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Retail ¿Qué es GIS?
Un marco de trabajo para organizar, comunicar y comprender la ciencia del mundo.
Un sistema de información geográfica (GIS) es un marco de trabajo para reunir, gestionar y analizar datos. Arraigado en la ciencia geográfica, GIS integra diversos tipos de datos. Analiza la ubicación espacial y organiza capas de información para su visualización, utilizando mapas y escenas 3D. Con esta capacidad única, GIS revela el conocimiento más profundo escondido en los datos, como patrones, relaciones y situaciones, ayudando a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes.
Cientos de miles de organizaciones, prácticamente en todos los campos, utilizan GIS para crear mapas que comunican, analizan, comparten información y resuelven problemas complejos alrededor del mundo. Esto está cambiando la forma en que el mundo funciona.
El GIS se utiliza para sacar a la luz problemas que tienen un componente geográfico. Este mapa de demanda de prescripciones de opioide revela los patrones geográficos que emergen cuando los datos están correctamente mapeados.
Si una imagen vale más que mil palabras, un mapa vale más que mil imágenes. Este mapa revela el grado de retroceso de los glaciares en el hemisferio sur.
GIS proporciona conciencia situacional en tiempo real. Este mapa de huracanes y ciclones muestra impactos potenciales a personas y comercios, recorridos probables de tormentas y marejadas.
Usa GIS para predecir el tráfico. Este mapa revela congestiones de tráfico en una intersección de Fort Mitchell, Kentucky, EEUU, donde las predicciones muestran que se esperan embotellamientos, basándose en patrones de tráfico.
GIS ayuda a establecer prioridades basadas en análisis espacial. Analizando patrones de delitos, los funcionarios de seguridad pública pueden identificar áreas de riesgo y asignar oficiales a esas áreas.
GIS ayuda a ganar conocimiento a partir de datos que podrían perderse en una hoja de cálculo. Este mapa mide el crecimiento y la pérdida de empleo en diferentes industrias y cuantifica la ventaja competitiva local.
Los mapas son el contenedor geográfico para las capas de datos y análisis con los que quieras trabajar. Los mapas GIS se pueden compartir e incrustar en aplicaciones fácilmente, y son accesibles para todos, desde cualquier lugar.
El GIS integra diversos tipos de capas de datos, que utilizan la ubicación espacial. La mayoría de los datos tienen un componente geográfico. Los datos GIS incluyen imágenes, atributos y mapas base vinculados a hojas de cálculo y tablas.
El análisis espacial permite realizar evaluaciones en términos de adecuación y capacidad, estimar y predecir, interpretar y comprender, y mucho más, ofreciendo nuevas perspectivas a tu conocimiento y toma de decisiones.
Los aplicativos proporcionan experiencias de usuario focalizadas para trabajar y hacer que los GIS estén disponibles para todos. Funcionan en cualquier dispositivo: en teléfonos móviles, tablets, buscadores web y PCs de escritorio.
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El GIS Day es un evento anual que celebra la tecnología de los sistemas de información geográfica, ofreciendo un foro en muchos países para usuarios de tecnología GIS donde demostrar aplicaciones del mundo real que están marcando la diferencia en la sociedad.
Hoy en día el desarrollo de la red inteligente está cambiando los parámetros para el papel de la gestión de activos y, en consecuencia, los requisitos para los GIS de servicios públicos.
Los datos de localización obtenidos mediante los GIS pueden ayudar a cualquier comunidad a convertirse en una comunidad inteligente (smart community), llevando sus servicios al siguiente nivel.
Las apps configurables en ArcGIS Online convierten tus mapas web en productos de información que se pueden compartir y mostrar. Elige la aplicación configurable que mejor se adapte al propósito y la experiencia de usuario que desees, según tu audiencia.
Hay muchas maneras en que los usuarios y administradores de ArcGIS Online pueden mantener sus presupuestos de crédito. Este artículo te mostrará las mejores prácticas para administrar tus créditos.
Este artículo desmitifica algunas de las incógnitas en torno al deep learning y muestra ejemplos de cómo se ha aplicado a las imágenes de teledetección procesadas con ENVI.
