Sistemas de Información Geográfica (SIG): qué son, usos y herramientas destacadas

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son herramientas que se utilizan para mejorar la comprensión de un territorio y, en consecuencia, planificar mejor y anticipar lo que puede suceder en él. Algunas de sus ventajas son la integración de datos, su análisis y la representación visual de los resultados. De ahí que hoy se empleen en multitud de sectores, como logística o medioambiente. 

En este artículo, veremos qué es un SIG y para qué sirve, los modelos y herramientas que se utilizan y sus aplicaciones.

¿Qué es un Sistema de Información Geográfica (SIG)?

Un Sistema de Información Geográfica, como su nombre indica, es una herramienta que combina datos geográficos y tecnología de la información para gestionar y analizar información espacial. Estos datos geográficos pueden incluir mapas, imágenes satelitales, coordenadas GPS, entre otros. La función principal de un SIG es capturar, almacenar, analizar y visualizar datos geoespaciales para tomar decisiones informadas.

Componentes principales de un SIG

Un SIG consta de varios componentes esenciales:

Hardware

Para ejecutar el software SIG y acceder a los datos geográficos, se requiere un hardware, como ordenadores y dispositivos móviles.

Software SIG (ArcGIS, QGIS, Google Earth Engine)

Es un software especializado que gestiona y analiza los datos geográficos. Algunos ejemplos populares de software SIG incluyen ArcGIS, QGIS y Google Earth.

Datos geoespaciales

Estos datos son la columna vertebral de un SIG. Pueden incluir mapas digitales, capas de información, coordenadas de ubicación y atributos específicos asociados a ubicaciones geográficas.

Usuario y toma de decisiones

Los profesionales que trabajan con SIG son quienes se encargan de interpretar y utilizar los datos de manera efectiva. Dichos profesionales son analistas, geógrafos y científicos de datos.

¿Para qué sirve un SIG? Principales aplicaciones

Para entender para qué sirve un sistema de información geográfica (SIG), hay que tener en cuenta que tiene diferentes aplicaciones en una amplia variedad de sectores. Algunos de ellos son los siguientes:

Planificación urbana y ordenación territorial

Los SIG analizan múltiples variables, como densidad de población, infraestructuras existentes o riesgos naturales. De este modo, los equipos de planificación cuentan con más recursos para tomar orientar decisiones estratégicas sobre el crecimiento urbano. Al integrarse datos heterogéneos, se puede valorar cómo afectaría una intervención al entorno físico y social.

Además, estas herramientas facilitan la simulación de escenarios, que es útil para localizar equipamientos, mejorar las redes de transporte o anticipar la presión que habrá sobre los servicios públicos. Por ende, es posible diseñar ciudades que sean más eficientes, con mayor seguridad y preparadas para las necesidades del futuro. 

Medioambiente y sostenibilidad

Los sistemas de información geográfica (SIG) ayudan a monitorear los cambios que se producen en los ecosistemas y así conocer con antelación las repercusiones en estos. Para ello, son capaces de analizar procesos como la evolución de la cobertura vegetal, detectar qué zonas están más afectadas por la contaminación o controlar el estado en el que se encuentran los recursos hídricos en tiempo real.

También utilizan datos sobre biodiversidad, corredores ecológicos o áreas protegidas para crear estrategias de conservación. Puesto que dan una visión más completa de un territorio, las acciones que se lleven a cabo serán más eficaces para preservar el medioambiente.

Logística y rutas de transporte

En logística, los SIG pueden optimizar las rutas de transporte para que sean más eficientes y se reduzcan los costes con el análisis de variables como la distancia a recorrer, el estado de las vías o el nivel de tráfico. Y, dado que dan información en tiempo real sobre la localización de los vehículos, pueden hacer seguimiento y gestión de flotas, estimar los tiempos de llegada y mejorar la planificación de cada día para aumentar la fiabilidad del servicio. 

Marketing geoespacial y geomarketing

El marketing geoespacial utiliza los SIG para identificar patrones de comportamiento relacionados con la localización. Esta información se usa después para segmentar audiencias y adaptar las estrategias comerciales. Por ejemplo, se puede analizar el tránsito peatonal, la renta media de una zona en concreto o la presencia de competidores.

El geomarketing también sirve para personalizar los mensajes y las ofertas de las campañas en función de las características de cada área. Así se incrementa la probabilidad de su eficacia y de que se capten clientes.

Seguridad y respuesta ante emergencias

En las emergencias, los SIG mejoran la información que se tiene de un terreno, por lo que se identifican las zonas de riesgo y se planifican mejor los protocolos de actuación. Por ejemplo, analizan las diferentes rutas de evacuación, localizan recursos críticos o hacen una previsión del avance hipotético de los incendios, inundaciones o sequías.

Durante una crisis, los mapas dinámicos que generan los SIG ofrecen información actualizada a los equipos. Por tanto, se pueden coordinar mejor y priorizar las acciones a tomar. La capacidad de respuesta rápida mejora la eficiencia operativa y reduce el impacto de los incidentes sobre la población.

Tipos de SIG y modelos de análisis

SIG vectorial vs SIG raster

Los SIG vectoriales representan la información mediante puntos, líneas y polígonos, por lo que son muy precisos para describir parcelas, carreteras o límites administrativos. Se suele usar este formato cuando se trabaja con datos discretos o hay que realizar cálculos exactos sobre superficies u objetos definidos.

Los SIG raster usan una cuadrícula de celdas para mostrar fenómenos continuos como temperatura, altitud o humedad del suelo. Resulta más eficaz cuando el análisis depende de la variación espacial, como la estimación de pendientes o la detección de cambios en imágenes satelitales. A la hora de elegir entre uno y otro, hay que tener en cuenta el tipo de estudio y del nivel de detalle que se necesita. 

Modelos de capas

Los modelos de capas superponen información que procede de distintas fuentes para conseguir una visión completa de un mismo territorio. Se combinan datos ambientales, demográficos y económicos para identificar patrones, evaluar riesgos o priorizar actuaciones. 

Cada uno de ellos añade un contexto y da respuesta a preguntas complejas sobre, por ejemplo, zonas de mayor densidad y con poco acceso a zonas verdes o qué áreas tienen un riesgo más alto de inundación. Hoy en día, es la base del análisis geoespacial moderno. 

Análisis espacial y topológico

El análisis espacial examina la forma en que los fenómenos en un territorio se organizan y es eficaz para identificar distribuciones, tendencias y relaciones entre los datos. Por ejemplo, se pueden detectar zonas calientes, estimar distancias mínimas a servicios o analizar la conectividad entre puntos de interés.

El análisis topológico se centra en las relaciones que hay entre la adyacencia, la contigüidad o la intersección. Estas operaciones validan datos, corrigen errores de cartografía y aseguran que los modelos reflejan la realidad territorial. 

Modelización predictiva con datos geográficos

La modelización predictiva combina datos históricos con variables espaciales y algoritmos avanzados para anticipar comportamientos futuros. Se utiliza en la planificación urbana, la gestión de recursos y el marketing. Este tipo de análisis se apoya en técnicas vinculadas a la analítica predictiva y sirve para estimar la expansión de un área comercial, prever riesgos ambientales o anticipar la demanda de servicios. 

Herramientas más usadas en los SIG

Las herramientas de SIG más usadas son las siguientes:

- QGIS. Software SIG de código abierto muy extendido por su flexibilidad y su amplio ecosistema de complementos. Edita datos, realiza análisis complejos y genera mapas profesionales sin licencia. 

- ArcGIS. Gran capacidad analítica y amplio catálogo de soluciones empresariales. Tiene herramientas avanzadas para el análisis geoespacial, modelización y gestión de grandes volúmenes de datos. 

- Google Earth Engine. Facilita el procesamiento masivo de imágenes satelitales y datos ambientales. Por su capacidad en la nube, puede analizar series temporales y modelar fenómenos globales. 

- Carto. Se centra en el análisis espacial aplicado al negocio. Es especialmente útil para proyectos de geomarketing, movilidad y planificación estratégica. 

- Mapbox. Es popular en el desarrollo de aplicaciones interactivas. Ofrece cartografía personalizable y herramientas para integrar mapas en entornos web o móviles. 

SIG y su relación con la inteligencia artificial y big data

Cuando los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se combinan con la inteligencia artificial y el big data se amplían las posibilidades del análisis territorial. Algunas ventajas que se consiguen son la automatización de algunos procesos, mejorar la precisión de las predicciones y visualizar la información de una forma más intuitiva. Así, surgen nuevas aplicaciones de los sistemas de información geográfica, como los siguientes:

Visualización avanzada con dashboards

Las empresas combinan los SIG con dashboards interactivos para que la información se pueda mostrar visualmente y sea más fácil de entender. Estos paneles cuentan con mapas, gráficos y métricas en un mismo punto. Y además, se pueden interpretar datos complejos y explicar conclusiones de manera más accesible, con el apoyo de técnicas de storytelling.

Machine learning aplicado a predicciones espaciales

Cuando se integran los Sistemas de Información Geográfica (SIG) con diferentes tipos de inteligencia artificial, como machine learning, se generan modelos que pueden aprender de datos, detectar patrones y predecir comportamientos espaciales. Es fundamental en sectores como urbanismo, energía o movilidad. 

Integración en plataformas BI

Cuando se incluyen los datos geográficos en entornos de big data y plataformas BI, los análisis que se llevan a cabo son más precisos y las decisiones están mejor fundamentadas. Se emplea para combinar contexto territorial con datos transaccionales. 

Fórmate en analítica y SIG con Inesdi 

Si quieres dominar las herramientas SIG y aprender a integrarlas con técnicas avanzadas de inteligencia artificial, inscríbete en el Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial en Barcelona y Madrid. 

Conseguirás una visión completa de todo el proceso necesario para sacar valor del dato. Este abarca desde el análisis más estratégico de negocio hasta el conocimiento que se necesita para llevar a cabo un plan de Business Analytics. Además, se tiene en cuenta el impacto actual de la IA y las ventajas que ofrecen las metodologías ágiles para la gestión.