+62 21 298 20258
Semakin banyak perusahaan mencari berbagai jenis data dan bentuk analisis baru agar tetap kompetitif. Perusahaan yang berwawasan lingkungan sedang mengembangkan ekosistem analisis yang memanfaatkan jenis data yang berbeda, termasuk data teks, data media sosial, data mesin, dan lainnya. Data geospasial, kadang disebut Sebagai data lokasi atau data geospasial, muncul sebagai sumber informasi penting baik dalam analisis data tradisional maupun analisis data yang besar. Perangkat data geospasial dan perangkat lunak Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat terintegrasi dengan produk analisis lainnya. Hal ini bertujuan untuk memungkinkan analisis yang memanfaatkan informasi lokasi dan geografis. Analisis semacam itu juga bergerak melewati pemetaan ke kasus penggunaan yang lebih canggih seperti visualisasi dan analisis prediktif. Menurut survei TDWI baru-baru ini mengenai analytics, misalnya, jumlah responden yang berencana menggunakan analisis geospasial akan berlipat ganda antara 2013 dan 2018. Saat ini, pengguna ingin lebih memahami nilai dan kasus penggunaan untuk teknologi ini.

Apa itu data geospasial dan analisis geospasial?

Ketika orang mengacu pada data geospasial, mereka sering mendeskripsikan data terkait alamat (alamat, titik minat, kode pos, dan lain-lain). Data ini dapat disesuaikan dengan garis lintang dan bujur tertentu dengan menggunakan proses yang dikenal sebagai geocoding. Geocode untuk alamat dan tempat menarik juga dapat di integrasikan dengan sumber data lain untuk meningkatkan analisis di dasbor, visualisasi, dan pemodelan yang lebih maju. Selain itu, sumber data geospasial meliputi:

  • Data sistem penentuan posisi global (GPS). Data GPS dikumpulkan melalui sistem navigasi radio berbasis satelit dan darat. Smartphone berkemampuan GPS dapat memberikan lokasi seseorang.
  • Data penginderaan jauh. Penginderaan jauh melibatkan instrumen khusus yang menangkap data yang bisa diubah menjadi bentuk digital. Satelit, pemindai, dan sistem radar adalah contoh dari instrumen ini.

Informasi geospasial bisa sangat membantu dalam berbagai analisis mulai dari pemasaran hingga manajemen operasi.

Beberapa Kegunaan Data Geospasial untuk Bisnis dan Pemerintahan

Daftar periksa ini memperkenalkan pada berbagai kasus penggunaan dimana analisis geospasial sedang digunakan saat ini untuk mendukung analisis.

Untuk pemasaran dan manajemen operasional
Kasus penggunaan yang populer untuk analisis geospasial dalam pemasaran adalah segmentasi pasar. Tujuannya adalah untuk membagi pelanggan menjadi kelompok dengan karakteristik umum (unik). Pelanggan ini mungkin memiliki data demografis (yaitu, jenis kelamin, pendapatan) dan / atau gaya hidup dan bahkan perilaku (yaitu, pola beli) fitur yang sama. Tujuannya adalah menggunakan segmen ini untuk membantu meningkatkan promosi dan retensi, dan untuk mendapatkan pelanggan baru. Misalnya, bayangkan sebuah perusahaan barang olahraga yang menggunakan data demografi seperti umur, jenis kelamin, dan pendapatan, bersama dengan sejarah pembelian, untuk mengembangkan segmennya. Dengan menganalisa data ini, perusahaan telah mengidentifikasi segmen target yang disebutnya sebagai “wanita pembelanja alat olah raga kelas atas.” Segmen ini terdiri dari pelanggan wanita berusia 30 sampai 45 tahun, dan membeli perlengkapan olahraga kelas atas untuk anak-anak mereka dan untuk diri mereka sendiri. . Menambahkan data geospasial ke dalam campuran dapat membantu perusahaan memaksimalkan aktivitas promosi dan menargetkan pelanggan baru. Perusahaan dapat memperkaya kumpulan datanya menggunakan data geokode dari kode pos yang terkait dengan pelanggan saat ini (misal, Dari informasi kartu loyalitas) untuk membantu memvisualisasikan tempat pelanggan di segmen ini tinggal. Peta yang menggabungkan data ini bersama dengan lokasi toko membantu perusahaan memvisualisasikan distribusi segmen sasaran di sekitar tokonya untuk melihat apakah wanita-wanita ini berkerumun secara geografis. Jika demikian, analis bisnis bisa menciptakan variabel turunan baru yang disebut jarak, yaitu jarak antara kode pos dan berbagai lokasi toko. Perusahaan kemudian dapat mencari wanita lain (menggunakan data pihak ketiga) yang memenuhi profil segmen dan berada dalam kelompok dalam radius 15 mil dari berbagai toko. Peritel kemudian dapat menentukan toko mana yang akan mendapatkan keuntungan dari promosi yang ditargetkan kepada pelanggan dan prospek saat ini. Dengan selangkah lebih maju, perusahaan juga dapat menggunakan data lokasi dari GPS pada smartphone target segmen untuk mendorong penawaran, mungkin pada akhir pekan, atau bahkan saat pelanggan berada di toko.
Untuk meningkatkan pengelolaan aset
Aset datang dalam berbagai bentuk dan ukuran. Manajemen aset fisik mengacu pada pemantauan peralatan, bangunan, dan properti fisik secara sistematis. Kasus penggunaan analisis geospasial yang populer adalah membantu perusahaan mengelola aset. Misalnya, perusahaan komunikasi mungkin tertarik untuk menggunakan data geospasial untuk membantu mengelola aset jaringan. Cara ini dapat mengatasi pemadaman listrik dengan lebih efektif jika terjadi sesuatu. Perusahaan telekomunikasi akan menginginkan untuk memahami di mana terjadi gangguan jaringan sehingga mereka dapat menentukan situs mana yang paling rentan jika terjadi gangguan. Penyedia juga perlu memahami di mana aset layanannya (seperti kru perbaikan) berada untuk menentukan bagaimana memposisikannya saat perawatan diperlukan. Di sini, analisis geospasial dapat memberikan:

  • Ikhtisar jaringan. Analisis geospasial dapat memberi wawasan tentang di mana terjadi padam yang sebenarnya. Hal ini dapat menentukan dimana dampak terbesar didasarkan pada lokasi pelanggan dan kepadatan pelanggan yang terkena dampak padam. Daerah dengan dampak pelanggan yang lebih besar dapat diatasi terlebih dahulu.
  • Layanan kru pengiriman. Analisis geospasial dapat membantu penyedia mengevaluasi kru mana yang masuk akal untuk dikirim ke tempat berdasarkan lokasi kru dan masalah saat ini.

Dengan mengambil langkah ini lebih jauh, perusahaan komunikasi juga dapat menggunakan analisis lanjutan yang menggunakan data lokasi untuk menentukan di mana terjadi kegagalan. Ini bisa melibatkan penggunaan data historis (seperti data cuaca, kinerja aset sebelumnya, jumlah yang terkena dampak, waktu untuk memperbaiki, dan bentuk lahan geografis yang dikodekan) sebagai masukan untuk sebuah model. Manajer aset dapat melihat karakteristik dari masalah aset sebelumnya untuk memprediksi masalah aset di masa depan. Misalnya, analis bisa menentukan bahwa masalah jaringan terjadi di daerah dataran rendah dengan pondasi batu kapur saat terjadi badai pada saat air pasang. Dengan cara ini, manajer dapat merencanakan dengan lebih baik di mana posisi awak kaji sebelum terjadi badai di daerah yang memenuhi kondisi ini dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memulai perbaikan.

Untuk memudahkan aparat penegak hukum
Data geospasial telah digunakan oleh aparat penegak hukum untuk memprediksi dan mencegah kejahatan dengan beberapa cara:

  • Pemetaan

Polisi atau instansi lain dapat memanfaatkan data geospasial dari berbagai sumber dan memvisualisasikannya pada peta berlapis. Data ini mungkin termasuk laporan kejadian dan jenis kejahatan (misalnya, perampokan, pembunuhan, narkotika, penyerangan), tanggal dan waktu kejahatan, serta data lainnya tentang area dari sumber demografis (misalnya, data sensus tentang pendidikan, kepadatan penduduk, dan perumahan).

Data geospasial seperti lokasi kejadian serta lokasi lainnya di daerah tersebut (tempat kosong, bar, restoran) dapat digunakan untuk membantu memvisualisasikan di mana tingginya tingkat kejahatan terjadi. Hal ini bisa mengungkap pola. Misalnya, departemen kepolisian mungkin ingin melihat di mana tingkat tertinggi kejahatan terkait narkoba terjadi di kota mereka.

Melapisi jenis kejahatan tertentu di peta yang juga mencakup kepadatan penduduk dan ketika insiden terjadi mungkin mengindikasikan bahwa obat-obatan dijual segera setelah sekolah masuk radius dua blok dari restoran cepat saji tertentu di mana remaja berkumpul setelah pulang sekolah.

  • Lansiran

Analisis geospasial juga bisa digunakan untuk mengeluarkan alert. Misalnya, gelang pergelangan kaki dengan perangkat pelacak GPS dapat digunakan untuk memberi tahu petugas penegak hukum jika seseorang melintasi batas yang ditentukan.

  • Prediksi

Beberapa departemen kepolisian menggunakan data dari berbagai sumber, termasuk data geospasial, sebagai masukan untuk model prediktif. Misalnya, pada akhir dan awal bulan di lokasi ATM dan Bank yang mungkin merupakan jenis lokasi untuk perampokan tertentu.

Prediktor mungkin termasuk data historis yang terdiri dari waktu kejadian, lokasi kejadian, fitur geografis (seperti tempat parkir, tempat kosong, dan taman), atau kepadatan penduduk.

Data dengan hasil yang diketahui dapat dimasukkan ke dalam model prediktif (seperti pohon keputusan) untuk memprediksi probabilitas perampokan yang terjadi di area lain dengan karakteristik serupa.

Untuk mengasah analisis risiko
Gagasan di balik analisis risiko adalah untuk menentukan seberapa sering peristiwa tertentu dapat terjadi dan dampaknya dapat dilakukan untuk mengurangi keterpaparan. Lembaga keuangan menilai risiko yang terkait dengan investasi tertentu. Perusahaan asuransi menilai risiko untuk menetapkan premi. Perusahaan asuransi properti dan kecelakaan, misalnya, model risiko untuk menyebarkan risiko itu sambil mempertahankan premi yang wajar yang menjamin pengembalian finansial yang solid. Contoh bagusnya adalah risiko yang terkait dengan klaim bencana banjir. Data geospasial bisa sangat bermanfaat disini. Pada tingkat yang sederhana, perusahaan asuransi dapat menggunakan analisis data geospasial untuk melihat apakah overexposed di daerah tertentu, misal: di mana risiko banjir akibat gelombang badai tinggi. Perusahaan dapat memetakan pemegang polis melalui peta bahaya banjir historis untuk melihat dampak potensial. Analisis semacam ini bisa sangat rinci. Misalnya, geografi tertentu mungkin memiliki sub-geografi yang berisiko lebih rendah daripada area yang lebih luas. Model risiko dapat dibuat lebih canggih dengan menggabungkan informasi berbasis lokasi untuk memperkaya kumpulan data geospasial yang sudah digunakan untuk pemodelan risiko. Misalnya, perusahaan asuransi mungkin menggunakan model prediksi untuk menghitung kerugian bagi sekelompok kebijakan yang terkait dengan kejadian cuaca yang mungkin terjadi. Data lokasi yang diperkaya mungkin mencakup fitur dan karakteristik lokasi seperti tipe tanah, kedekatan dengan sungai, karakteristik bangunan, dan data cuaca seperti jumlah curah hujan, intensitas badai, atau banjir sungai historis. Informasi berbasis lokasi ini dapat digunakan sebagai bagian dari model untuk memprediksi di mana probabilitas pembayaran akan tinggi. Perusahaan asuransi kemudian dapat menyesuaikan harga premi. Data geospasial juga dapat membantu perusahaan asuransi menjadi lebih proaktif dalam manajemen klaim. Misalnya, perusahaan asuransi dapat menggunakan peta yang disempurnakan secara geospasial untuk menentukan di mana sebagian besar klaimnya berasal dari sebuah peristiwa dan kemudian mengirim juru kunci dan personil lainnya ke area tersebut terlebih dahulu. Pendekatan ini dapat membantu membuat manajemen klaim lebih efektif dan efisien.
Untuk meningkatkan perencanaan transportasi dan logistik
Biaya transportasi seringkali merupakan bagian besar dari biaya logistik. Bahan bakar, perawatan, dan pengemudi merupakan komponen biayanya. Perusahaan transportasi (seringkali penyedia pihak ketiga) biasanya membangun model kompleks dengan menggunakan teknik pemrograman linier untuk memaksimalkan pemanfaatan armada agar optimal. Faktor yang dipertimbangkan mungkin termasuk data historis dari rute yang diambil, truk yang digunakan, pesanan dimuat pada setiap truk, waktu shift, dan data pengiriman. Perusahaan-perusahaan ini sering melakukan pemodelan skenario alternatif untuk menentukan rute mana yang paling masuk akal. Saat ini, perangkat lunak ini digabungkan dengan perangkat lunak dan data pelacakan truk GPS untuk memantau waktu aktual versus waktu yang direncanakan untuk pengiriman. Sebagai contoh, beberapa algoritma mungkin berjalan pada jarak dari titik A ke B. Jarak terpendek mungkin digunakan. Namun, jarak terpendek mungkin tidak berarti waktu terpendek, terutama pada waktu-waktu tertentu dalam sehari. Lalu lintas, konstruksi, dan penundaan lainnya mungkin terjadi. Dengan menggunakan data aktual waktu aktual untuk mendapatkan dari titik A ke titik B, berdasarkan data GPS, perusahaan logistik dapat merencanakan ulang dan memperbaiki rute mereka. Beberapa bahkan dapat dilakukan secara real time. Analisis geospasial dapat digunakan dalam skenario lain. Misalnya, perusahaan jasa yang merencanakan rute harian untuk teknisi servisnya tiba tepat waktu untuk janji pelanggan tertentu juga mendapat manfaat dari data geospasial. Data jalan dan lokasi pelanggan yang akurat dapat digunakan untuk menghitung waktu mengemudi untuk efisiensi maksimum. Selain itu, perusahaan-perusahaan yang memasang perangkat GPS di truk mereka dapat membantu teknisi infield merencanakan rute jika terjadi masalah. Perangkat ini juga dapat mengirimkan data kembali ke basis internal untuk memantau aktivitas layanan (misal, Melacak kemacetan, rute yang diambil, dan perilaku mengemudi) untuk membantu mengoptimalkan operasi dan memenuhi target waktu respon.
Untuk mempertajam penentuan lokasi strategis
Perusahaan menghadapi banyak pertimbangan saat mereka memutuskan untuk mendapatkan lokasi toko, restoran, fasilitas kesehatan, atau properti komersial lainnya. Hal ini sering menjadi latihan optimasi pasar dimana perencana perlu memahami berbagai faktor yang saling mempengaruhi terhadap pilihan lokasi tertentu. Analisis geospasial dapat membantu memperkaya latihan ini. Misalnya, restoran multi cabang dapat menggunakan analisis geospasial untuk menentukan lokasi restoran baru, termasuk:

  • Sasaran pasar

Analisa yang diterapkan pada data demografis dapat menentukan lokasi kelompok sasaran tertentu. Data ini dapat di visualisasikan dengan menggunakan informasi geokode untuk menganalisis potensi kepadatan pelanggan potensial.

  • Pesaing di suatu daerah

Ini melibatkan analisis restoran lain dalam rantai untuk menentukan peluang terhadap restoran baru. Visualisasi bersama dengan analisis dapat membantu menentukan di mana restoran berantai berada dalam kaitannya dengan lokasi baru dan juga tempat restoran pesaing berada. Ukuran jarak / waktu ini dapat memberi masukan pada model yang memperkirakan kanibalisasi pelanggan restoran yang ada.

  • Pertimbangan operasional

Ini termasuk memahami biaya yang terkait dengan penyediaan lokasi baru serta faktor lainnya seperti ketersediaan tempat parkir yang luas di daerah tersebut.

  • Perubahan

Ini mengacu pada penggunaan informasi geografis untuk melihat rencana baru perumahan, bangunan komersial, atau jalan yang mungkin berdampak pada jumlah calon pelanggan yang datang ke lokasi.

Analisis geospasial juga dapat membantu dalam menempatkan aset selain properti. Perusahaan komunikasi menggunakan data geospasial untuk menentukan lokasi menara ponsel. Sebuah perusahaan mungkin akan mengirim driver keluar dengan perangkat yang digunakan untuk mengukur kekuatan sinyal dari menara tertentu dan kisaran sinyal tersebut. Kekuatan sinyal ini diplot pada peta untuk melihat di mana cakupannya yang kurang. Berdasarkan kepadatan penduduk dan faktor lainnya seperti jalan dan tempat pelanggan berada, perusahaan komunikasi dapat memutuskan untuk memasang menara selelular baru.

Untuk meningkatkan deteksi dan pencegahan kecurangan
Penipuan adalah masalah multi-miliar dolar di industri asuransi. Hal tersebut telah mempengaruhi biaya premium bagi konsumen dan keuntungan bagi industri asuransi. Perusahaan asuransi mulai menerapkan teknik canggih seperti analisis prediktif dalam analisis klaim. Misalnya, perusahaan asuransi menggunakan data klaim historis dengan hasil penipuan yang diketahui untuk memprediksi kemungkinan klaim asuransi palsu terbaru. Tagihan yang ditandai dikirim ke unit investigasi khusus untuk ditindaklanjuti. Data geospasial dapat membantu perusahaan dalam mendeteksi dan mencegah kecurangan dengan memberikan informasi lokasi tentang di mana kecurangan dapat terjadi. Kecurangan klaim mobil adalah contoh yang pas. Sebuah perusahaan asuransi mobil mungkin melakukan analisis untuk mengidentifikasi bengkel yang melakukan markup perkiraan perbaikan untuk perbaikan bodi mobil. Data mungkin termasuk alamat penggugat, yang dapat geocoded, serta lokasi bengkel dan perkiraan klaim rata-rata untuk jenis masalah tertentu. Dengan menggunakan data geocoded ini bersama dengan informasi klaim lainnya, analis dapat memetakan area di mana perkiraan lebih tinggi daripada rata-rata untuk perbaikan bemper (misalnya). Di atas ini bisa dilapisi lokasi rumah penggugat. Analis klaim mungkin mendapati bahwa orang-orang bepergian dengan jarak jauh untuk sampai ke bengkel tertentu. Toko ini mungkin menyediakan perkiraan yang juga di atas rata-rata. Ini menunjukkan perkiraan yang meningkat, yang mengindikasikan kecurangan potensial. Data geospasial juga dapat digunakan di industri lain untuk mendeteksi kecurangan:

  • Perawatan kesehatan. Menganalisis formulir klaim untuk mengidentifikasi dokter yang mungkin menggembungkan klaim atau memalsukan laporan
  • Instansi pemerintah. Mempelajari di mana penerima program sosial seperti program bantuan gizi tambahan (food stempel) yang tidak tepat atau bahkan menipu.
  • Perusahaan kartu kredit. Memeriksa data transaksi, termasuk kombinasi lokasi geografis dari suatu transaksi, jumlah transaksi, tanggal / waktu, dan kategori barang dagangan, dapat digunakan untuk mendeteksi kecurangan.

Konsultasikan Kebutuhan Anda

Bersama tim geospasial Lumbung GeoAppliance, untuk menjawab tantangan dan peluang yang ada.
Share This