Геолокационная аналитика: почему ответ на вопрос «где» выводит бизнес-аналитику на новый уровень

Анализ местоположения позволяет учитывать географические данные в бизнес-аналитике (BI), чтобы находить взаимосвязи между людьми, событиями, транзакциями, объектами и активами. Хотя большая часть корпоративных данных уже включает информацию о геолокации, для бизнес-аналитики ее используют лишь немногие компании.

Большинство географических данных по-прежнему используется лишь для решения картографических задач, например, в геоинформационных системах. Но географическое программное обеспечение, как и корпоративное ПО в целом, со временем становится проще в использовании. Сегодня поставщики решений бизнес-аналитики интегрируют пространственные данные и средства их анализа в свои продукты, чтобы предложить дополнительные возможности визуализации, отчетности и анализа информации. Мурали Нори руководит направлением аналитики геолокации/визуализации данных в SAS. В этом интервью он рассказывает о геопространственной аналитике и о том, какие перспективы она открывает с точки зрения устоявшихся методов бизнес-анализа.

Организации и так собирают огромное количество данных. Зачем еще добавлять данные о местоположении?

Нори: Согласно оценкам, 70–80 процентов бизнес-данных уже содержат сведения о местоположении. К тому же, любой бизнес где-то находится. Добавив географический контекст к бизнес-аналитике, можно получить много полезной информации. Сегодня с зарождением Интернета вещей (IoT) можно также говорить о подключенных машинах, людях и об аналитике на периферии. IoT буквально заставляет компании пересматривать сценарии использования их решений. Беспилотные автомобили, Uber, дроны — для всех них местоположение имеет ключевое значение.

Сведения о геолокации начинают играть важную роль во многих аспектах бизнес-аналитики, поэтому организациям следует уделять больше внимания таким данным. Мы не просто собираем массивы геоданных и представляем информацию простыми слоями на карте. Дополнительное преимущество — в возможностях учитывать расстояние, рассчитывать среднее время и среднюю дальность пути, комбинировать данные о местоположении и различные аналитические техники (например, кластеризацию) для более точной сегментации клиентов, а также использовать пространственные данные в прогнозной и предписывающей аналитике.

Какие бизнес-задачи решает аналитика геолокации?

Нори: О некоторых я уже упомянул. Но стоит также отметить случаи, в которых данные о местоположении играют главную роль. Это могут быть, к примеру, страховые компании, чьи цены зависят от местоположения объекта, медицинские организации, которые хотят оценить востребованность услуг с помощью демографических данных, или же транспортные компании, такие как Uber и Lyft, анализирующие использование своих сервисов.

С какими проблемами могут столкнуться организации, внедряя процессы и технологии для анализа данных о местоположении, и как их можно преодолеть?

Нори: Обработка информации о местоположении аналитическими системами или приложениями для визуализации данных имеет свои особенности. Например, чтобы отметить банк на карте, потребуется информация о широте и долготе его расположения. Чтобы отметить регион по почтовому индексу, область, район или зону продаж, понадобятся файлы фигур, которые используются для обозначения границ на карте. Организациям нужно планировать внедрение программных средств, которые могут использоваться для геокодирования, сбора координат и создания файлов формы, позволяющих вставлять графические объекты на карту. Правильные средства — это первый шаг к получению и использованию информации о местоположении в организации.

Как организациям разработать стратегию использования геоданных?

Нори: Сначала данные нужно собрать и подготовить, а также обеспечить к ним доступ. На начальном этапе у организации уже будет доступ к географическим атрибутам анализируемых объектов, например, к данным из социальных сетей, имеющим геопривязку, и к адресам клиентов (широта, долгота). Помимо этой информации нужно получить данные сторонних ресурсов: сведения о погоде, статистику преступности, потребительские расходы и др. А затем объединить всю собранную информацию.

Дополнительным преимуществом для организаций станет сбор данных о местоположении в динамике с использованием массивов новых источников данных, в числе которых GPS, NFC и маяки, которые позволяют отслеживать движение любых объектов — клиентов или активов. В большинстве случаев потребители легко соглашаются на передачу данных о местоположении со своих мобильных устройств, что позволяет собирать гораздо больше контекстуальной информации.

Важно отметить, что геолокационные данные часто включают личную информацию. Поэтому организации должны соблюдать требования конфиденциальности и защиты данных.

Где организации могут эффективно применять аналитику геолокации?

Нори: Геолокационная аналитика применима ко всем видам отраслей. Равно как и ко всем функциональным подразделениям внутри организации. Поэтому нужно сосредоточиться на проектах или вариантах использования, которые отвечают первоочередным требованиям и дадут максимальную отдачу. Не менее важно учитывать сложность подготовки данных, наличие у сотрудников необходимых навыков и компетенций, а также конфиденциальность данных, их безопасность и вопросы этики. В целом, геолокационную аналитику можно использовать для следующего:

• Развития бизнеса благодаря правильному выбору площадки или канала. Расширяйте свое присутствие на рынке, привлекайте новых клиентов и определяйте движущую силу будущего роста с помощью инструментов быстрого поиска и оценки всех потенциальных новых местоположений или онлайн-каналов.
• Улучшения клиентского обслуживания или таргетированного маркетинга. Комбинируйте данные о местоположении и удобстве доступа, контекст и пространственную близость, чтобы сформулировать наиболее подходящие маркетинговые предложения или улучшить клиентский опыт. Это поможет перейти к проактивному подходу, адаптируя продукты к потребностям клиентов.
• Улучшения государственных услуг и методов государственного планирования. Будь то меры реагирования на чрезвычайные ситуации, попытки уменьшить перегруженность транспортных магистралей, помощь нуждающимся семьям или правоохранительная деятельность, местные, государственные и федеральные власти могут эффективно использовать геолокационную аналитику для всех этих сфер.
• Оптимизации бизнес-процессов. Возможность добавить географический контекст к различным активам процессов производства, сборки, логистики, дистрибуции и обслуживания позволяет оптимизировать бизнес-процессы и повышает эффективность организаций.

Как технологии геолокационной аналитики повлияют на общие подходы к бизнес-аналитике и обработке больших данных?

Нори: В настоящее время средства геолокационной аналитики применяются, в основном, для представления информации на интерактивной карте с помощью отчетов, информационных панелей или исследований. Но не стоит ограничиваться привычной областью применения. С помощью новых сценариев, которые поддерживаются диджитализацией, мобильностью и IoT, процесс принятия решений с учетом местоположения создает больше возможностей для любых организаций. Не нужно сводить аналитику только к отчетности, анализу событий или производительности с привязкой к местоположению. Организации получат больше преимуществ, если будут рассматривать информацию о местоположении с учетом хронологии поведения, или если будут использовать ее как непрерывную переменную для прогнозирования будущих результатов.

Например, с помощью сведений о местоположении вы можете оценить влияние времени и длины пути на тенденции, которые вы изучаете, или определить оптимальное расположение объектов на основе демографической сегментации и доступных ресурсов, или же использовать данные о местоположении в сочетании с аналитическими техниками, в числе которых кластеризация, для сегментации клиентов по наиболее подходящим критериям. Благодаря геопространственной аналитике в сфере BI появляется новое измерение — измерение «где», позволяющее получить новую полезную информацию, которую ранее вы могли упустить или просто не брали в расчет.

Для SAS аналитика местоположения — это, в первую очередь, расширение бизнес-аналитики. Поэтому, чтобы эффективно использовать ГИС и BI, мы объединили усилия с лидером рынка геоинформационных систем, компанией Esri. Теперь наши клиенты могут получить доступ к средствам пространственной аналитики с возможностями самообслуживания в рамках SAS^® Visual Analytics – интуитивно понятного инструмента, который они используют каждый день.