Publicado: 20 de março de 2024
Com a contribuição de: Alexandra Jonker, Alice Gomstyn
A inteligência de localização é o método de adquirir insights a partir de dados geoespaciais. Esses insights ajudam a identificar padrões, fazer previsões e fornecer compreensão em tempo real sobre perguntas específicas do local.
A inteligência de localização é frequentemente visualizada com mapas, gráficos, estatísticas e cartogramas. O contexto espacial adicional que essas visualizações de dados de inteligência de localização fornecem ajuda empresas, indivíduos e governos a responder a perguntas como:
- Com base no tráfego de pessoas e nos padrões de tráfego, qual é o local ideal para construir uma nova loja?
- Quais comunidades são mais vulneráveis aos efeitos da mudança climática, como o aumento do nível do mar?
- Como podemos visualizar melhor as operações da cadeia de suprimentos global para melhorar a satisfação do cliente e conquistar uma vantagem competitiva?
Nesta publicação, nosso objetivo é fornecer-lhe orientações que auxiliem na sua abordagem à elaboração de relatórios sobre aspectos ambientais, sociais e de controle (ESG).
Business intelligence (BI) é um software que ingere dados e os apresenta em visualizações fáceis de usar para ajudar as empresas a obter insights utilizáveis na prática e a tomar melhores decisões. Isso permite que as organizações façam perguntas em linguagem simples e obtenham respostas que possam compreender, relacionadas com produção, cadeias de suprimentos, clientes ou tendências de mercado.
As ferramentas de BI se conectam a uma ampla variedade de dados, como históricos e atuais, de terceiros e internos. Alguns desses dados podem ser dados geoespaciais usados para obter insights de inteligência de localização e responder a perguntas relativas a “onde?”. O software de inteligência de localização que usa análise espacial geralmente é uma extensão ou está integrado aos recursos de mapeamento de business intelligence existentes.
Os dados geoespaciais descrevem objetos, eventos ou outras características da superfície da Terra ou próximos a ela em um determinado ponto ou período no tempo. Mais especificamente, os dados geoespaciais combinam informações de localização (coordenadas) e informações de atributos (características do objeto, evento ou fenômenos) com informações temporais (o tempo ou a duração da existência da localização e dos atributos). Por exemplo, sempre que alguém verifica o smartphone para encontrar um “lugar perto de mim que oferece refeição”, está contando com dados geoespaciais para receber uma resposta.
Os conjuntos de dados geoespaciais são grandes e podem incluir informações demográficas de censos, bem como de fontes de dados tecnológicos, como satélites, LiDAR, telefones celulares e muito mais. Os conjuntos de dados geoespaciais se dividem em dois tipos principais de dados: vetoriais e raster. Os dados raster consistem em grades ou células de pixels com informações espaciais associadas a cada célula, como elevação ou temperatura. Os dados vetoriais são a representação de um elemento geoespacial por meio de suas coordenadas x e y.
Os dados de inteligência de localização vêm de várias tecnologias, como satélites, drones, LiDAR e sensores baseados na Internet das Coisas (IoT). Na verdade, o aumento acentuado no número de dispositivos inteligentes com IoT nos últimos anos acarretou uma enorme quantidade de dados geográficos relevantes para uso em plataformas de inteligência de localização. A integração de inteligência artificial (IA) e modelos de base escaláveis (modelos de aprendizado de máquina (ML) treinados em amplos conjuntos de dados) está começando a ser implementada para analisar esse alto volume de dados.
No entanto, no centro das ferramentas de inteligência de localização estão os sistemas de informação geográfica (GIS). São sistemas computacionais que capturam, armazenam, analisam, visualizam e gerenciam dados geoespaciais. Com os GIS, os usuários podem criar consultas interativas, analisar informações espaciais, editar dados, integrar mapas e apresentar resultados. Sem a tecnologia GIS, os conjuntos de dados geoespaciais e seus insights são facilmente ignorados devido ao seu volume e à sua complexidade. O GIS exibe esses dados em formatos digeríveis com padrões reconhecíveis.
Organizações de todos os setores usam mapas, dashboards, aplicações e análises baseados em GIS para melhorar o gerenciamento de recursos, o gerenciamento de ativos, as avaliações de impacto ambiental, o gerenciamento da cadeia de suprimentos e outras atividades. A Esri é líder do setor no desenvolvimento de softwares GIS e é responsável pelo desenvolvimento de muitos dos métodos e tecnologias GIS usados atualmente, como o ArcGIS.
Alguns dos desafios mais críticos da atualidade estão relacionados à inteligência de localização: os efeitos das mudanças climáticas, conflitos geopolíticos, pandemias globais e outros. As informações baseadas em localização a partir de dados geoespaciais são vitais para compreender melhor e enfrentar esses desafios.
Do ponto de vista empresarial, a inteligência de localização pode proporcionar uma vantagem competitiva com três benefícios principais:
A análise de dados de localização fornece uma compreensão mais profunda de processos, pessoas e resultados para orientar melhor a estratégia de negócios.
Os dados de localização podem ser coletados e atualizados em tempo real, oferecendo informações atualizadas aos tomadores de decisão.
A combinação de dados de localização com dados comerciais tradicionais oferece uma visão holística das operações. Isso ajuda a eliminar os silos de informações e processos.
Os dados de localização são usados em vários setores, como de saúde, imobiliário, serviços financeiros, agricultura e serviços públicos. Veja a seguir apenas alguns casos de uso do mundo real:
Existem vários casos de uso para a inteligência de localização no gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM). Por exemplo, encaminhamento e otimização da força de trabalho. Usando dados de localização, as empresas podem otimizar frotas e tornar os motoristas mais eficientes. Além disso, a otimização da rede e a seleção de locais ajudam os varejistas a decidir onde construir novos armazéns mais próximos dos clientes, reduzindo os prazos de entrega.
Quando a análise de dados de localização é integrada ao software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), ela ajuda a descobrir padrões de comportamento do consumidor para melhorar as campanhas de marketing, a estratégia de segmentação e a experiência do cliente. Por exemplo, os profissionais de marketing podem ajustar preços e campanhas com base na localização do cliente.
A avaliação de dados climáticos e insights sobre o crescimento da vegetação usando inteligência de localização ajuda as concessionárias a evitar interrupções nas operações causadas por danos aos ativos e à infraestrutura. Esses mesmos dados também ajudam a identificar padrões de consumo de energia, auxiliando nas previsões do setor energético e informando a tomada de decisões proativa para evitar interrupções.
A análise de dados espaciais em tempo real permite o transporte inteligente nas cidades. A inteligência de localização usa dados de tráfego para melhorar o fluxo de tráfego, aliviar congestionamentos e reduzir as emissões. A inteligência de localização também serve de base para aplicativos que exibem atualizações de chegada do transporte público em tempo real e interrupções de manutenção.
Existem vários casos de uso para a inteligência de localização no campo da agricultura inteligente. Por exemplo, os dados de umidade dos sensores de condições do solo podem ser combinados com dados meteorológicos para fornecer recomendações inteligentes de irrigação e promover o uso eficiente da água. Os dados de localização de sensores anexados aos rebanhos rastreiam as atividades, fornecendo insights sobre comportamento e utilização da terra.
A inteligência de localização permite o monitoramento de condições meteorológicas adversas, inundações e qualidade do ar. Por exemplo, os meteorologistas usam a inteligência de localização para traçar o caminho de tornados que se deslocam para uma área. Da mesma forma, a inteligência de localização ajuda as equipes de resposta a emergências a prever e rastrear com precisão a trajetória e o crescimento dos incêndios florestais usando dados de satélite, de censos e do vento.
As empresas deste setor podem usar a inteligência de localização para planejamento e design das redes, identificação de limites e identificação de novos mercados de clientes. Por exemplo, elas podem evitar erros dispendiosos, como instalar torres de celular em locais inadequados e, em vez disso, identificar locais mais próximos dos clientes em uma determinada área de serviço.
Fatores relevantes para as mudanças climáticas, como emissões de carbono, condições dos recifes de corais, temperaturas do mar e níveis de superfície, florestas e outros, podem ser monitorados e analisados usando a inteligência de localização. A tecnologia GIS pode visualizar riscos e orientar a tomada de decisões sobre a mitigação das mudanças climáticas. Além disso, a capacidade de identificar e prever condições meteorológicas, riscos climáticos e outros elementos relacionados à localização ajuda os desenvolvedores de energias renováveis a determinar o melhor local para infraestrutura, como turbinas eólicas e painéis solares.
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Simplifique a captura, a consolidação, o gerenciamento, a análise e a geração de relatórios dos seus dados ambientais, sociais e de governança (ESG).
Os sistemas de informação geográfica (GIS) são sistemas de computador que produzem visualizações conectadas de dados geoespaciais — ou seja, dados referenciados espacialmente à Terra.
Business intelligence (BI) é um software que ingere dados corporativos e os apresenta em visualizações amigáveis ao usuário, como relatórios, dashboards, gráficos e tabelas.
Saiba mais sobre o tipo, os desafios e o futuro dos dados geoespaciais, além de como eles revelam insights, padrões e tendências.
Veja como o LiDAR, uma tecnologia de sensoriamento remoto, usa feixes de laser para medir distâncias e movimentos precisos em um ambiente em tempo real.
Leia como os dados geoespaciais desempenham um papel fundamental na proteção da vida selvagem, criando um planeta mais saudável e uma economia mais resiliente.
Leia como a tecnologia GIS fornece insights que são fundamentais para muitos setores e disciplinas.