Fallstudie

Standort Big Data Analytics zur Verbesserung der Business Intelligence

Wir riefen ein F&E-Projekt zur Entwicklung einer Analyseplattform für Standortdaten ins Leben, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre operative Effizienz mit datengestützten Strategien zu steigern

Hauptmerkmale

  • Vorhersage von Flottenverhalten

    Vorhersage von Flottenverhalten

  • Vorhersage von Verkehrsbedingungen

    Vorhersage von Verkehrsbedingungen

  • Treffen von datengesteuerten Geschäftsentscheidungen

    Treffen von datengesteuerten Geschäftsentscheidungen

Branche: Automobil, Transport
Markt: Global
Technologien

AWS / Java / Kafka / Scala / Three.js

Geschäftsherausforderung

Durch die jahrelange Bereitstellung von Big Data und Ortungsdiensten für die führenden Automobilhersteller der Welt hat Intellias Einblicke aus erster Hand in die dynamischen Herausforderungen gewonnen, denen sich diese Unternehmen gegenübersehen, wenn sie versuchen, von Location Intelligence zu profitieren.

Standortdatenprovider bieten den Zugang zu Geodaten in einem Umfang an, der einschüchternd erscheinen mag, doch die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, können nicht länger ignoriert werden. Unternehmen haben erkannt, dass die Fähigkeit, Big Data über den Standort zu nutzen, kluge Entscheidungen fördert. Mit dem Ziel, die Rentabilität zu steigern und den Marktanteil zu vergrößern, suchen Unternehmen nach maßgeschneiderten und fortschrittlichen Ansätzen zur Automatisierung der Geodatenverarbeitung, um die Planung von Routenplanung, Ressourcen und Flottenplanung zu verbessern.

Mit reicher Erfahrung in Location Intelligence Analytics und fortschrittlichen Big Data Tools kann Intellias die Herausforderung annehmen, praktische Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen zu gewinnen. Aus diesem Grund haben wir ein F&E-Projekt für eine Plattform zur Analyse von Standortdaten abgeschlossen. Zu diesem Zweck haben wir Fachkräfte der Softwareentwicklung mobilisiert, die sich in der Datenverarbeitung, Speicherung, georäumlicher Big Data Analytics und Visualisierung auszeichnen.
Standort Big Data Analytics zur Verbesserung der Business Intelligence

Gelieferte Lösung

Die Hauptidee unseres F&E-Projekts bestand darin, Daten aus verschiedenen Quellen sowie Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zu nutzen, um eine End-to-End-Lösung für die Standortanalyse aufzubauen. Die von uns erstellte Plattform umfasst mehrere Komponenten zum Abrufen, Speichern, Indizieren, Visualisieren und Modellieren von Daten. Sie ermöglicht es Datenanalysten und Entscheidungsträgern in Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu sammeln und zu operationalisieren, die dazu beitragen, Wachstumsbeschränkungen zu beseitigen und Geschäftsumwandlungen durchzusetzen.

Die Lösung optimiert die Arbeit von Datenanalysten sowohl mit Rohdaten als auch mit geoindexierten Daten, die von Standortdatenanbietern und operativen Geschäftsressourcen bezogen werden. Sie ermöglicht den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten in Bezug auf Flottenereignisse (Parken, Laden, Wege) für ein bestimmtes Fahrzeug, Zeitintervall und geofenced Bereich in der grafischen Benutzeroberfläche (GUI). Mit Bibliotheken für grafische Elemente ermöglicht das GUI-Framework Analysten die Visualisierung von Ereignissen in Form von Heatmaps, Clusterkarten oder Flächendichtekarten, so dass Analysten in der besten Position sind, um Analysedaten der Location Intelligence wahrzunehmen.

Die Standortanalyseplattform bietet auch Einblick in die Flottenleistung, die Verkehrsbedingungen und die Betriebskosten. Unter Verwendung eines Map Matching-Mechanismus und von Berechnungsalgorithmen entwickelten wir überwachte maschinelle Lernmodelle für verschiedene fahrzeuginterne und -externe Komponenten, die mit einer Vielzahl von geschäftlichen Anwendungsfällen korrelieren.

Beispielsweise kombinieren unsere Modelle lizenzierte Geodaten zu Straßentypen, Steigungen sowie Straßen- und Wetterverhältnisse mit Flottendaten wie gemessener Reifenreibung, Reifentyp und Fahrzeugtyp. Das Ergebnis dieser Implementierung ist ein trainiertes ML-Modell zur Vorhersage des Kraftstoff-/Energieverbrauchs für einen bestimmten Straßentyp, eine bestimmte Steigung, Fahrgeschwindigkeit und für bestimmte Wetterverhältnisse. Zusätzlich stehen die Ergebnisse der Berechnungen als auf einer Grundkarte abgestimmte Geodatenschicht mit einer Vielzahl von Visualisierungseffekten zur Verfügung.

Geschäftswert

Die von Intellias entwickelte Plattform erschließt die Macht von Standort Big Data. Unser Produkt kann überzeugende Ergebnisse für Unternehmen aus allen Branchen erzielen, die auf Big Data- und Ortungsdienste angewiesen sind, darunter Versicherungen, Logistik, IoT, maschinelles Lernen, Einzelhandel und Stadtplanung. Sie befähigt Unternehmen

  • zur Entwicklung datengestützter Geschäftsstrategien durch Location Intelligence Analytics
  • den Transport durch die Vorhersage von Verkehrsstaus und Zwischenfällen im Zeitplan zu halten
  • den Kraftstoff- und Energieverbrauch zu optimieren
  • zur Kostensenkung durch die Optimierung der Routen

Mit dieser Lösung ist Intellias bereit, auf die Bedürfnisse unserer Kunden einzugehen, um aus großen Geodaten einen Mehrwert zu erhalten und die Geschäftstransformation mit Location Intelligence zu rationalisieren. Unser Team professioneller Big Data-Entwickler ist in einer starken Position, um Standortdatenanalyse-Plattformen mit maßgeschneiderten Funktionen zu implementieren, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind.

Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt

Ich stimme der Verarbeitung meiner personenbezogenen Daten zu, die im oben genannten Kontaktformular unter den Bedingungen der Datenschutzerklärung von Intellias angegeben sind. Ich möchte kommerzielle Kommunikations- und Marketinginformationen von Intellias über elektronische Kommunikationsmittel (einschließlich Telefon und E-Mail) erhalten.
* Ich stimme der Verarbeitung meiner personenbezogenen Daten zu, die im oben genannten Kontaktformular unter den Bedingungen der Datenschutzerklärung von Intellias angegeben sind.

Auszeichnungen und Anerkennungen

top-employer
clutch
Inc-5000
GO100_Generic
dou
gsa
clutch-design
iso-27001 (1)
iso-2001-2015 (1)

Danke für Ihre Nachricht.
Wir melden uns in Kürze bei Ihnen.

Danke für Ihre Nachricht.
Wir melden uns in Kürze bei Ihnen.