Business Intelligence & Geoinformation

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1 Business Intelligence & Geoinformation - Visualisierung und Analyse mit Geodaten - CENIT EIM Innnovations-Tag 2015 Referent: Ralf Krämer, Senior Account Manager 09. Juni 2015

2 Die Bedeutung von Geoinformation nimmt weiter zu Internet of Things Mobile Social Media und e-commerce Bald wird alles miteinander vernetzt sein. Fahrzeuge Medizinische Geräte Energieverbrauch Objektverfolgung Gebäudeinformationen Haushaltsgeräte Persönliche Gesundheitsdaten Intelligente Zähler In 2018 werden weltweit annähernd zwei Milliarden Smartphones ausgeliefert. Jeder Anwender generiert jährlich 60 GB an Daten mit Informationen: Wo Kunden einkaufen Wo sie hingehen Wann sie dort hingehen Was sie einkaufen 72 Prozent der Online-Erwachsenen besuchen Facebook zumindest einmal pro Monat, erstellen Daten zum Thema: Beziehungen Heimatort und Arbeit Präferenzen Interessen Standorte und Check-ins Make the big data-spatial connection

3 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.

4 Business Intelligence Ad-Hoc Analysis Dashboards Scorecards & KPIs Reports

5 Business Intelligence & Location Intelligence Was fehlt? Visualisierung räumlicher Zusammenhänge Räumliche Filter/Analysen Veredelung von BI-Daten

6 Business Intelligence & Location Intelligence Was fehlt? Visualisierung räumlicher Zusammenhänge Räumliche Filter/Analysen Veredelung von BI-Daten

7 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. 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?

8 Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten (Auswahl) Controlling Gebietsplanung Risikomanagement Direktmarketing Kundenanalysen Location Intelligence Marketingplanung Marktanalyse Media Planung Filialplanung Kundenstandorte Netzwerkplanung Supply-Chain Management Kriminalitätsanalyse

9 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.

10 Das Prinzip Informationsschichten Einzugsgebiet Potenzialdaten Marktdaten Informationsgewinn Vertriebsgebiet Reale Situation

11 Warum Geo-Information? Ohne Geographie Informationen liegen in zahlreichen Tabellen und Spalten vor und sind alphanumerisch geordnet. Räumliche Beziehungen bleiben unerkannt! Filialplanung Gebietsoptimierung Außendienststeuerung Risikoermittlung

12 Warum Geo-Information? Mit Geographie Kunden ID Name Strasse Wohnort PLZ Vertreter 1 Mayer Rheinstrasse 12 Mannheim Berger 2 Kunz Diebsweg 25 Sandhausen Zander 3 Friedrichs Dieselstrasse 3 Heidelberg Zander 4 Mohn Waldweg 1 Lampertheim Zander 5 Ballhaus Haugasse 5 Walldorf Berger 6 Krauskopf Neckarstrasse 4 Heidelberg Zander 7 Michaelis Dünenweg 8 Sandhausen Berger 8 Daniels Frankstrasse 5 Viernheim Sandmann 9 Kohl Stadionstrasse 10 Walldorf Sandmann 10 Busch Am Wasserturm 15 Mannheim Berger 11 Keck Maygasse 3 Lampertheim Zander 12 Günnel Alte Brücke 6 Heidelberg Sandmann 13 Arnold Eberlinweg 1 Viernheim Berger 14 Gund Starenweg 7 Walldorf Berger 15 Brechtel Bergstrasse 12 Sandhausen Zander 16 Peters Lindenweg 28 Mannheim Sandmann 17 Rossmann Rahmengasse 2 Sandhausen Berger 18 Salzmann Sperberweg 3 Sandhausen Zander 19 Hahn Laubenweg 14 Heidelberg Zander 20 Dittels Neuer Weg 28 Mannheim Sandmann Einfaches Erkennen von Mustern und Trends in allen Abteilungen Schnellere und bessere Entscheidungen Schaffung von Geschäftsvorteilen

13 Location als Bindeglied Welche Kunden haben Coverage? Welche Kunden liegen im Einzugsbereich? Wo ist der Servicefall? Wo ist das größte Potenzial? Welche Gebiete liegen im Katastrophengebiet?

14 Eine Auswahl von Anwendungsbereichen und Darstellungsformen Schadenmanagement -Abgrenzung betroffener Gebiete -Optimierter Einsatz von Personal und Ressourcen Underwriting und Risikomanagement -Risiko Analyse - Risk Proximity Analysis -Ratings, Gebietsdefinition und -einstufungen Vertrieb, Marketing & Distribution: -Analyse Marktpotenzial, -durchdringung -Zielkundenmarketing -Gebietsoptimierung

15 Die Datengrundlage Wirunterscheiden3 verschiedene Kategorien Geo-Referenzdaten Topographie Vektor Straßenkarten Adressverzeichnis Points of Interest PLZ / Administrative Luftbilder/Satelliten Bevölkerung Demographie Sozio-Ökonomie Kaufkraft Analytische Datensätze Lifestyledaten Typologien Wirtschaftsdaten Risikodaten Spezial- Branchendaten

16 Externe Daten im Überblick Demographie Sozio- Ökonomie Andere Regionaldaten Business & Branchen Informationen o Bevölkerung o Altersklassen o Bildung o Bevölkerungsdichte o Bevölkerungsprognose o Ausländer o Private Haushalte o Haushaltsstruktur o Wohnsituation o Bevölkerungsentwicklung o Geburten/Sterbefälle o Zu- / Fortzüge, Fluktuationsindices 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.

17 Wie detailliert sind Daten verfügbar? Regionale Anwendungsebenen Administrative Regionen Postalische Regionen Ihre eigenen Gebiete Gemeinde Bundesländer Regierungsbezirke Stadt- und Landkreise Gemeinden 1-stellige PLZ 2-stellige PLZ Postleitbereiche 5-stellige PLZ Verkaufsgebiete (Teil-)Bezirke Standorte und deren Einzugsgebiete Postleitzahl Mikrogeografische Regionen Ortsteile, Statistische Bezirke, Wohnquartiere, Häuserblock, Straßenabschnitte Strassenabschnitt Häuserblock

18 Technologie 18

19 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 Google Business Data Reference Data Spectrum Spatial Base Layers

20 Pitney Bowes 20

21 Pitney Bowes in Zahlen Pitney Bowes 1920 gegründet 5 Mrd. $ Umsatz Mitarbeiter 2 Millionen Kunden 130+ Standorte weltweit Pitney Bowes Software 700 m $ Umsatz Mitarbeiter 20 Standorte weltweit Top 100 Softwareunternehmen weltweit

22 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

23 Referenzen (Auszug)

24 Vielen Dank!

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