La Foot traffic data consiste en datos de geolocalización (GIS), y es el núcleo de la construcción de estrategias, rutas de transporte, procesos y toma de decisiones inteligentes tanto en el sector público como en el privado.
¿Qué es?
Los datos de tráfico peatonal asocian los movimientos de las personas con lugares físicos,y pueden recopilarse de diferentes formas, como señales deWiFi, GPS dedispositivos móvilesy sensores, proporcionandoinformación útil parasectores comoretail, inmobiliario, agro, servicios financieros, seguros, turismo,deportes, entretenimiento, entre otros.
A diferencia de los análisis históricos, el análisis predictivo de la cadena de suministro permite anticiparse y prepararse para el futuro, eliminando las conjeturas de los procesos de planificación y mejorando la toma de decisiones.
El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.
Con la analítica de localización es posible identificar un lugar de interés, establecer su ubicación exacta y ayudar a las empresas a comprender lo que ocurre alrededor de ese lugar para tomar mejorar la toma de decisiones estratégicas.
Cualquier sector empresarial puede aprovechar la analítica de localización basada en puntos de interés (POI) de forma conveniente para caracterizar y analizar puntos de venta, aportando valor a la toma de decisiones e implementación de estrategias de cualquier mercado.
Un análisis competitivo comienza por definir el objetivo y su alcance, explotando diferentes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de los que se dispone gracias a herramientas innovadoras que ayudan a identificar y dimensionar las marcas competidoras y a estimar sus ventas.
Con herramientas tecnológicasque ayudan a analizar grandes volúmenes de información modelos predictivos, geomarketing y data de movilidad, es posible generar un análisis de competencia, que consiste en identificar a las principales empresas competidoras y estimar su facturación, cuantificar sus ventas potenciales, identificar brechas en el mercado, predecir el costo del desarrollo de nuevos productos, descubrir tendencias, entre otros.
El Instituto Costarricense de Acueductos y Alcantarillados requiere el servicio de monitorio de la flotilla vehicular en tiempo real 24 horas por siete días los 365 días al año, por medio de dispositivos GPS con conexión con satélites en órbita que registren velocidad, latitud, longitud, rumbo y otros en mapas digitalizados.
Compra del Gobierno de Costa Rica 2021LN-000010-0021400001:
En 2020 el principal exportador de banano fresco o seco en Centroamérica fue Costa Rica, con $1.083 millones, seguido de Guatemala, con $930 millones, Honduras, con $531 millones, Panamá con $152 millones y Nicaragua con $23 millones.
Cifras del Área de Inteligencia Comercial de CentralAmericaData:[GRAFICA caption="Clic para interactuar con la gráfica"]
La industria manufacturera aprovecha estas herramientas en tiempo real con el fin de predecir y prevenir posibles problemas, maximizando así el rendimiento de las operaciones y fuerza de trabajo en las plantas de producción, recopilando, almacenando y organizando los datos generados por máquinas, dispositivos y sistemas en la planta de producción.
Los modelos predictivos combinan el poder de la Big Data con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) para comprender, supervisar y optimizar procesos. Hoy en día el éxito en la manufactura recae en quien tenga el conocimiento más preciso y amplio de los modelos digitales y el análisis de Big Data.
La construcción geoespacial, o "geoconstrucción", utiliza datos de una amplia gama de puntos focales, como la ubicación, la población y el medio ambiente, para influir en el diseño y la construcción de cualquier infraestructura con el fin de ahorrar, tiempo, dinero y reducir los residuos.
Los GIS (Sistemas de información geográfica) mejoran la eficacia de la planificación y el diseño de la construcción al integrar la información de localización en un entorno único. Su capacidad para almacenar Big Data se utiliza para mantener los datos de la construcción en formato digital, proporcionando una amplia gama de información a la industria con un mecanismo de rápida recuperación y capacidad de manipulación, así como el cálculo de las proporciones de construcción y la estimación de los costes.
La selección de ubicación se ha convertido en un punto crítico en el éxito o fracaso de cualquier industria, ya que tiene un gran impacto en el riesgo global de la empresa, así como en los costos de transporte, logística, salarios, alquileres y materias primas, entre otros.
Dónde ubicar las instalaciones industriales es una de las decisiones estratégicas más importantes que deben tomar las empresas.
La última milla es el trayecto de un producto desde la estantería del almacén hasta la parte trasera de un camión y la puerta del cliente, siendo así el paso final del proceso operativo, cuando el paquete llega finalmente a la puerta del consumidor. Además de ser una de las claves para la satisfacción del cliente, la entrega de la última milla es la parte más problemática del proceso de envío.
Es una de las áreas logísticas en las que la Big Data puede tener un impacto real en las operaciones diarias, ofreciendo la oportunidad de optimizar los procesos internos y de controlar mejor los factores externos, desarrollando mejoras cualitativas y cuantitativas en las operaciones, áreas de la cadena de suministro y procesos logísticos, aportando significativas mejoras en las entregas de la última milla.
Aunque cada vez son más las empresas que están extrayendo valor a los datos propios que generan en el negocio, son pocas las que lo hacen con la perspectiva de cómo los datos de localización y análisis espacial pueden mejorar sus procesos empresariales y flujos de trabajo.
La inteligencia de los datos recopilados a partir de aplicaciones de sistemas de información geográfica (SIG) ayuda a las organizaciones en los diversos sectores. Los Sistemas de Información Geográfica son potentes herramientas de toma de decisiones que permiten analizar datos medioambientales, demográficos y topográficos.
Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.
Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.
A través de soluciones basadas en analítica avanzada de datos de movilidad y modelos predictivos, es posible identificar diferentes tipos de patrones, necesidades, estrategias o incluso futuras tendencias de los consumidores.
Existen cientos de soluciones y análisis que se pueden realizar gracias a la data de movilidad, como modelos de pronósticos, tracking y modelos predictivos de mercados, inteligencia de negocios, evaluaciones de proyectos inmobiliarios, soluciones basadas en geomarketing, modelos probabilísticos entro otras.
En la era digital actual, la competencia en el sector portuario ha logrado que las empresas inviertan constantemente en soluciones que les ayuden a aumentar la productividad y a reducir los costos generales, en consecuencia, la demanda de soluciones avanzadas, como el análisis de datos marítimos, está creciendo a un ritmo impresionante entre los cargadores comerciales y otros usuarios finales.
El sector portuario es una compleja red de personas, países, y organizaciones, entre los que hay armadores, autoridades, sociedades de clasificación, comerciantes de carga, compañías petroleras y otras empresas, por nombrar sólo algunos. La necesidad de seguir los flujos económicos en esta cadena de suministro global ha orillado a la industria a llevar un amplio registro de datos.
Utilizando técnicas de análisis de data geoespacial, CentralAmericaData realizó un análisis de cinco centros de distribución de Walmart en Florida, Estados Unidos, con el objetivo de identificar patrones en las cadenas de suministro de estos cinco centros y sus relaciones con establecimientos comerciales y otros complejos logísticos del Estado.
A través de este análisis, cuyo objetivo es mostrar cómo se pueden aplicar técnicas de ciencia de data geoespacial para resolver problemas en el sector logístico, se identificaron y caracterizaron las relaciones existentes entre centros de distribución de Walmart y sus sedes a surtir. para que distintas cadenas comerciales de gran tamaño puedan evaluar y a la vez mejorar procesos en sus respectivas cadenas de suministro.
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