentildeo del territorio

Establecer y analizar correctamente las aacutereas de negocio es un proceso criacutetico

en cualquier estrategia de negocio A menudo se puede analizar el impacto

del negocio en el mercado utilizando los liacutemites administrativos estaacutendar No

obstante lo habitual es que el negocio defina sus propias aacutereas definiendo

por ejemplo zonas comerciales sobre una ciudad que no coinciden con la

distribucioacuten de los barrios de esta Una zona podriacutea comprender medio barrio

dos barrios o simplemente zonas completamente diferentes

Un correcto estudio de las aacutereas de negocio permite responder a preguntas

como

bull iquestLas aacutereas definidas son las oacuteptimas

bull iquestExiste alguna opcioacuten para mejorar las aacutereas actuales

bull iquestExiste ldquocanibalizacioacutenrdquo Es decir iquestme hago competencia a miacute mismo

bull iquestCuaacuteles son las zonas comerciales tipo

bull iquestQueacute zonas comerciales rinden por debajo de su potencial

A continuacioacuten se presentan algunas de las teacutecnicas comunes para el anaacutelisis

de aacutereas de influencia

Aacutereasderivadasdecliente

Dada una capa con valores de referencia y una capa origen las aacutereas derivadas

definen aacutereas de influencia alrededor del origen teniendo en cuenta la refe-

rencia La capa de referencia puede tener en cuenta un peso El resultado es

un aacuterea de influencia

La siguiente imagen muestra doacutende los ldquoalmacenesrdquo (cuadrados naranjas) tie-

nen localizados el 25 y 50 de los ldquoclientesrdquo maacutes cercanos


Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes


Si aplicamos el aacuterea derivada con pesos (total ventas) podemos ver en la si-

guiente imagen doacutende tienen localizados los ldquoalmacenesrdquo el 25 y 50 de su

facturacioacuten

Se observa que en este caso el resultado es distinto pues se considera la ubica-

cioacuten de cada almaceacuten y no la ubicacioacuten de sus clientes3

Localizacioacuten alrededor de los almacenes del 25 y 50 de sus clientes con maacutes facturacioacuten


(3)Se puede observar coacutemo hay su-perposicioacuten de zona de influenciaclientes entre los almacenes de laparte inferior de la imagen Estoscasos se definen como canibaliza-cioacuten


Anillossimples

Representan una zona de influencia lineal alrededor de una capa origen Es

la teacutecnica de representacioacuten maacutes simple y forma parte de la lista de las siete

operaciones maacutes comunes descritas en los puntos de anaacutelisis baacutesicos y zonas

de influencia o buffers

Un posible caso de uso podriacutea ser la localizacioacuten de comercios a 100 250 y

500 metros de distancia alrededor de un almaceacuten inicial

Zona de influencia lineal de 100 200 y 500 metros alrededor de un almaceacuten

Fuente Elaboracioacuten propia mapa base OpenStreetMap

Anillosguiados

Los anillos guiados son similares al aacuterea generada por los anillos simples pero

con la variante de que el radio es ponderado Un ejemplo de este tipo podriacutean

ser las aacutereas alrededor de almacenes con un radio equivalente al volumen de

ventas

La siguiente imagen muestra el anaacutelisis por anillos guiados de ventas por esta-

blecimiento Cada 100 euro del importe de ventas equivale a 1 metro en el radio

del anillo en el mapa

Visualmente es faacutecil determinar que el establecimiento que ofrece un volu-

men de ventas mayor es el situado en el punto maacutes a la izquierda del mapa


Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)


Aacutereas de servicio

Se trata de una evolucioacuten de los anillos simples pero en este caso en lugar de

definir una distancia lineal se define por tiempos o distancia sobre un calle-

jero Por ejemplo zona de influencia de 2 4 y 8 minutos en coche alrededor

de un almaceacuten en Barcelona (imagen siguiente)

Aacuterea de servicio de 2 4 y 8 minutos en coche alrededor de un almaceacuten


El resultado seraacute un buffer irregular ya que las calles tienen sentido y velocidad

Por tanto por norma general no se consigue la misma aacuterea en el casco antiguo

de una zona urbana donde posiblemente se puede correr menos que cerca

de una autopista


PoliacutegonosdeThiessen o diagramadeVoronoi

La definicioacuten de aacutereas de competitividad (tambieacuten conocidas como poliacutegonos

de Thiessen) tiene en cuenta la proximidad entre los elementos de una misma

capa para definir la zona de influencia de cada uno de los puntos Para ello se

unen los puntos y se trazan las mediatrices entre los segmentos resultantes

La siguiente imagen distribuye la zona de influencia de varios centros veteri-

narios en la ciudad de Valencia

Ejemplo de zonas de influencia por cliacutenica veterinaria en Valencia

Fuente httpgeomarketingvalenciablogspotcomes

En un estudio en el que se quiera determinar queacute zonas son las ideales para

abrir un nuevo centro se deberiacutean considerar los puntos de confluencia de

los poliacutegonos con una superficie mayor Estos indicariacutean las zonas con una

menor competencia

La ecuacioacuten de probabilidad de Huff es un modelo gravitacional que se define

por dos variables la masa y la friccioacuten La masa se refiere a los valores que

favorecen la localizacioacuten de puntos de venta (por ejemplo superficie comer-

cial) mientras que la friccioacuten representa aquellas caracteriacutesticas que afectan

negativamente a la localizacioacuten (por ejemplo la distancia respecto a un centro

comercial) El doctor David Huff propuso que la utilidad de un establecimien-

to (j) para un comprador (i) es


Ecuacioacuten de probabilidad de Huff

(1)

Pij es la probabilidad de que el consumidor i visite el establecimiento j (o la ciudad j) Jes el conjunto de establecimientos de la regioacuten

Uij utilidad de establecimiento j para el individuo i

Sj superficie comercial (metros cuadrados) del establecimiento j (o conjunto de estable-cimientos del municipio j)

Dij distancia entre el consumidor i y el establecimiento (o ciudad) j

α β paraacutemetros de sensibilidad suelen definirse α = 1 β = ndash2

Fuente httpwwwcartografiacl

En un ejemplo desarrollado en la web Cartografiacuteacl se estudia la zona de in-

fluencia de dos cadenas A y B con tres establecimientos cada una y una su-

perficie (en unidades de m2) de 1600 1700 y 2500 y de 100 2500 y 1800

respectivamente El resultado lo podemos ver en la siguiente figura

Zona de influencia de seis centros comerciales utilizando la ecuacioacuten de Huff


622 Planificacioacuten de mercado

El proceso de expansioacuten comercial es costoso y es un hecho que puede per-

judicar gravemente un negocio en caso de fracaso o una mala planificacioacuten

Un correcto conocimiento del territorio reduce considerablemente el riesgo

de fracaso en estos casos Los datos geograacuteficos pueden tener un papel muy

importante en el estudio de mercado de las empresas tal y como se comenta

a continuacioacuten

Nota

Como se puede observar parael caacutelculo de las distancias en-tre el consumidor (i) y el esta-blecimiento (j) es necesario te-ner los datos del entramado dela red de calles


Una correcta planificacioacuten de mercado para una empresa permite identificar

bull iquestQueacute zonas de expansioacuten cumplen los potenciales clientes

bull iquestCoacutemo se pueden clonar los casos de eacutexito anteriores de la empresa

bull iquestCuaacuteles son los elementos clave que rigen el mercado potencial

bull iquestCoacutemo hacer crecer la probabilidad de eacutexito disminuyendo el riesgo

bull iquestCoacutemo crecer sobre un territorio geograacuteficamente desconocido

A continuacioacuten se presentan algunas teacutecnicas que permiten analizar territorios

y por tanto identificar zonas potencialmente maacutes apropiadas para desarrollar

un negocio

Prospeccioacutendemercado

Consiste en analizar el mercado para identificar al puacuteblico objetivo y tematizar

con categoriacuteas sobre los factores clave Por ejemplo empresas con una factu-

racioacuten de maacutes de 1 milloacuten de euros que tengan entre 50 y 250 trabajadores

Una vez descubiertas las aacutereas idoacuteneas se debe definir el plan de despliegue

empresarial

Buacutesquedadepatronessimilares

Tomar como referencia el elemento maacutes productivo del negocio e identificar

los factores clave es el primer paso para el eacutexito de este anaacutelisis Por ejemplo en

una cadena de supermercados se analiza cuaacutel de los establecimientos funcio-

na mejor A continuacioacuten se busca el detalle que hace que ese establecimien-

to destaque sobre los otros por ejemplo que estaacute en una zona situada cerca

de una autopista donde social-demograacuteficamente se situacutea un elevado nuacutemero

de familias joacutevenes con un poder adquisitivo medio Una vez identificado el

factor clave se pueden buscar zonas con caracteriacutesticas clave similares es de-

cir situadas a una distancia equivalente de una carretera principal y con una

poblacioacuten demograacuteficamente parecida a la de referencia De esta manera se

intenta reproducir el establecimiento tipo

Location-allocation

En realidad se trata de un anaacutelisis doble en el que intervienen dos capas de

datos una identifica los puntos de demanda y la segunda las ubicaciones que

ofrecen servicio a los puntos de demanda

El primer anaacutelisis tiene como objetivo encontrar los puntos de demanda prin-

cipales (clientes potenciales importantes) El segundo anaacutelisis determina los

centros de distribucioacuten (es decir las ubicaciones) que pueden satisfacer la de-

manda

Lectura recomendada

Para profundizar este concep-to se recomienda la lecturadel capiacutetulo 12 ldquoEstadiacutesticasEspacialesrdquo del libroVOlaya (2012) Sistemas deInformacioacuten Geograacutefica Ma-drid Bubok


La siguiente imagen podriacutea representar los puntos de demanda (en forma de

poblacioacuten) a menos de 15 minutos en coche que satisface cada centro comer-

cial (puntos de color naranja)

Bolsas de poblacioacuten que cubre cada centro comercial

Fuente httpwwwlogistockczenmodulstorage


7 Fuentes de datos externas

La informacioacuten propia de una empresa puede satisfacer la toma de decisiones

maacutes comunes Sin embargo en algunos casos se necesita una adaptacioacuten o am-

pliacioacuten de la informacioacuten propia para la toma de decisiones geolocalizadas

De hecho conocer la ubicacioacuten de los clientes y de las tiendas de una empresa

normalmente permite explicar la razoacuten del comportamiento de los clientes ya

que dicho comportamiento en muchas ocasiones puede depender de factores

geograacuteficos externos ligados a su ubicacioacuten como podriacutean ser localizaciones

cercanas a carreteras principales o distancia frente al consumidor tipo

En el siguiente apartado se citan meacutetodos para tratar fuentes de datos externas

que enriquecen el fondo de contenido propio de la empresa y permiten ejecu-

tar preguntas analiacuteticas maacutes potentes Se cubre tanto la geolocalizacioacuten de las

direcciones postales el entramado del callejero y los datos estadiacutesticos demo-

graacuteficos o econoacutemicos Debido a la magnitud y a la evolucioacuten de las fuentes de

datos externas este capiacutetulo presenta solo algunas opciones disponibles con

el objetivo de invitar al lector a realizar un anaacutelisis de mercado en el momento

en el que sea necesario para su praacutectica empresarial

71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten

Los campos de direccioacuten postal de una base de datos pueden ser introducidos

en una base de datos sin ninguacuten control Esta informacioacuten en un campo de

texto libre estaacute sujeta a errores cuando no existe un proceso que verifique su

integridad y que permita antildeadir las direcciones postales de manera normali-

zada Un proceso de normalizacioacuten como el propuesto asegurariacutea la homoge-

nizacioacuten de datos Es decir que una direccioacuten postal siempre esteacute escrita de

manera completa y del mismo modo facilitando asiacute que un proceso de geo-

localizacioacuten encuentre las coordenadas de dichas direcciones

Existen numerosas empresas que ofrecen servicios de normalizacioacuten de los da-

tos La siguiente lista muestra algunas de las empresas que ofrecen este servicio

basado en la geolocalizacioacuten

bull DEYDE es una empresa privada que provee de un servicio de normaliza-

cioacuten de direcciones postales y nombres de clientes Se basa en distintas

fuentes de informacioacuten ayuntamientos correos Instituto Nacional de Es-

tadiacutestica y otras cartografiacuteas digitales Su aacutembito de actuacioacuten es Espantildea

Portugal Italia y Latinoameacuterica


bull EGON una empresa privada que ofrece un servicio de normalizacioacuten y

geocodificacioacuten de direcciones postales a nivel mundial con maacutes de 250

paiacuteses (incluidos Espantildea y Ameacuterica Latina)

bull Correos tambieacuten ofrece un servicio de normalizacioacuten de direcciones pos-

tales Su aacutembito es Espantildea Europa Estados Unidos Canadaacute Australia y

Japoacuten

bull La JuntadeAndaluciacutea ofrece el servicio de normalizacioacuten (NORDIR) y

geocodificacioacuten (GEODIR) de direcciones postales libremente por lo que

si el aacutembito de actuacioacuten empresarial estaacute centrado en esta comunidad

autoacutenoma puede ser viable esta opcioacuten gratuita El meacutetodo es mediante el

enviacuteo de ficheros KML4 o CSV

(4)El keyhole markup language oKML es un estaacutendar geograacutefico pa-ra la representacioacuten de datos geo-graacuteficos en tres dimensiones

bull Google ofrece un servicio de geocodificacioacuten y normalizacioacuten a nivel

mundial mediante un servicio web Permite realizar un total de 2500 geo-

codificaciones diarias de manera gratuita5

bull Esri ofrece desde un servicio de geocodificacioacuten de direcciones a nivel

mundial mediante un servicio web Facilita su uso gracias a las numerosas

API de desarrollo

72 Servicios de callejero

El uso de un modelo de red de transporte (un callejero) es muy habitual en

entornos de geomarketing localizar la zona de influencia de un determinado

establecimiento lanzar una campantildea de marketing en hogares situados a 5

minutos a pie determinar la zona de influencia de una cadena de paqueteriacutea

postal etc

A continuacioacuten presentamos algunos proveedores de datos para la generacioacuten

yo consumo de servicios de redes de transporte

bull NokiaHERE anteriormente conocida como NAVTEQ ofrece un juego de

datos para la composicioacuten y representacioacuten de redes de carreteras geoco-

dificacioacuten y normalizacioacuten Incluyen informacioacuten del tipo giros prohibi-

dos barreras fiacutesicas barreras direcciones uacutenicas acceso restringido altura

relativa de las carreteras y maacutes de 400 caracteriacutesticas adicionales La repre-

sentacioacuten cartograacutefica es dinaacutemica y en tiempo real tanto en contenidos

como en informacioacuten sobre el traacutefico Ademaacutes de los datos de carreteras

incluye millones de puntos que indican informacioacuten de intereacutes general

como la situacioacuten de gasolineras hoteles tiendas estadios hospitales co-

misariacuteas de policiacutea bancos restaurantes salas de conciertos etc

(5)Aunque en su contrato de licen-cia se informa de que estas condi-ciones pueden cambiar sin previoaviso


bull TeleAtlasTomTom es una empresa holandesa especializada en informa-

cioacuten referente a servicios de localizacioacuten que ofrece datos para la compo-

sicioacuten y representacioacuten de redes de carreteras geocodificacioacuten y norma-

lizacioacuten Incluye informacioacuten detallada del modelo de red de carreteras

asiacute como representacioacuten cartograacutefica en tiempo real del estado del traacutefico

Provee servicios avanzados de anaacutelisis de redes como el caacutelculo de rutas

oacuteptimas en una flota de transporte y datos complementarios en forma de

distintos puntos de intereacutes distribuidos en 70 categoriacuteas (gasolineras ho-

teles tiendas etc)

bull Google ofrece varios servicios web de caacutelculo de rutas mediante el ya co-

nocido Google Maps Por otro lado Google Transit permite calcular rutas a

pie en bicicleta en transporte puacuteblico o en coche Los caacutelculos resultantes

se integran con el negocio gracias a una API en JavaScript Junto al servi-

cio de caacutelculo de rutas tambieacuten ofrece la localizacioacuten y buacutesqueda de ne-

gocios con cobertura a nivel mundial y anaacutelisis del traacutefico en tiempo real

en maacutes de 600 ciudades de 50 paiacuteses distintos En el momento de la cap-

tura de la siguiente imagen en Birmingham la red de carreteras presenta

mayoritariamente fluidez de traacutefico a excepcioacuten de los tramos marcados

en rojo que presentan retenciones Vemos que tambieacuten proporcionan in-

formacioacuten sobre tramos de carretera cortados yo en obrasDetalle del servicio de Google en el que se muestra el traacutefico en tiempo real enBirmingham

Fuente Captura de ltwwwgooglecomgt

bull OpenStreetMap es un servicio de mapas abierto y colaborativo Su carto-

grafiacutea es libre bajo una licencia Open Database License Existe una comu-

nidad activa de voluntarios que se encargan de revisar actualizar y expan-

dir el callejero asiacute como muacuteltiples desarrollos que funcionan sobre este

servicio de mapas como por ejemplo OSRM (open source routing machine)

OSRM es una API para el caacutelculo de rutas basado en OpenStreetMap que

funciona con una velocidad notable OpenStreetMap es una buena alter-

nativa ya que tiene cobertura mundial y el nivel de detalle es bueno su-

perando en algunos casos al software comercial En la siguiente imagen se


muestra la resolucioacuten del camino maacutes raacutepido entre dos localizaciones en

Madrid utilizando OSRM

En ltmapproject-osrmorggt se puede testar la velocidad de ejecucioacuten en el caacutelculo de rutas

73 Variables de mercado

A menudo la toma de decisiones empresariales estaacute iacutentimamente ligada al

enriquecimiento de los datos de la empresa mediante datos provenientes de

fuentes de datos externas que contienen informacioacuten de tipo poblacional so-

cioeconoacutemica o de mercado

Existen varias empresas que se encargan de recolectar y tratar datos y que ofre-

cen servicios de datos geolocalizados Estos datos pueden responder a distin-

tos temas como son informacioacuten empresarial datos econoacutemicos informacioacuten

relativa a estudios de mercado o variables de poblacioacuten

A continuacioacuten se describen algunos de los repositorios disponibles en el mer-

cado

bull AIS es una empresa consultora especialista en la creacioacuten de sistemas de

soporte orientados a la toma de decisiones empresariales Mediante su pro-

ducto Habits ofrece un juego de datos con variables social-demograacuteficas

cuantificadas como ingresos y gastos por familia valor de la vivienda y

haacutebitos de consumo a nivel censal

bull DataCentric es una empresa perteneciente al Grupo PDM dedicada al

marketing directo y bases de datos en Espantildea En el apartado de datos

ofrece un repositorio comercial de tipos de consumidores y negocios por

segmento de mercado Ofrece datos como trabajadores por empresas ca-

tegorizacioacuten por sector facturacioacuten o nuacutemero de trabajadores


bull Esri provee de un servicio Saas6 con informacioacuten de poblacioacuten negocios

y lugares a nivel mundial Este servicio se puede consumir utilizando un

visor web o mediante aplicaciones empresariales de analiacutetica como pue-

den ser Excel Sharepoint Dynamics Microstrategy y Cognos o sistemas

CRM como Salesforce Esri tambieacuten tiene informacioacuten de callejero para el

anaacutelisis de rutas herramientas de anaacutelisis espacial o modelos de elevacioacuten

bull OpenStreetMap aparte de ofrecer los datos del entramado de la red de

carreteras tambieacuten ofrece informacioacuten sobre localizaciones de puntos de

intereacutes accesibles mediante un servicio web

(6)Saas o software as a service es unmodelo de distribucioacuten de softwa-re como servicio El cliente se libe-ra del mantenimiento de softwareyo datos externalizando el servicioa un servidor remoto al que accedenormalmente bajo pago por uso


8 Soluciones de mercado

Los sistemas de SIG y los sistemas de BI provienen de dos disciplinas que es-

taacuten convergiendo debido a las necesidades del mercado ya sea a partir de la

adaptacioacuten de la informacioacuten de negocio a un SIG ya sea incorporando las

capacidades de un SIG dentro de un sistema de BI

A continuacioacuten se describen los diferentes tipos de soluciones que podemos

encontrar en el mercado con relacioacuten a esta convergencia

81 Soluciones SIG

Las soluciones de SIG son capaces de incorporar y tratar informacioacuten proce-

dente de distintas fuentes de datos empresarial Ofrecen un gran nuacutemero de

herramientas de anaacutelisis pero al tratarse de programas teacutecnicos requieren una

cierta experiencia o conocimiento especiacutefico

Algunos de los principales proveedores son

bull PitneyBowes con su producto SIG MapInfo

bull Intergraph con el producto SIG GeoMedia

bull Geoconcept con el producto especiacutefico de geomarketing GeoconceptGeo-

marketing

bull Esri con la plataforma ArcGIS y su extensioacuten de negocio BusinessAnalyst

bull QGis es una solucioacuten modular de software libre que permite antildeadir un

componente de geomarketing especiacutefico

En la captura siguiente se observa la interfaz de QGIS y un anaacutelisis de mapa

de calor de la distribucioacuten de aeropuertos en Alaska


Mapa de calor de concentracioacuten de aeropuertos en QGIS

Fuente httpdocsqgisorg20endocsuser_manualpluginsplugins_heatmaphtml

Todas estas opciones de escritorio ofrecen un largo cataacutelogo de posibilidades de

anaacutelisis de informacioacuten geograacutefica relativa a datos de mercado Todos ellos son

productos de propoacutesito general a pesar de que tanto Geoconcept como Esri

ofrecen adaptaciones orientadas a la explotacioacuten de informacioacuten de negocio

que contienen asistentes guiados anaacutelisis avanzados y datos

Existen variantes a las alternativas de escritorio mostradas como son las apli-

caciones de anaacutelisis de negocio web Business Analyst Online de Esri es un

ejemplo de ellas En estos productos si bien la funcionalidad no es tan extensa

como en las aplicaciones de escritorio su utilizacioacuten es mucho maacutes sencilla y

en poco tiempo se puede obtener el estudio

La imagen siguiente ofrece una visioacuten general de la interfaz y del acceso a los

asistentes de anaacutelisis en Esri Business Analyst Online

Interfaz de Esri Business Analyst Online

Fuente Elaboracioacuten propia a partir de httpbaoarcgiscom


82 Soluciones BI

Existen un gran nuacutemero de productos de BI por lo que seriacutea imposible des-

cribir uno a uno queacute componentes geograacuteficos incorporan de serie y con queacute

productos se pueden extender

Casi todas las soluciones de BI tienen componentes de serie que permiten la

visualizacioacuten de datos en un mapa como es el caso de Microstrategy con los

componentes Esri Maps y Google Maps (en la imagen inferior) mediante un

componente de mapa en un cuadro de mando del BI

Componente visor de mapas Google Maps de Microstrategy

Fuente httpwwwchaelchristophercomcategorymicrostrategy

Varias empresas ofertan moacutedulos de componentes geograacuteficos que expanden

las capacidades de las originales Por ejemplo

bull El producto MapIntelligence de Integeo permite incorporar un visor web

a muacuteltiples productos BI como Cognos Microstrategy QlikView SAP BO

etc Este producto es extensible mediante una API de desarrollo

bull Los productos LocationAnalytics de Esri Estos productos son individua-

lizados pero existe un componente para Cognos Microstrategy SalesFor-

ce Dynamics etc Este producto se integra en la plataforma ArcGIS por

lo que la integracioacuten con las fuentes de datos externas especificadas en el

apartado anterior es directa


Resumen

El presente documento se ha redactado con la intencioacuten de aportar un poco

de luz a las posibilidades de los SIG aplicados al anaacutelisis del sector empresarial

(geographic business intelligence) Se ha mostrado la tendencia y necesidad de

este tipo de sistemas en las soluciones de negocio a partir del uso de los datos

geograacuteficos

Para ello se han introducido los SIG y descrito sus componentes baacutesicos y

fundamentos como es la naturaleza de los datos geograacuteficos la proyeccioacuten de

la informacioacuten en un mapa los modelos de datos existentes los meacutetodos de

reclasificacioacuten de estos o las relaciones entre capas de informacioacuten y recursos

para la visualizacioacuten temporal

En un contexto de negocio se han descrito las teacutecnicas maacutes utilizadas para la

comunicacioacuten del contenido geograacutefico asiacute como los recursos que se han de

utilizar seguacuten el modelo y origen del dato para una mejor visualizacioacuten Y maacutes

allaacute de la visualizacioacuten se han enumerado algunas operaciones de anaacutelisis ba-

sadas en la localizacioacuten que permiten extraer nueva informacioacuten nuevas va-

riables sobre las que valorar el negocio Finalmente se han recopilado algunos

de los principales recursos que enriquecen la propia base empresarial a partir

de fuentes de datos externas

Este documento no se centra en ninguna solucioacuten existente en el mercado

pretende ayudar al lector en la comprensioacuten de las herramientas (y carencias)

que describen los distintos productos geographic business intelligence existentes

ya sean aquellos que importan los datos de la empresa en un entorno de SIG ya

sean aquellos componentes geograacuteficos que se integran dentro de las propias

soluciones de BI

Se trata de un inicio en el camino del geographic business intelligence y una

invitacioacuten a la continua exploracioacuten


Glosario

anaacutelisis (espacial)ensp mensp Anaacutelisis que se basa en los aspectos principales de las herramientasloacutegicas que forman un sistema de informacioacuten geograacutefica como por ejemplo superposicioacutende capas de informacioacuten construccioacuten de modelos tridimensionales del terreno y operacio-nes que permiten la transformacioacuten de escalas y coordenadas

atributo (geograacutefico)ensp mensp Informacioacuten sobre una entidad geograacutefica en un sistema deinformacioacuten geograacutefica La informacioacuten se almacena normalmente en una tabla que estaacuteenlazada a la entidad por un uacutenico identificador

callejeroensp mensp Guiacutea o mapa que muestra las carreteras y las calles de un distrito o de unaciudad entera Los callejeros son una gran herramienta para navegar por las ciudades puebloso comunidades Originariamente estos estaban disponibles en formato impreso como unaguiacutea urbana con sus mapas o planos actualmente sin embargo es maacutes comuacuten su formatodigital consultable a traveacutes de internet o de dispositivos moacuteviles con conexioacuten GPRS

capaensp fensp Representacioacuten visual de la informacioacuten geograacutefica en un mapa digital Concreta-mente una capa es una porcioacuten o estrato de la realidad geograacutefica de un aacuterea particular Porejemplo en un mapa de carreteras los parques nacionales las fronteras poliacuteticas y los riacuteosson representados en diferentes capas

dato alfanumeacutericoensp mensp Informacioacuten nominal y numeacuterica Los SIG estaacuten compuestos deuna base de datos con informacioacuten alfanumeacuterica

dato geograacuteficoensp mensp Dato con informacioacuten geograacutefica

geocodificacioacutenensp fensp Proceso de asignar coordenadas geograacuteficas (por ejemplo latitud-lon-gitud) a puntos del mapa (direcciones puntos de intereacutes etc) Las coordenadas geograacuteficasproducidas pueden luego ser usadas para localizar el punto del mapa en un sistema de infor-macioacuten geograacutefica

geolocalizacioacutengeorreferenciacioacutenensp fensp Identificacioacuten de la ubicacioacuten geograacutefica en elmundo real de un objeto La geolocalizacioacuten estaacute estrechamente relacionada con el uso desistemas de posicionamiento (por ejemplo GPS) pero puede distinguirse de estos por unmayor eacutenfasis en determinar una posicioacuten significativa (por ejemplo una direccioacuten de calle)y no solo un conjunto de coordenadas geograacuteficas

geodesiaensp fensp Rama de las geociencias y la ingenieriacutea Engloba las teacutecnicas para la represen-tacioacuten de la superficie de la Tierra con sus formas naturales y artificiales

geofenciggeofence ensp mensp Tecnologiacutea que define un liacutemite virtual alrededor de un aacuterea geo-graacutefica en el mundo real De este modo se establece un radio de intereacutes que puede desenca-denar una accioacuten a partir de un dispositivo moacutevil Geofencing permite generar alertas auto-maacuteticas que se generan en funcioacuten de las coordenadas definidas en un aacuterea geograacutefica Unejemplo sencillo de esto podriacutea ser un correo electroacutenico o un mensaje de texto (por ejemplouna oferta comercial) que se activa automaacuteticamente y se enviacutea al teleacutefono moacutevil del usuariocuando este se encuentra en un radio de 10 metros de un centro comercial

modeladoensp mensp Proceso que permite generar una representacioacuten (modelo) idealizada y sim-plificada de la realidad

POI (punto de intereacutes)ensp mensp Objeto representado por un punto en un mapa (por ejemploun bar o una farola) La caracteriacutestica de ldquointereacutesrdquo es bastante subjetiva por lo que hace elteacutermino un tanto impreciso Aun asiacute se trata de un concepto ampliamente reconocido porlos usuarios de los sistemas de geoposicionamiento que a menudo se presentan con opcionespara mostrar u ocultar puntos de intereacutes

proyeccioacuten cartograacuteficaensp fensp Sistema que convierte la superficie esfeacuterica de la Tierra enuna superficie plana

raster ensp adjensp Estructura de datos representados en una matriz de celdas regulares Cada unaellas almacena informacioacuten geograacutefica

sistema de coordenadasensp mensp Sistema que utiliza un conjunto de valores para determinarde manera uacutenica la posicioacuten de cualquier punto en el espacio con respecto a un punto dereferencia

topologiacuteaensp fensp Disciplina matemaacutetica que estudia las propiedades de proximidad conectivi-dad compacidad textura metricidad etc de las entidades


vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos


Bibliografiacutea

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Tomilson R (2003) Thinking about GIS Geographic Information System Planning for mana-gers Redlands California ESRI Press

Geographic business intelligence

Introduccioacuten

Iacutendice

1 Importancia de los datos geograacuteficos en los sistemas de business intelligence






















523 Mapas de flujos














81 Soluciones SIG

82 Soluciones BI

Resumen

Glosario

Bibliografiacutea


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Iacutendice

Introduccioacuten 5








































82 Soluciones BI 66

Resumen 67

Glosario 69



Introduccioacuten



























tividad distinta







rio






























serle uacutetil












de ventas


















































Gartner






clientes limitada







cia








fica












geograacuteficos








ellos mapas



















por ejemplo)


























































negocio















Location analytics




rutas comerciales



tados y naciones)


cia etc



cubriendo
















crito)













































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