Erdvinių duomenų gavyba yra procesas, kurio metu bandoma rasti geografinių duomenų šablonus. Dažniausiai naudojama mažmeninėje prekyboje, ji išaugo iš duomenų gavybos srities, kuri iš pradžių buvo orientuota į tekstinės ir skaitmeninės elektroninės informacijos modelių paiešką. Erdvinių duomenų gavyba yra laikoma sudėtingesniu iššūkiu nei tradicinė gavyba dėl sunkumų, susijusių su objektų, turinčių konkretų egzistavimą erdvėje ir laike, analize.
Kaip ir standartinio duomenų gavybos atveju, erdvinių duomenų gavyba pirmiausia naudojama rinkodaros ir mažmeninės prekybos pasaulyje. Tai būdas priimti sprendimus, kur ir kokią parduotuvę atidaryti. Jis gali padėti priimti šiuos sprendimus apdorojant jau turimus duomenis apie tai, kokie veiksniai skatina vartotojus eiti į vieną vietą, o ne į kitą.
Pasakykite, kad Ashley nori atidaryti naktinį klubą tam tikrame miesto kvartale. Jei ji turėtų prieigą prie atitinkamų duomenų, ji galėtų pasinaudoti erdvinių duomenų gavyba, kad išsiaiškintų, kokie erdviniai veiksniai daro naktinius klubus sėkmingus. Ji gali užduoti tokius klausimus: ar daugiau žmonių ateis į klubą, jei netoliese bus viešasis transportas? Koks atstumas nuo kitų naktinio gyvenimo vietų padidina globą? Ar degalinių artumas yra pliusas ar minusas?
Ashley taip pat gali norėti užtikrinti, kad žmonės, kurie ateina į jos naktinį klubą, atvyktų tolygiai per atskirą naktį. Ji taip pat galėtų naudoti erdvinių duomenų gavybą (galbūt tiksliau, erdvėlaikį duomenų gavybą), kad išsiaiškintų, kaip žmonės tam tikru metu juda mieste. Tas pats procesas gali būti taikomas protegavimui skirtingomis savaitės naktimis.
Šio metodo sunkumai kyla dėl pasaulio, esančio už interneto, sudėtingumo. Nors ankstesnėse duomenų gavybos pastangose duomenų bazės paprastai buvo paruoštos analizei, erdvinių duomenų gavybos įvestis yra ne informacijos tinkleliai, o žemėlapiai. Šiuose žemėlapiuose yra įvairių tipų objektai, pvz., keliai, gyventojai, įmonės ir pan.
Nustatant, ar kažkas yra „artima“ kažkam kitam, iš atskiro kintamojo tampa nuolatiniu kintamuoju. Tai labai padidina analizės sudėtingumą. Neįtikėtina, kad tai yra vienas iš paprastesnių santykių tipų, prieinamų tiems, kurie bando gauti erdvinius duomenis.
Erdvinių duomenų gavybos metu taip pat susiduriama su klaidingų teigiamų rezultatų problema. Ieškant duomenų, ieškant ryšių, išryškės daug akivaizdžių tendencijų dėl klaidingų statistinių rezultatų. Ši problema taip pat iškyla atliekant paprastesnės duomenų bazės gavybos užduotį, tačiau ją sustiprina duomenų gavėjo turimų duomenų apimtis. Galiausiai duomenų gavybos būdu nustatyta tendencija turėtų būti patvirtinta aiškinant ir atliekant papildomus tyrimus.