Location Intelligence und Datenvisualisierung

Qlik, Tibco, ESRI und Tableau setzen auf Geo-Analytics

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Die Bedeutung von ortsgestützten Daten wächst. So lassen sich beispielsweise die Bewegungen von Fußgängern anhand der GPS-, WLAN- oder Bluetooth-Log-in-Daten ihrer Handys verfolgen.
Die Bedeutung von ortsgestützten Daten wächst. So lassen sich beispielsweise die Bewegungen von Fußgängern anhand der GPS-, WLAN- oder Bluetooth-Log-in-Daten ihrer Handys verfolgen. (Bild: © bluebay2014 – Fotolia.com)

Die Nachfrage nach Datenvisualisierung von räumlichen Daten nimmt zu – nicht nur in der Logistik, sondern auch im IoT-Sektor. Datenvisualisierung stellt nicht nur Zusammenhänge dar, sondern hilft auch, Verborgenes zu entdecken. Die Hersteller haben kürzlich bedeutende Erweiterungen ihrer Datenvisualisierungslösungen vorgestellt, so etwa Qlik, Tibco, ESRI und Tableau.

Die Bedeutung von ortsgestützten Daten wächst mit jedem Tag. Im IoT-Markt etwa lassen sich die Bewegungen von Fußgängern anhand der GPS-, WLAN- oder Bluetooth-Log-in-Daten ihrer Handys verfolgen. Mit der entsprechenden Lösung kann die Stadtverwaltung den Strom der Fußgänger besser steuern, etwa um Terroranschlägen entgegenzuwirken oder bei Großveranstaltungen. Ähnliches gilt für die allgemeine Verkehrsüberwachung von Fahrzeugen. Moderne Autos verfügen häufig über eine GPS-Verbindung.

Einen Mobilfunkanbieter interessiert es, wann und wo seine Kunden ihre Handys bevorzugt benutzen, um seine Kapazitäten besser bereitstellen zu können. Bei der Routenplanung ist es in der Logistik vorteilhaft, wenn man die Fahrzeiten der Lieferanten anhand ihrer Standortdaten einkalkulieren kann. Ähnliches gilt für die Planung von Flugrouten. Marketingkampagnen lassen sich zielgerichteter „versenden“, wenn ein Marketier bereits die Postleitzahlen der Adressaten in der Zielgruppe kennt.

Es gibt drei Arten von Location Intelligence: operative, dispositive und optimierende
Es gibt drei Arten von Location Intelligence: operative, dispositive und optimierende (Bild: © Michael Arthen)

Alle diese Anwendungen von ortsgebundenen Daten dienen der Disziplin der Location Intelligence (LI), die ortsgestützte Entscheidungen erlaubt. Operative Location Intelligence reichert bei der sogenannten „Geocodierung“ die vorhandenen Daten mit räumlichen Informationen an, dann folgt in der dispositiven LI die Analyse, um Einsichten zu ermöglichen und Entscheidungen zu unterstützen. Gemeinsam ist diesen Ansätzen häufig die Datenvisualisierung, die in einem Client oder in einem Web-Browser realisiert werden kann. Wichtig ist zunehmend die Verwendung von externem Kartenmaterial, etwa aus dem Geoinformationssystem (GIS) von ESRI, um benutzerdefinierte Geodatenanalysen zu unterstützen.

Qlik GeoAnalytics

Qlik hat den Geodaten-Spezialisten Idevio gekauft und bietet sein Modul Qlik GeoAnalytics in verschiedenen Ausbaustufen seit März 2017 innerhalb seiner beiden Suiten Qlik View (on-premise) und Qlik Sense (on-premise und als SaaS-Angebot mit teilweise reduziertem Funktionsumfang) an. „Die Anwendung ist performant und erlaubt die Interaktion mit dem Benutzer“, sagt Matthias Herkommer, Principal Enterprise Architect bei Qlik. „Mit GeoAnalytics stehen zahlreiche Darstellungsmöglichkeiten bereit, die Einsichten in Geospatial-Daten liefern.“ Um die richtigen Entscheidungen zu unterstützen, kann GeoAnalytics verschiedene, interne wie externe, Datenquellen mit Geoinformationen zusammenführen.

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Wie in einem Atlas wird die gleiche Region in unterschiedlicher Darstellung gezeigt – und diese Ansichten lassen sich als Schichten (Layer) übereinander darstellen. Dementsprechend kann der Nutzer zwischen den Sichten wechseln und bis auf die Basisdaten „bohren“. Das Kartenmaterial liefern neben dem eigenen Qlik Kartenserver optional auch ein eigener ESRI-Server oder vergleichbare GIS. Länder- und Ortsnamen sowie Postleitzahlen für zahlreiche Länder werden auf Wunsch automatisch erkannt und auf der Karte als Punkt, Fläche oder Mini-Chart verortet.

Umgekehrt kann der Nutzer auch selbst Karten und Datenvisualisierungen anhand der Tools erstellen, so etwa mit Zeichenwerkzeugen, Templates und nicht zuletzt mit Algorithmen. Im Sommer 2017 soll die Version 4.0 von Qlik Sense entsprechende Machine-Learning-Fähigkeiten anbieten, indem der Data Scientist direkt und interaktiv R, Mathlab und Python für seine Modelle einbinden kann.

Wer allerdings Geocodierung auf Straßendetail-Ebene buchen möchte, bekommt von Qlik einen Hosting-Service angeboten. Das komplette Qlik-GeoAnalytics-Enterprise-Server-Paket bietet alle Geo-Berechnungen (außer Geocodierung) und Kartendienste inkl. Routing komplett on-premise und unlimitiert hinsichtlich Anzahl der abgerufenen Datenmengen.

Damit der Nutzer auf Web- und Cloudsysteme zugreifen kann, bietet Qlik neben zahlreichen Standardkonnektoren einerseits rund 20 Web-Konnektoren an, die die Formate JSON, SOAP und XML unterstützen. Für den Zugriff auf große Cluster stehen ODBC/JDBC-Treiber sowie SQL zur Verfügung. Der Nutzer kann mehrere Filter kombinieren, so dass die Anwendung schließlich aus Hadoop, Spark usw. nur die Ergebnisse zurückliefert, deren Transport das Netzwerk nicht belastet. Da solche Datenquellen zunehmend in der Cloud vorgehalten werden, bietet sich die Option an, auch Qlik in der Cloud zu nutzen, entweder als Single-Tenant-Version auf AWS oder Azure mit einer Perpetual License – oder als mandantenfähige Multi-Tenant-Version mit einer Subskriptionslizenz.

Tableau Software

Auch Tableau Software hat in Sachen Geodaten-Analytik nachgelegt. In der jüngsten Version 10.2 seiner Enterprise-Variante – es gibt auch Tableau Public in der Cloud – ist ein Konnektor für Dateien mit räumlichen Daten enthalten, der es den Kunden erlaubt, Geodaten direkt in Tableau zu nutzen, statt gesonderte Kartenprogramme anzuschaffen.

Tableau kann nun eine Verbindung zu ESRI-Shape-Files, KML-, GeoJSON- und MapInfo-Dateitypen herstellen. Die Dateien, die über den Konnektor zu laden sind, werden vom existierenden Modul für Kartenerstellung verarbeitet. Mit diesem Modul können die Nutzer diese Geodaten analysieren. In benutzerdefinierte Geodatenanalysen lassen sich beispielsweise Volkszählungsbezirke oder natürliche Ressourcen einbinden.

„Der Konnektor für Dateien mit räumlichen Daten öffnet für uns neue Analysemöglichkeiten“, stellt Freddy Colina fest, Manager of Planning and Analytics bei Lasik MD. Lasik ist ein führender Anbieter von Laser-Sehkorrekturen in Kanada. „Bisher war es schwierig, eine Kartenzuordnung mit einer benutzerdefinierten Shape-Datei vorzunehmen. Jetzt sind wir in der Lage, mit wenigen Klicks direkt eine Verbindung mit einer von uns beauftragten Clustering-Studie von Kunden und einigen Volkszählungsdaten von „Statistics Canada“ herzustellen. Wir können dann sofort mit der Analyse beginnen.“

Tibco Spotfire

Mit Tibco Spotfire Location Analytics lassen sich etwa die Lebensräume von Arten räumlich darstellen.
Mit Tibco Spotfire Location Analytics lassen sich etwa die Lebensräume von Arten räumlich darstellen. (Bild: Tibco)

Tibco verfügt nicht nur über die sehr schnelle Datenübertragungstechnologie, von der es seinen Namen „The Information Bus“ ableitet, sondern hat auch seit Jahren auch das BI-Werkzeug Spotfire im Portfolio. Mit Spotfire Location Analytics lässt sich die operative Phase der Geocodierung ebenso vornehmen wie die dispositive Phase der Geodaten-Analyse. Hat der Nutzer etwa die Geocodierung schon erledigt, kann er das Tool um eine Empfehlung bitte, wie die Raumdaten dargestellt werden sollen: Die möglichen Datenvisualisierungen erfolgen automatisch, sodass der Nutzer sie anpassen oder gleich weiterleiten kann.

Spotfire behauptet, seine Karten seien detaillierter als die anderer Hersteller: Man kann durch die Schichten hinunterzoomen, bis man wie bei Google Earth auf der Straßen- und Hausebene angelangt ist. Doch nicht nur die Geografie lässt sich mit einem Ort verbinden, sondern auch Big Data wie etwa die Datenströme von IoT-Geräten wie etwa in einem Smart-Meter-Netzwerk.

Mithilfe der Stapelverarbeitung von TIBCO GeoAnalytics ist es möglich, aus Adressen Standortdaten mit Geocodierung zu erzeugen, also mit Längen- und Breitengrad. Diese Daten lassen sich dann in Analyseanwendungen weiterverwenden, so etwa in Außendienstdisposition, Routenplanung oder Logistik.

ESRI

ESRI ist eines führenden Unternehmen, die Technologien für die Verarbeitung von Geodaten bereitstellen, bietet aber selbst ebenfalls umfangreiches Kartenmaterial an. Das Flaggschiffprodukt ist ArcGIS, denn GIS steht für Geoinformationssystem. Mit ArcGIS lassen sich Funktionalitäten zur Kartenerstellung und räumlichen Analyse in bestehende Dashboards und Analysen von Firmenanwendungen integrieren – ohne spezielle Anpassung. Die Einbindung von ArcGIS erfolgt gemäß den für die Organisation geltenden Richtlinien und Prozessen für Sicherheit und Datenintegrität. Die Bereitstellung von ArcGIS ist on-premise oder in der Cloud möglich. Nutzer können auf die Apps und Karten auch mobil zugreifen.

Mit ESRI-Technologie lässt sich auch Big Data visualisieren und analysieren. Dadurch zeigen sich zusätzliche Zusammenhänge, Muster und Trends. Dabei können die Daten aus unterschiedlichen Orten, Datenströmen oder Weblogs stammen – ESRI-Technologie führt all diese Daten zusammen. Die Daten enthalten überwiegend geografische Bezüge. Mit ESRI-Technologie lassen sie sich filtern und in wertvolle Informationen umwandeln, die in Form von Layern auf neuen aussagekräftigen Karten als wichtige Entscheidungsgrundlage dienen.

Raumbezogene Big Data in Vorhersagemodellen liefern u. a. Strategien für die Analyse von unterschiedlichen Szenarien. Behörden entwerfen auf dieser Grundlage Pläne für den Katastrophenfall. Naturschutzbeauftragte analysieren die Renaturierung von Auenlandschaften nach einer Überflutung. Gesundheitsorganisationen beurteilen die Ausbreitung von Krankheiten und können Gegenmaßnahmen ergreifen.

Die Dynamik einer Situation lässt sich am besten verfolgen, indem Echtzeit- und Streaming-Daten aus Social Media auf einer Karte abgebildet werden. Feeds aus Social Media auf Karten abzubilden, ist für viele Regierungen weltweit ein Weg, die öffentliche Meinung in Echtzeit einzufangen – besonders während bedeutender Ereignisse wie Wahlen und Volkszählungen. Kurzum: Geodaten werden in immer mehr Bereichen von Bedeutung – und damit auch die entsprechenden Datenvisualisierungsprodukte.

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