Gestire set di dati geospaziali di grandi dimensioni presenta molte sfide. Per questo motivo, molte organizzazioni faticano a sfruttare appieno questo tipo di dati.

In primo luogo, bisogna tenere conto dell'enorme volume di dati geospaziali. Ad esempio, si stima che ogni giorno vengano generati 100 TB di dati meteorologici. Già questo comporta notevoli problemi di storage e di accesso per la maggior parte delle organizzazioni. Inoltre, i dati geospaziali vengono memorizzati in molti file diversi, il che rende difficile individuare i file che contengono i dati necessari per risolvere un problema specifico.

Oltre a tutto questo, i dati geospaziali vengono archiviati in molti formati e calibrati in base a standard diversi. Qualsiasi tentativo di confrontare, combinare o mappare i dati richiede prima un'importante pulizia e riformattazione dei dati.

Infine, l'utilizzo di dati geospaziali non elaborati richiede conoscenze specializzate e l'applicazione di matematica avanzata per svolgere le attività necessarie, ad esempio l'allineamento geospaziale dei livelli di dati. Se gli analisti non sono abili ed esperti in questo tipo di operazione, non riusciranno a trarre valore dai dati o ad avanzare verso gli obiettivi aziendali.

Raccolta di dati geospaziali
Poiché l'enorme volume di dati geospaziali abitualmente richiesto dalle aziende è proibitivo, molte organizzazioni cercano di utilizzare un servizio per ottenere dati geospaziali accurati.

Ovunque si trovino i dati geospaziali, la loro qualità deve sempre essere mantenuta. Dati inadeguati danno luogo a modelli poco utilizzabili (il monito "Se entrano dati scarsi, escono informazioni scarse", in questo senso, si rivela brutalmente vera.) Appare quindi evidente che le organizzazioni possono trarre notevoli vantaggi dall'adozione di una soluzione in grado di raccogliere e controllare i dati, in modo che tutti i dati "spazzatura" vengano tenuti in debito conto.

Gestione dei dati geospaziali
Con una tale abbondanza di dati oggi a disposizione, la loro gestione assume notevole importanza. Molte organizzazioni si ritrovano inondate di dati e si rivolgono ai propri data scientist interni per un aiuto nella gestione.

È stato stimato che fino al 90% del tempo dei data scientist viene speso in attività di data curation, tra cui l'organizzazione, la "pulizia" e la riformattazione dei dati. Ciò lascia ai data scientist solo il 10% della loro giornata lavorativa da dedicare all'analisi delle tendenze dei dati e all'utilizzo di tali insight per contribuire a definire la politica aziendale.

Quando un'azienda trasforma la raccolta e la gestione dei dati in una soluzione come IBM Environmental Intelligence Suite, le attività di raccolta e gestione dei dati possono essere eseguite in modo più efficiente. La soluzione è scalabile, basata sul cloud e in grado di accogliere diversi formati di file.

Utilizzando un database curato di informazioni ottimizzate, i data scientist hanno più tempo per capire come utilizzare le informazioni analitiche e convertirle in progressi organizzativi e in impatto aziendale. 

Sebbene l’analisi geospaziale potenziata dal GIS fosse originariamente utilizzata in connessione con scienze biologiche come la geologia, l’ecologia e l’epidemiologia, nel tempo il suo utilizzo si è rilevato importante nella maggior parte dei settori. Le sue applicazioni ora toccano settori diversi, come la difesa e le scienze sociali, e le informazioni generate dall’analisi geospaziale riguardano questioni di fondamentale importanza, come ad esempio la gestione delle risorse naturali e l’intelligence nazionale.

L'analisi geospaziale si presta allo studio di molti aspetti contemporaneamente, in quanto monitora centinaia o addirittura migliaia di eventi raccogliendo dati pertinenti. Ciò offre alle aziende di tutte le dimensioni la possibilità di utilizzare i dati per prendere decisioni di business più informate:

• I provider di servizi pubblici possono analizzare le prestazioni di linee elettriche di centinaia di migliaia di chilometri.
• Le catene di ristorazione possono utilizzare tecniche di analisi geospaziale per monitorare le spedizioni in arrivo dai fornitori alimentari.
• Le installazioni eoliche e solari possono analizzare le condizioni ambientali individuando con precisione le risorse locali.

Gli sforzi richiesti per analizzare queste enormi quantità di dati sono cresciuti sempre di più negli ultimi anni a causa della relativa esplosione dell'Internet of Things (IoT). Oggetti e dispositivi di tutti i tipi e per tutti gli scopi sono ora progettati per trasmettere dati pertinenti alle prestazioni o ai protocolli di quel dispositivo. Si tratta di una buona notizia per l'analisi geospaziale, che richiede una grande quantità di dati per raccogliere informazioni preziose.

Analytics geospaziale
L'analytics geospaziale è quando la raccolta di dati ottenuti attraverso l'analytics geospaziale si unisce a un approccio visivo amplificato che massimizza l'impatto dei dati organizzandolo in base al tempo e allo spazio.

Questo tipo di dati visivi rende più facile per coloro che li studiano ricavare indicazioni sulle tendenze che potrebbero essere in atto. L'analytics geospaziale può trasmettere in modo efficace la forma e l'energia di una situazione in evoluzione. Man mano che vengono raccolte quantità crescenti di dati su quello scenario, diventa più facile individuare sfumature ancora più sottili all'interno di quella situazione.

La maggior parte degli esperti si aspetta che la tecnologia geospaziale diventerà sempre più sofisticata, soprattutto grazie al suo contatto sempre più stretto con l'apprendimento automatico e l'IA. 

Si prevede che anche l’AI geospaziale giocherà un ruolo importante, apportando un elemento geografico all’apprendimento automatico. Gli esperti prevedono anche l'arrivo della mappatura come servizio, grazie alla quale sarà possibile produrre mappe personalizzate ad altissima risoluzione a noleggio, in base alle esigenze dei consumatori o del settore.

Ci sono anche nuovi tipi di veicoli in fase di sviluppo che si basano espressamente sulla tecnologia geospaziale. Saranno utilizzati con maggiore frequenza, sia che attraversino il cielo trasportando pacchi (droni), sia che guidino autonomamente lungo le strade (veicoli autonomi). Si troveranno anche nuove applicazioni per queste tecnologie, come l'uso di droni per scopi di mappatura aerea.