위치정보
Location intelligence |
비즈니스 인텔리전스에서 위치 인텔리전스(LI), 즉 공간 인텔리전스는 지리공간 데이터 관계에서 의미 있는 통찰력을 도출해 특정 문제를 해결하는 과정이다.[1] 지도에서 쉽게 참조할 수 있도록 다중 데이터 세트를 공간적으로 또는 시간적으로 계층화하는 것이 포함되며, 그 응용 프로그램은 산업, 범주 및 조직에 걸쳐 있다.
지도는 여러 시대에 걸쳐 정보를 나타내기 위해 사용되어 왔지만, 진정한 위치 '지능'의 첫 번째 예로 언급될 수 있는 것은 1854년 런던에서 존 스노우가 그 지역의 지도에 양수기의 위치를 덧씌워 콜레라 확산에 관한 이론을 논박할 수 있었고, 그 근원을 싱글로 좁힐 수 있었다.e 급수 펌프 지도를 통한 이러한 정보의 계층화는 서로 다른 지리공간 데이터 세트 사이의 관계를 식별할 수 있었다.
위치정보시스템(GIS) 도구를 이용하면 공간 전문가가 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화할 수 있다. 위치정보 전문가는 다양한 공간 및 비즈니스 분석 도구를 활용해 기업 운영이나 서비스 제공에 최적의 위치를 측정할 수 있다. 위치정보 전문가들은 상호 연결된 경제적 영향이 많은 비즈니스 생태계를 정의하는 것부터 시작한다. 그러한 경제적 영향에는 문화, 생활 방식, 노동, 의료, 생활비, 범죄, 경제 풍토 및 교육이 포함되지만 이에 국한되지는 않는다.
추가 정의
"위치 인텔리전스"라는 용어는 지리적으로 "지도" 정보에 고용된 사람, 데이터 및 기술을 묘사하기 위해 종종 사용된다. 이러한 매핑 애플리케이션은 대량의 데이터를 색상 코드의 시각적 표현으로 변환하여 추세를 쉽게 볼 수 있고 의미 있는 인텔리전스를 생성할 수 있다. 위치 인텔리전스의 창조는 도메인 지식, 공식적인 프레임워크, 그리고 의사결정 지원에 초점을 맞춘다. 위치는 기기, 플랫폼, 소프트웨어 및 앱과 같은 모든 것을 가로지르며, 소셜 데이터, 모바일 데이터, 사용자 데이터, 센서 데이터와 동기화하여 컨텍스트를 이해하는 가장 중요한 요소 중 하나이다.
위치 인텔리전스는 또한 지리적 구성요소를 비즈니스 인텔리전스 프로세스와 도구로 통합하는 것을 설명하는데 사용되며, 종종 공간 데이터베이스와 공간 OLAP 도구를 통합한다.
2012년 부동산 업계(JLL)의 웨인 가레이는 댈러스 텍사스 대학교의 위치정보에 관한 첫 응용 과정을 개설했는데, 이 과정에서 위치정보가 직장 성공을 지원하고 다양한 비즈니스 및 재무목표를 해결할 최적의 위치 선정 과정이라고 정의했다.[2][3]
Pitney Bowes MapInfo Corporation은 위치 인텔리전스를 다음과 같이 설명하고 있다: "일반적으로 "위치"로 알려진 공간 정보는 장소의 관여 또는 성격과 관련이 있다. 공간은 지리적 위치에 제약을 받지 않지만, 공간정보의 가장 일반적인 사업적 이용은 공간정보가 지구상의 위치에 어떻게 묶여 있는지 다룬다. 미리암 웹스터®는 인텔리전스를 학습하거나 이해하는 능력, 또는 지식을 활용해 환경을 조작하는 능력 등으로 정의한다. 이러한 용어들을 결합하면 어떻게 정보의 공간적 측면에 대한 이해를 달성하고 그것을 적용하여 상당한 경쟁우위를 달성하는가를 암시한다."[4]
ESRI에 의한 정의는 다음과 같다: "위치 인텔리전스는 지리적 관계를 이용하여 복잡한 데이터를 정리하고 이해할 수 있는 능력으로 정의된다. LI는 사람, 사건, 거래, 시설, 자산에 대한 위치의 관계를 밝히기 위해 사업 및 지리적으로 참조된 데이터를 정리한다."[5]
양키그룹이 백서에서 정의한 "리테일 뱅킹의 위치 인텔리전스: "...사업 문제 해결에 적용된 공간 데이터 시각화, 맥락화, 분석 능력을 가리키는 비즈니스 관리 용어."[6]
상업적 응용 프로그램
위치 인텔리전스는 광범위한 산업에서 전체적인 사업 성과를 개선하기 위해 사용된다. 응용 프로그램에는 다음이 포함된다.
- 통신 및 통신: 네트워크 계획 및 설계, 경계 식별, 새로운 고객 시장 식별.
- 금융 서비스: 지점 위치, 시장 분석, 지갑 및 교차 판매 활동의 점유율, 인수합병, 산업 부문 분석, 리스크 관리 최적화
- 정부: 인구 조사 업데이트, 법 집행 범죄 분석, 비상 대응, 환경 및 토지 관리, 선거구 조정, 조세 관할권 할당, 도시 계획
- 의료: 사이트 선택, 시장 세분화, 네트워크 분석, 성장 평가
- 고등교육: 학생 모집, 동창 & 기부자 추적, 캠퍼스 매핑.
- 호텔 및 레스토랑: 고객 프로파일 분석, 사이트 선택, 타깃 마케팅, 확장 계획
- 보험: 검증, 인수 및 리스크 관리, 클레임 관리, 마케팅 및 판매 분석, 시장 침투 연구 등을 다룬다.
- K-12 : 학교 부지선정, 입학계획, 등교영역 변경(경계변경), 학교통합, 지역통합, 학생성취도표 작성.
- 미디어: 대상 시장 식별, 가입자 인구 통계, 미디어 계획
- 부동산: 사이트 보고서, 종합 사이트 분석, 인구 통계 분석, 성장 패턴 분석, 소매 모델링, 프레젠테이션 품질 맵.
- 소매: 부지 선택, 점포당 매출 극대화, 실적이 저조한 점포 파악, 시장 분석, 소매 유출 및 공급 격차 분석.
- 운송: 운송 계획, 경로 모니터링
참고 항목
참조
- ^ 부동산 및 비즈니스 지리 분석을 위한 데이터 리소스. 스롤, G.I.Ph.D.(2009)/지리학과 교수, 문리과학대학 및 밀러센터 for Retails, College of Business, University of Florida
- ^ Avery, Lois (2015-05-20). "Why location intelligence is a 'game changer' for real estate". RealViews. Archived from the original on 2016-10-19.
- ^ W.M. Gearey, N.M.Trodd, A. Fobes. "Utilizing Location Intelligence for the Placement of Corporate Services" (PDF).CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
- ^ George Moon (c. 2008). "Location Intelligence – Meeting IT Expectation" (PDF). Pitney Bowes. Retrieved 2015-10-05.
- ^ ESRI. "Using Location Intelligence to Maximize the Value of BI" (PDF). Retrieved 2015-10-05.
- ^ Marcus Torchia (c. 2009). "Location Intelligence in Retail Banking" (PDF). Pitney Bowes. Retrieved 2015-10-05.
