Desbloquear inteligencia geoespacial en tiempo real con Elastic

Los volúmenes de datos geoespaciales se han disparado en los últimos años. Las tecnologías como las señales GPS, las imágenes por satélite, las redes de sensores, la telemetría con drones, el rastreo de embarcaciones AIS y los endpoints del internet de las cosas (IoT) hacen que los datos lleguen ahora de forma continua desde muchas fuentes y a alta velocidad. Eso quiere decir que las agencias ahora cuentan con una transmisión en tiempo real del mundo, en vez de un pantallazo.

Sin embargo, la mayoría de las pilas geoespaciales se desarrollaron para una era diferente. Las herramientas tradicionales de sistemas de información geográfica (SIG) proporcionan potentes capacidades de análisis y visualización espacial, pero suelen estar limitadas por la arquitectura heredada subyacente. Por eso, puede ser difícil combinar y asociar datos espaciales con volúmenes grandes de datos de telemetría, por ejemplo, logs, métricas, documentos de texto o eventos de seguridad, y ni hablar de ingerir millones de puntos de datos por segundo, analizarlos en tiempo real, y obtener respuestas a tiempo para tomar medidas.

Los datos existen, pero la inteligencia no avanza tan rápido. Con la proliferación de herramientas y los sistemas heredados, demasiados analistas pasan tiempo conectando sistemas incompatibles. La información relevante llega demasiado tarde. Debido a que estas herramientas requieren experiencia especializada en GIS para operar, esa inteligencia se limita a un grupo reducido de personas en vez de llegar a los operadores, comandantes y responsables de tomar decisiones que la necesitan. 

Según John Castorani, quien lidera la asociación de Elastic con las Fuerzas de Operaciones Especiales de Estados Unidos, la mayoría de los problemas de las misiones se reduce a dos preguntas:

• ¿Dónde está pasando?

• ¿Qué significa realmente esa información?

Las herramientas GIS convencionales responden a la primera pregunta, pero tienen dificultades con la segunda.

“En esencia, el análisis geoespacial es una cuestión de búsqueda”, explica Castorani.

Cuando tratas la ubicación como cualquier otro parámetro de búsqueda, como una marca de tiempo o una palabra clave, desbloqueas la capacidad de analizar millones de puntos de datos en cuestión de milisegundos. Obtienes la capacidad de buscar en el mundo físico en tiempo real.

Elastic trata la ubicación como un tipo de datos de primera clase junto con texto, números, fechas, campos de IP, eventos de seguridad y logs. Coordenadas, polígonos, cajas delimitadoras y relaciones espaciales se pueden consultar con el mismo rendimiento y flexibilidad que cualquier otro dato. Los datos fluyen a través de Logstash a alta velocidad y volumen, almacenados e indexados para una recuperación instantánea. Esto significa que los analistas pueden hacer preguntas como “¿qué embarcaciones cruzaron este corredor en las últimas seis horas?” o “¿qué activos están a kilómetros de este incidente?” y obtener respuestas de inmediato.

Elastic incrementa y mejora las herramientas SIG tradicionales, escalando los datos de backend, proporcionando una primera fase de clasificación de masivos sets de datos y exponiendo los hallazgos a través de API abiertas para su visualización y análisis más profundo. Los datos espaciales no tienen porqué estar aislados en un almacén de datos especializado. Pueden coexistir con los demás datos operativos de una organización y proporcionar un contexto más rico y respuestas más completas. 

Eliminar estos silos también reduce las limitaciones de quién puede gestionar la inteligencia. “Con el lenguaje natural, no tienes que aprender cómo funciona el sistema o escribir consultas complejas: solo preguntas y obtienes respuestas”, dice Peter Steenberge, especialista en búsqueda GenAI en Elastic.

En entornos donde el tiempo es crucial, quienes necesitan respuestas no siempre son los que saben cómo ejecutar consultas espaciales complejas. Con Elastic, los usuarios con menos conocimientos técnicos pueden formular preguntas en lenguaje natural y acceder instantáneamente a información a partir de datos geoespaciales y de telemetría sin necesidad de tener una amplia experiencia técnica ni formación especializada.

Algunas organizaciones como Blacksky (que monitorea el mundo a través del espacio, aire, tierra, internet y fuentes de sensores) ya confían en la velocidad de ingesta, análisis y búsqueda de Elastic para asociar datos de fuentes dispares e identificar patrones o anomalías. Esa misma arquitectura se puede aplicar a los desafíos que enfrentan las agencias de defensa, fuerzas del orden y respuesta a emergencias. 

La inteligencia geoespacial en tiempo real aborda las ineficiencias en estos entornos:

• Los centros de operaciones de las fuerzas del orden que administran varios incidentes simultáneos necesitan saber qué unidades están más cerca de una situación operativa, si hay superposición con áreas señalizadas para otra actividad y cómo asignar recursos en un panorama cambiante. En estas situaciones, se debe acceder a los datos en minutos, no en horas.

• Los equipos de respuesta a emergencias que operan durante un desastre natural a gran escala necesitan visibilidad en vivo sobre qué áreas son accesibles, dónde se concentran los recursos y cómo evolucionan las condiciones en una amplia geografía a medida que se desarrolla el suceso.

• Los operadores de infraestructura crítica monitorean una red distribuida y necesitan activar una alerta en el momento en que aparece una anomalía, no después de que un analista revise los datos en la próxima revisión programada.

En cada uno de estos casos, el requisito subyacente es el mismo: ingerir datos geoespaciales provenientes de diversas fuentes de alta velocidad y convertirlos en algo procesable antes de que sea demasiado tarde.

Los mapas siempre serán una parte integral de las herramientas geoespaciales. Sin embargo, las organizaciones que operan de manera más efectiva en entornos complejos y de rápido movimiento son las que tratan los datos de ubicación como una capa activa de inteligencia operativa. 

Elastic reúne búsqueda, análisis e inteligencia artificial en una única plataforma diseñada para gestionar la escala y la velocidad que exigen los flujos de trabajo geoespaciales modernos, y se puede implementar en dispositivos periféricos, servidores locales, entornos aislados y la infraestructura en la nube sin que los equipos tengan que mover o duplicar sus datos. 

Se trata de un sistema en el que los mapas te ayudan a entender lo que está sucediendo, anticipar lo que viene después y tomar medidas antes de que la situación cambie. 

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