Che cos'è la location intelligence?

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, 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?

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 fruibili 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 ampi e possono includere informazioni demografiche provenienti da censimenti e da fonti di dati tecnologici come satelliti, LiDAR, telefoni cellulari e altro.z I set di dati geospaziali sono costituiti da 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 di location intelligence provengono da diverse tecnologie, come satelliti, droni, LiDAR e sensori alimentati dall'Internet of Things (IoT). Di fatto, il sostanziale aumento del numero di dispositivi intelligenti alimentati dall'IoT ha portato negli ultimi anni a un'enorme quantità di dati geografici pertinenti, da utilizzare nelle piattaforme di location intelligence. L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e di foundation model scalabili (modelli di machine learning (ML) addestrati su grandi set di dati) sta iniziando a essere implementata 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 pattern 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 di settore nello sviluppo di software GIS ed è responsabile dello sviluppo di molti dei metodi e delle tecnologie GIS attualmente utilizzati, 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:

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, il routing 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 promuovere il trasporto intelligente nelle città. La location intelligence utilizza i dati sul traffico per migliorare il flusso di traffico, alleggerire 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.