Cos'è la location analytics?

Location analytics è la pratica di aggiungere un livello di dati geografici alle risorse di dati di un'azienda al fine di estrarre informazioni più preziose. A volte viene denominata "geoanalytics". In tutti i settori, i dati aziendali, compresi i dati su persone, eventi, transazioni, beni e altro ancora, spesso includono una componente geografica, che se aggiunta a un'analisi delle prestazioni può sbloccare nuove informazioni correlate. Questo permette un maggiore contesto quando si pongono domande sui diversi processi aziendali, offrendo una nuova comprensione delle tendenze e delle relazioni nei dati.

Esempio di location analytics

La location analytics fornisce a chiunque in un'organizzazione l'analisi spaziale e altre capacità analitiche per comprendere i dati attraverso una prospettiva specifica della posizione, fare previsioni e ottimizzare di conseguenza le prassi aziendali. L'aggiunta della localizzazione all'analisi dei dati di un'organizzazione consente un maggiore contesto nel processo decisionale e favorisce maggiori intuizioni che possono non essere state scoperte utilizzando i dati tradizionali e piatti di business intelligence (BI).

Inoltre, le mappe sono posizionate in modo unico per generare intuizioni dai dati sulla posizione e sono particolarmente facili da capire per i non esperti. Questo non sarebbe possibile con l'analisi dei dati tradizionale come le tabelle, i diagrammi e i grafici statistici. Dall'ottimizzazione delle operazioni in diversi territori all'abbinamento degli asset sul campo con le risorse appropriate, fino alla verifica della redditività di potenziali nuove sedi, la location analytics può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori sulla base delle informazioni geospaziali.

Quali sono i vantaggi della location analytics?

Nell'economia globale di oggi, comprendere gli impatti geospaziali sull'imprenditoria è fondamentale per il successo. Le aziende che usano la location analytics per valutare le loro strategie di business possono diminuire i costi, individuare nuove opportunità di vendita e attuare modifiche per migliorare l'efficienza operativa. Inoltre, la location analytics è altamente visiva e quindi è più facile per i non esperti comprendere le informazioni utili trovate nei dati. Questo permette a diversi reparti e team di comunicare tali informazioni in tutta l'organizzazione e di intraprendere più rapidamente le relative azioni.

I seguenti sono tre vantaggi chiave che si possono ottenere dall'applicazione della location analytics:

  • Hyper-local intelligence. Con la location analytics, è possibile trasformare automaticamente i dati in informazioni utili basate sulla posizione con bellissime visualizzazioni consapevoli della posizione per il Geographic Information System (GIS) e comunicare con utenti aziendali, analisti, scienziati, sviluppatori e altri soggetti interessati. Questa migliore gestione delle informazioni migliora la collaborazione fra i team e aiuta chiunque nell'azienda a prendere decisioni più informate, spesso generando una riduzione dei costi e un aumento dei ricavi.
  • Contesto del mondo reale. A differenza di molte altre visualizzazioni di informazioni, una mappa collega i dati al mondo reale, mostrando chiaramente come la posizione sia collegata ad altre caratteristiche dei dati. Questo contesto arricchisce le conoscenze ottenute quando i team di analisi e gli utenti finali approfondiscono le visualizzazioni. È spesso il modo migliore per aggiungere contesto e rispondere alle domande relative al "dove". Questo maggiore contesto può aiutare le organizzazioni a trovare nuove opportunità e a ottimizzare le operazioni.
  • Intuizioni sfruttabili. La location analytics permette agli utenti di creare analisi geografiche approfondite istantaneamente senza la curva di apprendimento di altri strumenti GIS. Ma non preoccupatevi, fornisce comunque la profondità delle capacità analitiche necessarie per l'analisi predittiva e altre ottimizzazioni attraverso la localizzazione. È il meglio di entrambi i mondi.
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Come le diverse aziende usano la location analytics?

La location analytics può essere applicata in una varietà di settori per migliorare l'attività. Infatti, la location analytics può aiutare a migliorare i processi aziendali dall'inizio alla fine, tra cui la produzione, l'assemblaggio, la logistica e i processi di distribuzione. Può anche aiutare a migliorare le strategie di marketing utilizzando i dati geografici per rivolgersi meglio alle persone giuste, per fare offerte pertinenti in tempo reale e per capire le maggiori esigenze dei clienti. Inoltre, rivolgersi ai clienti con contenuti personalizzati è diventato sempre più normale.

La localizzazione è spesso inclusa nella maggior parte dei processi aziendali. Da ogni transazione finanziaria passando per le transazioni di magazzino fino al monitoraggio della posizione e altro ancora, la posizione è una parte cruciale dei dati di qualsiasi azienda. Sempre più organizzazioni sono alla ricerca di sistemi per sfruttare i propri dati di localizzazione. Per esempio, le città intelligenti, i veicoli connessi, l'IoT e le fabbriche intelligenti sono tutti sviluppi tecnologici recenti che si basano sulla location analytics.

La location analytics viene utilizzata anche per individuare i luoghi a cui le aziende potrebbero voler puntare filtrando i dati demografici, per ottimizzare l'allocazione delle risorse analizzando le esigenze localizzate e per fare previsioni sulle tendenze future del business e del mercato utilizzando le tendenze dei dati storici e in tempo reale. Come risultato, le aziende possono monitorare, analizzare e prendere decisioni al momento giusto in un contesto geografico.

Capacità necessarie per la location analytics

Le tabelle, i grafici e i diagrammi tradizionali non sono più sufficienti quando le aziende cercano di scoprire informazioni preziose nei dati sulla posizione. Spesse volte questi strumenti mancano di informazioni importanti. Invece, le imprese devono inserire il contesto spaziale nei dati per generare intuizioni profonde. Per fare questo, le aziende richiedono le seguenti capacità per avere successo con la location analytics:

Mappe automatiche interattive. Se i tuoi dati includono componenti geografiche come nazione, regione, città o coordinate GPS, hai bisogno di una soluzione di location analytics che possa riconoscerli automaticamente come luoghi. Dovrebbe anche essere in grado di offrire una mappa interattiva dove gli utenti possono rapidamente approfondire i dati corrispondenti per l'analisi sul posto.

Mappe a più livelli. La location analytics deve aggiungere maggiore contesto alle tue mappe. Dovrebbe aiutarti a trovare informazioni utili basate sulla posizione inserendo altri dati da varie fonti e includendo più livelli nella mappa. Con la tua soluzione di location analytics, dovresti vedere le associazioni nei tuoi dati con diversi livelli di zoom, tra cui nazione, regione, città, quartiere o indirizzo.

Mappe non geografiche. A differenza di altri tipi di visualizzazioni, una mappa collega immediatamente i dati a un contesto del mondo reale che altri possono facilmente interpretare. Questa accessibilità spesso porta a una rapida intuizione e comprensione, aiutando gli utenti a scoprire chiaramente come la posizione (anche i dati spaziali non geografici come la disposizione del negozio, la tabella dei posti a sedere, l'anatomia umana, ecc.) sia correlata con altre caratteristiche dei dati. Con la capacità di mappare gli spazi non geografici, le aziende possono ottimizzare il tragitto e la programmazione, calcolare il potenziale economico di diverse reti di percorsi, ridurre le emissioni di carburante, ottimizzare la selezione del sito e altro ancora.

Standard GIS. Le organizzazioni richiedono potenti mappe multilivello. Devono consentire agli utenti di zoomare in ogni livello, dalla nazione alla regione, alla città, al quartiere, fino alla casa. Poi gli utenti dovrebbero essere in grado di scegliere di approfondire le varie associazioni, andando oltre la mappa di base (strade) per visualizzare i dati pertinenti esclusivamente per ogni livello specifico della mappa.

Mappe di base di terze parti. L'elaborazione in batch è importante anche per le soluzioni di location analytics. Può essere usata per cambiare gli indirizzi in coordinate di latitudine e longitudine che possono poi essere implementate in varie applicazioni di localizzazione. Dovrebbe consentire la geocodifica a livello mondiale degli indirizzi, il calcolo dei percorsi, le indicazioni passo dopo passo e ulteriori capacità di geoelaborazione per analizzare i dati aziendali con la massima precisione e accuratezza.

Servizi di localizzazione avanzata. Le soluzioni di location analytics dovrebbero anche consentire alle aziende di creare delle proprie analisi spaziali più avanzate. Questo può permettere agli esperti di mappare i dati dell'azienda fino al livello dell'indirizzo. In questo modo l'azienda può calcolare le distanze e ottimizzare i percorsi tra più punti di dati, nonché calcolare le aree commerciali o i bacini di utenza in base alla distanza o al tempo di viaggio per una certa posizione.