RAUM für Daten: Location Intelligence

RAUM für Daten: Location Intelligence
White Paper von Michael Arthen, Gründer und Geschäftsführer der geoXtend GmbH und Managing Director der Galigeo
Management Summary
Unter Location Intelligence versteht man die Nutzung des Raumbezuges zur
Verbesserung der Datenvisualisierung, der Analyse und zur Vorhersage von
Ereignissen. Durch die Verbindung alphanumerischer und räumlicher Daten entsteht
eine zusätzliche und intuitive Sicht, die es ermöglicht, räumliche Muster, Trends und
Potentiale zu erkennen. Location Intelligence schafft durch die Berücksichtigung
räumlicher Gegebenheiten in BI Lösungen eine optimierte unternehmerische
Entscheidungsgrundlage, in CRM-Lösungen eine bessere Kundeninteraktion und
integriert in Geschäftsprozesse eine höhere Prozessqualität.
Inhalt
1. Einleitung
2. Die 3 Kernbereiche von Location Intelligence:
 Location Discovery
 Location Analytics
 Location Optimization
3. Location Intelligence-Beispiele aus der Praxis
4. Nutzen und Beitrag von Location Intelligence
5. Ausblick
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1. Einleitung
Business Intelligence-Lösungen (BI) und Kundenmanagement-Lösungen (CRM) gehören längst zu
wichtigen Vitalfunktionen moderner Unternehmen und Organisationen. Ziel von BI Lösungen ist es,
durch intelligentes Auswerten unternehmensrelevanter (dispositiver) Daten einen Einblick in
Strukturen, Tendenzen und Potentiale zu bekommen, die es ermöglichen soll, bessere
Entscheidungen zu treffen. Die heute nicht mehr so häufig verwendete aber immer noch sehr
treffende Abkürzung DSS (=Decision Support System) impliziert, dass mithilfe von Daten Wissen und
durch dieses Wissen fundierte geschäftsrelevante Entscheidungen getroffen werden können.
Customer Relationship oder kurz CRM-Lösungen dagegen haben meistens einen operativen
Charakter. Im Idealfall unterstützen sie die konsequente Ausrichtung eines Unternehmens auf ihre
Kunden und die systematische Gestaltung der Kundenbeziehungsprozesse. Damit einher geht auch
eine systematische und vereinheitliche Dokumentation der B2C Prozesse welche als strukturierte
Daten wiederum die Basis bilden für kundenzentrische DataWarehouses (DWH).
Idealisiert wird dieser Kreislauf in einer lernenden Organisation auch als „closed loop“ bezeichnet.
CRM Anwendungen und die durch Kundeninteraktion wiederum generierten Daten halten damit
auch BI Lösungen aktuell und bedingen deren Aussagequalität.
Parallel dazu haben sich insbesondere in den letzten 15 Jahren Geo-Informations-Systeme (GIS) und
Geomarketinglösungen ebenfalls einen – wenn auch etwas kleineren – Platz in Unternehmen und
Organisationen in Bereichen der Visualisierung, Analyse und Prädiktion durch intelligentes
Verarbeiten raumbezogener Daten geschaffen.
In der Regel findet man solche Geo-Lösungen in speziell dafür geschaffenen Experten-Abteilungen.
Erkenntnisse aus raumbezogenen Informationssystemen werden meist von einem kleineren Kreis an
Nutzern und Anwendern in Wert gesetzt. Location Intelligence baut die Brücke zwischen den
alphanumerischen und den räumlichen geprägten Anwendungen und stellt den Anwendern dadurch
ein holistisches Informations- und Prozesswerkzeug zur Verfügung.
Im Zeitalter von Big Data bekommt Location Intelligence noch mehr Bedeutung. Das mobile Internet
bringt eine Konvergenz von Information, Zeit und Raum. Die Nutzung von Smartphones und Social
Media erzeugt und erfordert ständig neue Informationen, die nicht nur in einem zeitlichen Kontext
stehen, sondern auch zunehmend in einem zeitlich-räumlichen Kontext. WO sich gerade jemand
befindet wird für die Angebotsseite zunehmend interessant. So bewirbt aktuell ein großer deutscher
Telekommunikations-Anbieter einen neuen Service, der gezielt Rabatt-Aktionen für Kunden
versendet, die sich in der Nähe eines Verkaufsstandortes (PoS) befinden. Die Kunst in der
Datenanalyse und in der operativen Steuerung besteht darin, die relevanten Informationen zu
filtern. In Zeiten steigender Mobilität bei gleichzeitig wachsendem Bedarf an relevanten
Informationen wird der Raumbezug zunehmend wichtiger. Dabei gewinnen Grundsätze der Data
Governance und des sog. „Permission Marketing“ - Informationen und Interaktionen mit dem
Kunden müssen erwünscht und erwartet sein – ausdrücklich an Bedeutung.
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2. Die 3 Kernbereiche von Location Intelligence
Sucht man im Internet nach Begriffen wie Location Intelligence (nachfolgend „LI“ genannt), Location
Analytics, Geo-BI oder anderen Schlagworten, findet man eine Vielzahl an Interpretationen und
Definitionen. Allerdings gibt es keine klare Darstellung der notwendigen Kernelemente, die Location
Intelligence determiniert. Grundsätzlich kann man mit den 3 einprägsamen Vokabeln LOCALIZEANALYSE -ACT in einem geschlossenen Kreislauf beschreiben, WAS man mit LI erreichen möchte.
Allerdings bleibt man dabei die Antwort schuldig, WIE man LI nutzbringend in einem Unternehmen
etabliert. Grundsätzlich sind 3 Kernbereiche zu differenzieren:
2.1 Location Discovery (Data Warehouse„Tuning“):
Im Idealfall existiert bei B2C Unternehmen eine integrierte Informationsquelle (Data Warehouse,
nachfolgend „DWH“ genannt), in der aus verschiedenen Quellen relevante Daten für die
Unternehmenssteuerung in einem einheitlichen Format zusammengeführt werden. Handelt es sich
hierbei um ein kundenzentrisches DWH, also um einen Datenbestand, der Prozesse zwischen
Unternehmen und Kunden beschreibt, werden dort i.d.R. Daten oder Key Performance Indicators
wie Umsätze, Kundenprofitabilität, Kundenrankings, Standortperformance, Absatz, Vertriebsleistung
und Kundenzufriedenheit gespeichert.
Traditionelle BI-Lösungen geben vereinfacht Antworten auf das „Wer, Was und Wieviel“. Die Frage
nach dem „Wo“ wird aber häufig weder gestellt, noch beantwortet. Dabei steuert das „Wo“ oftmals
das „Wann, Wer und Wieviel“ und eine objektive Bewertung ist dann möglich, wenn man alle
wichtigen Einflussgrößen und damit auch den Raumbezug berücksichtigt.
Schaut man sich ein kundenzentrisches DWH etwas genauer an so stellt man fest, dass
raumbezogene Daten bereits vorhanden sind wie z.B.: Kundenadressen, Filialstandorte,
Abbildung 1 - Location Intelligence
Vertriebsgebiete, Marketing-Zielgebiete, Risikogebiete, Lieferbeziehungen, Routen und
Wettbewerbsstrukturen. Für die Visualisierung und Analyse in herkömmlichen BI Lösungen sind
diese aber aufgrund unzureichender Technologie nicht verfügbar.
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Location Discovery beginnt dem sogenannten Geocodieren. Jedem Objekt mit Raumbezug wird in
der Datenbank eine oder mehrere Geokoordinatenpaare (x/y) zugeordnet und damit für
nachfolgende räumliche Darstellungen und Analysen auf einer geographischen Karte verfügbar
gemacht. Dieser Vorgang findet im DWH statt und zwar immer dann, wenn sich ein raumbezogener
Datensatz ändert oder ein neuer hinzukommt. Sobald man weiß WO sich etwas befindet, ist es durch
einfache Verschneidung räumlicher Informationen möglich, jedem Punkt, jeder Linie oder Fläche
weitere geschäftsrelevante Attribute zu „vererben“ (wie z.B. produktbezogene Kaufkraft,
Produktaffinitäten, soziodemographische Kennziffern, Risikoklasse, Gebietszugehörigkeiten etc.).
Dieser Prozess wird mit dem Begriff „Datenveredelung“ gut beschrieben und gekennzeichnet.
Der Wert und ROI eines Datenbestandes in einem kundenzentrischen DWH wird dadurch signifikant
erhöht. Das DWH wird vom „single point of truth“ zum „single point of business value“. Location
Intelligence beginnt daher im Back-End auf der Datenseite und nicht am Front-End.
Adressen
Geocodieren
Datenveredelung
2.2 Location Analytics
Sind die Daten im DWH durch den Prozess der Geocodierung (und ggf. Datenveredelung) räumlich
verfügbar, ist der Grundstein für weitere Schritte gelegt. Das Ziel ist es, bestehende BI Lösungen um
den Raumbezug zu erweitern und zwar so, dass dies ohne aufwändige Individualprogrammierung
geschieht. Moderne LI Lösungen integrieren sich nahtlos in bestehende BI Anwendungen und
übernehmen
dabei
die
bereits
etablierte
BI
Architektur,
Datenstruktur,
Datenbewirtschaftungsprozesse (ETL), Berechtigungskonzepte und Arbeitsweise. LI Lösungen liefern
kein „neues System“ sondern eine logische Erweiterung der bestehenden BI (oder DSS) Lösungen.
Damit erhält der BI Nutzer eine weitere räumliche Sicht und neuartige raumbezogene
Visualisierungs- und Analyseoptionen. Die BI Lösung wird besser und damit wird die Ergebnisqualität
erhöht. Auch hier ist wieder der „Tuning-Ansatz“ deutlich. Location Analytics lässt sich seinerseits
ebenfalls in 3 Bereiche unterteilen:
Visualisierung (Mapping):
Der erste „Erkenntnisgewinn“ auf Seiten des Nutzers stellt sich meist schon bei einer einfachen
Darstellung auf einer Karte ein. Eine Karte der Kunden(verteilung) oder eine farbliche Darstellung
der Kunden nach Umsatz gibt dem Anwender eine Sicht auf seine Daten, die er mit der
herkömmlichen Sichtweise bisher nicht hatte.
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Die Karte ist interaktiv, d.h. der Nutzer kann navigieren, zoomen, selektieren und zusätzlich ist die
Karte mit dem BI Report bidirektional verknüpft. Das bedeutet, er kann seine Berichte fortan nicht
nur wie gehabt alphanumerisch bearbeiten, sondern kann Berichte räumlich untersuchen und
interpretieren. Bericht und Karte bilden eine Informationseinheit. Die reine Visualisierung mittels
Abbildung 3 - Links die herkömmliche Darstellung mit Tabellen und Graphiken und rechts die korrespondierende
Karte
Karte wird häufig als „eine weitere Darstellungsform bekannter Fakten“ bezeichnet und m.E. oft
unterschätzt. So wie ein Film mehr ist als ein „visualisiertes Hörspiel“ ist eine Karte mehr als ein
„visualisierter Bericht“. In der Karte werden räumliche Disparitäten, Muster, Trends oder Potentiale
aufgedeckt, die in einem Diagramm oder einer Kreuztabelle verborgen bleiben. Zudem hat eine Karte
eine weitaus bessere „Informationsergonomie“ und erlaubt dem Nutzer eine intuitive Sicht auf seine
Daten und Vorgänge.
Analyse
Die räumliche Analyse geht über die reine Visualisierung hinaus. Aus dem Bereich der Geoinformatik
kommt der Begriff Layer. Das bedeutet, dass man verschiedene Ebenen mit unterschiedlichen
Informationen so übereinander legen kann, dass neue Einsichten und Antworten möglich sind. Die 3
räumlichen Layer Kunden, Standorte und produktspezifische Kaufkraft können z.B. erklären, wieso in
Vertriebsgebiet A trotz höherer Anzahl an Kunden und höherer Anzahl an Filialen weniger Umsatz
und/oder Gewinn erwirtschaftet wird als in Vertriebsgebiet B mit einer höheren produktspezifischen
Kaufkraft. Natürlich lassen sich diese Informationen auch als alphanumerischer Wert in
herkömmlicher Weise darstellen, der räumliche Zusammenhang wird aber nicht deutlich.
Nimmt man einen weiteren Layer mit Wettbewerbsstandorten hinzu oder stellt man fest, dass
eigene Standorte so nah beieinander liegen, dass sich die Einzugsgebiete stark überschneiden und
ein Kannibalisierungseffekt vorliegt, sind weitere Antworten auf Performance-Unterschiede möglich.
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Kunden, Filialen, PoI
Vertriebsgebiete
Marktdaten
Soziodemographie
Strassen-Netz
Luft-/Satellitenbilder
Räumliche Analysefunktionen
Adjacent
Intersect
Disjoint
Cross
Within
Equal
Abbildung 4 - Layerkonzept und durch LI verfügbare neuartige Analysefunktionen
Der analytische Teil nimmt im gesamten LI Konzept eine sehr wichtige Funktion ein, da in diesem
Kontext der gesamte BI und DSS Prozess enorm verbessert werden kann. Zudem erreicht man mit
der Verbesserung der analytischen Leistungsfähigkeit im BI Bereich eine hohe Zahl an Nutzern.
Vorhersage
Vorhersagen nehmen in der Reihe „Visualisierung – Analyse – Vorhersage“ die komplexeste Stellung
ein. Vorhersagen oder „predictive models“ im räumlichen Kontext setzen voraus, dass bestimmte
Vorkommnisse oder „Events“ nicht zufällig auftreten. Der räumliche Kontext prägt oftmals die Art,
das Ausmaß und die Häufigkeit von Ereignisse. Die Kenntnis und der Einfluss räumlicher
Einflussgrößen ist ein wichtiger Baustein in der Anwendung von „predictive models“ und die
Berücksichtigung solcher Einflüsse führt zu mehr Transparenz (was geschieht wo?) und gibt dem
Anwender auch die Möglichkeit bessere Vorhersagen zu treffen. Solche räumlichen Einflussgrößen
können soziodemograhpische Parameter, topographische Bedingungen oder andere
umweltbedingte oder sozio-kulturelle räumliche Disparitäten sein. Dabei werden sowohl deduktive
(vereinfacht: man schließt vom Allgemeinen auf den Einzelfall) als auch induktive Methoden
(vereinfacht: man schließt von Einzelfällen auf allgemeine Vorkommnisse) angewandt. Eine große
Aufmerksamkeit erfährt das Thema „Geospatial predictive models“ im Bereich polizeilicher
Anwendungen um in der Prävention von Delikten bessere Ergebnisse zu erzielen.
Deduktive Modelle in diesem Bereich beschreiben die Beziehung zwischen einem Event und
Faktoren, die die räumlichen Umgebungsvariablen zu diesem Event beschreiben; z.B. Autoaufbrüche
kommen gehäuft in 2-3 km Entfernung zu einem Autobahnanschluss vor oder Überfälle finden
häufiger innerhalb eines Viertels mit einer spezifischen soziodemographischen Struktur statt.
Moderne LI Lösungen arbeiten mit sog. „Time Slidern“ die es dem Anwender ermöglichen,
Vorkommnisse auch im zeitlich/räumlichen Kontext zu erkennen (WO wurden WANN WELCHE
Delikte begangen?). Erste Erfahrungen mit räumlichen Vorhersagemodellen in der
Verbrechensbekämpfung in den USA zeigen, dass signifikante Erfolge in der Vermeidung von
Verbrechen erzielt werden konnten. Die heute stetig steigende Rechnerkapazität kann zudem
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besonders induktive Modelle schnell und genau berechnen. LI Lösungen lassen sich sowohl in
herkömmliche BI Anwendungen integrieren als auch in Data Mining oder Predictive Models.
2.3 Location Optimization
Location Intelligence kann sowohl bei rein analytischen, dispositiven Fragestellungen eingesetzt
werden, als auch operativ, in Echtzeit in Geschäftsprozesse eingebettet sein.
Beispiele für operative Location Intelligence findet man vor allem im Kundenbeziehungsmanagement (Neukundengewinnung, Cross-/Up-Selling, Kundenbindung in Call Centern), in
Branchen wie Versicherungen (Schadenmanagement, Risiko-Management) und Transport (Pannenund Rettungsdienste sowie Tracking und Echtzeit-Routen-Management).
Ein weiteres Beispiel für Location Optimization eingebettet in CRM Lösungen kann ein durch LI
optimiertes Routing zu Kunden / Neukunden auf Basis von selbst einzugebenden Parametern sein
oder ein Außendienstler wird auf potenzielle Kunden genau dann aufmerksam gemacht, wenn er
sich in deren Nähe befindet (Geofencing als Grundlage). Kennt ein Unternehmen sein
„Idealkundenprofil“ und kann dieses beschreiben (Kaufkraft, Alter, Gebiet etc.) lassen sich solche
Profile räumlich übertragen und man erhält so die Regionen mit einem hohen Anteil potentieller und
erwünschter Neukunden.
Unter dem Begrff „Geo on Demand“ habe ich vor einiger Zeit einen Begriff geprägt der beschreibt,
dass einzelne räumliche Funktionen (Geocoding, Routing, Mapping) genau dann in einen
Geschäftsprozess integriert werden, wenn sie gebraucht werden. So könnte eine Versicherung
während der Aufnahme der Personalien im Geschäftsprozess eines Versicherten einen
„Plausibilitäts-Check“ laufen lassen der nachprüft, ob die Angabe „Einzelgarage vorhanden“ anhand
der Adresse des Versicherten plausibel ist oder nicht – hier genügt eine Geocodierung im
Hintergrund und eine manuelle Prüfung durch den Innendienst entfällt. Ergibt die Geocodierung ein
Abbildung 5 - Hot Spots „Einbrüche“ in der Nähe von Autobahn-Anschlüssen
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Ergebnis „verdichtetes Innenstadtgebiet“ so könnten sich weitere Nachfragen lohnen während das
Ergebnis „Status-hohes Einfamilienhaus-Gebiet“ das Vorhandensein einer Einzelgarage plausibel
erscheinen lässt.
Die folgende Abbildung gibt einen Überblick über die Bausteine von Location Intelligence".
Abbildung 6 -
3. Location Intelligence Beispiele aus der Praxis
Beispiel Außenwerbung (Location Analytics):
Der Kunde hat eine BI Lösung des Anbieters Qlikview im Einsatz. Die erzeugten Berichte stellen die
Auslastung, Mietdauer und Umsätze der gesamten Plakat- und Außenwerbungs-Standorte dar. Mit
der Integration unserer LI Lösung werden folgende Ziele verfolgt:
 Räumliche Darstellung der Auslastungssituation der Plakatstandorte (Hot Spots)
 Identifizieren attraktiver Standorte durch Berücksichtigung von Frequenzdaten (Verkehr)
 Unterstützung im Vertriebsprozess durch individuelle Berechnung der verfügbaren
Plakatstandorte in einem dedizierten Einzugsgebiet („Zeige mir alle verfügbaren
Plakatflächen die in 2 Minuten Fahrtzeit von meinem Markt entfernt liegen“).
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Beispiel Pharma/Healthcare (Location Optimization):
Ein Global Player aus der Pharma Branche (120.000 Mitarbeiter in 140 Ländern) benötigte für die
Abbildung 7 - Die gelbe Fläche zeigt das 2 Minuten Fahrtzeit-Einzugsgebiet vom Verkaufsstandort an. Die darin liegende
Punkte sind Aussenwerbung-Standorte.
Vertriebsoptimierung die Integration soziodemographischer Daten. Die Zielgruppe waren
Augenärzte in Privatpraxen und Krankenhäuser, die in Gebieten praktizieren mit einem
überdurchschnittlichen Patienten-Potential einer definierten Altersklasse.
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Diese Informationen werden direkt in das CRM System integriert und unterstützen damit den
Außendienst hinsichtlich einer gezielten Besuchs- und Absatzplanung.
Abbildung 8 - Standorte der gewünschten Zielgruppe im Verkaufsgebiet. Besuchsplanungs-Anwendung integriert in
das CRM Werkzeug von salesforce.com.
Beispiel Handel (Location Discovery):
Ein großer europäischer Handelskonzern stattet seine Vertriebsmannschaft mit mobilen Endgeräten
und einer mobilen BI Lösung (MicroStrategy) aus. Die Aufgabenstellung lautete, die Bestandskunden
zu geocodieren und potentielle Neukunden, aus dem gleichen Zielgruppensegment (z.B. Restaurants
und Bars), die sich in direkter Nachbarschaft zu den Bestandskunden befinden ebenfalls zu
geocodieren um Synergien im Außendienst zu fördern: „next best customer – next best visit“.
Beispiel Öl und Gas Unternehmen (Location Analytics):
Der Kunde benötigte eine Kombination aus bestehenden BI Reports und Daten aus den Bereichen
Finanzcontrolling, Explorationsplanung und Mitarbeitereinsatzplanung mit räumlichen Daten wie
Nähe zu bestehenden Pipelines, Infrastruktur, Explorationsflächen und Wettbewerbsstandorten um
„Advanced Analytics“ zu realisieren.
Durch die Integration räumlicher Informationen in die bestehende BI-Lösung ist der Kunde in der
Lage fundierte Explorations-Entscheidungen hinsichtlich der Neuplanung, Vernetzung mit
Verkehrswegen wie Häfen, Schienennetz und Straßen und seiner Expansionsstrategie zu treffen.
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Abbildung 9 - Location Analytics
Beispiel FMCG / Brauerei (Location Optimization)
Mit Niederlassungen in 250 Ländern und mehr als 70.000 Mitarbeitern erwirtschaftet dieser Global
Player ca. 21 Mrd. US$ mit ca. 250 eigenen Marken. Obwohl insgesamt der Konsum von Bier in der
betrachteten Region anstieg, blieb das eigene Ergebnis hinter dem Markttrend zurück. Der Kunde
benötigte eine Lösung, um einen Zusammenhang der stagnierenden Vertriebsleistung und den
räumlichen Faktoren (Demographie, Marktpotentiale, Erreichbarkeiten, Wettbewerbsstrukturen) zu
erkennen, zu analysieren und gegenzusteuern.
Die Vertriebsmannschaft wurde mit einer mobilen Lösung ausgestattet, die die Planung und
Optimierung der Kundenbesuche und Akquise unterstützt und transparent macht.



Die Location Intelligence Lösung wurde in das bestehende CRM System integriert und
erfährt durch die einfach zu bedienende Oberfläche sehr hohe Nutzer-Akzeptanz.
Effiziente und durch räumliche Faktoren unterstützte Vertriebsplanung führte zu einem
signifikant verbesserten Verkaufsergebnis.
Vertriebsaktivitäten wurden global gezielter und besser nachvollziehbar. Regionale
Gegebenheiten (Demographie, Wettbewerb, Marktdurchdringung) wurden in der
Vertriebsarbeit erstmals berücksichtigt.
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Abbildung 10 - Vertriebsgebiete und Kundenpotentiale (Hot Spots) einer Verkaufsregion (integriert in die CRM Lösung
von salesforce.com)
Beispiel Polizeiliche Anwendung (Location Analytics):
In einem Ballungsgebiet sollte für die Darstellung der Delikte und zur verbesserten Prävention eine LI
Lösung in eine bestehende BI Anwendung integriert werden. Auf Basis der verschiedenen Delikte
konnten räumliche Schwerpunkte besser dargestellt werden und mit dem soziodemographischen
Muster in Beziehung gesetzt werden. Zudem sind Zusammenhänge zwischen den Tatorten und
deren Lage im Verkehrsraum geprüft worden.
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Abbildung 11 - Klassische Hot Spot Analyse
4. Nutzen und Beitrag von Location Intelligence?
Das Thema Location Intelligence als integraler Bebstandteil von BI und CRM Lösungen oder in
Geschäftsprozesse ist noch relativ neu. Daher ist es wichtig potentiellen Kunden den Aufwand und
Nutzen in kompakter Form aufzuzeigen.
Wir bieten daher 2-3 tägige Workshops an, um für den Kunden ganz gezielt die 3 dargestellten
Kernbereiche:
o
o
o
Location Discovery
Location Analytics
Location Optimizationvorzustellen und auf die Anforderung in den Unternehmen zu
adaptieren. Im Ergebnis liefern wir unseren Kunden danach einen Fahrplan, aus dem
er detailliert die aufeinander abgestimmten Schritte entnehmen, planen und
umsetzen kann.
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Abbildung 12 - Location Intelligence by galigeo | Workshop-Inhalte
Zusammengefasst kann der Nutzen von Location Intelligence wie folgt beschrieben werden:




ROI – Steigerung des Wertes bestehender GIS, BI- und DWH
Datenqualität - Geocodierung und Datenveredelung erhöhen den Wert und die Qualität der
Bestandsdaten (DWH Tuning)
Entscheidungsqualität - bessere Entscheidungen in kürzerer Zeit treffen aufgrund einer
umfassenden und räumlichen Sicht auf geschäftsrelevante Fakten und Daten
Prozessqualität - optimierte Geschäftsprozesse durch Integration räumlicher Informationen
oder modularisierter Geofunktionen (Routing, Mapping oder Geocoding als einzelne
Funktion in Geschäftsprozessen) -Geo-On-Demand
Location Intelligence leistet somit einen Beitrag für:





Easy Analytics: Einfacher räumlicher Zugang zu Muster, Trends und Potentiale
Advanced Analytics: Neue, raumbezogene Analysemöglichkeiten vorhanden
Big Data – zukünftig werden um ein vielfaches mehr räumliche Daten produziert und
analysiert – Karten eignen sich hervorragend große Datenmengen vereinfacht und intuitiv
darzustellen
Mobile Business Intelligence: Karten als Einstieg in die Datenanalyse biete sich aufgrund der
Bildschirmgröße eines mobilen Endgerätes (Smartphone oder Tablet PC) geradezu an.
Social Media: Produktion und Auswertung raumbezogener Daten eröffnet Unternehmen die
Chance zeitlich und räumlich relevante mobile Services anzubieten
Wenn sich Fragen im Kontext analytischer oder operativer Themen stellen, die mit dem Wort „WO“
beginnen, kann LI einen wesentlichen Beitrag liefern.
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5. Ausblick:
Die private Nutzung von Geodaten wie GoogleMaps oder BINGMaps, Navigationsgeräten und GeoApps für Smartphones haben längst eine hohe Verbreitung und Akzeptanz gefunden. Sie gehören
heute zum Alltag in der Informationsbeschaffung. Apps mit Karten gehören zu dem am häufigsten
genutzten Anwendungen mit steigender Tendenz. Nach einer aktuellen Unternehmensbefragung
von Ventana Research wird Location Analytics eine Schlüsseltechnologie im Bereich BI für die
laufende Dekade darstellen. Die Mehrzahl der befragten Unternehmen halten Location Analytics für
sehr wichtig, um eigene Geschäftsprozesse sowie Vertrieb und Marketing zu optimieren. Fast die
Hälfte der durch Ventana befragten Unternehmen planen eine Änderung in der Nutzung räumlicher
Informationen im Laufe 2013 zur Verbesserung der Prozesse in Vertrieb, Marketing und Controlling.
Eine Mittelstandsbefragung des renommierten deutschen BI Research Unternehmen BARC aus dem
Jahre 2012 weist die Integration von Geodaten in BI Anwendungen als einen von 6 wichtigen Trends
für die nächsten 2-3 Jahre aus.
BI Anbieter wie Qlikview oder Tableau, die auf eine kurze Implementierungsphase mit einem
benutzerfreundlichen Frontend und einem intuitiven Informationszugang setzen, sind aktuell sehr
erfolgreich. Dieser Trend nach Visualisierung und „easy analytics“ wird durch den Einsatz von
Location Intelligence unterstützt und erweitert.
Die Explosion der Datenmengen (BIG DATA), die wachsende Zahl an Interaktions- und
Kommunikationskanälen zwischen Anbieter und Kunde, das sich rasch ändernde
Verbraucherverhalten und die Existenz von „Social Media“ sorgt dafür, dass vermehrt räumlich
relevante Daten generiert und nachgefragt werden.
Zwei Vokabeln werden in diesem Zusammenhang wichtig sein:
1. Relevanz: sind die Angebote die ich mobil erhalte erwünscht und relevant; d.h. stellen diese
Informationen einen echten Nutzen für mich als Kunden dar?
2. Vertrauen: kann ich basierend auf meinen eigenen Erfahrungen und den Erfahrungen
meiner „Bezugsgruppe“ (peer group) auf einen ordnungsgemäßen und legalen Umgang mit
meinen Daten vertrauen?
Unternehmen die in der Lage sind Relevanz und Vertrauen in gleicher Weise im Umgang mit sozialen
Medien zu berücksichtigen, werden durch den Einsatz von Location Intelligence Diensten mehr
Kundennähe und mehr Geschäft generieren.
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Über Galigeo
Galigeo ist mit mehr als 12 Jahren Erfahrung und Niederlassungen in Europa und USA Marktführer
im Bereich LOCATION INTELLIGENCE.
Durch den Einsatz unserer LOCATION INTELLIGENCE Lösungen :
- Erweitern Sie Ihr Data Warehouse um den Faktor „Raum“
- Integrieren Sie Geo- und Marktdaten in Ihre Infor-mationssysteme
- Machen Sie aus Ihrem Data Warehouse einen echten „single point of truth“
Über den Autor:
Michael Arthen ist seit 1988 in den Themen Geoinformatik und Business
Intelligence tätig.
Zuletzt war Michael Arthen bis Ende 2011 Geschäftsführer und Director
Central Europe der Pitney Bowes Software GmbH (vorm. MapInfo; Sagent
und Group1) für Deutschland und Zentraleuropa verantwortlich.
Zwischen 1998 und 2006 war er in verschiedenen internationalen
Managementfunktionen tätig, unter anderem als Alliance Manager für
Business Intelligence bei PriceWaterhouseCoopers, und danach als
Prokurist und Bereichsleiter IT-Management in der Plönzke Holding.
Nach Abschluss seines geowissenschaftlichen Studiums an der Universität Köln 1994 war Michael
Arthen in der Abteilung Umweltplanung beim Umweltamt der Stadt Köln für den Aufbau des
Geoinformationssystemes (GIS) sowie die Integration von Geodaten in das GIS verantwortlich.
Michael Arthen hat den Begriff und die Inhalte rund um das Thema „Location Intelligence" im
deutschsprachigen Raum maßgeblich geprägt. Als Gründer der geoXtend Anfang 2012 steht nun die
Innovation und der Nutzen von Location Intelligence für seine Kunden im Fokus seiner Arbeit.
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