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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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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
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Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
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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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
Los textos e imaacutegenes publicados en esta obra estaacuten sujetos ndashexcepto que se indique lo contrariondash a una licencia deReconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada (BY-NC-ND) v30 Espantildea de Creative Commons Podeacuteis copiarlos distribuirlosy transmitirlos puacuteblicamente siempre que citeacuteis el autor y la fuente (FUOC Fundacioacuten para la Universitat Oberta de Catalunya)no hagaacuteis de ellos un uso comercial y ni obra derivada La licencia completa se puede consultar en httpcreativecommonsorglicensesby-nc-nd30eslegalcodees
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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- Geographic business intelligence
-
- Introduccioacuten
- Iacutendice
- 1 Importancia de los datos geograacuteficos en los sistemas de business intelligence
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
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- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
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- 4 Los datos geograacuteficos
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- 41 Componente espacial
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- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
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- 42 Componente temaacutetico
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- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
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- 43 Componente temporal
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- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
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- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
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- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
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- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
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- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
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- 6 Anaacutelisis de datos
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- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
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- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
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- 7 Fuentes de datos externas
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- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
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- 8 Soluciones de mercado
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- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
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- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 6 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 7 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 8 Geographic business intelligence
Ventas 2013 por distrito en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
Fuente Elaboracioacuten propia (emulado)
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 9 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 10 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 11 Geographic business intelligence
Mapa normalizado de ventas por clientes en los barrios de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 12 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 13 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 14 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 15 Geographic business intelligence
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
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 16 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 17 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 18 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 19 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 20 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 21 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartesiaorgdataapuntescartografiacartografia-geograficaspdf
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 22 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 23 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 24 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
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- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
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- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
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- 4 Los datos geograacuteficos
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- 41 Componente espacial
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- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
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- 42 Componente temaacutetico
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- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
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- 43 Componente temporal
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- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
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- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
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- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
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- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
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- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
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- 6 Anaacutelisis de datos
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- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
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- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
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- 7 Fuentes de datos externas
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- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
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- 8 Soluciones de mercado
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- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
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- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 25 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 26 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 27 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 28 Geographic business intelligence
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 29 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 30 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 31 Geographic business intelligence
Densidad de libreriacuteas por cada 10000 habitantes por comunidad autoacutenoma(23072007)
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 32 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 33 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 34 Geographic business intelligence
Seguimiento de tuits relativos a artistas famosos por diacutea y hora
Fuente httpcartodbcom
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 35 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
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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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
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- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
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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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
Otra alternativa de representacioacuten interesante en este caso seriacutea la tematizada
por barrios en Barcelona como puede verse en la figura inferior
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 36 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas por barrios en Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 37 Geographic business intelligence
En el mapa (a) todos los puntos estaacuten representados con el mismo icono en el mapa (b) sedistingue por cafeteriacutea cerveceriacutea y bar
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 38 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 39 Geographic business intelligence
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 50 y menor del 75
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
bull Igual o mayor al 15 y menor del 30
bull Igual o mayor al 30 y menor del 45
bull Igual o mayor al 45 y menor del 60
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 40 Geographic business intelligence
bull Igual o mayor al 60 y menor del 75
bull Igual o mayor al 75 y menor del 90
bull Igual o mayor al 90
Por lo que se obtiene un total de siete cortes
Clasificacioacuten por intervalos definidos de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 41 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por cuantiles de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 42 Geographic business intelligence
Clasificacioacuten por clasificacioacuten de Jenks de 469 elementos con valores entre 0 y 100
Fuente Captura de ArcMap elaboracioacuten propia
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)
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
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- Glosario
- Bibliografiacutea
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 43 Geographic business intelligence
Mapa de puntos de ventas de Barcelona
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 44 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 45 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 46 Geographic business intelligence
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
Fuente Instituto Geograacutefico Nacional
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 47 Geographic business intelligence
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
Fuente Elaboracioacuten propia Mapa base Esri
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 48 Geographic business intelligence
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
Referencia bibliograacutefica
JMPogodzinskiRMKos(2013) Economic Developmentamp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 49 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 50 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
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- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
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- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
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- 4 Los datos geograacuteficos
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- 41 Componente espacial
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- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
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- 42 Componente temaacutetico
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- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
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- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
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- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
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- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
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- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
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- 6 Anaacutelisis de datos
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- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
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- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
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- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
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- 8 Soluciones de mercado
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- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
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- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 51 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 52 Geographic business intelligence
Localizacioacuten del 25 y 50 de los clientes alrededor de tres almacenes
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
(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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 53 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 54 Geographic business intelligence
Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
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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
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vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
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Voluacutemenes de venta por establecimiento (100 euro equivale a un radio de 1 metro)
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
Fuente Elaboracioacuten propia mapa base Esri
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 55 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 56 Geographic business intelligence
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
Fuente httpwwwcartografiacl
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 57 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
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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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 58 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
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Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
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- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
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- 4 Los datos geograacuteficos
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- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
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- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 59 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 60 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
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Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
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Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
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Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 61 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 62 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
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Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
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Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 63 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 64 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
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Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 65 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 66 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
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Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
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Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
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Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 67 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 69 Geographic business intelligence
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
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
Bouilleacute F (1978) ldquoStructuring cartographic data and spatial processes with the hyper-graph-based data structurerdquo En Geoffrey Dutton (ed) First International Sym-posium on To-pological Data Structures for GIS Cambridge Massachusetts Laboratory for Computer Grap-hics and Spatial Analysis Harvard University
Burns T (2006) Finding Your Customers GIS for Retail Management Redlands CaliforniaESRI Press
Burrough P A McDonnell R A (1998) Principles of geographic information systems forland resources assessment Oxford Clarendon
Comas D Ruiz E (1993) Fundamentos de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica BarcelonaAriel
Church R L Murray A T (2008) Business Site Selection Location Analysis and GIS NuevaYork Wiley
Davenport T H Harris J G (2007) Competing on Analytics The New Science of WinningNueva York Harvard Business Review Press
Dueker K J Kjerne D (1989) Multipurpose cadastre Terms and definitions Falls ChurchVirginia American Society for Photography and Remote Sensing and American Congress onSurveying and Mapping
Pourabbas E (2014) Geographical Information Systems Trends and Technologies Boca RatoacutenFlorida CRC Press
Longley P A Goodchild M F Maguire D J y otros (2005) Geographic Infor-mationSystems and Science Chichester (Reino Unido) John Wiley amp Sons
Madden M (ed) (2009) Manual of Geographical Information Systems Falls Church VirginiaAmerican Society for Photography and Remote Sensing
Maguire D Goodchild M Rhind D (eds) (1991) Geographical Information SystemsPrinciples and Applications Avon Longman Scientific and Technical
Maguire D Kouyoumjian V Smith R (2008) The Business Benefits of GIS An ROIApproach Redlands California ESRI Press
Miller F L (2007) GIS Tutorial for Marketing Spiral-bound Redlands California ESRI Press
Mitchel A (1999) GIS Analysis Volume 1 Geographic Patterns amp Relationships RedlandsCalifornia ESRI Press
Olaya V (2011) Libro Libre SIG
Perez A (coord) Botella A Muntildeoz A Olivella R Olmedillas J C Rodriacute-guez J (2011) Introduccioacuten a los sistemas de informacioacuten geograacutefica y geotelemaacutetica BarcelonaEditorial UOC
Pogodzinski J M Kos R M (2013) Economic Development amp GIS Redlands CaliforniaESRI Press
Schietzelt T H Densham P J (2003) ldquoLocation-allocation in GISrdquo En Longley P ABatty M (eds) Advanced Spatial Analysis The CASA Book of GIS (paacutegs 345-368) RedlandsCalifornia ESRI Press
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
-
- 11 Cuadrante maacutegico de Gartner
-
- 2 Sistemas de informacioacuten geograacutefica
- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
-
- 31 Puacuteblico objetivo y beneficios
-
- 4 Los datos geograacuteficos
-
- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
-
- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
- 52 Teacutecnicas de representacioacuten en mapas
-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
-
- Resumen
- Glosario
- Bibliografiacutea
-
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 70 Geographic business intelligence
vectorialensp adjensp Relativo a estructuras de datos que representan la realidad mediante puntosliacuteneas y poliacutegonos
CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
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- Introduccioacuten
- Iacutendice
- 1 Importancia de los datos geograacuteficos en los sistemas de business intelligence
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- 3 Los SIG en los procesos de analiacutetica de negocio
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- 4 Los datos geograacuteficos
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- 41 Componente espacial
-
- 411 Localizacioacuten
- 412 Modelos de representacioacuten
- 413 Atributos espaciales
- 414 Relaciones espaciales
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- 42 Componente temaacutetico
-
- 421 Clasificacioacuten en funcioacuten del modelo
- 422 Clasificacioacuten en funcioacuten de la naturaleza
-
- 43 Componente temporal
-
- 5 Comunicacioacuten cartograacutefica
-
- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
- 511 Representacioacuten simple
- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
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-
- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
- 523 Mapas de flujos
- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
-
- 6 Anaacutelisis de datos
-
- 61 Operaciones de anaacutelisis baacutesicas
- 62 Operaciones de geomarketing
-
- 621 Disentildeo del territorio
- 622 Planificacioacuten de mercado
-
- 7 Fuentes de datos externas
-
- 71 Normalizacioacuten para proveer de geolocalizacioacuten
- 72 Servicios de callejero
- 73 Variables de mercado
-
- 8 Soluciones de mercado
-
- 81 Soluciones SIG
- 82 Soluciones BI
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- Glosario
- Bibliografiacutea
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CC-BY-NC-ND bull PID_00210845 71 Geographic business intelligence
Bibliografiacutea
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-
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- 51 Meacutetodos de representacioacuten cartograacutefica
-
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- 512 Clasificacioacuten por categoriacuteas
-
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- 521 Agrupaciones o clustering
- 522 Mapa de calor (heatmap)
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- 524 Colores graduados o coropletas
- 525 Siacutembolos graduados
- 526 Puntos de densidad
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- 62 Operaciones de geomarketing
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