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Location Intelligence

Wo bin ich – und wenn ja, wie oft?

Mathias Kaldenhoff, Head of Business Development Platform Solutions, SAP,  verfügt über fast zwei Jahrzehnte Erfahrung im Bereich Business Technology und ist als Influencer außerdem Spezialist in den Fachgebieten HANA, D & T, BI/BA, CRM, FIN, HCM und Mobile Enterprise mit dem Fokus auf Sicherheit. Sein Schwerpunkt liegt auf Realtime, Big Data, Realtime Enterprise Platform, Predictive, Analytics, Mobile und Value Selling, worüber er bereits in verschiedenen Publikationen zahlreiche Beiträge veröffentlicht hat. Mathias Kaldenhoff verantwortet heute SAP Platform Sales Business Development.
Geomarketing umfasst die Integration von GIS-Software und Geodaten in betriebswirtschaftliche Prozesse. In Unternehmenssoftware ist das Thema aber nie wirklich vorgedrungen. Mit Location Intelligence könnten CRM- und Logistikanwendungen jedoch erheblich erweitert werden.

Der Begriff Geomarketing beschreibt im deutschsprachigen Raum seit Ende der 90er Jahre die Anwendung von GIS-Software und Geodaten im Kontext betriebswirtschaftlicher Prozesse.

Seitdem hat Geomarketing an Markt gewonnen, drang aber nie wirklich in Unternehmenssoftware vor. Zu oft verselbstständigt sich das Thema bei den Unternehmen, Anwendern und Geomarketing-Lieferanten. Eigenständige Abteilungen betreiben auf eigenen Servern hochspezialisiert mit maßgeschneiderten externer Geodaten autarke betriebswirtschaftliche Lösungen (Filialplanung, Werbemittelsteuerung. Kaufkraftanalyse o.ä.).

Anerkannte Experten, wie Michael Arthen, Gründer der geoXtend, wissen, dass der Anteil externer Geo- oder Marktdaten im wichtigsten betriebswirtschaftlichen Führungselement - dem Enterprise DataWarehouse - nur zwischen 0 und 10 Prozent beträgt. Im Umkehrschluss: Der Decision Support der Unternehmenssteuerung basiert bis zu 100 Prozent auf internen Daten und ist nicht geo- oder marktdatenintegriert.

Es erscheint schwer, räumliche Daten mit heterogenen Bezugsgrößen und Granularitäten, wie

  • 5-stelliger PLZ

  • statistische Bezirke

  • Daten- an Straßenabschnitte

  • Census- oder adressgenaue Daten

mit Bestand und Metadatenstruktur alphanumerischer Daten interner Informationssysteme in Beziehung zu setzen. Deswegen sind Geomarketing und Geo-Analytics in Unternehmen überwiegend parallel zu alphanumerischen DSS (wie z.B. BI) vorhanden.

Diese Trennung bringt der IT und Fachbereichen Nachteile, wie:

  • Doppelte, nicht integrierte Datenhaltung

  • kostenintensive Daten- und Serverbewirtschaftung

  • mangelnde Standardisierung

  • nicht integrierte Prozesse.

Ist "Location Intelligence" die Ausfahrt zum Glück?

Im Gartner Hype-Cycle wird 2013 der Begriff "Location Intelligence" (LI) aufgenommen. Verbirgt sich dahinter "Alter Wein in neuen Schläuchen"? Oder denkt er Geomarketing neu?

Gartner Hype Cyvle 2013
Gartner Hype Cyvle 2013
Foto: Gartner

LI integriert Raumbezug in analytische und operative Lösungen. LI ist die dringend benötigte Erweiterung heute eingesetzter IT-Lösungen zur Optimierung und Verbesserung vieler Geschäftsprozesse z.B. in Logistik, CRM, "Predictive Analytics" und "Predictive Maintenance". In Unternehmensanwendungen integriertes LI führt verbessert Prozesse und ist wichtiger Bestandteil der Konsolidierung der Systeme.

Es bringt allerdings die Geschäftsmodelle einiger Geomarketing-Anbieter ins Wanken, wenn statt 10 Geo-Spezialisten auf dedizierten Servern plötzlich Hunderte von BI-Usern raumbezogene Analysen im Geschäftskontext erstellen, wobei Karten als einfaches und intuitives Informationswerkzeuge schnell für hohe Akzeptanz und Verbreitung sorgen.

Daher besteht die Aufgabe einerseits darin, Geomarketing-Anbietern das Potenzial ihres Know-hows, ihrer Daten und Analysen im wesentlich größeren Kontext der Unternehmensprozesse aufzuzeigen, andererseits die Abschottung zu verlassen und in unternehmensweites Geo-Analytics vorzustoßen. Denn in der Harmonisierung der Geo- und Marktdaten und deren reibungsloser Integration in Enterprise Intelligence liegt die eigentliche Stärke von LI.

Und der Geo-Markt wird Teil des ungleich größeren Analytics-Marktes mit immensen Synergieeffekten. LI verbessert die Entscheidungsunterstützung, einer der Hauptaufgaben von Analytics-Lösungen, signifikant und ist aussichtsreichster Wachstumsmarkt im Bereich der Geo-IT.

Die drei Stufen zur Ausschöpfung des LI-Potenzials

Zur vollen Potenzialausschöpfung hat Michael Arthen (geoXtend) in einem für LI wegweisenden White Paper drei Location Intelligence-Stufen definiert:

  • Discovery

  • Analytics und

  • Optimization

"Location Discovery" umfasst die Geocodierung, die Integration der Daten in Enterprise Intelligence und die Anreicherung der Bestandsdaten durch direkte Relationen zu Geo- und Marktdaten.

"Location Analytics" definiert die funktionale Erweiterung der analytischen Lösungen um raumbezogene Anwendungen. Jetzt erst geht es um "Tools", die datenbankseitig oder am Analytics-Front-end Geofunktionalitäten bereitstellen.

"Location Optimization" bettet die gewonnenen Erkenntnisse durch die Integration von LI-Modulen in die Prozesse des ERP oder operational ausgerichtete CRM-Systeme der Industrien ein, wie z.B.

  • in die Netzwerkplanung und die Identifikation neuer Kundenmärkte (Telekommunikation )

  • in die Optimierung des Filialkonzeptes, in Markt- und Industriesektoranalysen, in das Riskmanagement und die Cross-Selling Aktivitäten (Finanzdienstleister)

  • in die Maximierung des per-store Sales und in die Filialplanung (Retail)

  • in Adressvalidierung, Underwriting, Marktpenetrationsanalysen oder die Optimierung des Schadensmanagements (Versicherungswirtschaft)

  • in die Transportplanung und das Monitoring der Route (Transport und Logistik)

LI wird allgemeiner IT-Trend

Der Hype Cycle von Gartner zeigt LI als maßgebliche Technologieentwicklung, aber auch mit hohem Reifegrad. Die Analysten erwarten Marktpotenziale in den Bereichen Social, Local und Mobile, die durch den Raumbezug im Kontext des mobilen Business mit hoher Dynamik entstehen.

Dazu wird ein einheitliches Bezugssystem mit einer einheitlichen Metadatenbeschreibung für raumbezogene Daten benötigt, parallel zur Auswertung alphanumerischer oder unstrukturierter Daten in einer Plattform, am besten in einem gemeinsamen Adressraum. Die Verschmelzung von OLAP und OLTP führt Analysetools für raumbezogene Daten dann zu völlig neuen Erkenntnissen.

Der Pharmamarkt macht es mit Bricks (bzw. RPM in Deutschland) vor: Er verfügt seit über zehn Jahren ein einheitliches geographisches Bezugssystem. Die Verbreitung geobasierter Lösungsansätze ist dementsprechend hoch.

LI wird unternehmensweit

Die großen Möglichkeiten eines einheitlichen, skalierbaren Bezugssystems zeigen aktuelle Entwicklungen der Standardsoftware für Unternehmen:

"In Memory Computing" bei gleichzeitiger Verwaltung aller Daten in Echtzeit, inklusive der Raumdaten ohne Redundanzen (keine Aggregate, keine doppelte Daten, keine Indices) verbindet sich massiv parallel mit allen geschäftsrelevanten Prozessen im selben Runtime.

Verwaltungsintensive Geo-Operationen auf Unternehmensdatenebene (Extraction, Transformation, Load, Mapping, Synchronisation) als auch in der Middleware (Re-Routing, Transformation, Data-Process-Mapping, Synchronisation, PreRendering) entfallen.

Grafik: Location Intelligence und Business Intelligence
Grafik: Location Intelligence und Business Intelligence
Foto: Mathias Kaldenhoff