Diterbitkan: 20 Maret 2024
Kontributor: Alexandra Jonker, Alice Gomstyn
Kecerdasan lokasi adalah metode untuk mendapatkan insight dari data geospasial. Insight ini membantu mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan memberikan pemahaman real-time tentang pertanyaan khusus lokasi.
Kecerdasan lokasi sering divisualisasikan dengan peta, grafik, statistik, dan kartogram. Konteks spasial tambahan yang disediakan oleh visualisasi data kecerdasan lokasi ini dapat membantu bisnis, individu, dan pemerintah untuk menjawab berbagai pertanyaan seperti:
- Berdasarkan lalu lintas pejalan kaki dan pola lalu lintas, di mana lokasi optimal untuk membangun etalase baru?
- Komunitas mana yang paling rentan terhadap dampak perubahan iklim, seperti kenaikan permukaan laut?
- Bagaimana kita dapat memvisualisasikan operasi rantai pasokan global dengan lebih baik untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan mendapatkan keunggulan kompetitif?
Dalam publikasi ini, kami ingin memberikan Anda panduan untuk membantu pendekatan Anda terhadap pelaporan ESG.
Kecerdasan bisnis (BI) adalah perangkat lunak yang menyerap data dan menyajikannya dalam tampilan yang mudah digunakan untuk membantu bisnis mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti dan membuat keputusan yang lebih baik. Kecerdasan bisnis memungkinkan organisasi untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa yang sederhana dan mendapatkan jawaban yang dapat mereka pahami—terkait produksi, rantai pasokan, pelanggan, atau tren pasar.
Alat BI terhubung ke berbagai macam data, seperti data historis dan terkini, serta data pihak ketiga dan internal. Beberapa data ini mungkin merupakan data geospasial yang digunakan untuk mendapatkan insight kecerdasan lokasi dan menjawab pertanyaan "di mana?". Perangkat lunak kecerdasan lokasi yang menggunakan analisis spasial sering kali merupakan perluasan atau diintegrasikan ke dalam kemampuan pemetaan kecerdasan bisnis yang sudah ada.
Data geospasial menggambarkan objek, peristiwa, atau fitur lain di atau dekat permukaan bumi pada titik atau periode waktu tertentu. Lebih tepatnya lagi, data geospasial menggabungkan informasi lokasi (koordinat) dan informasi atribut (karakteristik objek, peristiwa, atau fenomena) dengan informasi temporal (waktu atau rentang waktu saat lokasi dan atribut tersebut ada). Sebagai contoh, setiap kali seseorang memeriksa ponsel pintar mereka untuk menemukan "tempat makan siang di dekat saya", mereka mengandalkan data geospasial untuk mendapatkan jawabannya.
Kumpulan data geospasial berukuran besar dan dapat mencakup informasi demografis dari sensus serta sumber data teknologi seperti satelit, LiDAR, ponsel, dan lainnya. Kumpulan data geospasial memiliki dua jenis data utama: vektor dan raster. Data raster terdiri dari kisi atau sel piksel dengan informasi spasial yang terkait dengan setiap sel, seperti ketinggian atau suhu. Data vektor adalah representasi elemen geospasial melalui koordinat x dan y.
Data intelijen lokasi berasal dari beberapa teknologi, seperti satelit, drone, LiDAR, dan sensor yang didukung oleh Internet of Things (IoT). Bahkan, peningkatan tajam dalam jumlah perangkat pintar yang didukung IoT dalam beberapa tahun terakhir telah menghasilkan sejumlah besar data geografis yang relevan untuk digunakan di platform kecerdasan lokasi. Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan model dasar yang dapat diskalakan—modelmachine learning (ML) yang dilatih dengan kumpulan data yang luas—mulai diimplementasikan untuk membantu menganalisis data bervolume tinggi ini.
Namun, inti dari alat kecerdasan lokasi adalah sistem informasi geografis (GIS). GIS adalah sistem komputer yang merekam, menyimpan, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengelola data geospasial. Dengan GIS, pengguna dapat membuat kueri interaktif, menganalisis informasi spasial, mengedit data, mengintegrasikan peta, dan menyajikan hasil dari tugas-tugas tersebut. Tanpa teknologi GIS, kumpulan data geospasial dan insight yang dihasilkannya dapat diabaikan dengan mudah karena volume dan kompleksitas. GIS menampilkan data ini dalam format yang dapat dicerna dengan pola yang dapat dikenali.
Organisasi di seluruh industri menggunakan peta, dasbor, aplikasi, dan analisis yang didukung GIS untuk meningkatkan manajemen sumber daya, manajemen aset, penilaian dampak lingkungan, manajemen rantai pasokan, dan aktivitas lainnya. Esri adalah pemimpin industri dalam pengembangan perangkat lunak GIS dan bertanggung jawab untuk mengembangkan berbagai metode dan teknologi GIS yang digunakan saat ini, seperti ArcGIS.
Beberapa tantangan paling penting saat ini memiliki korelasi dengan kecerdasan lokasi, seperti dampak perubahan iklim, konflik geopolitik, pandemi global, dan lainnya. Insight berbasis lokasi dari data geospasial sangat penting untuk memahami dan mengatasi tantangan ini dengan lebih baik.
Dari perspektif bisnis, kecerdasan lokasi dapat memberikan keunggulan kompetitif dengan tiga manfaat utama:
Analisis data lokasi dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang proses, orang, dan hasil untuk memandu strategi bisnis dengan lebih baik.
Data lokasi dapat dikumpulkan dan diperbarui secara real time, sehingga memberdayakan para pengambil keputusan bisnis dengan informasi terkini.
Gabungan antara data lokasi dan data bisnis tradisional memberikan pandangan operasi yang lebih holistik. Hal ini dapat membantu menguraikan informasi dan memproses silo.
Data lokasi digunakan di seluruh industri, seperti perawatan kesehatan, real estat, jasa keuangan, pertanian, dan utilitas. Berikut ini adalah beberapa contoh penggunaan di dunia nyata:
Ada beberapa contoh penggunaan untuk kecerdasan lokasi dalam manajemen rantai pasokan (SCM). Misalnya, perutean dan pengoptimalan tenaga kerja. Dengan menggunakan data lokasi, bisnis dapat mengoptimalkan armada dan membuat pengemudi lebih efisien. Selain itu, pengoptimalan jaringan dan pemilihan lokasi dapat membantu peritel memutuskan lokasi pembangunan gudang baru yang lebih dekat dengan pelanggan, sehingga mengurangi waktu tunggu pengiriman.
Ketika analitik lokasi terintegrasi dengan perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM), data yang dihasilkan dapat membantu mengungkap pola perilaku konsumen untuk meningkatkan kampanye pemasaran, strategi segmentasi, dan pengalaman pelanggan. Misalnya, tenaga profesional pemasaran dapat menyesuaikan harga dan pesan berdasarkan lokasi pelanggan.
Menilai data iklim dan insight tentang pertumbuhan vegetasi menggunakan kecerdasan lokasi dapat membantu perusahaan utilitas mencegah gangguan pada operasi yang disebabkan oleh kerusakan aset dan infrastruktur. Data tersebut juga dapat membantu mengidentifikasi pola konsumsi energi, membantu dalam prakiraan energi dan menginformasikan pengambilan keputusan yang proaktif untuk membantu menghindari pemadaman listrik.
Analisis data spasial secara real-time dapat memungkinkan transportasi cerdas di berbagai kota. Kecerdasan lokasi menggunakan data lalu lintas untuk meningkatkan arus lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan mengurangi emisi. Kecerdasan lokasi juga mendukung aplikasi yang menampilkan pembaruan kedatangan angkutan umum secara real-time dan gangguan pemeliharaan.
Ada beberapa contoh penggunaan kecerdasan lokasi dalam bidang pertanian pintar. Misalnya, data kelembapan dari sensor kondisi tanah dapat digabungkan dengan data cuaca untuk memberikan rekomendasi penyiraman cerdas dan mendorong penggunaan air yang efisien. Data lokasi dari sensor yang terpasang pada ternak dapat melacak aktivitas, memberikan insight tentang perilaku dan pemanfaatan lahan.
Kecerdasan lokasi memungkinkan pemantauan cuaca buruk, banjir, dan kualitas udara. Misalnya, ahli meteorologi menggunakan kecerdasan lokasi untuk memetakan jalur tornado yang bergerak ke suatu daerah. Demikian pula, kecerdasan lokasi dapat membantu tim tanggap darurat memprediksi secara akurat dan melacak lintasan dan perluasan kebakaran hutan menggunakan data satelit, sensus, dan angin.
Bisnis di sektor ini dapat menggunakan kecerdasan lokasi untuk perencanaan dan desain jaringan, identifikasi batasan, dan mengidentifikasi pasar pelanggan baru. Misalnya, mereka dapat menghindari kesalahan yang mahal seperti memasang menara ponsel di lokasi yang kurang optimal, kemudian mengidentifikasi lokasi yang lebih dekat dengan klien di area layanan.
Semua faktor yang relevan dengan perubahan iklim seperti emisi karbon, kondisi terumbu karang, suhu laut dan permukaan air laut, hutan, dan lainnya dapat dipantau dan dianalisis dengan menggunakan kecerdasan lokasi. Teknologi GIS dapat memvisualisasikan risiko dan memandu pengambilan keputusan mitigasi perubahan iklim. Selain itu, kemampuan untuk mengidentifikasi dan memprediksi kondisi cuaca, risiko iklim, dan elemen lain yang berhubungan dengan lokasi dapat membantu pengembang energi terbarukan menentukan lokasi terbaik untuk infrastruktur seperti turbin angin dan panel surya.
Dapatkan wawasan iklim dan cuaca untuk mengantisipasi kondisi lingkungan yang mengganggu, secara proaktif mengelola risiko, dan membangun operasi yang lebih berkelanjutan.
Otomatiskan dan satukan perencanaan bisnis terintegrasi di seluruh organisasi Anda. Ubah prediksi yang didorong oleh AI menjadi aksi.
Menyederhanakan pengambilan, konsolidasi, pengelolaan, analisis, dan pelaporan data lingkungan, sosial, dan tata kelola (ESG) Anda.
Sistem informasi geografis (GIS) adalah sistem komputer yang menghasilkan visualisasi data geospasial yang terhubung, yaitu data yang secara spasial mengacu pada Bumi.
Inteligensi bisnis (BI) adalah perangkat lunak yang mengolah data bisnis dan menyajikannya dalam tampilan yang mudah digunakan seperti laporan, dasbor, bagan, dan grafik.
Pelajari lebih lanjut tentang jenis, tantangan, dan masa depan data geospasial, serta bagaimana data tersebut mengungkap insight, pola, dan tren.
Lihat cara LiDAR, teknologi penginderaan jarak jauh, menggunakan sinar laser untuk mengukur jarak dan pergerakan yang tepat di suatu lingkungan dalam waktu nyata.
Baca bagaimana data geospasial memainkan peran penting dalam melindungi satwa liar, menciptakan planet yang lebih sehat dan ekonomi yang lebih tangguh.
Baca bagaimana teknologi GIS memberikan insight yang merupakan kunci bagi berbagai industri dan disiplin ilmu.