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Location Intelligence: Business Intelligence mit neuer Geodaten-Dimension

Geodaten sind überall zu finden: beim Spediteur, der seine Lieferkette optimieren will, beim E-Commerce-Unternehmen, das eine Übersicht seiner deutschlandweiten Bestellvorgänge erstellt und beim Carsharing-Anbieter, der seine Flotte trackt. Doch was können Unternehmen mit diesen Daten eigentlich anfangen?

Location Intelligence will genau diese Frage beantworten. Als Schnittstelle zwischen Business Intelligence und der zunehmenden Menge an Unternehmensdaten mit räumlichem Bezug bietet Location Intelligence Prozesse und Tools, um aus Geodaten Erkenntnisse mit BI-Relevanz zu gewinnen.

Neu ist das Thema Geodaten nicht. Geoinformationssysteme erheben und analysieren seit jeher ortsbezogene Daten; doch sind solche Systeme meist nur von GIS-Experten nutzbar. Dabei trifft die Big Data-Wende eine Vielzahl an Unternehmen. Prozesse und Tools zur Auswertbarkeit der vorhanden Datenmengen müssen auf die verschiedensten Branchen zugeschnitten werden können, individuelle Fragen beantworten und die Daten durch Visualisierung intuitiv erfahrbar machen.

Bigger Data: Standard-BI-Software-Lösungen bei Spezialfragen nur eingeschränkt nutzbar

Doch davon sind Standardanwendungen im Business Intelligence-Bereich weit entfernt. Die größte Herausforderung heißt Bigger Data. Die Menge an (Geo-)Daten vervielfacht sich fortlaufend und bringt herkömmliche BI-Tools an ihre Visualisierungsgrenzen. Die Beschränkung auf einheitliche Standard-Reportings erlaubt es kaum, das Potenzial der Geodaten zu erforschen. Antworten auf bisher ungestellte Fragen bleiben so unentdeckt.

Die fortschreitende Digitalisierung erfordert jedoch eine experimentelle Herangehensweise, wie Location Intelligence sie bietet: LI versucht nicht nur, gängige Fragestellungen zu beantworten, sondern Unternehmensdaten anhand kreativer Analytik auszuwerten und zu visualisieren, bisher ungestellte Fragen aufzudecken und mit deren Beantwortung neue Erkenntnisse zu ermöglichen.

Location Intelligence vereint vier Merkmale:

  • Iterativ: Fragestellungen sind nicht mehr statisch, sondern verändern und erweitern sich schnell.
  • Benutzerfreundlich: Interfaces sind zugeschnitten auf die spezifischen Bedürfnisse der Fragestellung.
  • Visuell: Daten werden aus komplizierten Tabellen in interaktive Visualisierungen übersetzt (z.B. Heatmaps und Dashboards).
  • Explorativ: Wichtige Fragestellungen werden in der Datenevaluierung entdeckt und im anschließenden Prozess weiterentwickelt.

Mit Location Intelligence starten in 4 Schritten

1. (Geo-)Data Discovery

Der erste Schritt in Richtung Location Intelligence ist ein Blick auf Ihre Daten. Welche Unternehmensdaten liegen vor, welche Daten mit Ortsbezug erheben Sie und wie haben Sie Ihre Daten bisher ausgewertet? Um Erkenntnisse gewinnen zu können, müssen Sie Ihre Daten kennen – am besten mit Unterstützung eines erfahrenen Analyseteams. Verschneiden Sie Ihre Daten zusätzlich mit externen Informationen, lassen sich bisher nicht ausgeschöpfte Potenziale noch leichter aufdecken.

2. Frage- und Problemstellungen definieren

Haben Sie einen Überblick gewonnen, definieren Sie Problemstellungen, die Ihre Daten mit und ohne Ortsbezug beantworten sollen. Zeigen Ihre Daten in der Data Discovery beispielsweise auffällige zeitliche Verläufe, die Sie bisher nicht bemerkt haben? Gibt es weiße Flecken auf der Karte, die Ihnen bisher nicht bewusst waren? Oder scheint es räumliche Zusammenhänge verschiedener Datensätze zu geben? Aus diesen Auffälligkeiten leiten Sie im nächsten Schritt Analyseziele ab.

3. Lösungsansatz und KPIs erarbeiten

Der Weg ist das Ziel – das gilt auch in der Location Intelligence. Ausschlaggebend für neue Erkenntnisse sind die Prozesse und Tools, mit denen sie gewonnen werden. Stehen Ihre Analyseziele und KPIs fest, geht es darum, den Ansatz zu definieren, mit dem die Analyse durchgeführt wird.   

4. Umsetzung

Location Intelligence vereint eine Vielzahl an Disziplinen. Daher findet die Umsetzung von Workshops und die Entwicklung im Optimalfall in einem interdisziplinären Team aus Geospezialisten, Datenanalysten, erfahrenen Programmierern und agilen Projektmanagern statt.


Wir versetzen unsere Kunden in die Lage, zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen, indem wir ihre Daten für sie erfahrbar machen. Darum hat jedes Projekt des LI Labs als Ziel, spezifische Herausforderungen gemeinsam zu erarbeiten, mit kreativen Ansätzen neue Einsichten zu ermöglichen und Mehrwerte aus räumlichen Zusammenhängen zu schaffen.
Lasse Scheele
Location Intelligence Lab Owner

Das Ubilabs Location Intelligence Lab

Kreative Analytik liefert neue Erkenntnisse

Das Location Intelligence Lab (LI Lab) bringt einen kreativen Ansatz in die Analytik und hebt so nicht nur neue Erkenntnisse aus Ihren Daten, sondern schafft Mehrwerte. Dafür entwickeln wir nicht nur individuelle Software und Analyse-Tools, die höchsten Ansprüchen an Design und Usability genügen, sondern führen individuell zugeschnittene Workshops zur Data Discovery und Analyse durch.

Welche Mehrwerte liefern wir Ihnen mit dem LI Lab?

  • Neue Insights: Mithilfe von Geodaten treffen Sie fundierte strategische Entscheidungen über Standard-Reportings hinaus.
  • Bessere Usability: Durch maßgeschneidertes Design werden Kartenanwendungen und Dashboards genau auf Ihre Anforderungen angepasst.
  • Geringeres Risiko: Durch einen agilen Arbeitsprozess entstehen bereits in kurzer Zeit Prototypen, die erste Ergebnisse liefern.

LI Lab Case: Erkenntnisse für Floating Car-Sharing

Durch Smartphones und GPS werden Services wie car2go oder DriveNow erst möglich. Doch wie organisiert man eine Flotte, die sich dynamisch durch die Stadt bewegt? Das LI Lab hat für diesen Use Case maßgeschneiderte Lösungen entwickelt, um Erkenntnisse für die Aussteuerung von Car-Sharing-Services zu gewinnen.

Der erzeugte Mehrwert:

  • Bessere Auslastung der Car-Sharing-Plattform
  • Optimierung des Geschäftsmodells
  • Erkenntnisgewinnung für die Entwicklung neuer Serviceangebote
  • Erhöhung der Kundenzufriedenheit
  • Identifikation von Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Markteintritt in neue Destinationen

LI Lab Case: Dynamische Einsatzplanung im Facility Management

Im Facility Management müssen tagtäglich mehrere tausend Mitarbeiter koordiniert und zu verschiedenen Einsatzorten geschickt werden. Für diesen Use Case, hat das LI Lab ein spezielles Visualisierungstool entwickelt, um die Einsatzplanung zu optimieren. 

Zunächst wurde der Ist-Zustand visualisiert, um kürzere Anfahrtswege für die Mitarbeiter zu identifizieren. Darauf aufbauend wurden zusätzliche Datenquellen integriert, um anhand von historischen und aktuellen Daten (z.B. zur Verkehrslage) Vorhersagen treffen zu können.


Kontaktieren Sie das LI Lab

Lasse Scheele, LI Lab Owner, Location Intelligence at Ubilabs

Lasse Scheele

LI Lab Owner

Ubilabs GmbH
Juliusstraße 25
22769 Hamburg