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GIS, Location Intelligence und BI – das sind die Unterschiede

  • 5 minute read
  • WhereNext Redaktion
GIS Location Intelligence
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Von BI über GIS bis Location Intelligence – im Daten-Zeitalter führen täglich neue Begriffe und Tools die Trend-Liste an. Doch wie genau grenzen sich diese ab? Und: In welchen Bereichen kommen sie zum Einsatz?

An welchen Kreuzungen bildet sich der längste Stau? Wo sind Wälder besonders stark vom Borkenkäfer betroffen? Und: Wie entwickeln sich die Immobilienpreise in bestimmten Regionen? All diese Fragen verbindet ein zentraler Aspekt: ihr Bezug zu einem bestimmten Ort.

Zugleich gibt es zu all diesen Fragen heute meist auch eine Vielzahl verschiedener Daten. Daten, die Antworten versprechen. Voraussetzung dafür ist allerdings, dass sie in ein verständliches Format für das Auge des Betrachters gebracht werden. Dafür gibt es verschiedene Konzepte und Tools.

Inhalt
  1. 1. Was ist GIS?
  2. 2. BI, GIS, Location Intelligence – eine Abgrenzung
  3. 3. GeoAI: KI und GIS werden eins
  4. 4. Anwendungsfelder von Location Intelligence
  5. 5. So finden Sie den richtigen GIS-Anbieter

1. Was ist GIS?

Ein geographisches Informationssystem (GIS) – oder auch Geoinformationssystem – ist das Rahmenwerk für die Erfassung, Verwaltung und Analyse von verschiedenen Arten von Daten; meist Geodaten. Ihre Wurzeln haben Geoinformationssysteme in der Wissenschaft der Geografie und Kartographie.

Gegenüber klassischen Analysetools stehen bei GIS-Software räumliche Zusammenhänge im Fokus – meist in Form von Karten oder 3D-Szenen. Das Besondere: Auf verschiedenen Ebenen (Layern), die GIS-Anwender übereinanderlegen, lassen sich Muster, Zusammenhänge und Beziehungen visualisieren und auswerten. Die Benutzer erhalten anstatt Bergen von Einsen und Nullen datenbasierte Antworten auf einen Blick – beispielsweise auf die eingangserwähnten Fragen.

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Weitere Beispiele finden Sie in diesem Video.

💡 Geodaten sind digitale Daten. Auf ihrer Basis lassen sich die Positionen von Objekten auf der Erdoberfläche bzw. im geografischen Raum bestimmen. Liegen sie in frei zugänglicher Form vor, spricht man auch von Open GeoData. Wichtig sind in diesem Zusammenhang auch  Metadaten, also Daten, die die Geodaten beschreiben. Verarbeitet werden Geodaten in der Regel mit Geoinformationssystemen (GIS).

2. BI, GIS, Location Intelligence – eine Abgrenzung

Nicht nur die klassische Welt der Geografie ist von raumbezogenen Fragen umgeben; jedes Unternehmen und jede Organisation wird im Zeitalter der Daten stets mit raumbezogenen Fragen konfrontiert.

Kein Wunder, dass GIS-Funktionen bzw. räumliche Analysewerkzeuge längst auf Fachbereiche wie Logistik oder E-Commerce zugeschnitten sind und nicht mehr nur von GIS-Experten bedienbar sind. Solche räumlichen Analysewerkzeuge können stand-alone oder als Integration in andere Plattformen, wie in Microsoft Power BI, bereitstehen.

Kurz könnte man also sagen: Business Intelligence mit raumbezogenen Daten wird als Location Intelligence bezeichnet. Das heißt: Das Konzept Location Intelligence umfasst die Tools und Prozesse, die im Big-Data-Zeitalter aus Business-Daten raumbezogene Erkenntnisse mit BI-Relevanz extrahieren.
Mehr zur Abgrenzung verrät dieser Beitrag →

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Gängige Location-Intelligence-Fragen lauten:

  • An welchen Standorten wird unsere Plakatwerbung von den meisten Interessenten gesehen?
  • Wo ist anhand der Fußgängerfreuquenz der ideale Standort für die neue Filiale?
  • Wie sollten wir unsere Lieferkette modifizieren, um Zeit und Kosten zu sparen?
    Dieses Beispiel von Migros zeigt, wie das geht →




Spannende Anwendungsfälle rund um Location Intelligence finden Sie in diesem E-Book.

💡 Business Intelligence (BI) umfasst als Prozess das Sammeln, Aufbereiten und Darstellen business-relevanter Daten für Führungskräfte und Manager. Ziel ist es, Geschäftsentscheidungen auf eine datenfundierte Basis zu stellen. Dafür kommen unterschiedliche BI-Tools zum Einsatz.

3. GeoAI: KI und GIS werden eins

Wie bei vielen anderen Technologien, haben es auch GIS- und Location-Intelligence-Anwender ab und an mit einer Reihe wiederkehrender Tasks und Workflows zu tun. Dass hier der Spaß schnell in den Hintergrund tritt, liegt auf der Hand.  

Künstliche Intelligenz (KI) kann GIS- und Location-Intelligence-Anwender bereits heute entlasten – und wertvolle Zeit für die eigentlichen Tasks freischaufeln. Besonders spannend ist in diesem Kontext das Maschinelle Lernen (ML), ein Teilaspekt der KI.

Ein Beispiel zeigt, wohin die Reise geht: So können Objekte bereits automatisch in Luft- und Satellitenbildern erkannt und klassifiziert werden – eine Aufgabe, die dem Anwender früher viel Zeit kostete. Aber auch im Zuge der steigenden Datenmenge und auch in vielen anderen Bereichen kann KI bzw. GeoAI einen wertvollen Beitrag leisten, wie Sie hier genauer nachlesen können.

Erfahren Sie in diesem kostenfreien E-Book, wie Sie mit KI und Location Intelligence mehr aus Ihren Daten machen.
  • Raumbezogene Daten im Fokus
  • KI-basierte Datenanalysen
  • Inspirierende Case Studies

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4. Anwendungsfelder von Location Intelligence

Die Anwendungsmöglichkeiten raumbezogener Analysetools sind sehr breitgefächert. Das ist wenig verwunderlich, denn neben der Zeit ist der Raum schließlich nun mal eine der beiden Dimensionen, in denen wir uns bewegen. Die folgenden Anwendungsbeispiele vermitteln einen ersten Eindruck der Potenziale räumlicher Analysemöglichkeiten.

  • Echtzeit-Überblick: Live-Daten plus Karte = Echtzeit-Überblick. Das wohl jüngste und plakativste Beispiel für den Einsatz von GIS-Anwendungen ist die Visualisierung der Corona-Ausbreitung. Moderne Geoinformationssysteme ermöglichen den Anwendern hier verschiedene Daten (z.B. Covid-19-Fallzahlen, ökonomische und soziodemografische Daten) miteinander zu verschneiden und als Dashboard, Karte oder Chart antwortspezifisch zu visualisieren (Stichwort: ‚Layer‘). Hier finden Sie ein Beispiel.
  • Orientierung in Innenräumen: Drohnen, Satelliten und Luftbilder – dass Geoinformationssysteme anhand dieser Datengrundlagen außerhalb von Gebäuden Antworten liefern, ist bekannt. Doch auch in Innenräumen spielt das ‚digitale Wo-Bin-Ich‘ eine immer wichtigere Rolle. Bleiben wir beim Thema ‚Pandemie‘. So können beispielsweise Krankenhäuser nachverfolgen, wo sich gerade ein Mitarbeiter oder ein Intensivbett befindet (Asset Allocation) oder wie man Besucher am besten an Quarantänestationen vorbei leiten kann. Wie man das etwa von einem Unfall im Straßen-Navi kennt. Wie das genau erfolgen kann, wird in diesem Beitrag genauer skizziert.
  • Location Intelligence kann mehr als Karten: Im Internet of Things (IoT) sprechen bekanntlich alle Geräte miteinander. Doch diese Geräte brauchen als visuelle Schnittstelle zum Betrachter keine Karte. Die raumbezogenen Informationen und Kontexte – bereitgestellt von Location-Intelligence-Tools – sind für IoT-Systeme dennoch nützlich. So können mit Sensoren ausgestattete Strom-, Gas- und Wassernetze heute selbst melden, wann was wo hakt und gegebenenfalls umliegende Schleusen oder Ventile schließen. Zeitgleich bekommt der nächstgelegene Servicetechniker automatisiert eine Benachrichtigung – samt Fahrzeit und Hinweisen zum genauen Standort des Schadensereignisses. Mehr zur neuen Welt mit GIS lesen Sie hier.
Hören Sie in diesem Podcast, wie Sie mit der richtigen Location-Intelligence-Strategie die digitale Transformation Ihres Unternehmens vorantreiben.
https://assets.esri.com/content/dam/esrisites/en-us//about/news-room/podcasts//how%20a%20geospatial%20strategy%20drives%20digital%20transformation.mp3

5. So finden Sie den richtigen GIS-Anbieter

Keine Frage: Der Markt für Analysetools wächst und wandelt sich rasant. Doch insbesondere, wenn es um raumbezogene Fragen und die Analyse spezieller Typen von Daten geht, lohnt sich ein genauer Blick auf die Funktionen und Anbieter-Qualitäten. Wir geben einen Überblick und verraten, welche Aspekte Sie bei der Wahl Ihres GIS- bzw. Location-Intelligence-Anbieters unbedingt beachten sollten:

  • Marktpräsenz des Unternehmens
    Langjährige Erfahrung und globale Reichweite sind Garanten für eine stabile Zusammenarbeit. Ein weiterer Hinweis für die Marktpräsenz sind die Anzahl der Unternehmenskunden, der jährliche Umsatz sowie die Größe der Entwickler-Community.
  • Funktionsumfang der Softwarelösung
    Die intuitivste GIS-Lösung nutzt nichts, wenn Sie Fragestellungen nur eingeschränkt beantwortet. Achten Sie deshalb darauf, dass ausreichend Werkzeuge und Funktionen für das Datenmanagement, räumliche (3D-)Visualisierungen, die Analyse sowie für die Zusammenarbeit mit Kollegen bereitstehen.
    Sie wollen zentrale Funktionen und Analysemöglichkeiten genauer kennenlernen? Mit diesem kostenfreien Kurs starten Sie richtig →
  • Grundkarten und Basisdaten
    Eine Stärke von GIS ist es, Daten mit anderen zu verschneiden und zu visualisieren. Vorgefertigte Grundkarten machen den Einstieg in Analysen einfach – und erhöhen zugleich die Anzahl der Analysemöglichkeiten. Lösungen wie ArcGIS Online bieten beispielsweise Zugang zu unzähligen GIS-Daten aus verschiedenen Bereichen, etwa zu Konsumausgaben, Bevölkerungsstatistiken und Altersstrukturen.
  • Nachhaltigkeit des Unternehmens
    Das nächste Jahrzehnt steht nicht nur im Zeichen der Digitalisierung, sondern auch der Nachhaltigkeit. Unternehmen, die sich dieses Ziel gesetzt haben, können diesen durch eine Zusammenarbeit mit einem Anbieter unterstreichen, der genauso agiert – und entsprechende Werkzeuge anbietet.
  • Strategie des Anbieters
    Die strategische Ausrichtung ist ein gutes Indiz dafür, ob ein GIS-Anbieter auch noch morgen den Ton angibt und ob sich die Investition in eine Softwarelösung auch langfristig lohnt. Ein Blick auf die Vision, kompatible Dienste sowie die Partnerlandschaft bringen Licht ins Dunkel und geben Aufschlüsse in Sachen Zukunftsfähigkeit.
All diese Kriterien erleichtern Ihnen die Anbieter-Wahl. Genauere Einblicke sowie einen Vergleich der führenden Location-Intelligence-Anbieter finden Sie in diesem Bericht von Forrester.

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