O Google Maps soma mais de um bilhão de usuários. Além disso, mais de 5 milhões de aplicativos e sites ativos utilizam os principais serviços da plataforma do Google Maps.
Uma imensa quantidade de dados que alimentam a plataforma ajuda os usuários a chegar corretamente aos seus destinos e auxilia empresas gerenciarem frotas de entregadores e controlar a logística de entregas.
Essas e outras aplicações são possíveis devido a um intenso trabalho de coleta, tratamento e processamento de dados de localização em tempo real.
Mas como funciona o uso de dados pelo Google Maps? A seguir explicamos nove curiosidades sobre como a plataforma lida com dados.
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Dados precisos
Para que todos no planeta tenham um mapa preciso e atualizado, o trabalho do Google nunca termina. Para isso, é necessária uma variedade de esforços e tecnologias diferentes para ajudar a manter os dados de mapas o mais atualizados possível. Isso se traduz em uma capacidade em escala local de mapeamento que capta imagens de ruas, estradas, cidades, continentes e muito mais. Elas são a base das técnicas de mapeamento do Google Maps. Além disso, o Google se preocupa em capacitar clientes, empresas e usuários para manter os dados gerados e utilizados por eles sempre atualizados.
Envio de informações atualizadas
Existem alguns canais por onde pessoas, empresas e clientes podem ajudar a atualizar os dados de mapas do Google, especialmente quando os recursos de Maps apresentam erros. Qualquer pessoa que usa o Google Maps pode relatar problemas de dados por meio de ferramentas de feedback ou sugerir uma edição. Já os clientes da plataforma do Google Maps que usam soluções específicas para seus setores de atuação, há uma API para relatar pontos negativos, permitindo que nossos parceiros relatem problemas para que as providências sejam tomadas. Sem contar que os clientes e suas equipes de engenharia do cliente ou gerentes de contas podem contar com as equipe de suporte do Maps para atualizar as informações.
Informações atualizadas além das contribuições do usuário
O Google possui uma equipe dedicada para manter dados atualizados. Isso inclui incorporar dados de recursos de terceiros, desenvolver algoritmos para atualizar automaticamente os dados e identificar spam ou fraude e entrar em contato diretamente com empresas e organizações para obter informações precisas.
Dados de mapas atualizados a cada segundo
O Maps é atualizado basicamente a cada segundo. Isso porque o Google está constantemente coletando novas informações sobre o mundo, seja de imagens de satélite e carros do Street View, ou de usuários do Google Maps e proprietários de empresas locais, e usando essas informações para atualizar o mapa. Os usuários do Google Maps contribuem com mais de 20 milhões de informações todos os dias – ou seja, mais de 200 contribuições a cada segundo. Além das atualizações feitas a partir do que as pessoas reportam, há incontáveis atualizações descobertas por outros meios, como as imagens e os esforços de aprendizado de máquina.
Contribuição de dados por empresas
Para organizações como governos, sem fins lucrativos e instituições educacionais que têm grandes quantidades de dados, como novas estradas ou endereços de novos edifícios, eles podem usar a nova ferramenta Geo Data Upload. Ao usar a ferramenta, é importante que enviar os dados no formato correto, para que o Google possa ingerir os arquivos mais facilmente (como arquivos em .shp ou .csv com atributos espaciais). Se você estiver pronto para enviar seus dados, é útil que você e sua equipe revisem os requisitos de conteúdo para upload.
As agências que gerenciam o marketing online para várias empresas podem usar o Google Meu Negócio para adicionar e atualizar informações comerciais. Além de inserir informações comerciais nas APIs do Google Places, ele oferece uma ampla variedade de ferramentas para ajudar as empresas a se conectar melhor com os consumidores por meio de recursos como mensagens, inventário de produtos e muito mais no Google Maps e na Pesquisa.
Gerenciamento de grandes quantidades de dados
O Google possui vários tipos de dados – estradas, edifícios, endereços, empresas e todos os seus vários atributos – e imagens de diferentes pontos de vista em alta resolução. Graças a seus sistemas de processamento e armazenamento, como Dataflow e Cloud Spanner, a bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina como TensorFlow, a gigante de tecnologia é capaz de processar qualquer dado recebido.
Diferenças regionais nos dados disponíveis
As diferenças regionais são levadas em consideração do Google na hora de tratar e acionar esses dados. Isso começa com diferentes construções púbicas, como o grau de granularidade dos códigos postais ou se os endereços dos edifícios funcionam linearmente de uma extremidade à outra de uma rua ou estão distribuídos em torno de um quarteirão. Depois, há diferenças físicas, como com edifícios sendo anexados uns aos outros em uma cidade e com vários negócios em andares diferentes, além das residências privadas. Ou quando uma área tem muita cobertura de árvores que torna difícil enxergar as vias, ou nenhuma cobertura de árvores, mas leitos de rios secos que parecem estradas de terra. E também existem diferenças econômicas, como a rapidez com que novas estradas e edifícios são construídos e a rapidez com que novos negócios são abertos. Adicione o fato de diferentes linguagens e scripts que os algoritmos, aprendizado de máquina e operadores humanos do Google precisam entender, e você terá muitos fatores complicadores que levam a diferentes tipos de problemas em todas as partes do mundo.
Para lidar com essas diferenças, o Google adota abordagens únicas para cada área. Para uma localidade com poucas fontes de dados confiáveis para referência, utiliza-se imagens de satélite e de rua e aprendizado de máquina para identificar estradas ou empresas e adicionar as informações aos dados de mapas. Ou para uma área com estradas muito estreitas para mapear, a empresa criou o “Street View 3-wheeler” para capturar imagens e ajudar a adicioná-las a essas estradas.
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Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.