Location Intelligence für Entscheidungen mit Weitblick
Business Intelligence meets Geo-Analytics: Warum die Integration standortbezogener Daten in die Analyse ein Game Changer ist
Was ist Location Intelligence?
Location Intelligence bringt das Beste aus zwei Disziplinen zusammen, die bisher getrennt voneinander gedacht wurden: Business Intelligence und Geoinformation/Geo-Analytics.
Die Menge und der Detailgrad von Daten nimmt in unserer modernen Welt rasant zu. Dabei haben diese Daten eines gemeinsam: sowohl einen Fach- als auch einen Raumbezug. Der Raumbezug kann implizit, z. B. durch eine Postleitzahl, oder explizit, durch konkrete Koordinaten vorliegen.
Geografische Informationssysteme (kurz: GIS) sind darauf spezialisiert, die Raumdimension eines Datensatzes zu erfassen, zu pflegen und zu analysieren. Im Großen und Ganzen geht es darum zu wissen, wo und wie die Dinge liegen. Dabei steht die Arbeit mit der Karte im Vordergrund. Räumliche Sachverhalte werden in interaktiven Karten visualisiert, Muster und Auffälligkeiten so erkennbar. Zur Analyse beschreibender Datendimensionen bieten GIS jedoch nur rudimentäre Funktionen. Hier liegt wiederum die Stärke von Business Intelligence-Systemen (kurz: BI-Systemen). Durch die mehrdimensionale Analyse (auch OLAP genannt) können unterschiedliche Aspekte eines Datensatzes herausgearbeitet werden. Mit BI lassen sich viele und / oder fachlich komplexe Daten miteinander in Bezug setzen, verstehen und in der Organisation zugänglich machen.
Location Intelligence bringt all diese Aspekte zusammen. Datensätze können miteinander in Beziehung gesetzt und entlang des Analyseprozesses mit unterschiedlichen Methoden aus den Bereichen BI und GI beleuchtet werden. So lassen sich die Stärken beider Disziplinen voll ausspielen.
Wie funktioniert Location Intelligence?
Location Intelligence lebt aus dem Mix gekonnter Datenintegration und -aufbereitung sowie interaktiver Datenanalyse und -visualisierung.
Datenintegration und -aufbereitung
Um eine solide Basis zu schaffen, werden die gewünschten Daten zusammengeführt und für die spätere Analyse vorbereitet. Dabei werden Sach- und Geodaten aus unterschiedlichen Quellen, wie beispielsweise Fachanwendungen, automatisiert erfassten Quellen (Big Data, Open Data) und Geodateninfrastrukturen (GDI) integriert. Mittels Geo-Anreicherung kann dabei die implizite räumliche Information des Datensatzes „aktiviert“ werden. Somit wird sie für die Visualisierung in Karten und für die Erschließung von Beziehungen zwischen Daten über das räumliche Überlagern nutzbar.
Datenintegration und -aufbereitung werden in automatisierbaren Datenprozessen (ETL-Prozessen) zusammengefasst, welche die Daten in ein „geo-enabled“ Data Warehouse speichern. Die Prozesse werden mit geeigneten Werkzeugen erstellt, die sowohl Fach- als auch Geodaten verarbeiten können. Damit wird ein Technologiebruch vermieden, ein konsistentes Vorgehen für alle Daten gewährleistet und Änderungen in den Primärdaten werden automatisch in den Analysedatenbestand übernommen, der so aktuell und konsistent bleibt.
Alternativ lassen sich Fachdaten auch erst zu einem späteren Zeitpunkt räumlich anreichern, ad-hoc während der Analyse und Visualisierung. Entscheidend für die genaue Vorgehensweise sind die Dynamik der durchzuführenden Analysen, die Menge der Daten sowie die Komplexität von Transformation und Anreicherung.
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Datenanalyse und -visualisierung
Durch effektive Analyse und Visualisierung lässt sich schließlich das volle Potential der aufbereiteten Daten erschließen. Zudem werden individuelle Ansprüche mit unterschiedlichstem Detailgrad bedient: einfaches räumliches Einordnen der Daten, Filtern auf relevante Inhalte oder Treffen von Vorhersagen durch statistische Analysen und Machine Learning. So entsteht ein besseres Verständnis der Umgebung und relevanter Einflussfaktoren.
Die räumliche Visualisierung in der Karte ist dabei eine wichtige Komponente, die durch Diagramme, Tabellen etc. ergänzt werden kann. Durch die gemeinsame Betrachtung unterschiedlicher Komponenten, beispielsweise innerhalb eines aktiven Dashboards, lässt sich ein einheitliches Gesamtbild erschließen. Auf dieser Basis können Muster und Trends erkannt und nachhaltige Entscheidungen getroffen werden.
Die Vorteile von Location Intelligence im Überblick
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Durch Location Intelligence werden Daten in ihrer Multidimensionalität perfekt in Szene gesetzt. Die Kombination intelligenter und detaillierter Karten mit fachbezogenen Datenlayern, wie beispielsweise Demografie, Verkehr oder Wetter, ermöglicht einen völlig neuen Blickwinkel. Und legt offen, was im Verborgenen war.
Besser verstehen
Warum geschehen Dinge genau an einem bestimmten Ort? Welche Auswirkungen hat das auf andere Faktoren? Mit Location Intelligence gewonnene Erkenntnisse machen verborgene Beziehungen, Muster und Trends sichtbar. Komplexe Zusammenhänge werden so besser verständlich.
Fundierter entscheiden
Weg vom vagen Bauchgefühl und hin zur datenbasierten Schlussfolgerung. Die Betrachtung aller relevanten Informationen im räumlichen Kontext eröffnet einzigartige Einblicke und wirft ein neues Licht auf bisherige Annahmen. Ideale Voraussetzungen für fundierte Entscheidungen mit Weitsicht.
Warum sind wir Marktführer für Location Intelligence?
Wenn es darum geht, Daten in vernetztes Wissen zu transformieren, um intelligente Entscheidungen zu treffen, vertrauen Organisationen auf Disy. Wir sind seit über 20 Jahren Pionier in den Bereichen Data- und Geo-Analytics und stehen für praxiserprobte und zukunftssichere Lösungen „Made in Germany“.
Das Besondere: Unser ganzheitlicher Ansatz zur Integration, Analyse und Visualisierung von Sach- und Geodaten in einem ausgewogenen System.
Durch die Mischung aus individuellem Consulting, tiefem Know-how in den Bereichen Datenintegration, -aufbereitung, -analyse und -visualisierung sowie unserem innovativen Produkt disy Cadenza finden wir gemeinsam mit Ihnen die ideale Gesamtlösung. So bekommen Anwender mit unterschiedlichen Informationsbedürfnissen zu jedem Zeitpunkt die richtigen Werkzeuge an die Hand und können sich auf das Wesentliche konzentrieren.
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