La georeferenziazione dei dati: esempi e use cases
Quando si parla di dati geografici, ci si riferisce ad informazioni circoscritte all’interno di un determinato spazio o territorio. In genere, i dati georeferenziati combinano informazioni sulla posizione e sulle caratteristiche dell’oggetto in analisi con informazioni temporali, che vengono poi valorizzate tramite l’analisi geospaziale e la Data Visualization.
Oggi, la disponibilità di dati spaziali per l’analisi è drasticamente aumentata, tanto da rendere disponibili per le aziende un patrimonio di insights fondamentali per la costruzione di strategie data-driven. Ad esempio, per l’analisi geospaziale in ambito:
- Logistico: grazie all’analisi dei dati geospaziali è possibile ottimizzare i percorsi per lo spostamento della merce, la gestione dei magazzini dislocati nel territorio e monitorare eventuali guasti nelle infrastrutture.
- Vendite: con l’analisi georeferenziata è possibile migliorare gli assortimenti di merce nei vari magazzini e/o store sulla base delle preferenze di acquisto rilevate in un determinato territorio. La migliore previsione di pianificazione degli assortimenti permette di dare risposte efficaci e rapide alla domanda di mercato.
- Marketing: la disponibilità di dati geografici agevola la segmentazione della clientela e permette di strutturare delle iniziative di marketing ad hoc. Lo sviluppo di campagne targettizzate rende più efficace l’intero impianto comunicativo.
Oltre ai contesti di Business, anche nel settore pubblico l’analisi georeferenziata è ampiamente utilizzata: nella gestione della pandemia Covid-19 l’uso di mappe interattive è stato fondamentale per comprendere come i contagi si stessero diffondendo sul territorio.
Ad esempio, noi di ITReview siamo stati chiamati a sviluppare modelli di analisi geospaziale per le Ulss del Veneto. Ed è proprio grazie al tracciamento diretto dei contagi su mappe Qlik Sense, che è stato possibile organizzare piani operativi coerenti allo stato d’emergenza.
Qlik Geoanalytics per l’analisi georeferenziata
La georeferenziazione prevista in Qlik GeoAnalytics abilita gli utenti alla visualizzazione delle dimensioni con nomi geografici o codici in modo davvero semplice ed immediato.
L’analisi geospaziale in Qlik fornisce funzionalità di mappatura completa, aiutando a rivelare le informazioni più cruciali attraverso opzioni di visualizzazione come bolle, linee, aree, grafici a barre o mappe di calore etc. All’aumentare della granularità dei dati, inoltre, è possibile approfondire l’analisi georeferenziata con un livello di dettaglio piuttosto elevato.
In Qlik Sense si può, infatti, effettuare un drill-down sulle singole aree geografiche e associare ad ogni livello una visualizzazione differente. Ad esempio, è possibile colorare i diversi paesi per dimensioni ed arrivare ad un livello finale con bolle associate a ciascun cliente.
Utilizzare Qlik GeoAnalytics in azienda consente di:
- Aggiungere visualizzazioni geografiche interattive alle app di BI, integrando immediatamente dati di localizzazione come città o paesi e le relative informazioni.
- Ottenere insights strategici e migliorare la comprensione dei dati geospaziali, grazie alle varie modalità di visualizzazione che ne guidano l’interpretazione.
- Identificare le relazioni nascoste tra dati georeferenziati e dati più generici, spendibili poi in un processo decisionale guidato dai dati.
Con l’obiettivo di rendere più attendibili e versatili le analisi dei dati geografici, in ITReview abbiamo anche creato un database delle regioni del mondo, censite per cap, comune e provincia.
Lo strumento di georeferenziazione ITReview è utilizzabile sia come sistema di verifica sulla qualità dei dati, sia per implementare visualizzazioni personalizzate: nel caso in cui venga inserito a gestionale un dato non corretto, con questo strumento è possibile identificare e correggere l’errore, rintracciando l’informazione geospaziale più coerente.
Diventano chiare, dunque, le potenzialità dell’analisi georeferenziata per le aziende e per la loro crescita. Tramite la Data Visualization i dati geospaziali diventano chiari, azionabili ed immediatamente spendibili per il processo decisionale.
