Giso : Plataforma de geocodificación asistida y análisis geoespacial.

Abstract

En el contexto actual, las organizaciones enfrentan el desafío de procesar grandes volúmenes de datos empresariales, incluidos aquellos con información georreferenciable, como las direcciones de personas de interés. Sin embargo, procesar estos datos mediante geocodificación masiva y análisis espaciales requiere conocimientos avanzados en Sistemas de Información Geográfica (GIS) y programación, lo que limita su aprovechamiento para la toma de decisiones. El objetivo de este proyecto es proponer una solución e implementar un prototipo que permita a organizaciones, independientemente del sector al que pertenecen, realizar procesos de geocodificación y análisis geoespaciales sin necesidad de contar con conocimientos avanzados en GIS o programación. En el marco de este proyecto, se realizaron pruebas de concepto de geocodificadores específicos para evaluar su viabilidad de uso. Además, se llevo a cabo un análisis de los visualizadores de datos geográficos disponibles en Uruguay y de las tecnologías relacionadas, complementado con un estudio de los aspectos más relevantes de la información geográfica. Este análisis permitió identificar las mejores prácticas y características de cada tecnología para enriquecer la solución, optimizando las tareas de análisis, mejorando la experiencia del analista y promoviendo su independencia de expertos en GIS para realizar análisis geoespaciales. La plataforma desarrollada está compuesta por un frontend para administradores, otro para analistas, un backend, y un servidor de servicios espaciales junto con una base de datos geográfica. El frontend de analistas, implementado en React, incluye un módulo para la carga y visualización de datos empresariales con direcciones, así como un visualizador de mapas que permite mostrar datos, aplicar filtros, y ejecutar funciones geoespaciales avanzadas, como el cálculo de distancias y la cuantificación de elementos. El backend, desarrollado en Java, se encarga de procesar volúmenes de datos y de realizar procesos de geocodificaci ón utilizando servicios externos como IDEuy y Nominatim. La base de datos geográfica, basada en PostgreSQL con la extensión PostGIS, almacena tanto datos espaciales como información del negocio. Para mejorar la precisión en la ubicación de direcciones, además de la geocodificación, se incorporó la posibilidad de ubicar puntos manualmente en el mapa. El prototipo fue aplicado en el dominio de la salud, utilizando datos simulados de emergencias hospitalarias, además de datos reales de accidentes de tránsito en Uruguay, lo que muestra la viabilidad técnica y adecuación funcional de la solución propuesta.