Location intelligence je schopnost porozumět složitým jevům prostřednictvím jejich vzájemných geografických vztahů. Kombinováním prostorově orientovaných dat s ostatními obchodními daty mohou organizace získat kritické postřehy, provádět informovaná rozhodnutí a optimalizovat důležité obchodní procesy, což vede k vyššímu výkonu a lepším obchodním výsledkům. Oblastí, kde lze s úspěchem takovýto přístup využít, je celá řada. Uveďme několik konkrétních příkladů vhodné integrace prostorových dat do obchodního rozhodování (resp. do nástrojů pro podporu takového rozhodování):

• Site management – multikriteriální prostorové hodnocení rozmístění pobočkové sítě, plánování jejího dalšího rozvoje, analýzy kupní síly a tržního dosahu (retail, služby),
• Business management – analýzy obchodních oblastí podle různých kritérií, risk management, hodnocení fúzí a akvizic z pohledu podílu a přítomnosti na trhu,
• Reklama a marketing – plánování a modelování kampaní, cílený marketing zaměřený na konkrétní zákaznický segment či tržní prostor a geomarketing, tj. možnost na základě znalosti, kdo kde nakupuje, zefektivnit například rozesílání letáků a nabídek nebo lépe rozhodnout o umístění reklamy,
• Logistika a supply chain management – dohled, optimalizace,
• Správa nemovitostí a majetku – průběžné řízení všech procesů,
• Pojišťovnictví – oceňování rizik u majetkových pojištění s ohledem na polohu, záplavové zóny, pojištění vozidel podle bydliště, ale například i kontrola nároku na výplatu plnění dle meteorologických záznamů apod.,
• Telekomunikace a inženýrské sítě – plánování a návrh sítí s ohledem na stávající pokrytí a vyhledávání nových trhů či zákazníků,
• Reality – multikriteriální vyhledávání vhodné nemovitosti na základě zvolené vzdálenosti od objektů občanské vybavenosti (MHD, obchody, služby, …), oceňování nemovitostí s ohledem na jejich polohu či sledování trendů na realitním trhu.

Dobrým příkladem z praxe může být společnost DHL Europe, která řešila problém optimalizace procesů třídění a nakládky zásilek. Standardně se data o zákaznících ukládala do CRM, náklady i výnosy procházely systémem typu ERP, všechna relevantní data byla uložena v datovém skladu a byla analyzována nástroji BI. Po zapojení nástrojů GIS se podařilo optimalizovat síť středisek a rozvozních tras tak, že výsledná úspora byla šest set člověkohodin denně napříč Evropskou unií a zároveň se potřebná doba třídění zkrátila na polovinu.

Jednoduše, rychle, kdykoli, kdekoli

S využitím nástrojů pro kartografickou vizualizaci můžeme i složitá a komplexní obchodní data prezentovat formou jednoduché mapy. Výsledná informace je tak mnohem přehlednější a snáze pochopitelná než tabulka či graf. I proto se přední dodavatelé BI platforem snaží integrovat základní geografickou funkcionalitu přímo do svých celopodnikových řešení (např. Oracle BI nebo Cognos). Další geografické funkce nám mohou pomoci například s klastrováním záznamů (shlukování záznamů na základě podobných vlastností). Dříve nebo později však narazíme na omezení standardních BI prostředí v oblasti prostorových analýz. To je důvod, proč většina výrobců nabízí rovněž propojení s plnohodnotnými geografickými informačními systémy typu ArcGIS. Tento postup je vidět například u Microstrategy, SAS nebo SAP.

GIS je dnes stejně jako business intelligence standardní součástí podnikové informační infrastruktury v celé řadě organizací. Jeho masovému rozšíření napomáhá především rostoucí poptávka uživatelů, schopnost komunikace prostřednictvím obecných IT standardů, široká nabídka snadno osvojitelných API, zvyšující se množství volně dostupných referenčních geodat a v neposlední řadě také nabídka provozu formou SaaS. 

Obr. 1: GIS se stejně jako BI stává standardní součástí podnikové informační infrastruktury

Jedním z postupů zpřístupňování analytických funkcí GIS „business“ uživatelům je integrace s nejrozšířenějším kancelářským balíkem MS Office. Zatímco v případě BI je tato funkcionalita již prakticky povinnou položkou, v oblasti location intelligence se jedná o relativně novou možnost. Vlastní integrace je pak realizována například kombinací MS Sharepoint a on-line GIS služeb. S podnikovým obsahem zobrazeným nad mapou je tak možné pracovat například v prostředí MS Excel či MS PowerPoint.

Prostorová data mají své nezanedbatelné místo v boji o korporátní zákazníky u všech velkých databázových hráčů. Postupné adopce standardů pro ukládání a správu prostorových dat do relačních databází v podobě nativních datových typů vyústilo ve vytvoření Spatial OLAP (vizualizační platforma určená pro rychlé a snadné vytváření časoprostorových analýz a prozkoumávání dat z různých úhlů pohledu. Výsledky mohou být interpretovány prostřednictvím tabulek, grafů a map). Dá se tedy říci, že integrace, či spíše fúzování a překryv GIS a BI se projevuje nejen na úrovni analytické a prezentační, ale i na úrovni datové integrace a datových skladů.

Obr. 2: Vizualizace vzdálenostní analýzy v prostředí MS SharePoint – vyhledání oblastí s nejvyšší hustotou sledovaného jevu. V tomto případě se jedná o železniční zastávky.

Obr. 3: Geografické zobrazení tabelárních dat v prostředí MS Excel. Z tabulky adres základních škol je vytvořena interaktivní mapa – po najetí myši se zobrazí informace o příslušném objektu.

Význam referenčních dat

V úvodu jsme zmínili tvrzení, že osmdesát procent dat obsahuje prostorovou složku. Většina těchto dat však neobsahuje explicitní údaj o poloze (např. v podobě GPS souřadnic). Tato informace je v nich uložena nepřímo prostřednictvím indexu – geolokátoru. Tím může být adresa, identifikační číslo parcely, PSČ, okres, kilometr dálnice apod. Pro získání geografické polohy takového záznamu je proto nutné jeho propojení s referenčním údajem (mapou), u kterého je poloha v geografických souřadnicích známa.

Registr územní identifikace, adres a nemovitostí (RÚIAN)

Ještě v poměrně nedávné době byla česká referenční prostorová data drahou a těžko dostupnou komoditou. Dnes lze využít volně dostupná data státem garantovaného Registru územní identifikace, adres a nemovitostí (RÚIAN), jehož správcem je Český úřad zeměměřický a katastrální. Obsahem RÚIAN jsou popisné a lokalizační údaje o územních prvcích, územně evidenčních jednotkách, účelových prvcích, a zejména adresách a jejich vzájemných vazbách. K dispozici je i kresba parcel a stavebních objektů. Tato data je možné zdarma získat prostřednictví aplikace Veřejný dálkový přístup k datům registru územní identifikace, adres a nemovitostí, která je určena jak pro občany, tak pro veřejnou i komerční sféru.

ArcČR500

V roce 2012 byla aktualizována a rozšířena také databáze ArcČR500, která vedle prostorových informací (územní členění od krajů až po základní sídelní jednotky, informace o PSČ, dopravní sítě, …) poskytuje zdarma také základní statistické informace z ČSÚ (počty obyvatel, informace o věkovém složení, míře nezaměstnanosti atd.). Podrobnější informace Českého statistického úřadu lze připojit podle potřeby. Tato databáze je ke stažení na oficiálních stránkách Arcdata.

Mimo to jsou k dispozici i další veřejné datové služby, které poskytuje například Národní geoportál Inspire, Geoportály jednotlivých krajů, měst a dalších státních institucí.

Cloud, mobilita, aktuálnost

Využívání cloudových služeb je v současné době již běžně akceptovaný provozní model firemního IT. Vedle významného zjednodušení správy takto poskytovaných GIS a BI aplikací totiž uživatelům přináší benefit v podobě průběžně aktualizovaných dat zejména v podobě referenčních prostorových dat (podkladové mapy) či socioekonomických a statistických ukazatelů. Někteří poskytovatelé BI cloudových služeb nabízejí jako přidanou hodnotu přístup k analýzám trhu, popřípadě produkt přímo vyladěný pro konkrétní oblast podnikání včetně přednastavených dashboardů.

Dalším významným trendem je mobilita. Geograficky chytré služby se stávají součástí různých mobilních aplikací, které pracují s informací o poloze uživatele. Přitom se nemusí jednat jen o dnes již běžné úlohy typu „vyhledej nejbližší bod zájmu“. Pracovat lze s historickými záznamy a na základě geografického kontextu doporučit uživateli dříve preferovanou službu v jeho okolí. Historická data jsou důležitá například také pro predikce pohybu dopravního proudu a existuje celá řada oblastí, která data získávaná technologií „plovoucích vozidel“ využívají.

Roste také význam aktuálnosti informací. Asi nejrychleji rostoucím globálním zdrojem informací, a těch prostorově orientovaných obzvlášť, jsou sociální sítě. Pro uživatele BI je velmi zajímavé dívat se na ně jako na zdroj informací o preferencích uživatelů a jejich loajalitě, jako na marketingový kanál apod. Ve spojení s výše zmíněnými mobilními zařízeními se sociální sítě stávají dalším ohromným zdrojem informací o pohybu osob a jejich chování v průběhu dne nebo i celého roku. Oblast modelování a analýzy sociálně prostorových vztahů již není pouhou vědeckou teorií – s jistou mírou nadsázky je možné říci, že je jen otázkou času, kdy je ve svých tabletech začnete využívat i vy.

Petr Urban, Petr Panec
Petr Urban působí jako vedoucí obchodu produktů a služeb ve společnosti Arcdata Praha. Petr Panec je obchodním zástupcem společnosti OKsystem.