Location Intelligence con CARTO: caso práctico

En esta entrada vamos a ver cómo utilizando la inteligencia geoespacial podemos obtener resultados de gran utilidad utilizando CARTO Builder.

¿Qué es la inteligencia geoespacial o Location Intelligence?

La inteligencia geoespacial es una metodología para transformar datos espaciales en resultados comerciales. Los datos espaciales pueden ser cualquier cosa, desde direcciones, coordenadas de latitud y longitud, o puntos, líneas o polígonos existentes.

Según Wikipedia, la Inteligencia de localizaciones (también puede denominarse Inteligencia de ubicación) es el proceso de obtención de una visión significativa de las relaciones de datos geoespaciales para resolver un problema particular.

Imaginemos que el Parque de Bomberos de la Comunidad de Madrid está diseñando un protocolo de actuación rápida cuyo tiempo de respuesta sería 5 minutos. Para tal fin, nos ha encargado que realicemos un análisis para conocer qué Colegios Públicos de Madrid estarían incluidos en ese tiempo de respuesta ante un eventual incendio.

El procedimiento que utilizaremos es sencillo. Descargaremos los datos necesarios, realizaremos los análisis en CARTO Builder, aplicaremos estilo a las capas resultantes y añadiremos algún widget que nos ofrezca información relevante.

Obtener las fuentes de datos (abiertos, por favor)

Desde el Portal de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid buscamos y descargamos los datasets Parques de Bomberos y Colegios Públicos de Madrid.

A la hora de descargar los datos podemos encontrar diferentes formatos. Los descargamos en formato CSV.

Limpiar y preparar las tablas

Una vez descargados los datasets los abrimos con LibreOffice y eliminamos aquellas columnas e información que no nos interese.

Nuestros conjuntos de datos quedarán como en las siguientes imágenes:

«Parques de Bomberos»

«Colegios Públicos de Madrid»

Al guardar los datasets se aconseja guardarlos con codificación Unicode (UTF-8) para que CARTO no tenga problemas con caracteres especiales como los acentos o la «ñ».

Trabajando con los datos en CARTO Builder

Una vez tengamos los conjuntos de datos listos accedemos a nuestra cuenta de CARTO.

1. Importamos los dos datasets.

2. Creamos un nuevo mapa con los datasets y cambiamos el mapa de fondo por uno a nuestra elección.

3. Cambiamos el nombre de las capas y ponemos un título al mapa.

4. Seleccionamos la capa Parques de bomberos y le aplicaremos un análisis para crear áreas de influencia. En parámetros indicamos que queremos calcular un tiempo de 5 minutos en coche.

Una vez calculado el análisis lo movemos fuera de la capa y de momento nuestro mapa mostrará un aspecto como el de la imagen.

5. Aplicamos diferentes estilos a las capas para diferenciar bien los colegios de los parques de bomberos.

Ahora se observa mucho mejor dónde están localizados los parques de bomberos, donde los colegios y el tiempo de respuesta de los bomberos.

6. El siguiente paso será utilizar otro análisis para conocer todos aquellos colegios que están a menos de 5 minutos de un parque de bomberos.

El análisis a utilizar es Filter points in polygons. Lo realizamos sobre la capa con el análisis de áreas de influencia (Tiempo de respuesta) y le indicamos que nos filtre la capa Colegios Públicos.

Al finalizar el análisis aparecerán todos aquellos colegios que están a menos de 5 minutos de un parque de bomberos.

Movemos el análisis fuera de la capa y una vez aplicado un estilo obtenemos un resultado muy parecido al que se muestra en la imagen.

7. Personalizamos una leyenda para que se muestren los diferentes símbolos utilizados en el mapa

8. Construimos varios pop-ups para que se muestre información relevante sobre las capas.

9. Creamos varios widgets dinámicos.

10. Por último publicamos nuestro mapa con el análisis sobre aquellos colegios públicos de Madrid que están a menos de 5 minutos de un parque de bomberos en caso de incendio.