비즈니스 인텔리전스(BI)는 데이터를 수집하고 사용자 친화적인 보기로 표시하여 기업이 실행 가능한 인사이트를 얻고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 소프트웨어입니다. 이를 통해 조직은 평이한 언어로 질문하고 생산, 공급망, 고객 또는 시장 동향과 관련하여 이해할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.

BI 도구는 과거 및 현재, 타사 및 사내 데이터 등 다양한 데이터에 연결됩니다. 이 데이터 중 일부는 위치 인텔리전스 인사이트를 얻고 “어디에서?”라는 질문의 답을 찾는 데 사용되는 지리 공간 데이터일 수 있습니다. 공간 분석을 사용하는 위치 인텔리전스 소프트웨어는 기존 비즈니스 인텔리전스 매핑 기능의 확장이거나 이에 통합되는 경우가 많습니다.

지리공간 데이터는 특정 시점 또는 기간에 지구 표면 위나 주변의 물체, 사건 또는 기타 특징을 설명합니다. 좀 더 구체적으로 설명하자면, 지리공간 데이터는 위치 정보(좌표)와 속성 정보(사물, 사건 또는 현상의 특성)를 시간 정보(위치 및 속성이 존재하는 시간 또는 수명)와 결합합니다. 가령 스마트폰을 통해 '내 근처의 브런치 장소'를 찾을 때마다 지리공간 데이터를 통해 답을 구하게 됩니다.

지리 공간 데이터 세트는 규모가 크며 인구 조사의 인구 통계 정보뿐만 아니라 위성, LiDAR, 휴대폰 등과 같은 기술 데이터 소스의 인구 통계 정보를 포함할 수 있습니다. 지리 공간 데이터 세트에는 벡터(vector)와 래스터(raster)라는 두 가지 기본 데이터 유형이 있습니다. 래스터 데이터는 각 셀과 관련된 공간 정보(예: 고도 또는 온도)가 있는 픽셀의 셀 또는 그리드로 구성됩니다. 벡터 데이터는 x 및 y 좌표를 통해 지리 공간 요소를 표현한 것입니다.

위치 인텔리전스 데이터는 위성, 드론, LiDAR 및 사물인터넷(IoT)으로 구동되는 센서와 같은 여러 기술에서 가져옵니다. 실제로 최근 몇 년 동안 IoT 기반 스마트 장치의 수가 급격히 증가함에 따라 위치 인텔리전스 플랫폼에 사용할 수 있는 방대한 양의 관련 지리 데이터가 생성되었습니다. 인공 지능(AI)과 광범위한 데이터 세트에서 훈련되는 확장 가능한 파운데이션 모델인 머신 러닝(ML) 모델의 통합이 구현되기 시작해 이 많은 양의 날짜를 분석하는 데 도움이 되고 있습니다.

그러나 위치 인텔리전스 도구의 핵심에는 지리 정보 시스템(GIS)이 있습니다. 이 시스템은 지리 공간 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화 및 관리하는 컴퓨터 시스템입니다. 사용자는 GIS를 사용하여 대화형 쿼리를 만들고 공간 정보를 분석하며 데이터를 편집하고 지도를 통합하며 결과를 표시할 수 있습니다. GIS 기술이 없으면 공간 정보 데이터 세트와 그 안에 깃든 인사이트는 그 양과 복잡성으로 인해 간과되기 쉽습니다. GIS는 이 데이터를 인식 가능한 패턴과 함께 이해하기 쉬운 형식으로 표시합니다.

여러 산업 분야의 조직에서 GIS 기반 지도, 대시보드, 애플리케이션 및 분석을 사용하여 리소스 관리, 자산 관리, 환경 영향 평가, 공급망 관리 및 기타 활동을 개선합니다. Esri는 GIS 소프트웨어 개발 분야의 업계 리더이며 ArcGIS와 같이 오늘날 사용되는 많은 GIS 방법 및 기술 개발을 담당하고 있습니다.

위치 데이터는 의료, 부동산, 금융 서비스, 농업 및 유틸리티와 같은 산업 전반에 걸쳐 사용됩니다. 다음은 몇 가지 실제 사용 사례입니다.