Geographische Datenanalysen
Bei Geographischen Datenanalysen werden Kennzahlen auf Landkarten visualisiert, um diese auf der Karte zu analysieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Ziele: Ausschließen von unrealistischen Lösungen, Reduktion der Datenanforderungen, Transparenz von komplexen Problemstellungen
Ergebnis: Unternehmen / Organisationen können durch die Verwendung der GA schneller und bessere Entscheidungen treffen und somit Kosten und Zeit sparen.
In einer Welt von Big Data stoßen traditionelle Geschäftsanalysen schnell an ihre Grenzen: Daten sind reichlich vorhanden, aber der Prozess, die Daten zu beschaffen, zu bereinigen und zu verstehen, kann langwierig und komplex sein. Darüber hinaus sind viele datenbasierte Ansätze zur Lösung von Geschäftsproblemen realitätsfremd.
Die Geographische Datenanalyse (GA) wurde entwickelt, um diese Probleme zu adressieren; GA beschleunigt traditionelle Datenanalysen, indem relevante Daten auf Landkarten visualisiert werden. Die Analyse und Entscheidungsfindung werden damit auf geografischen Karten verlagert. GA ermöglicht effektivere Managemententscheidungen mit tieferen Einsichten und einer verbesserten Abstimmung.
Im Vergleich zu Geo-Informationssystemen (GIS) liegt der Fokus bei GA nicht nur auf der Informationsvermittlung, sondern explizit auf der Nutzung von Kartenvisualisierungen als Entscheidungsunterstützungssystem (Decision Support System). Dies ermöglicht eine schnellere und realitätsnähere Entscheidungsfindung in komplexen Situationen.
Was sind Geographische Datenanalysen?
In diesem Video werden die Grundlagen der Geographischen Datenanalyse erklärt. Wodurch zeichnet sich die Geographische Datenanalyse aus? Welche Vorteile und welchen Mehrwert bietet sie?
Standortwahl Bankautomaten
In diesem Anwendungsbeispiel wird die Durchführung von GA bei der Standortanalyse vorgestellt. Ziel ist es, mit Hilfe von Entscheidungsmetriken den optimalen Standort für die Neueröffnung eines Geldautomaten zu bestimmen. Hauptmetriken hierfür stellen die Bevölkerungsdichte, existierende Standorte der eigenen Bank und der Partnerbank sowie Supermärkte dar. Durch Visualisierung dieser Metriken kann intuitiv die besten Lösungsmöglichkeiten erarbeitet werden.
Netzwerkoptimierung Logistik
In diesem Anwendungsbeispiel wird die Durchführung von GA bei der Netzwerkanalyse vorgestellt. Ziel ist es, anhand von Entscheidungsmetriken Optimierungsmöglichkeiten innerhalb der Supply Chain zu identifizieren. Hauptmetriken hierfür stellen die Standorte der Distributionszentren, die Transportrouten und das Transportvolumen dar. Durch die Visualisierung dieser Metriken können unwirtschaftliche Abläufe erfasst werden.
Lieferkettenunterbrechung
In diesem Anwendungsbeispiel wird die Durchführung von GA im Risikomanagement vorgestellt. Ziel ist es, anhand von einer bereits existierenden Visualisierung von Lieferanten und deren Kontaktinformationen auf unvorhergesehene Ereignisse, wie bspw. ein Erdbeben, schnell reagieren zu können, um eine Unterbrechung der Lieferkette zu verhindern. Durch die Visualisierung können im Katastrophenfall vom Ausfall bedrohte Lieferanten und Alternativlieferanten identifiziert werden.
Potenzialanalyse Windparks
In diesem Anwendungsbeispiel wird die Durchführung von GA bei der Potenzialanalyse für Windparks vorgestellt. Ziel ist es, anhand von Entscheidungsmetriken potenzielle Standorte für Windparks zu bestimmen. Hauptmetriken hierfür stellen die durchschnittliche Windgeschwindigkeit, der Abstand zu Ballungsräumen und Naturschutzgebieten sowie die Anbindung an Stromtrassen dar. Durch die Visualisierung dieser Metriken kann intuitiv die besten Lösungsmöglichkeiten erarbeitet werden.
Im folgenden Video-Interview erklären Prof. Dr. Jozo Acksteiner (Hochschule Fulda) und Dr. Michael von Wagner (Uniklinik Frankfurt) unter der Moderation von Erik Lorenz, wie auf Basis des Projekts Fight-Covid-19 eine Kooperation zwischen Universitätsklinikum Frankfurt und dem Hessischen Ministerium für Soziales und Integration (HMSI) entstanden ist. Das Projekt diente der Unterstützung des hessischen Corona Planungsstabs bei der Planung von Beatmungsplätzen. Dabei teilen sie Erfahrungen und Perspektiven für Geographische Datenanalysen im Gesundheitswesen und darüber hinaus.
Täglich treffen Manager in wirtschaftlichen und in öffentlichen Organisationen Entscheidungen, häufig unter Zeitdruck oder unter unvollständiger Informationslage. Dennoch bestimmen diese über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens. Prof. Dr. Acksteiner erklärt in diesem Video für Hessen-Schafft-Wissen im Gespräch mit Erik Lorenz, wie mit geographischen Datenanalysen effizient Entscheidungen in Politik und Wirtschaft getroffen werden können.
Das Ziel des Forschungsprojekts GEOSCI ist, die Geographische Datenanalyse (GA) als leistungsstarkes Werkzeug zur Lösung von Herausforderungen unter anderem in den Bereichen Logistik und Mobilität zu etablieren. Mit einem methodischen Leitfaden und katalogisierten praxisnahen Anwendungsfällen sollen Unternehmen zur eigenständigen Umsetzung von Geo-Analytics-Projekten befähigt werden.
Das Projekt wird vom House of Logistics and Mobility gefördert.
Innovativität des Ansatzes
Die Integration räumlicher Daten in den Entscheidungsprozess bietet einen innovativen Ansatz, der erheblichen Mehrwert für Unternehmen und Organisationen leistet.
Forschungstransfer in die Praxis
Forschungsergebnisse werden in die Praxis transferiert, indem wissenschaftliche Erkenntnisse zu Datenvisualisierungstypen, Entscheidungstheorie und künstlicher Intelligenz in konkrete Anwendungsfälle übersetzt werden. Das ermöglicht es Unternehmen, die Funktionalität von GA für verschiedenste Anwendungsbereiche in realen Szenarien anzuwenden.
Einfache, konkrete Handlungsanweisungen
Das Projekt liefert gerade für Unternehmen und Organisationen, die sich bisher noch nicht mit GA beschäftigt haben, Unterstützung für eigene GA-Projekte in Form eines praktischen Leitfadens mit Marktanalyse und Anwendungskatalog.
Wir wollen Unternehmen, insbesondere Startups und KMUs, befähigen, Geographische Datenanalyse Projekte umzusetzen. Dies erfolgt durch die Bereitstellung dieses Leitfadens, einschließlich Marktanalysen und Anwendungskatalog.
Vorteile Geographischer Datenanalysen (GA) für Unternehmen und Organisationen:
In der heutigen Geschäftswelt spielt der effiziente, intelligente Umgang mit Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. GA bietet einen innovativen Ansatz und eine Vielzahl von Vorteilen, die Ihre Geschäftsentscheidungen auf ein neues Niveau heben.
1. Effektives Tool, um strategische Standortentscheidungen zu treffen
Bei der GA werden nur für die Entscheidungsfindung relevanten Daten in die Analyse einbezogen. Dadurch werden im Vergleich zu traditionellen mathematischen Ansätzen der Datenanalytik deutlich weniger Daten benötigt und somit der Zeitaufwand deutlich reduziert.
2. Analyseeffizienz
Durch die Verwendung geographischer Daten können Rahmenbedingungen wie regulatorische Hindernisse oder Verkehrsinfrastruktur von Beginn an in der Analyse berücksichtigt werden. Dadurch können fehlerhafte Lösungen bereits vorab ausgeschlossen werden.
3. Transparenz, gemeinsames Datenverständnis
Mit Hilfe der GA können Zusammenhänge einzelner Faktoren auf der Landkarte leichter erkannt werden. Dies erzeugt ein gemeinsames Verständnis komplexer Sachverhalte, was dann zu schnelleren und besser nachvollziehbaren Entscheidungen führt.
4. Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im strategischen Management
Die Methodik der Geographischen Datenanalyse ist flexibel einsetzbar und kann in den verschiedensten Bereichen effektiv eingesetzt werden. Dazu gehören Standortplanungen, Netzwerkplanungen, Planungen von Geschäftsexpansion, Stadtplanung und vieles mehr.
Alles in allem ist GA eine innovative Technologie, um effiziente Managemententscheidungen treffen zu können. Treten Sie gerne mit uns in Kontakt, um konkrete Anwendungsfälle mit angewandten Forschungsprojekten (z.B. im Rahmen von Abschlussarbeiten oder gemeinsamen Forschungsanträgen) zu besprechen.
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