Die etwas andere Big-Data-Analytik: Location Intelligence

Traditionelle Business-Intelligence-Lösungen geben Antworten auf das „Wer, Was und Warum“. Die Frage nach dem „Wo“ wird aber häufig weder gestellt noch beantwortet. Hier setzt Location Intelligence an, die eine sinnvolle Anreicherung, Aufbereitung und Visualisierung von Daten in räumlichem Bezug ermöglicht: Raum wird zu einer neuen Dimension in der Business Intelligence.

Das bedeutet beispielsweise für Adressdaten eine neue Datenqualität, die über traditionelle Referenzdaten hinausgeht. Jetzt lässt sich jede Adresse in einer Karte darstellen und mit weiteren räumlichen Ausprägungen in Beziehung setzen. Der Nutzen ist das Erkennen von räumlichen Mustern und Trends durch Visualisierung, Analyse und Vorhersage.

Mit Location Intelligence verfolgt man das gleiche Ziel wie mit Business Intelligence: Aus Daten soll Information, aus Information Wissen und aus Wissen sollen Entscheidungen und Aktionen zur Steuerung des Unternehmens gewonnen werden. Als Konsequenz folgt, dass Location Intelligence sowohl bei rein analytischen, dispositiven Fragestellungen eingesetzt als auch operativ, auch in Echtzeit, in Geschäftsprozesse eingebettet werden kann.

Den ROI verbessern
Location Intelligence basiert auf Geocodierung. Das besteht aus einem Hinzufügen einer Raumkoordinate zu einem Adressdatensatz plus einer Anreicherung mit externer raumbezogener Information wie Produktaffinitäten, Lifestyle, Kaufkraft oder soziodemografischer Information. So werden die Daten im Unternehmen gleichsam veredelt und geben neue Einsichten, Strukturen und Muster, die man auch mit besten mathematischen Verfahren sonst nicht hätte finden können. Sie schaffen dadurch einen besseren ROI für den gesamten dispositiven unternehmensinternen Datenbestand (beispielsweise in einem Data Warehouse).

Auf das
„Wo“ kommt es an
Außer Geocodierung nutzt Location Intelligence weitere Werkzeuge wie beschreibende Kartografie, Visualisierung und die analytische Kartografie bis hin zu Vorhersagemodellen (prädiktiv). Entscheidend ist hier die Interaktivität und Intuitivität. Wenn man von einer Karte spricht, denkt man immer noch an ein statisches Dokument. Das ist nicht vergleichbar mit interaktiven Kartierungen von heutigen Location-Intelligence-Werkzeugen. Die Interaktivität macht auch hier das menschliche Auge zum Detektor von bisher unbekannten Mustern, Trends und Strukturen, die sich durch die Kombination von räumlichen und Businessdaten ergeben. Insofern bieten die Location-Intelligence-Werkzeuge auch ein mächtiges Komplement zu Data Mining und statistischen Auswerteverfahren. Auf das „Wo“ kommt es eben bei Business Intelligence ganz besonders an.

Im Zeitalter von Big Data bekommt Location Intelligence noch mehr Bedeutung. Das mobile Internet bringt eine Konvergenz von Information, Zeit und Raum. Mithilfe von Lokalisierungsdaten lässt sich Information nicht nur in einen zeitlichen Kontext stellen („Echtzeit-Information“), sondern auch in einen zeitlich-räumlichen Kontext. Voraussetzung ist hier wieder eine Geocodierung, die jetzt im Zuge von Big Data neue Nutzenpotenziale bietet.

So kann beispielsweise ein Händler zukünftig in einem realen Supermarkt genauso wie im Webshop à la Amazon Kaufempfehlungen geben. Denn auf Basis von Lokalisierungsdaten weiß er, welcher seiner Kunden sich vor welchem Laden oder welchem Regal in einem Supermarkt befindet. So kann er mittels Einladungen, Couponversendung, Vergleichen und Empfehlungen den Kunden wie im Webshop begeistern und den Umsatz steigern. Das ist Echtzeit-Location-Intelligence, mit der man mit Kunden crossmedial interagieren kann: die virtuelle und die reale Welt verschmelzen. So wird Kundenwissen in den Zeit-Raum-Kontext gestellt und schafft Innovation in der Kundenkommunikation. Hier werden neue, innovative Geschäftsprozesse machbar, an die man bisher noch gar nicht gedacht hat.

Solche innovativen Prozesse, die mittels Location Intelligence und insbesondere durch die Kombination von Geocodierung und Lokalisierungsdaten aus dem Big Data entstehen können, findet man nicht nur im Handel, sondern in nahezu allen Branchen. Im Gesundheitswesen lassen sich so Gesundheit mit Umwelt und Umwelteinflüssen verbinden. Im Finanzwesen lässt sich die Neukundengewinnung verbessern. Denn unterschiedliche Wohngebiete bedeuten unterschiedliche Kunden. Die Konsequenz daraus ist ein auf Wohngebiet und Kundenprofil bezogenes Produktangebot.


Abbildung:
Beispiel einer Visualisierung von geografischer Information mittels des geoXtend Plug-ins in IBM Cognos Viewer: Screenshot der Verteilung der Wohnstandorte von Versicherungsnehmern im Einzugsbereich eines potenziellen Überschwemmungsereignisses. Eine solche Grafik kann von einem Versicherer als Entscheidungsgrundlage für die Prämienfestsetzung von Hausrat- und Gebäudeversicherungen genutzt werden. Das Wissen, ob ein Versicherungsnehmer in einem Überschwemmungsgebiet wohnt oder nicht, bestimmt das Risiko des Versicherers. Quelle: geoXtend www.geoXtend.de

In der Versicherungsbranche gewinnt man mit Location Intelligence neue Einblicke in das Risikomanagement. So ist für die Prämienfestsetzung von Hausrat- und Gebäudeversicherungen entscheidend, ob der Versicherungsnehmer in einem Gebiet mit erhöhtem Risiko wohnt oder nicht (siehe Abbildung). Im Schadenmanagement kann man aufgrund der Kenntnis des Schadensorts optimal für Hilfe und Abhilfe durch Pannendienste, Rettungsfahrzeuge und Reparaturwerkstätten sorgen. In der Telekommunikation lassen sich mittels Location Intelligence die Standorte von Zweigstellen, Agenturen und Sendemasten (BTS) optimieren.

Die Optimierung von Zweigstellen und Agenturen spielt in fast allen Branchen eine Rolle. Versorger profitieren im White-Spot-Marketing von Location Intelligence. Es können so Rechnungsrückseiten kundenindividuell zu lokaler Werbung genutzt werden. Eine Geocodierung hilft dabei, die potenziellen Kontaktpunkte und Verkaufspunkte in der Nachbarschaft eines Kunden zu identifizieren. Nicht vergessen sollte man auch den Einsatz von Location Intelligence in der öffentlichen Verwaltung. Hier gibt es eine Fülle von Einsatzpotenzialen wie Mustererkennung bei Kriminalitätsanalysen, Verfolgung von Bewegungsdaten beispielsweise zum Auffinden gestohlener Autos oder auch die Wartung öffentlicher Infrastrukturen wie Strom, Wasser und Gas.

Big Data bedeutet eben „big opportunities“.

 

Autor: Dr. Wolfgang Martin

Dr. Wolfgang Martin ist ein europäischer Experte und Analyst auf den Gebieten • Business Intelligence, Analytik, Big Data • Information Management, Information Governance • CRM (Customer Relationship Management) • Cloud Computing (PaaS, SaaS) Sein Spezialgebiet sind die Wechselwirkungen technologischer Innovation auf das Business und damit auf die Organisation, die Unternehmenskultur, die Businessarchitekturen und die Geschäftsprozesse. Er ist Mitglied im BBBT (Boulder BI Brain Trust) (www.BBBT.us), iBonD Partner(www.ibond.net), Research Advisor am Institut für Business Intelligence der Steinbeis Hochschule Berlin (www.i-bi.de) und Mitglied des CRM Expertenrates (http://www.crm-expert-site.de/expertenrat/main_expertenrat.cfm?site=rat). Vor der Gründung des Wolfgang MARTIN Teams in 2001 war Dr. Martin über fünf Jahre bei der META Group, zuletzt als Senior Vice President International Application Delivery Strategies.

E-Mail: wolfgang.martin@wolfgang-martin-team.net

Internet: http://www.wolfgang-martin-team.net