Spatial Data Science | Die Grenzen der räumlichen Problemlösung erweitern

INNOVATIV, SKALIERBAR, INTEROPERABEL

Räumliche Problemlösung vereinfachen

Wir bei Esri verstehen die Komplexität räumlicher Daten. Daher haben wir leicht zu verwendende Werkzeuge und eine skalierbare Infrastruktur entwickelt und erweitern kontinuierlich die Grenzen der Spatial Data Science, damit Sie Ihre gesamte Organisation mit räumlichen Daten arbeiten kann. ArcGIS unterstützt Ihre Organisation mit vereinfachten Abläufen und Methoden, nahtlosen Integrationen und umfassenden Ressourcen, um Ihr Vertrauen im Umgang mit räumlichen Analysen zu stärken und Ihr Know-how zu erweitern.

Umfassendes System für räumliche Analysen

Sie erhalten Zugriff auf Software der Enterprise-Klasse mit Daten, Methoden und Werkzeugen für alle Arten von Workflows im Zusammenhang mit räumlichen Analysen.

Performance aufrechterhalten und skalieren

Transformieren Sie mit verteilten Architekturen umfangreiche räumliche Daten in leichter zu handhabende Informationen, um große Datenmengen zu analysieren und anzuzeigen.

Vorhandene IT-Infrastrukturen und Werkzeuge nutzen

Nutzen Sie Ihre Investitionen in Skalierbarkeit und Performance weiter. Erzielen Sie Ergebnisse, die in Drittanbietersysteme integriert werden können.

An image of a tall red and white cell tower and green trees in the background

Das Potenzial von Abdeckungsanalysen, Cluster-Bildung und Vorhersagenmodellierung erkunden

Telekommunikationsunternehmen können diese Funktionen nutzen, um Mobilfunkmasten strategisch zu positionieren, die Antennenplatzierung zu optimieren und nahtlose Konnektivität sicherzustellen.

Das Potenzial der räumlichen Problemlösung nutzen

Durch kontinuierliche Untersuchungen unserer vergangenen, gegenwärtigen und zukünftigen Umgebungen ergibt sich ein räumliches Bewusstsein. Überwinden Sie die Grenzen der geschäftlichen Analysen durch räumliches Denken, mit dessen Hilfe Sie die Verflechtungen unserer Welt besser verstehen.

Das "Wo" in Ihren Daten verstehen

Wenn Sie Ihre Assets, Kunden, Performance-Kennwerte und Wettbewerber im Kontext der jeweiligen Standorte sehen, können Sie Muster erkennen. Nutzen Sie räumliche Analysen, um Ihre Daten als Layer einer Karte zu verwenden, in der Sie Informationen kombinieren und bewerten können, um die benötigten Antworten zu finden.

Graue Karte mit verschieden großen grünen und orangefarbenen Kreisen, die die Anzahl der Kunden anzeigen, die in Marketingkanälen reagiert haben

Mithilfe von Daten die reale Welt messen

Machen Sie sich mit den räumlichen Merkmalen der Standorte Ihrer Organisationen oder Assets vertraut. Berechnen Sie die Größen und die Verteilung von Einzugsgebieten, Vertriebsgebieten oder Arbeitsorten sowie Kennwerte wie Gebäudehöhen, Entfernungen zwischen Assets und die Neigung von Wegen.

Karte, in der mit blau, violett, rot und orange schattierten Bereichen gezeigt wird, wie weit die Bevölkerung mit öffentlichen Verkehrsmitteln reisen kann

Beziehungen zwischen Orten und Objekten erkennen

Ermitteln Sie Beziehungen zwischen Objekten, wenn Sie ihre Nähe, Übereinstimmung, Schnittpunkte, Überlappung und Sichtbarkeit geographisch erkunden. Bestimmen Sie die Stärke und Richtung dieser neu erkannten Beziehungen, um sie als Grundlage für Entscheidungen im Zusammenhang mit Lieferketten, Notfallmaßnahmen oder Marktchancen zu nutzen.

Karte von Oakland, Kalifornien, mit verschiedenen farbigen Polygonen, die Bevölkerungssegmente veranschaulichen

Optimale Positionen und Routen suchen

Führen Sie innovative Eignungsmodellierung, Standortauswahl, Marktexpansion, Logistik und Assetnetzwerkplanung durch. Erkunden Sie Umgebungsmerkmale und das Verbraucherverhalten, um zu verstehen, welche Standorte für Ihre Nachforschungen oder Ihre Organisation erstrebenswerter sind. Optimieren Sie Transportwege für Ressourcen, um sie schneller an den gewünschten Ort zu bringen und so die Effizienz zu maximieren.

Karte der Bevölkerung von New York und ihres geschätzten Highway-Zugangs in Orange und Rosa

Muster erkennen und quantifizieren

Erstellen Sie nicht nur Visualisierungen, sondern ermitteln Sie geographische Cluster, Hot-Spots und Ausreißer. Geben Sie aussagekräftige Analysen für Entscheidungsträger*innen frei, damit diese sich auf dieser Grundlage Rückhalt sichern und die nächsten Schritte planen können.

Karte der Geschäftsdichte im Verhältnis zur Nähe der jeweiligen Kunden

Vorhersagen treffen

Nutzen Sie leistungsstarke Modellierungsmethoden und Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI), um die umweltbezogenen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Auswirkungen einer Entscheidung zu verstehen und vorherzusagen. Erstellen und iterieren Sie Was-wäre-wenn-Szenarien, prognostizieren Sie Entscheidungsergebnisse, erstellen Sie genaue Performance-Projektionen und mehr.

Karte mit den potenziellen Auswirkungen eines Erdrutsches in Blau und Grün

Erfolg in einem wachsenden Umfeld räumlicher Technologien

Auch wenn sich der Umfang und die Vielfalt der Daten ändern, können Sie die hier beschriebenen Problemlösungsprinzipien anwenden, um die benötigten Antworten zu erhalten.

GeoAI

Integrieren Sie räumliche Daten, Wissenschaft und Technologie mit Artificial Intelligence, also künstlicher Intelligenz (KI), um ein umfassenderes Verständnis von Geschäftschancen, Umwelteinflüssen und Betriebsrisiken zu entwickeln. Automatisierte Datengenerierung und benutzerfreundliche räumliche Werkzeuge und Algorithmen werden zum Modernisieren von Abläufen verwendet.

Weitere Informationen zu GeoAI
Echtzeitanalysen

Reagieren Sie schnell auf sich ändernde Bedingungen, identifizieren Sie neue Trends, und ergreifen Sie sofortige Maßnahmen auf der Grundlage aktueller Informationen. Mit Echtzeitanalysen können Organisationen Anomalien erkennen, KPIs (Key Performance Indicators) überwachen und Darstellungen für Kunden personalisieren.

Echtzeitanalysen erkunden
Big-Data-Analysen

Gelangen Sie durch Reduzierung der Verarbeitungsschritte und des Zeitaufwands für die Analyse schneller von Rohdaten zu wertvollen Erkenntnissen. Eliminieren Sie das zeitaufwendige räumliche Indizieren, und beginnen Sie sofort mit der Analyse unverarbeiteter räumlicher Daten, indem Sie die leistungsstarke Spark-Engine für sich arbeiten lassen. Sparen Sie Zeit und Aufwand durch Nutzung von räumlichen Algorithmen der Enterprise-Klasse, die eigens für Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.

ArcGIS GeoAnalytics Engine kennenlernen
Diagrammanalysen

Erkunden Sie die komplexen Beziehungen und Verbindungen zwischen Entitäten. Mithilfe von Diagrammanalysen können Organisationen soziale Netzwerke und Lieferketten verstehen und Betrug erkennen, indem sie die Beziehungen zwischen Knoten und Kanten in einem räumlichen Kontext analysieren.

ArcGIS Knowledge kennenlernen
3D-Analysen

Dreidimensionale Modelle können zum Simulieren und Vorhersagen realer Szenarien beim Planen der Flächennutzung, bei der Katastrophenhilfe oder zum Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels verwendet werden. Verwenden Sie 3D-Analysen, um Gebäudehöhen, Sonneneinstrahlung und Sichtfeld zu bewerten und Tiefen oder unterirdische Assets zu erkunden.

Den Nutzen von 3D-Analysen erkunden
Bild- und Raster-Analysen

Analysieren Sie Bilddaten auf Straßenniveau und solche, die von Drohnen, Flugzeugen und Satelliten aufgenommen wurden, um Einblicke für das Flächenmanagement, die Überwachung von Waldbränden und die Erkundung natürlicher Ressourcen zu gewinnen. Ermöglichen Sie bessere Planung und Entscheidungsfindung, indem Sie aus Pixeln aussagekräftige Informationen extrahieren.

Den Nutzen von Bildanalysen erkunden
Netzwerkanalysen

Ermöglichen Sie einen ökonomisch sinnvollen Warenverkehr, die effiziente Organisation und Koordination von Fahrzeugen sowie die intelligente Analyse von Verkehrsnetzen. Treffen Sie bessere Entscheidungen mit strategischen Routenplänen, die Zeit und Geld sparen, indem Sie Vehicle Routing Problems lösen und die Routen rückwirkend analysieren.

Den Nutzen von Netzwerkanalysen erkunden
Räumliche Statistiken

Analysieren Sie mit leistungsstarken statistischen Methoden und mit Methoden des maschinellen Lernens räumliche Verteilungen, Muster und Beziehungen. Herkömmliche und räumliche Statistiken weisen zwar Ähnlichkeiten auf, jedoch sind bei den räumlichen Statistiken der Raum und seine verschiedenen Beziehungen direkt in die mathematischen Berechnungen integriert.

Räumliche Statistiken erkunden

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[Esri] bietet führende Funktionen für Datenvisualisierung und erweiterte Verarbeitung an ... Die Plattform von Esri dient als Brücke zwischen den Anbietern von Wetterdaten und Unternehmen. Wenn Sie physische Assets haben, die durch das Klima bedroht sein könnten, kann Esri die Daten und Prozesse einsetzen, um Chancen für operationale Resilienz zu nutzen.

– The Forrester New Wave: Climate Risk Analytics, Q4 2022

Ausgewählte Anwendungsfälle

Event-Management

Das Verkehrsmanagement am Baseballstadion der Atlanta Braves nutzte Echtzeit-Feeds, Karten und Dashboards, um während der World Series die Sicherheit zu erhöhen.

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Planung der Eindämmung von Gefahren

Die Katastrophenschutzbehörde von Florida integrierte interaktive Karten und Werkzeuge zur Unterstützung der Entscheidungsfindung für den Plan des Bundesstaates zur Eindämmung von Gefahren.

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Infrastrukturverwaltung

Die Verantwortlichen der Stadt Normal, Illinois, nutzen Karten und Dashboards, um geplante Infrastrukturprojekte zu verfolgen und die Öffentlichkeit zu informieren, wo die Ausgaben eingesetzt werden.

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Informationen zur Anwendung von räumlichen Analysen

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