Geo-Informationssysteme (GIS) Von Maps zu Location Intelligence

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Geo-Informationssysteme (GIS) haben sich weit über die 2D-Karte hinaus entwickelt. Heutzutage sind Workflow-orientierte Anwendungen Realität, die gesamte Unternehmen oder Behörden mit 3D-Standortinformationen inklusive Real-Time-Sensordaten versorgen.

Einst war der Einsatz von geografischen Informationssystemen (GIS) einem exklusiven Kreis von Stadtplanern, Kartierungsabteilungen oder Analysten in den GIS-Fachabteilungen vorbehalten, heute ist er quer durch Unternehmen und Behörden verbreitet. GIS-Technologie ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, die für das tägliche Geschäft grundlegend geworden sind. Nach mehr als einem Jahrzehnt rasant wachsender Smartphone-Nutzung und der Einführung von Internet of Things (IoT)-Infrastrukturen sind Geodaten und raumbezogene Anwendungen allgegenwärtig.

Das liegt daran, dass das Sammeln, Analysieren und Verarbeiten dieser Daten die Grundlage für bessere Entscheidungen liefert, die einerseits den Service für Bürger und Kunden verbessern, oder beispielsweise den Schutz von Infrastrukturen sichern oder auch Maßnahmen im Naturschutz ermöglichen. Aber nichts davon ist einfach. Es ist notwendig, das Signal vom Rauschen zu trennen, um festzustellen, warum etwas aufgetreten ist, und um letztendlich zu beeinflussen, was in der Zukunft geschehen könnte und sollte.

Intelligente Überwachung

Eine Herausforderung besteht darin, die Daten so zu analysieren, dass Antworten auf betriebliche Herausforderungen gefunden werden, um vorhandene und zukünftige Trends zu ermitteln. Zudem sollten Abweichungen von so genannten „Pattern-of-Life“ oder erwarteten Datenwerten entdeckt werden, um Anomalien zu erkennen. Viele Anwender machen sich dies zunutze, indem sie verschiedene Formen des GIS-basierten „Smart Monitoring“ anwenden, bei dem IoT-Sensordaten gesammelt, analysiert und mit historischen Daten verglichen werden, sowohl für Echtzeitanalysen als auch für die Analyse von Trends.

Ein solches Beispiel ist die Mikromobilität, ein boomendes Geschäftsfeld, das rasant gewachsen ist und Herausforderungen für städtische Gebiete mit sich bringt. Städte können Shared-Mobility-Fahrzeuge wie eScooter, Fahrräder und Autos tracken. Durch räumliche sowie attributive Datenanalysen können Bewegungsmuster verfolgt werden. Zudem kann untersucht werden, wie Ereignisse und städtische Vorschriften das Verhalten beeinflussen, beispielsweise das Abstellen der Fahrzeuge außerhalb der zulässigen Zonen. Durch die Kombination von 3D-Stadtdaten mit Echtzeit-Sensordaten der Infrastruktur und durch die Einrichtung von Warnmeldungen und Reaktionsabläufen können Städte effizient überwachen und handeln, wenn Probleme auftreten.

Location Intelligence ist ein Lebensretter

Standortbezogene Daten können dazu beitragen, Katastrophen und Notfälle, die Leben gefährden, zu entschärfen. Dies wird zunehmend durch maschinelles Lernen unterstützt, das Prozesse wie die Erkennung von Veränderungen und die Vorhersage zukünftiger Szenarien automatisiert.

Im Vorfeld eines Ereignisses helfen Geodaten bei der IT-gestützten Identifizierung von Problembereichen wie beispielsweise Regionen mit hoher Waldbrandwahrscheinlichkeit. Aus Satellitenbildern werden Daten zur Vegetation und zum Feuchtigkeitsgehalt des Bodens extrahiert und mit meteorologischen Daten kombiniert.

Bei der Hochwasservorhersage findet 3D-Modellierung auf der Basis historischer und aktueller geografischer Sensordaten statt und kann helfen, Präventivmaßnahmen zum Schutz gefährdeter Gemeinden vor den katastrophalen Auswirkungen einer Überschwemmung zu treffen und intelligente Frühwarnsysteme anzusteuern.

Davon können auch Organisationen während eines Notfalls profitieren. Natürlich ist die Lokalisierung des Standorts bei einem Anruf von größter Wichtigkeit und bildet die Grundlage für eine effektive Notfallhilfe, aber es gibt weitere fortschrittlichere Geofunktionen, die die öffentliche Sicherheit verbessern können wie zum Beispiel die Kombination von 2D- und 3D-Stadt- und Gebäudemodellen, Sensordaten in der Nähe des Schauplatzes und Details zum Vorfall, um den Einsatzkräften ein besseres Lagebild zu liefern. Diese Art der Location Intelligence kann durch Unterstützung der Entscheidungsprozesse der Einsatzkräfte die Bürger besser schützen.

Alle Daten an einem Ort vereinen

Eine umfassende Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, Systemen und Anwendern ist erforderlich, um sicherzustellen, dass ortsbezogene Daten nutzbringend verarbeitet werden.

Ein operatives System, beispielsweise für eine Verkehrsbehörde, würde nicht nur den zentralen Server mit Schnittstellen zu den verschiedenen Datenbanken und eine 2D-Karten-basierte Darstellung umfassen, sondern auch das lineare Referenzierungssystem des Transportnetzes (LRS), einen digitalen 3D-Zwilling des gesamten Verkehrsnetzes der Stadt, Künstliche Intelligenz (KI) zur Anreicherung von Informationen und Analysen, Asset-Management-Funktionen über Desktop- und Mobilgeräte, browserbasierte Geschäftsanwendungen für verschiedene Abteilungen zur Analyse und Berichterstellung von Informationen, kundenorientierte Dashboards und Apps und vieles mehr.

Durch die Zusammenführung aller Anlagen- und Geodaten in einem integrierten Netzinformationssystem und einem gemeinsamen Betriebsbild können Verkehrsunternehmen Datenduplizierung vermeiden und sicherstellen, dass die Benutzer unternehmensweit Zugriff auf genaue und aktuelle Informationen und Funktionen haben.

Ein anderer Ansatz

GIS mag zwar einfach erscheinen, aber seine Entwicklung zu echter Location Intelligence hat mittlerweile einen entscheidenden Einfluss auf das Leben der Bürger. Es ist ein wichtiger Bestandteil von Smart Cities und intelligenten Unternehmen. Location Intelligence informiert mit stets neuen Technologien über sicherheitsrelevante Situationen sowie die Qualität von Dienstleistungen und hilft, diese zu überwachen beziehungsweise zu entschärfen. Indem sie außerhalb der Grenzen der 2D-Karte denken und mit Hilfe von Anwendungen, die IoT-Daten, KI-Funktionen und digitale 3D-Realitäten nutzen, können Behörden und andere Organisationen den Informationsgehalt ihrer Daten maximieren, Informationen und Fähigkeiten operationalisieren und die Leistungen für Bürger und Kunden verbessern.

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