Business Intelligence & Geoinformation

Business Intelligence & Geoinformation
- Visualisierung und Analyse mit Geodaten -
CENIT EIM Innnovations-Tag 2015
Referent: Ralf Krämer, Senior Account Manager
09. Juni 2015
Die Bedeutung von Geoinformation nimmt weiter zu
Internet of Things
Mobile
Social Media und e-Commerce
Bald wird alles miteinander vernetzt
sein.
In 2018 werden weltweit annähernd
zwei Milliarden Smartphones
ausgeliefert.
72 Prozent der Online-Erwachsenen
besuchen Facebook zumindest
einmal pro Monat, erstellen Daten
zum Thema:
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Fahrzeuge
Medizinische Geräte
Energieverbrauch
Objektverfolgung
Gebäudeinformationen
Haushaltsgeräte
Persönliche Gesundheitsdaten
Intelligente Zähler
Jeder Anwender generiert jährlich
60 GB an Daten mit Informationen:
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Wo Kunden einkaufen
Wo sie hingehen
Wann sie dort hingehen
Was sie einkaufen
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Beziehungen
Heimatort und Arbeit
Präferenzen
Interessen
Standorte und Check-ins
Make the big data-spatial connection
… auch im Rahmen von Geschäftsprozessen und
Business Anwendungen?
80% aller Unternehmensdaten habe einen geographischen Bezug
• Statisch
–z.B. Adressen von Kunden
–Filialen
–Wirtschaftsgüter
• Dynamisch
–z.B. Transaktionen
–Standortprofile
–Verhaltensmuster
Jedoch werden diese Daten häufig nur unzureichend im Rahmen von
Analysen und Entscheidungsprozessen genutzt.
Business Intelligence
Ad-Hoc
Analysis
Dashboards
Scorecards
& KPIs
Reports
Business Intelligence & Location Intelligence
Was fehlt?
• Visualisierung räumlicher
Zusammenhänge
• Räumliche Filter/Analysen
• Veredelung von BI-Daten
Business Intelligence & Location Intelligence
Was fehlt?
• Visualisierung räumlicher
Zusammenhänge
• Räumliche Filter/Analysen
• Veredelung von BI-Daten
Business Intelligence & Location Intelligence
 Business Intelligence gibt die Antworten auf das Wie? Warum? Was?
 Location Intelligence (LI) erweitert Business Intelligence um die räumliche Komponente für
die Antworten auf das ‘Wo?'
 Die Kombination gibt Analysten und Entscheidungsträgern eine vollständige Übersicht auf
alle Daten und daher eine bessere Grundlage für Entscheidungen.
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Wo verkaufen wir welche Produkte in welchen Mengen?
Wo genau sind die regionalen Kaufkraftunterschiede für meine Produkte?
Wo sind die Agenturen oder Regionen mit den besten Umsätzen und warum?
Wo leben meine bestehenden Kunden? Wo finde ich ähnliche Interessenten?
Wo kann die Vertriebseffizienz verbessert werden?
Wo sind ähnliche geographische oder demographische Muster und Trends?
Wo kann ich am effizientesten meine Marketingkampagne fahren?
Wo fallen welche Betriebskosten an?
Wo erhalten eine hohe Anzahl an Reklamationen und warum?
Wo sind welche Lagerbestände verfügbar?
Welcher Zulieferer liefert von welcher Produktionsstätte an welches Werk?
Wo befindet sich welcher Transportbehälter auf dem Werksgelände?
Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten (Auswahl)
Controlling
Gebietsplanung
Risikomanagement
Marketingplanung
Direktmarketing
Location
Intelligence
Kundenanalysen
Marktanalyse
Kundenstandorte
Media Planung
Netzwerkplanung
Filialplanung
Supply-Chain Management
Kriminalitätsanalyse
Location Intelligence
...ermöglicht die Gewinnung neuer Erkenntnisse und
Informationen aus Unternehmensdaten, indem geografische
Zusammenhänge modelliert, analysiert und bewertet werden.
Im Rahmen eines geographischen „Veredelungsprozesses“
werden Daten zusätzlich mit Markt- und Potenzialdaten
angereichert, wodurch diese zur Grundlage für fundierte
Geschäftsentscheidungen werden.
Unternehmen gewinnen dadurch zusätzliche Erkenntnisse über
Ihre Bestands- und Neukunden, für zielgerichtete Vertriebs- und
Marketingstrategien.
Das Prinzip
„Informationsschichten“
Potenzialdaten
Marktdaten
Vertriebsgebiet
Reale Situation
Informationsgewinn
Einzugsgebiet
Warum Geo-Information?
Ohne Geographie
Informationen liegen in zahlreichen Tabellen und Spalten vor und
sind alphanumerisch geordnet.
Räumliche Beziehungen bleiben unerkannt !
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Filialplanung
Gebietsoptimierung
Außendienststeuerung
Risikoermittlung
Warum Geo-Information?
Mit Geographie
Kunden ID
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20
Nam e
M ayer
Kunz
Friedrichs
M ohn
Ballhaus
Krausk opf
M ichaelis
Daniels
Kohl
Bus ch
Kec k
Günnel
Arnold
Gund
Brechtel
Peters
Ros sm ann
Salz mann
Hahn
Dittels
Stras se
Rheinstras se 12
Diebsweg 25
Dies elstras se 3
W aldweg 1
Haugas se 5
Nec kars trass e 4
Dünenweg 8
Frankstras se 5
Stadionstrass e 10
Am W asserturm 15
M aygass e 3
Alte Brücke 6
Eberlinweg 1
Starenweg 7
Bergstras se 12
Lindenweg 28
Rahmengasse 2
Sperberweg 3
Laubenweg 14
Neuer W eg 28
W ohnort
Mannheim
Sandhausen
Heidelberg
Lam pertheim
W alldorf
Heidelberg
Sandhausen
Viernheim
W alldorf
Mannheim
Lam pertheim
Heidelberg
Viernheim
W alldorf
Sandhausen
Mannheim
Sandhausen
Sandhausen
Heidelberg
Mannheim
PLZ
68307
69207
69124
68623
69190
69128
69207
68519
69190
68289
68623
69126
68519
69190
69207
68457
69207
69207
69123
68304
Vertreter
Berger
Zander
Zander
Zander
Berger
Zander
Berger
Sandm ann
Sandm ann
Berger
Zander
Sandm ann
Berger
Berger
Zander
Sandm ann
Berger
Zander
Zander
Sandm ann
•
Einfaches Erkennen von Mustern und Trends
in allen Abteilungen
•
Schnellere und bessere Entscheidungen
•
Schaffung von Geschäftsvorteilen
Location als Bindeglied
Welche Kunden haben Coverage ?
Welche Kunden liegen
im Einzugsbereich ?
Welche Gebiete liegen im
Katastrophengebiet ?
Wo ist der Servicefall?
Wo ist das größte Potenzial ?
Eine Auswahl von Anwendungsbereichen
und Darstellungsformen
Schadenmanagement
-Abgrenzung betroffener Gebiete
-Optimierter Einsatz von Personal und Ressourcen
Vertrieb, Marketing & Distribution:
-Analyse Marktpotenzial, -durchdringung
-Zielkundenmarketing
-Gebietsoptimierung
Underwriting und Risikomanagement
-Risiko Analyse
-’Risk Proximity Analysis’
-Ratings, Gebietsdefinition und -einstufungen
Die Datengrundlage
Wir unterscheiden 3 verschiedene
Kategorien…
Geo-Referenzdaten
Bevölkerung
Topographie
Vektor Straßenkarten
Adressverzeichnis
Points of Interest
PLZ / Administrative
Luftbilder/Satelliten
Demographie
Sozio-Ökonomie
Kaufkraft
Analytische
Datensätze
Lifestyledaten
Typologien
Wirtschaftsdaten
Risikodaten
SpezialBranchendaten
Externe Daten im Überblick
Demographie
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o
Bevölkerung
Altersklassen
Bildung
Bevölkerungsdichte
Bevölkerungsprognose
Ausländer
Private Haushalte
Haushaltsstruktur
Wohnsituation
Bevölkerungsentwicklung
Geburten/Sterbefälle
Zu- / Fortzüge,
Fluktuationsindices
SozioÖkonomie
Andere
Regionaldaten
Business & Branchen
Informationen
o Kaufkraft allgemein
o Einzelhandelsrelevan
te Kaufkraft
o Kaufkraft nach
Produktgruppen
o Umsatzkennziffern
(Einzelhandel)
o Kaufkraftbindung
o Zentralitätsfaktor
o Status- oder
Einkommensklassen
der Haushalte
o Lifestyledaten
o Zielgruppentypologien
o Zentralität &
Attraktivität von
Gewerbestandorten
o Regionaltyp
o Lagetyp
o Firmen-Adressen
o Unternehmen/Umsätz
e nach Branchen
o Betriebe nach
Wirtschaftsbereichen
o Beschäftige
o Einpendler/Auspendler
o Branchenspezifische
Daten für
Telekommunikation,
Versicherung, Handel,
…
Pitney Bowes Software liefert sozio-ökonomische und demographische
Daten aus einem weltweiten, ständig aktuellen Datenbestand.
Wie detailliert sind Daten verfügbar ?
Regionale Anwendungsebenen
Administrative
Regionen
Postalische
Regionen
Ihre eigenen
Gebiete
Bundesländer
1-stellige PLZ
Verkaufsgebiete
Regierungsbezirke
2-stellige PLZ
(Teil-)Bezirke
Stadt- und Land-
Postleitbereiche
Standorte und
kreise
5-stellige PLZ
deren Einzugs-
Gemeinden
Gemeinde
Postleitzahl
gebiete
Mikrogeografische Regionen
Strassenabschnitt
Ortsteile, Statistische Bezirke, Wohnquartiere,
Häuserblock, Straßenabschnitte
Häuserblock
Technologie
18
Spectrum Spatial for BI – Ein kurzer „technischer“ Blick
Report Output
Business Intelligence
Platform
Map Output
Spectrum BI Connector
KML
Report
Queries
Map Layers
Map
Requests
Business
Data
Reference
Data
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Spectrum Spatial
Base Layers
Pitney Bowes
20
Pitney Bowes in Zahlen
Pitney Bowes
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1920 gegründet
5 Mrd. $ Umsatz
20.000 Mitarbeiter
2 Millionen Kunden
130+ Standorte weltweit
Pitney Bowes Software
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700 m $ Umsatz
1.600 Mitarbeiter
20 Standorte weltweit
Top 100 Softwareunternehmen weltweit
Wir konzentrieren uns darauf, Ihnen in fünf
Kernbereichen durch den Mehrwert unserer Produkte
und Lösungen zum Erfolg zu verhelfen.
Customer Information Management
Erkenntnisgewinnung durch intelligente Nutzung zuverlässiger Daten.
Location Intelligence
Tiefgreifende Erkenntnisse aus Standort- und Geschäftsdaten.
Customer Engagement
Passende und verbindliche Interaktionen im gesamten Kundenlebenszyklus.
Postbearbeitung und Versand
Optimale Paketbearbeitung und Versandeffizienz dank umfassender Innovation.
Globaler digitaler Handel
Die Vereinfachung eines komplexen Weltmarkts.
11. Juni 2015
Referenzen (Auszug)
Vielen Dank!

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