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20. November 2014 
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Tobias Brühlmeier 
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Source: Gartner’s 2013 Hype Cycle for Emerging Technologies
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Karten unterstützen die Entscheidungsfindung 
Ø Daten effizient und intuitiv interpretieren 
Ø Unsichtbare Zusammenhänge...
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Location Data 
Polygone mit Fachdaten 
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ca. 500 Koordinatenpaare für Zürich 
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Location-Enabled Enterprise Data Warehouse 
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Location Data Integration 
Nahtlose Verzahnung mit Geodaten-Ökosystem 
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Nahtlose 
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Business Mapping 
Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 
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Business Mapping 
Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 
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Business Mapping 
Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 
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Business Mapping 
Self-Service Location Intelligence: zweckgetrieben, explorativ 
24
Location Analytics 
Geografische Informations-Systeme (GIS) für Mapping und Analytik 
INTEROPERABILITÄT 
Commercial vs. Op...
Location Analytics 
Geoanalytik im Enterprise Data Warehouse 
SELECT a.street_name ! ! !AS a_street_name! 
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Location Analytics 
Erweiterung von Advanced Analytics um Geografie 
27
Wo stehen wir heute? 
Berührungsängste 
• Kaum GIS Know-how in der Business Intelligence-Welt 
• Klassische GIS-Anbieter m...
Crosswind – We Unlock the Where 
Fragen und Antworten 
Christoph Kiefer 
Business Intelligence Expert 
Dr. Inform. UZH / 
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CGAG Advisory Board Meeting 21.11.2014: Location Intelligence (Tobias Brühlmeier)

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CGAG Advisory Board Meeting 21.11.2014: Location Intelligence (Tobias Brühlmeier)

  1. 1. How to UNLOCK THE WHERE 20. November 2014 Callista Advisory Board Meeting Tobias Brühlmeier Co-Founder Crosswind GmbH / Geospatial Solutions Expert
  2. 2. 80% Ihrer Unternehmensdaten haben einen relevanten Bezug zur Geografie Profitieren Sie davon für den Geschäftserfolg Ihres Unternehmens. Bis zu Source: Hahmann, S., & Burghardt, D., «Forschungsergebnisse zur Frage: Haben 80 % aller Informationen einen Raumbezug?», 2012.
  3. 3. “Best graphic ever produced” (E. Tufte) Source: Re-Visions of Minard, http://www.datavis.ca/gallery/re-minard.php Charles Minard 1869 Napoleons Russlandfeldzug 1812/13
  4. 4. «Location Intelligence is a form of Business Intelligence where the dominant dimension used for analysis is geography.» Source: Wisdom of Crowds ® Location Intelligence Market Study, Dresner Advisory Services, 2014
  5. 5. Source: Gartner’s 2013 Hype Cycle for Emerging Technologies
  6. 6. massiv inadäquate Durchdringungsrate Source: Wisdom of Crowds ® Location Intelligence Market Study, Dresner Advisory Services, 2014 kartenbasierte Visualisierungen, Dashboard-Integration Exploration, Drill-down Importance of Location Intelligence by Selected Vertical Industry Effiziente Visualisierung Hotspots ... Whitespots Regionale Umsatzrückgänge Regionale Kampagnen Regionale Konkurrenz Einzugsgebiete Nachbarschaftsanalysen
  7. 7. Stellen Sie sich vor: Sie sind Marketing-Manager in einem Unternehmen mit mehreren hunderttausend Kunden... Schreinermeister Deuber in Osterfingen
  8. 8. Kundenstamm und Kundenzuwachs Potenzieller Markt (Wohnungen) 3.7 Mio Kunden 950‘000 ca. 25% Wachstum (letzte 8 Monate) + 55‘000 + ca. 1.5%
  9. 9. Konkurrent 1 • Competitor 2 • Mitbewerber 3 • Gegenspieler 4 • Wettbewerber 5 • Rivale 6 • Konktrahent 7 • Konkurrent 2 • Competitor 3 • Mitbewerber 4 • Gegenspieler Konktrahent Mitbewerber Konkurrenzsituation 5 • Wettbewerber 6 • Rivale 7 • Konktrahent 8 • Konkurrent 3 • Competitor 4 • Mitbewerber 5 • Gegenspieler 6 • Wettbewerber 7 • Rivale 8 • 9 • Konkurrent 4 • Competitor 5 • Mitbewerber 6 • Gegenspieler 7 • Wettbewerber 8 • Rivale 9 • Konktrahent 10 • Konkurrent 5 • Competitor 6 • 7 • Gegenspieler 8 • Wettbewerber 9 • Rivale 10 • Konktrahent 11 • Konkurrent 6 • Competitor 7 • Mitbewerber 8 • Gegenspieler 9 • Wettbewerber 10 • Rivale 11 • Konktrahent 12 • Konkurrent 7 • Competitor 8 • Mitbewerber 9 • Gegenspieler 10 • Wettbewerber 11 • Rivale 12 • Konktrahent 13 • Konkurrent 8 • Competitor 9 • Mitbewerber 10 • Gegenspieler 11 • Wettbewerber 12 • Rivale 13 • Konktrahent 14 • Konkurrent 9 • Competitor 10 • Mitbewerber 11 • Gegenspieler 12 • Wettbewerber 13 • Rivale 14 • Konktrahent 15 • Konkurrent 10 • Competitor 11 • Mitbewerber 12 • Gegenspieler 13 • Wettbewerber 14 • Rivale 15 • Konktrahent 16 • Konkurrent 11 • Competitor 12 • Mitbewerber 13 • Gegenspieler 14 • Wettbewerber 15 • Rivale 16 • Konktrahent 17 • Konkurrent 12 • Competitor 13 • Mitbewerber 14 • Gegenspieler 15 • Wettbewerber 16 • Rivale 17 • Konktrahent 18 • Konkurrent 13 • Competitor 14 • Mitbewerber 15 • Gegenspieler 16 • Wettbewerber 17 • Rivale 18 • Konktrahent 19 • Konkurrent 14 • Competitor 15 • Mitbewerber 16 • Gegenspieler 17 • Wettbewerber 18 • Rivale 19 • Konktrahent 20 • Konkurrent 15 • Competitor 16 • Mitbewerber 17 • Gegenspieler 18 • Wettbewerber 19 • Rivale 20 • Konktrahent 21 • Konkurrent 16 • Competitor 17 • Mitbewerber 18 • Gegenspieler 19 • Wettbewerber 20 • Rivale 21 • Konktrahent 22 • Konkurrent 17 • Competitor 18 • Mitbewerber 19 • Gegenspieler 20 • Wettbewerber 21 • Rivale 22 • Konktrahent 23 • Konkurrent 18 • Competitor 19 • Mitbewerber 20 • Gegenspieler 21 • Wettbewerber 22 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Rivale 49 • Konktrahent 50 • Konkurrent 45 • Competitor 46 • Mitbewerber 47 • Gegenspieler 48 • Wettbewerber 49 • Rivale 50 • Konktrahent 51 • Konkurrent 46 • Competitor 47 • Mitbewerber 48 • Gegenspieler 49 • Wettbewerber 50 • Rivale 51 • Konktrahent 52 • Konkurrent 47 • Competitor 48 • Mitbewerber 49 • Gegenspieler 50 • Wettbewerber 51 • Rivale 52 • Konktrahent 53 • Konkurrent 48 • Competitor 49 •
  10. 10. Kunden Total è sichtbar gemacht 10
  11. 11. Marktpenetration im Vergleich mit Wohnungen 11
  12. 12. Kundenwachstum im Vergleich mit Wohnungen 12
  13. 13. Kundenwachstum Hotspot-Analyse Method: Kernel Density Estimation based on Hectaregrid 13
  14. 14. Konkurrenzsituation è sichtbar gemacht 14
  15. 15. Karten unterstützen die Entscheidungsfindung Ø Daten effizient und intuitiv interpretieren Ø Unsichtbare Zusammenhänge aufdecken Ø Semantisch unterschiedliche Unternehmensdaten verknüpfen Ø Grosse Datenmengen visualisieren
  16. 16. „Unlock the Where“ Aktivierung von Location Intelligence in Unternehmen Location Intelligence Study Location Data Integration Business Mapping Location Analytics
  17. 17. Location Data Polygone mit Fachdaten 17
  18. 18. Location Data Geometriedaten speichern 18 WKT – Well Known Text: ca. 500 Koordinatenpaare für Zürich "POLYGON((691072.785 268212.34,! 691072.876249999 268213.717500001,! 691069.237500001 268229.285,! 691058.945 268254.287500001,! 691048.7925 268268.578749999,! 691033.4575 268277.949999999,! 691002.510000002 268276.510000002,! 690983.7075 268256.903749999,! 690986.682500001 268264.4025,! 690988.252500001 268270.881250001,! 690988.870000001 268277.52,! 690988.44125 268284.780000001,! 690987.37125 268290.131250001,! 690976.326250002 268331.796250001,! 690974.274999999 268337.477499999,! 690971.213750001 268343.373750001,! 690965.78875 268350.62125,! [...] ,! 691150.27375 268268.8475,! 691143.962499999 268268.355,! 691135.368749999 268257.703749999,! 691099.7425 268216.899999999,! 691072.785 268212.34))" !
  19. 19. Location-Enabled Enterprise Data Warehouse Standort in den Unternehmensdaten aktivieren 19 Enterprise Data Warehouse Geo-Exploration Datenqualität Datenmodell Geokodierung Geodatenmodell Geo ETL
  20. 20. Location Data Integration Nahtlose Verzahnung mit Geodaten-Ökosystem 20 Import Nahtlose Integration Web Services Enterprise Data Warehouse Geo-Exploration Datenqualität Datenmodell Geokodierung Geodaten-Ökosystem Gebäudeadressen Hintergrundkarten Administrative Gebiete Strassen Amtliche Vermessung Personendaten
  21. 21. Business Mapping Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 21
  22. 22. Business Mapping Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 22
  23. 23. Business Mapping Enterprise Reporting mit interaktiven Karten 23
  24. 24. Business Mapping Self-Service Location Intelligence: zweckgetrieben, explorativ 24
  25. 25. Location Analytics Geografische Informations-Systeme (GIS) für Mapping und Analytik INTEROPERABILITÄT Commercial vs. Open Source Desktop vs. Web Standalone vs. Client/Server Standards vs. Proprietär Datenbanken vs. Dateien 25
  26. 26. Location Analytics Geoanalytik im Enterprise Data Warehouse SELECT a.street_name ! ! !AS a_street_name! , a.building_entrance_number !AS a_building_entrance_number! , b.street_name ! ! ! !AS b_street_name! , b.building_entrance_number !AS b_building_entrance_number! FROM buildings a, buildings b! ! WHERE a.municipality_id = b.municipality_id !-- same municipality! !AND a.building_egid <> b.building_egid !-- self-exclude ! ! ORDER BY ST_MAKEPOINT(a.coordinate_x, a.coordinate_y) ! !<-> ST_MAKEPOINT(b.coordinate_x, b.coordinate_y) -- <-> distance between points! ! LIMIT 10;! 26 Beispiel – Suche die 10 nächsten Nachbarn: Laufzeit Schweiz unter 2 Stunden (PostgreSQL, Midrange Consumer Hardware)
  27. 27. Location Analytics Erweiterung von Advanced Analytics um Geografie 27
  28. 28. Wo stehen wir heute? Berührungsängste • Kaum GIS Know-how in der Business Intelligence-Welt • Klassische GIS-Anbieter mit kaum Business Intelligence Know-how Datenbank-Technologie • Geometriedaten bilden Fremdkörper – Funktionalität wirkt aufgesetzt und limitiert • Geo-SQL häufig mindestens teilweise proprietär implementiert • Neue Konzepte wie Array-Datenbanken bilden Sonderlösung Unternehmens-Reporting • Business Maps bilden weiterhin Fremdkörper – Funktionalität wirkt aufgesetzt und limitiert • GIS-Plug-Ins zeigen erste Schritte, sind aber noch die Ausnahme 28 Kleine Schritte gehen – Systemen und Organisation Zeit zur Reifung geben
  29. 29. Crosswind – We Unlock the Where Fragen und Antworten Christoph Kiefer Business Intelligence Expert Dr. Inform. UZH / Inf. Ing. ETH +41 76 585 16 79 christoph.kiefer@crosswind.ch Tobias Brühlmeier Geospatial Solutions Expert M Sc UZH (Geography) / E-MBA BFH (Innovation) +41 79 824 14 74 tobias.bruehlmeier@crosswind.ch

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