A integração de dados é frequentemente o ponto onde os projetos geoespaciais encontram dificuldades. Trata-se de uma etapa crucial na construção de uma Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE), e é nela que muitas vezes se gasta grande parte do tempo. Isso se deve, em grande parte, à falta crônica de adesão aos princípios FAIR (Localizáveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis) em muitas fontes de dados.
Um dos desafios mais comuns que tenho encontrado é a falta de conhecimento sobre os dados a serem integrados. Isso torna muito difícil o planejamento de cronogramas para o desenvolvimento de uma IDE (Infraestrutura de Dados Espaciais). Por "conhecimento", quero dizer saber exatamente quais conjuntos de dados serão integrados, juntamente com seus metadados técnicos, como formato, tamanho e frequência de atualizações.
Em um cenário ideal, essas informações seriam fornecidas em um registro de metadados, de preferência em um formato padronizado. No entanto, em muitos casos, os dados chegam sem metadados, o que me leva ao segundo desafio: a criação de metadados baseados em padrões. Assim como na criação de um inventário de dados, essa questão costuma ser menos técnica e mais humana, pois requer a colaboração dos proprietários dos dados.
Outro grande desafio que encontrei é o formato dos próprios dados, que em muitos casos não é padronizado nem estruturado. Um dos exemplos mais comuns que observei são os arquivos CSV (Valores Separados por Vírgula), que são arquivos de texto que podem conter qualquer coisa dentro de campos delimitados por vírgulas. Por exemplo, coordenadas podem ser expressas em formatos diferentes dentro da mesma coluna. Esses desafios de integração surgem da falta de um mecanismo para impor um esquema. Apesar dessas limitações, os arquivos CSV e Excel continuam entre os formatos mais utilizados para troca de dados.
A imagem acima ilustra a situação ideal: um conjunto de dados é fornecido em um formato baseado em padrões, juntamente com um registro de metadados correspondente. Isso permite que os dados sejam mais facilmente incorporados a uma Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE) e publicados por meio de vários formatos da API OGC, como mosaicos , feições ou registros.
Neste post, destaquei alguns dos desafios mais comuns. Nos próximos posts, explorarei cada um desses desafios com mais detalhes e compartilharei algumas estratégias práticas que desenvolvi para lidar com eles.
A principal conclusão a que cheguei é que, embora as ferramentas de software possam nos auxiliar nessas tarefas, a educação continua sendo a maneira mais eficaz de prevenir esses problemas desde o início.
