Jos dataa käytetään pelkkään nykyhetken tai menneisyyden esittämiseen, sen potentiaalia hukataan.
Visuaalisesti päräyttävä, 3d-kiihdyttimellä buustattu reaaliaikainen karttanäkymä kaupungin jokaiseen joukkoliikennevälineeseen voi kieltämättä olla fantastinen elämys. Sen hyöty jää kuitenkin kyseenalaiseksi, ellei joku päivystä kartan äärellä ja reagoi poikkeuksiin – niihin, jotka tekoäly olisi todennäköisesti jo osannut ennustaa.
Se voi kertoa:
Jokainen tapahtuma ei vaadi välitöntä reagointia. Tärkeintä on ymmärtää, mitä on tulossa ja millä todennäköisyydellä.
Riippuvuussuhteita analysoimalla voidaan ennakoida ja reagoida ajoissa, jolloin resursseja säästyy esim. päivystyksestä tai suuriksi paisuvista korjaustöistä.
Kehittyneen analytiikan ja historiatiedoilla ryyditetyn koneoppimisen avulla voidaan ennaltaehkäistä ketjureaktioita. Samalla selviää, onko ongelma akuutti vai hitaasti kehittyvä. Tekoäly yhdistettynä reaaliaikaiseen sijaintitietoon kertoo ongelman sijainnin ja kehittää kykyä reagoida tilanteisiin.
Vaikka kuinka suunnittelet, et voi hallita kaikkia olosuhteita. Ota tulevaisuus haltuusi.
Kiinnostavatko sijaintitiedon tarjoamat kehittymismahdollisuudet liiketoiminnallesi? Siinä tapauksessa kannattaa tutustua Location Intelligence Innovation -työpajaamme, jonka lopputuloksena saat konkreettisen ja perustellun näkemyksen hedelmällisimmistä sijaintianalytiikkaan liittyvistä kehityskohteista.