Cos'è la in-memory analytics?

La geoanalytics è l'uso di informazioni basate sulla localizzazione nelle analisi per una consapevolezza contestuale e prospettive diverse sui dati che vengono analizzati. Incorporando la geolocalizzazione e altri dettagli spaziali, le aziende possono acquisire una comprensione più ampia dei loro dati e scoprire nuove informazioni utili. La geoanalytics stratifica i dati per consentire il confronto tra diverse località e identificare tendenze e modelli tra città, regioni e paesi. Utilizzando i geodati, ad esempio indirizzi, codici postali, coordinate GPS, linee di transito e altro ancora, e fornendo visualizzazioni più stratificate e complete dei dati, la geoanalytics aggiunge una dimensione spaziale alle informazioni scoperte nell'analisi. Quasi ogni azienda oggi ha a che fare con i dati geografici. Che siano usati per gestire le sedi dei punti vendita, personalizzare le tattiche di marketing e di vendita per regione, ottimizzare le operazioni internazionali, reagire alle tendenze specifiche del luogo, migliorare la logistica e il trasporto delle merci o qualsiasi altro problema correlato, la geoanalytics può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. Utilizzando metodi di analisi che sfruttano i dati geografici, le organizzazioni riescono a comprendere le relazioni complesse nei dati e interpretare questi ultimi con maggiore precisione.

La geoanalytics è importante perché le aziende devono essere in grado di capire il comportamento e le reazioni dei consumatori in luoghi diversi, al fine di soddisfare le aspettative ed erogare i prodotti e i servizi che la gente vuole veramente. Le aziende possono usare la geoanalytics per tracciare i coinvolgimenti su applicazioni web e servizi mobili e osservare come regioni o aree diverse interagiscono con il prodotto. I servizi di localizzazione possono geoabilitare i dati aziendali e aiutare le organizzazioni a sviluppare app e servizi basati sulla localizzazione.

Inoltre, le aziende possono usare la geoanalytics nelle rappresentazioni grafiche dei dati per tracciare un quadro chiaro di ciò che sta accadendo e individuare le tendenze meglio di quanto potrebbero fare usando un foglio di calcolo. In particolare, le mappe di calore e i grafici di densità possono essere utili per comprendere le distribuzioni geografiche dei dati. Visualizzazioni di mappe efficaci e analisi basate sulla posizione possono rivelare informazioni geospaziali cruciali ed esporre relazioni geografiche nascoste che si traducono in migliori decisioni relative alla posizione.

Non sono solo le aziende a beneficiare della geoanalytics. Agenzie governative, organizzazioni senza scopo di lucro e fornitori di servizi comunitari possono usare tutti la geoanalytics per individuare le comunità bisognose, le popolazioni a rischio e valutare le lacune nell'accesso alle cure. Inoltre, gli epidemiologi si affidano alla geoanalytics per aiutare a tracciare la diffusione di malattie come quella da COVID-19 e i governi statali e locali la utilizzano per valutare l'impatto dell'inquinamento e delle tossine che si estendono oltre l'evento iniziale.

Componenti della geoanalytics

Poiché ci sono molti casi d'uso per la geoanalytics, le organizzazioni possono utilizzare tutti i componenti elencati di seguito o una loro combinazione. Per ottenere tutti i vantaggi della location analytics o della geoanalytics, le organizzazioni devono andare oltre la tracciatura di marcatori su una mappa. Ciò significa investire in una soluzione che sia immersiva e che consenta la creazione automatica di mappe con geocodifica istantanea, più strati di dati per un contesto arricchito sui modelli spaziali, servizi di mappe e dati GIS. Di seguito alcuni componenti importanti della geoanalytics.

• Mappatura interattiva. Le organizzazioni possono usare mappe interattive con funzioni di ricerca automatica di geodati per sovrapporle a diverse visualizzazioni. Queste funzionalità di ricerca della posizione in tempo reale possono aumentare la produttività e migliorare la comprensione degli utenti delle informazioni geografiche e delle loro relazioni. La mappatura interattiva elimina la necessità di più database di mappatura separati, eliminando i costi generali e di manutenzione.
• Informazioni geospaziali. Gli utenti di geoanalytics possono acquisire una comprensione dei modelli più rapidamente di quanto sia possibile con le tabelle e i grafici tradizionali. Utilizzando visualizzazioni immersive e il brushlinking, le organizzazioni sono in grado di analizzare le relazioni geospaziali, i dati e le applicazioni esistenti. Ciò aiuta a capire meglio il quadro complessivo all'interno dei loro dati.
• Ricerca geografica. Grazie alla funzionalità di ricerca delle località su richiesta, le organizzazioni sono in grado di compilare automaticamente analisi e aggiornare pannelli di controllo, mappe e altre visualizzazioni con dati geografici. Le organizzazioni hanno la possibilità di usare la ricerca geografica per analizzare i dati per città, provincia, codice postale, coordinate geografiche e altro.
• Clustering. La densità geografica dei punti dati o degli eventi nei dati può essere osservata con il clustering. Questo può mostrare raggruppamenti di valori alti o bassi che possono essere significativi per le decisioni aziendali, come ad esempio dove aprire un nuovo punto vendita.
• Formattazione e annotazione. Strumenti diversi di formattazione e annotazione permettono agli utenti di dare un senso ai dati. Utilizzando colori, linee e forme, gli analisti sono in grado di creare visualizzazioni più facili da comprendere. Ad esempio, il colore può essere usato per raffigurare diversi codici di avviamento postale, sedi di punti vendita e altre segmentazioni dei dati dei clienti al fine di adottare decisioni più consapevoli.
• Strati. La mappatura visiva è in grado di mostrare diverse viste dei dati e di permettere l'analisi di più serie di dati su una mappa con dei livelli. Questi livelli possono essere impostati su una mappa di base con mappa di calore, grafico, bolla, geodati e altri tipi di livelli da fonti interne ed esterne.
• Evidenziazione del target. Con l'evidenziazione dei target, è possibile selezionare qualsiasi livello, effettuare selezioni lazo o fare una panoramica e uno zoom per approfondire l'analisi. Questa funzione consente agli utenti di studiare le combinazioni di diverse variabili per comprendere i modelli nei dati.

Utilizzando queste tecniche, le aziende sono in grado di sfruttare i dati geografici e le funzioni dei dati per effettuare potenti analisi basate sulla posizione e l'esplorazione dei dati.

Le organizzazioni devono essere in grado di ricalcolare istantaneamente i modelli al volo attraverso un'applicazione immersiva, interattiva e visiva. Qualche altra funzionalità avanzata più specifica da cercare in una soluzione di geoanalytics include le seguenti capacità di cartografia:

• Posizionamento automatico delle immagini sulle mappe con la corretta posizione e proiezione utilizzando le informazioni di georeferenza dai GeoTIFF
• Posizionamento delle immagini con il drag and drop
• Calcolo della distanza geospaziale per i dati in streaming
• Funzione di zoom automatico che permette la panoramica e lo zoom

Casi d'uso della geoanalytics

Utilizzando le diverse componenti delle funzionalità di geoanalytics descritte in precedenza, le organizzazioni possono risolvere i loro vari problemi correlati alla localizzazione. Qui sono riportati alcuni casi d'uso da considerare:

• Self-service analytics. Democratizzare l'accesso ai dati geocorrelati e agli strumenti di mappatura in tutta l'organizzazione per migliorare i processi aziendali e il processo decisionale
• Segmentazione del mercato: la geoanalytics può aiutare il marketing e le vendite ad affinare i segmenti di mercato basati su ulteriori dati geocorrelati per comprendere meglio i clienti attuali e puntare a nuovi clienti.
• Gestione delle risorse. Con la geoanalytics, le aziende possono monitorare le apparecchiature, prevedere le aree più vulnerabili ai guasti e posizionare proattivamente i team di manutenzione in quelle aree.
• Gestione del rischio. Anche l'analisi del rischio può beneficiare della geoanalytics. I servizi finanziari, le assicurazioni e altri settori avversi al rischio possono utilizzare dati geocorrelati per valutare, ad esempio, l'impatto potenziale dei disastri naturali in aree diverse, al fine di regolare di conseguenza i prezzi. La geoanalytics può anche aiutare nella gestione proattiva dei sinistri.

Esempi di settore della geoanalytics

In vari settori, la geoanalytics sta aiutando le organizzazioni a conoscere meglio i propri dati e a sviluppare soluzioni orientate a livello geografico. Di seguito alcune applicazioni chiave del settore:

• Vendita al dettaglio ed e-commerce. Le analisi geospaziali e la mappatura visiva consentono ai rivenditori di suddividere le prestazioni dei punti vendita per regione e di confrontare i risultati con quelli dei concorrenti nelle stesse aree. Possono inoltre aiutare a tracciare i comportamenti dei clienti e i modelli di acquisto per scovare le opportunità di miglioramento. La geoanalytics consente anche ai rivenditori di prevedere il momento e il luogo migliori per le vendite e di valutare il potenziale di diversi luoghi per un nuovo punto vendita.
• Logistica e trasporti. La geoanalytics è estremamente utile anche per il trasporto e la logistica. La combinazione dei dati di spedizione dei clienti con i dati geocorrelati esterni consente ai fornitori di servizi di trasporto di prevedere potenziali ritardi di spedizione, affrontare i problemi logistici prima che si manifestino e, di conseguenza, migliorare la soddisfazione dei clienti.
• Servizi bancari e finanziari. Le banche possono utilizzare la geoanalytics per scoprire nuove informazioni utili sul comportamento dei clienti e sulle sedi dei concorrenti. Questi dati possono essere usati per ridurre il tasso di abbandono dei clienti e ottimizzare le sedi delle filiali in un'ottica di coinvolgimento del cliente.