Data di pubblicazione: 20 marzo 2024
Collaboratori: Alexandra Jonker, Alice Gomstyn
La location intelligence è il metodo per ottenere insight dai dati geospaziali. Questi insight aiutano a individuare modelli, fare previsioni e fornire una comprensione in tempo reale relative a domande specifiche sulla posizione.
La location intelligence viene spesso visualizzata con mappe, grafici, statistiche e cartogrammi. Il contesto spaziale aggiuntivo fornito da queste visualizzazioni dei dati di location intelligence può aiutare le aziende, gli individui e i governi a rispondere a domande come queste:
- In base al traffico pedonale e ai modelli di traffico, qual è la posizione ottimale per una nuova vetrina?
- Quali comunità sono più vulnerabili agli effetti del cambiamento climatico, come ad esempio l'innalzamento del livello del mare?
- Come possiamo visualizzare meglio le operazioni della supply chain globale per migliorare la soddisfazione del cliente e ottenere un vantaggio competitivo?
In questa pubblicazione, abbiamo deciso di riportare le linee guida per assisterti nel tuo approccio alla rendicontazione ESG.
La business intelligence (BI) è un software che inserisce dati e li presenta sotto forma di vista intuitiva per aiutare le aziende a ottenere insight strategici e prendere decisioni migliori. Consente alle organizzazioni di porre domande in un linguaggio semplice e ottenere risposte comprensibili relative alla produzione, alle supply chain, ai clienti o alle tendenze del mercato.
Gli strumenti della BI si collegano a un'ampia varietà di dati, come quelli storici e attuali, di terze parti e interni. Alcuni di questi dati potrebbero essere dati geospaziali utilizzati per ottenere insight di location intelligence e rispondere a domande tipo "dove?". Il software di location intelligence che utilizza l'analisi spaziale è spesso un'estensione o è integrato nelle funzionalità di mappatura di business intelligence esistenti.
I dati geospaziali descrivono oggetti, eventi o altre funzioni sulla o vicino alla superficie terrestre in un dato punto o periodo di tempo. Per essere più specifici, i dati geospaziali combinano informazioni sulla posizione (coordinate) e informazioni sugli attributi (caratteristiche dell'oggetto, evento o fenomeno) con informazioni temporali (il tempo o la durata della vita in cui esistono la posizione e gli attributi). Ad esempio, ogni volta che qualcuno controlla il proprio smartphone per trovare un "posto per il brunch vicino a me", si affida ai dati geospaziali per ottenere la risposta.
I set di dati geospaziali sono di grandi dimensioni e possono includere informazioni demografiche provenienti da censimenti e da fonti di dati tecnologici come satelliti, LiDAR, telefoni cellulari e altro ancora. I set di dati geospaziali hanno due tipi principali di dati: vettoriali e raster. I dati raster sono costituiti da griglie o celle di pixel con informazioni spaziali associate a ciascuna cella, come l'altitudine o la temperatura. I dati vettoriali sono la rappresentazione di un elemento geospaziale attraverso le sue coordinate x e y.
I dati sulla location intelligence provengono da diverse tecnologie, come satelliti, droni, LiDAR e sensori alimentati dall'Internet of Things (IoT). In effetti, il sostanziale aumento del numero di dispositivi intelligenti alimentati dall'IoT negli ultimi anni ha portato a un'enorme quantità di dati geografici pertinenti da utilizzare nelle piattaforme di location intelligence. L'integrazione di intelligenza artificiale (AI) e foundation model scalabili: i modelli di apprendimento automatico (ML) formati su grandi set di dati stanno iniziando ad essere implementati per analizzare questo elevato volume di dati.
Tuttavia, alla base degli strumenti di location intelligence si trovano i sistemi informativi geografici (GIS). Si tratta di sistemi informatici che acquisiscono, memorizzano, analizzano, visualizzano e gestiscono i dati geospaziali. Con il GIS, gli utenti possono creare query interattive, analizzare informazioni spaziali, modificare dati, integrare mappe e presentare risultati. Senza la tecnologia GIS, i set di dati geospaziali e i relativi insight vengono facilmente trascurati a causa del volume e della complessità. I GIS visualizzano questi dati in formati assimilabili con modelli riconoscibili.
Le organizzazioni di tutti i settori utilizzano mappe, dashboard, applicazioni e analisi basate su GIS per migliorare la gestione delle risorse, la gestione degli asset, le valutazioni dell'impatto ambientale, la gestione della supply chain e altre attività. Esri è il leader del settore nello sviluppo di software GIS ed è responsabile dello sviluppo di molti dei metodi e delle tecnologie GIS utilizzati oggi, come ArcGIS.
Alcune delle sfide più critiche di oggi sono legate alla location intelligence: gli effetti del cambiamento climatico, i conflitti geopolitici, le pandemie globali e altro. Gli insight basati sulla posizione provenienti dai dati geospaziali sono fondamentali per comprendere e affrontare meglio queste sfide.
Da un punto di vista aziendale, la location intelligence può fornire un vantaggio competitivo con tre vantaggi principali:
L'analisi dei dati di localizzazione può fornire una comprensione più approfondita dei processi, delle persone e dei risultati per guidare meglio la strategia aziendale.
I dati sulla posizione possono essere raccolti e aggiornati in tempo reale, fornendo ai responsabili delle decisioni aziendali informazioni aggiornate.
La combinazione dei dati di localizzazione con i dati aziendali tradizionali offre una visione olistica delle operazioni, contribuendo ad abbattere le informazioni e i silo di processo.
I dati sulla posizione vengono utilizzati in diversi settori, come quello sanitario, immobiliare, dei servizi finanziari, dell'agricoltura e dei servizi pubblici. Ecco alcuni casi d'uso reali:
Esistono diversi casi d'uso per la location intelligence nell'ambito della gestione della supply chain (SCM). Ad esempio, l'instradamento e l'ottimizzazione della forza lavoro. Utilizzando i dati sulla posizione, le aziende possono ottimizzare le flotte e rendere i conducenti più efficienti. Inoltre, l'ottimizzazione della rete e la selezione dei siti possono aiutare i rivenditori a decidere dove costruire nuovi magazzini più vicini ai clienti, riducendo i tempi di consegna.
Quando l'analytics della posizione è integrata con il software di gestione della relazione con il cliente (CRM), può aiutare a scoprire i modelli di comportamento dei consumatori per migliorare le campagne di marketing, la strategia di segmentazione e l'esperienza del cliente. Ad esempio, i professionisti del marketing possono regolare i prezzi e la messaggistica in base alla posizione di un cliente.
Valutare i dati sul clima e gli insight sulla crescita della vegetazione utilizzando la location intelligence può aiutare le utility a prevenire le interruzioni delle attività causate da danni ad asset e infrastrutture. Questi stessi dati possono anche aiutare a individuare i modelli di consumo energetico, aiutando nella previsione energetica e informando il processo decisionale proattivo per evitare interruzioni.
L'analisi dei dati spaziali in tempo reale può consentire il trasporto intelligente nelle città. La location intelligence sulla posizione utilizza i dati sul traffico per migliorare il flusso di traffico, semplificare la congestione e ridurre le emissioni. La location intelligence potenzia anche le app che visualizzano aggiornamenti in tempo reale sugli arrivi dei mezzi pubblici e sulle interruzioni dovute a manutenzione.
Esistono diversi casi d'uso della location intelligence nel campo dell'agricoltura intelligente. Ad esempio, i dati sull'umidità provenienti dai sensori sulle condizioni del suolo possono essere combinati con i dati meteorologici per fornire consigli intelligenti sull'irrigazione e promuovere un uso efficiente dell'acqua. I dati sulla posizione provenienti dai sensori collegati al bestiame possono tracciarne l'attività, fornendo insight sul comportamento e sull'utilizzo del suolo.
La location intelligence consente di monitorare le condizioni meteorologiche avverse, le inondazioni e la qualità dell'aria. Ad esempio, i meteorologi utilizzano la location intelligence per tracciare il percorso dei tornado che si spostano in un'area. Allo stesso modo, la location intelligence può aiutare i team di risposta alle emergenze a prevedere e monitorare con precisione la traiettoria e la diffusione degli incendi boschivi utilizzando dati satellitari, di censimento e del vento.
Le aziende di questo settore possono utilizzare la location intelligence per la pianificazione e la progettazione della rete, l'identificazione dei confini e di nuovi mercati di clienti. Ad esempio, possono evitare errori costosi come l'installazione di ripetitori di telefonia cellulare in posizioni non ottimali e identificare invece posizioni più vicine ai clienti in un'area di servizio.
I fattori rilevanti per il cambiamento climatico come le emissioni di carbonio, le condizioni della barriera corallina, le temperature del mare e i livelli della superficie, le foreste e altro ancora possono essere monitorati e analizzati utilizzando la location intelligence. La tecnologia GIS può visualizzare i rischi e guidare il processo decisionale di mitigazione del cambiamento climatico. Inoltre, la capacità di identificare e prevedere le condizioni meteorologiche, il rischio climatico e altri elementi legati alla posizione possono aiutare gli sviluppatori di energie rinnovabili a determinare la posizione migliore per infrastrutture come turbine eoliche e pannelli solari.
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I sistemi informativi geografici (Geographic Information Systems, GIS) sono sistemi informatici che producono visualizzazioni connesse di dati geospaziali, ossia di dati riferiti spazialmente alla Terra.
La business intelligence (BI) è un software che acquisisce dati aziendali e li presenta in visualizzazioni intuitive come report, dashboard, diagrammi e grafici.
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