Publicación: 20 de marzo de 2024
Colaboradores: Alexandra Jonker, Alice Gomstyn
La inteligencia de localización es el método de obtener insights a partir de datos geoespaciales. Estos insights ayudan a identificar patrones, hacer predicciones y proporcionar una comprensión en tiempo real de las cuestiones específicas de la localización.
La inteligencia de localización suele visualizarse con mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas. El contexto espacial adicional que proporcionan estas visualizaciones de datos de inteligencia de localización puede ayudar a empresas, particulares y gobiernos a responder a preguntas como:
- Teniendo en cuenta el tráfico peatonal y los patrones de circulación, ¿cuál es la localización óptima para montar un nuevo escaparate?
- ¿Qué comunidades son más vulnerables a los efectos del cambio climático, como la subida del nivel del mar?
- ¿Cómo podemos visualizar mejor las operaciones de la cadena de suministro global para mejorar la satisfacción del cliente y obtener una ventaja competitiva?
En esta publicación, nos propusimos brindarle pautas para ayudarle con su enfoque de los informes ESG.
Business intelligence (BI) es un software que ingiere datos y los muestra en vistas fáciles de usar para ayudar a las empresas a obtener insights procesables y tomar mejores decisiones. Permite a las organizaciones formular preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan comprender en relación con la producción, las cadenas de suministro, los clientes o las tendencias del mercado.
Las herramientas de BI se conectan a una amplia variedad de datos, como los históricos y los actuales, los de terceros y los internos. Algunos de estos datos pueden ser datos geoespaciales utilizados para obtener insights de inteligencia de localización y responder a las preguntas "¿dónde?". El software de inteligencia de localización que utiliza el análisis espacial suele ser una extensión de las capacidades de cartografía de business intelligence existentes o integrarse en ellas.
Los datos geoespaciales describen objetos, acontecimientos u otras características sobre o cerca de la superficie terrestre en un punto o periodo de tiempo determinado. Para ser más específicos, los datos geoespaciales combinan información de localización (coordenadas) e información de atributos (características del objeto, acontecimiento o fenómeno) con información temporal (el tiempo o periodo de vida en el que existen la localización y los atributos). Por ejemplo, cada vez que alguien consulta su teléfono inteligente para encontrar un "lugar para almorzar cerca de mí" se está basando en datos geoespaciales para obtener una respuesta.
Los conjuntos de datos geoespaciales son amplios y pueden incluir información demográfica procedente de censos, así como de fuentes de datos tecnológicos como satélites, LiDAR, teléfonos celulares y otros. Los conjuntos de datos geoespaciales tienen dos tipos principales de datos: vectoriales y rasterizados. Los datos ráster consisten en cuadrículas o celdas de píxeles con información espacial asociada a cada celda, como la elevación o la temperatura. Los datos vectoriales son la representación de un elemento geoespacial a través de sus coordenadas x e y.
Los datos de inteligencia de localización proceden de varias tecnologías, como satélites, drones, LiDAR y sensores alimentados por el Internet de las cosas (IoT). De hecho, el fuerte aumento del número de dispositivos inteligentes impulsados por el IoT en los últimos años ha dado lugar a una enorme cantidad de datos geográficos relevantes para su uso en plataformas de inteligencia de localización. La integración de la inteligencia artificial (IA) y los modelos fundacionales escalables (modelos de aprendizaje automático [ML] entrenados en amplios conjuntos de datos) está empezando a implementarse para ayudar a analizar este elevado volumen de datos.
Sin embargo, en el núcleo de las herramientas de inteligencia de localización se encuentran los sistemas de información geográfica (GIS). Se trata de sistemas informáticos que capturan, almacenan, analizan, visualizan y gestionan datos geoespaciales. Con los GIS, los usuarios pueden crear consultas interactivas, analizar información espacial, editar datos, integrar mapas y presentar resultados. Sin la tecnología GIS, los conjuntos de datos geoespaciales y sus insights pasan fácilmente desapercibidos debido a su volumen y complejidad. Los GIS muestran estos datos en formatos digeribles con patrones reconocibles.
Organizaciones de todas las industrias utilizan mapas, paneles, aplicaciones y análisis basados en GIS para mejorar la gestión de recursos, la gestión de activos, las evaluaciones del impacto medioambiental, la gestión de la cadena de suministro y otras actividades. Esri es el líder de la industria en el desarrollo de software GIS y es responsable del desarrollo de muchos de los métodos y tecnologías GIS que se utilizan hoy en día, como ArcGIS.
Algunos de los desafíos más críticos de la actualidad están correlacionados con la inteligencia de localización: los efectos del cambio climático, los conflictos geopolíticos, las pandemias mundiales y otros. Los insights basados en la localización a partir de datos geoespaciales son vitales para comprender mejor y abordar estos desafíos.
Desde una perspectiva empresarial, la inteligencia de localización puede proporcionar una ventaja competitiva con tres beneficios principales:
El análisis de los datos de localización puede proporcionar una comprensión más profunda de los procesos, las personas y los resultados para orientar mejor la estrategia empresarial.
Los datos de localización pueden recopilarse y actualizarse en tiempo real, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales disponer de información actualizada al minuto.
La combinación de los datos de localización con los datos empresariales tradicionales ofrece una visión holística de las operaciones. Esto puede ayudar a romper los silos de información y procesos.
Los datos de localización se utilizan en industrias como la de la atención médica, la inmobiliaria, la financiera, la agrícola y la de servicios públicos. He aquí algunos casos de uso en el mundo real:
Existen varios casos de uso para la inteligencia de localización dentro de la gestión de la cadena de suministro (SCM). Por ejemplo, la optimización de las rutas y de la fuerza laboral. Mediante los datos de localización, las empresas pueden optimizar las flotas y hacer que los conductores sean más eficientes. Además, la optimización de la red y la selección de sitios pueden ayudar a los minoristas a decidir dónde construir nuevos almacenes que estén más cerca de los clientes, reduciendo los plazos de entrega.
Cuando los analytics de localización se integran con el software de gestión de relaciones con el cliente (CRM), pueden ayudar a descubrir patrones de comportamiento de los consumidores para mejorar las campañas de marketing, la estrategia de segmentación y la experiencia del cliente. Por ejemplo, los profesionales del marketing pueden ajustar los precios y los mensajes en función de la localización del cliente.
La evaluación de los datos climáticos y de los insights sobre el crecimiento de la vegetación mediante la inteligencia de localización puede ayudar a las empresas de servicios públicos a evitar interrupciones de las operaciones causadas por daños en los activos y las infraestructuras. Estos mismos datos también pueden ayudar a identificar patrones de consumo de energía, lo que contribuye a la previsión energética y a la toma de decisiones proactivas para evitar cortes.
El análisis de datos espaciales en tiempo real puede hacer posible el transporte inteligente en las ciudades. La inteligencia de localización utiliza los datos de tráfico para mejorar la fluidez del mismo, aliviar los atascamientos y reducir las emisiones. La inteligencia de localización también impulsa aplicaciones que muestran en tiempo real las actualizaciones de llegada del transporte público y las interrupciones por mantenimiento.
Existen varios casos de uso de la inteligencia de localización en el ámbito de la agricultura inteligente. Por ejemplo, los datos de humedad de los sensores del estado del suelo pueden combinarse con los datos meteorológicos para ofrecer recomendaciones de riego inteligentes y promover un uso eficiente del agua. Los datos de localización de los sensores acoplados al ganado pueden realizar un seguimiento de la actividad, proporcionando insights sobre el comportamiento y el uso de la tierra.
La inteligencia de localización permite monitorear las condiciones meteorológicas adversas, las inundaciones y la calidad del aire. Por ejemplo, los meteorólogos utilizan la inteligencia de localización para trazar la trayectoria de los tornados que se desplazan hacia una zona. Del mismo modo, la inteligencia de localización puede ayudar a los equipos de respuesta a emergencias a predecir y seguir con precisión la trayectoria y el crecimiento de los incendios forestales utilizando datos de satélites, censos y vientos.
Las empresas de este sector pueden utilizar la inteligencia de localización para la planificación y el diseño de redes, la identificación de límites y la identificación de nuevos mercados de clientes. Por ejemplo, pueden evitar errores costosos como la instalación de torres de telefonía móvil en lugares que no son los óptimos y, en su lugar, identificar ubicaciones más cercanas a los clientes de un área de servicio.
Los factores relevantes para el cambio climático, como las emisiones de carbono, el estado de los arrecifes de coral, la temperatura y el nivel de la superficie del mar, los bosques y otros, pueden ser monitoreados y analizados utilizando la inteligencia de localización. La tecnología GIS puede visualizar los riesgos y orientar la toma de decisiones para mitigar el cambio climático. Además, la capacidad de identificar y predecir las condiciones meteorológicas, el riesgo climático y otros elementos relacionados con la localización puede ayudar a los promotores de energías renovables a determinar la mejor ubicación para infraestructuras como turbinas eólicas y paneles solares.
Obtenga información sobre el clima y el estado del tiempo para anticipar condiciones ambientales que causen afectaciones, gestionar el riesgo de manera proactiva y crear operaciones más sostenibles.
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Los sistemas de información geográfica (GIS) son sistemas informáticos que producen visualizaciones conectadas de datos geoespaciales, es decir, datos referenciados espacialmente a la Tierra.
Business Intelligence (BI) es un software que ingiere datos del negocio y los presenta en vistas fáciles de usar como informes, paneles, tablas y gráficos.
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