実行可能なインサイトでよりスマートな分析と意思決定を
ビジネスに関する優れた意思決定を行うためには、詳細で正確な分析に基づくことが必要です。 ただし、そのようなインサイトの取得は、できるだけ最適な方法で適切なデータを収集、処理、分析できるかどうかにかかっています。位置情報データは、データセットにコンテキストをもたらすとともに、各データセットが分断されている場合は現実世界の共通基準にリンクさせてつなげることができます。
最先端の自動分析で位置情報データから新たなインサイトを発見
パートナーのデータセットでデータを強化
1 つの共通プラットフォームですべての位置情報データを活用できます。HERE と信頼できる HERE Marketplace パートナーの双方からデータを調達し、お客様のデータを他のデータセットと結合します。HERE のグローバルなサービス提供範囲と 1,000 を超える高精度の地図属性をご活用ください。
操作しやすいツールでトレンドを分析
相関性を十分に理解できるよう、マップやグラフからインサイトを入手します。ノーコード/ローコードの可視化ツールである HERE Studio から HERE Data SDK for Python (Jupyter Notebooks 使用) まで、適切なツールを選んでデータを分析できます。
Geoanalytics, Location Insights, Map Analytics, Geospatial Data,
掘り下げることで見えてくる新たなインサイト
データを視覚化して有意義なインサイトを見つけ出し、そのインサイトをアクションへとつなげます。視覚化したデータをチームと共有してコラボレーションの促進に役立てることができます。HERE Workspace では、データ管理のほか、記述的、探求的、予測的、あるいは処方的な分析など、多種多様な分析機能を選んで利用できます。これにより、大量の位置情報データセットに対して、人による分析とマシンベースの分析を両方実行できます。
HERE でインサイトを生み出す方法
世界中を網羅する位置情報データに簡単にアクセス
会社独自の空間データにあらゆるコネクテッド デバイスから実世界のコンテキストをもたらすことで、パターン、トレンド、関係を明らかにできます。HERE または信頼のおけるサードパーティー プロバイダーの正確で豊富な位置情報データを統合して、分析に新たな側面を加えることができます。
大規模な位置情報データを分析、処理
SDK for Python を使用して、位置情報データからインサイトを得るまでの時間を短縮できます。あらゆる規模の位置情報データセットや、あらゆるタイプのデータ フィード (バージョン、ボラタイル、インデックス、またはストリーム) を取り込み、正規化、標準化できます。データに位置情報のコンテキストを追加して準備、強化したり、機械学習 (ML) の手法を取り入れたりできます。
適切なツールを選んで時間を節約
各種システムや情報ソースから共通の空間インテリジェンス プラットフォームへの位置情報の取り込みを自動化できます。Jupyter Notebooks、Python、Scala、Spark など、統合された最先端のデータ分析用ツールにより、分析や ML を加速します。
お客様事例
Moove.ai
より安全なサービスを実現
Moove.ai は、位置情報技術と機械学習機能を組み合わせて乗員向けサービスの安全性を高め、死亡事故を減らしています。その方法をご覧ください。
HERE のオープンな位置情報プラットフォームにより、業界が一変しつつあります。
Moove.ai 最高経営責任者 (CEO)、Rafay Khan 氏
NIRA Dynamics
マルチモーダルの未来を形づくる
NIRA Dynamics が HERE のデータを活用して路面状況を把握し、安全性の向上を達成した方法をご覧ください。
HERE Technologies を活用することで、重要なビジネスに集中できます。
NIRA Dynamics 最高個人情報責任者 (CPO)、Johan Brynas 氏
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