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Home » Location Intelligence » Location Intelligence-Potenziale mit ETL-Prozessen heben

Home » Location Intelligence » Location Intelligence-Potenziale mit ETL-Prozessen heben

Location Intelligence-Potenziale mit ETL-Prozessen heben

  • 30. März. 2022

Mit neuartigen ETL-Prozessen unterstützt das österreichische Unternehmen WiGeoGIS Kunden dabei, die Potenziale von Location Intelligence zu heben.

Datenintegration am Beispiel räumlicher Aggregation. Punktdaten etwa zu Kunden, Einwohnern oder Marktinformationen werden zu Flächen aggregiert, über einen ETL-Prozess im GIS zusammengeführt, wo die neu gewonnenen Erkenntnisse kartenbasiert und intuitiv visualisiert werden können. Foto: WiGeoGIS

Alle Theorie ist grau – mit dieser Botschaft ließ Goethe einst seinen Mephisto auf die Unzulänglichkeit rein theoretischen Wissens hinweisen. Sie lässt sich genauso auch auf Anwendungen rund um den BereichLocation Intelligence (LI) beziehen, denn die Methode besitzt enormes Potential – nicht nur für Datenanalyse und Visualisierung von Daten auf einer Landkarte, sondern generell für unternehmerische Fragestellungen. Aber anders als bei Anwendungen rund um Business Intelligence, wo vornehmlich standardisierte Geschäftsdaten zum Einsatz kommen, ist die LI in der Praxis anspruchsvoller. Unternehmenseigene Daten, Kundendaten, Marktdaten, mit Geodaten wollen kombiniert und analysiert werden. In der Praxis müssen die Daten in einem einheitlichen geografischen Raster strukturiert und generalisiert werden, um zu validen Ergebnissen zu kommen. „Analysen können nur so intelligent sein, wie die Daten, die Sie nutzen“, fasst Wolf Graf, Geschäftsführer der WiGeoGIS GmbH zusammen. Die Praxis ist also anspruchsvoll, weil Daten, Anwendungen und die mit LI avisierten Ziele eng aufeinander abgestimmt werden müssen. „Die Erfahrung zeigt, dass viele Unternehmen die Daten-Situation unterschätzen, manche haben die Situation überhaupt nicht im Griff“, so der Geschäftsführer.

Herausforderungen in der Praxis

Typische Probleme in der unternehmerischen Praxis seien verstreute Daten, mangelnde Qualität der eigenen Daten oder fehlendes Know-how in Bezug auf externe Daten. LI-Projekte, die Unternehmen in Eigenregie durchführen, sind, so Graf, oft durch unnötiger Zeitfresser charakterisiert. Allein die Suche nach externen Daten benötige für gesamte LI-Projekte 30 Prozent der Zeit. Und Evaluation sowie Beschaffung schlagen noch mal für weitere 30 Prozent des Zeitbudgets zu Buche.

„Die Besonderheit von LI-Projekten ist, dass die Ergebnisse immer nur so gut sind wie die Datengrundlage. Daher ist es wichtig für Unternehmen, bei der Wahl des Anbieters immer auch auf das Dienstleistungsangebot und die Projektbegleitung zu achten“, so Graf.

Neben dem Angebot an Software steht für WiGeoGIS daher die Beratung stark im Fokus. Das Unternehmen ist spezialisiert darauf, Daten in hoher Qualität, zu einem guten Preis-Leistungs-Verhältnis und in einem günstigen Lizenzmodell zu beschaffen. „Wir können auch bei Nischendaten Empfehlungen aussprechen“, so der Geschäftsführer.

Schlüssel im LI-spezifischen ETL

Die Datenintegration ist daher ein Schlüssel für LI in der Praxis. WiGeoGIS setzt dabei auf einen automatisierten ETL-Prozess (Extract – Transform – Load), der auf die Belange von GIS-Systemen spezialisiert ist. „Die Vorteile von ETL liegen ganz klar in der Zeitersparnis, geringer Fehleranfälligkeit, der Aufwertung der Daten und dem besseren Zusammenspiel von Unternehmensabteilungen, Software-Systemen und Daten“, so Graf. ETL-Prozesse laufen automatisiert ab, so dass Datenaktualisierungen in geplanten Routinen durchgeführt werden können: von Excel zur Karte und zu einem maßgeschneiderten Bericht innerhalb eines Workflows.#

Automatisierter ETL-Prozess: Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen lassen sich so automatisiert zusammenführen und „GIS-tauglich“ machen. Foto: WiGeoGIS

Kunden wie die Österreichische Post AG nutzen dies etwa für die Standortplanung, bei der alle internen und externen Datenquellen auf einer Plattform zusammengetragen werden. „Dabei werden im Hintergrund automatisierte Prozesse zur Datenaufbereitung und -analyse durchgeführt, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auch immer auf Basis der neuesten Daten und des aktuellen Wissensstandes passieren“, so Simone Ortner bei der Österreichischen Post AG.

WIGeoGIS hat dafür ein eigenes ETL-Tool entwickelt, das speziell auf LI-Anforderungen ausgerichtet ist. Beim ETL-Prozess werden Daten aus ihrer ursprünglichen Quelle, etwa einer Excel-Liste, extrahiert (E), dann in ein neues Format, welches auf einer Karte dargestellt werden kann, transformiert (T) und schließlich ins GIS – zum Beispiel ins WebGIS oder ins QGIS – geladen (L).

Generalisierung und Disaggregation

Darin eingeschlossen ist die Geocodierung sowie die Aggregation (beziehungsweise auch Disaggregation) und Generalisierung der Geodaten. „Die Qualität dieser Prozesse erfordert ein profundes Wissen an geospezifischen Daten-Know-how, der bei Kunden in der Regel überhaupt nicht vorliegen kann“, so Graf.

Eine Disaggregation kann zum Beispiel das Mittel der Wahl sein, wenn Daten in feinerer Granularität entweder nicht flächendeckend verfügbar oder sehr teuer sind. In der Praxis ist es also immer eine Ausbalancierung von Aufwand, Nutzen, Kosten und Zielvorstellungen, die individuell für jedes Projekt abgestimmt werden will.

Ein Beispiel für eine Disaggreation: Liegen Daten zu Kfz-Zulassungen auf regionaler Ebene vor, die Datenanalyse muss aber auf PLZ-Ebene berechnet werden, muss ein qualifiziertes Verfahren der Schätzung gefunden werden, um die Zahlen herunterzubrechen. Dazu verwendet WiGeoGIS verschiedene Schlüssel und Hilfsgrößen, zum Beispiel Einwohner-Zahl, bebaute Fläche oder die Anzahl der Wohnbauten in einzelnen PLZ-Gebieten. Erst dann werden die Daten per ETL-Prozess ins GIS überführt.

Viele WIGeoGIS-Kunden, etwa der Landmaschinenhersteller Claas GmbH, das Industrieunternehmen Stihl GmbH oder der Filialist Fressnapf GmbH nutzen die Disaggregation. „Wir nutzen sie bei Potenzialdaten in unterschiedlichen Ländern mit unterschiedlichen Datengenauigkeiten und berechnen kundenspezifische Potenziale auf einem 500×500-Meter-Raster. So erhalten wir länderübergreifend eine einheitliche Datenbasis und können unsere Analysen nach dem gleichen Schema, mit gleicher Datenqualität und über die Länder hinweg vergleichbar durchführen“, sagt Giuseppe Mustillo, Head of International Expansion Analytics and Controlling bei Fressnapf. So werden die theoretischen Vorteile in der Praxis umgesetzt.

www.wigeogis.de

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