Геоаналитика: как обеспечить устойчивое развитие городов. Возможности российской платформы Геоинтеллект

Геоаналитика и геомаркетинг

Направление геоаналитики – это широкое понятие, которое используется для визуального представления данных, имеющих привязку к той или иной местности. Объединяя геоинформационные системы (ГИС) с аналитическими платформами (BI), добавляя различные слои данных, можно получать максимум обезличенной информации о людях, объектах и событиях. Накладывая такие слои, можно получить новые знания в той или иной локации.

Рынок геоаналитики включает геомаркетинг. Это направление первым оценил бизнес, ему оно стало помогать в правильном выборе локаций для открытия новых объектов. Анализ геоданных с помощью инструментов геомаркетинг учитывает самые разные параметры: численность населения в городе, районе, квартале, доме; людские потоки в тех или иных городских зонах (торговые центры, улицы, социальные объекты и т.д.); интенсивность трафика в разное время; близость планируемых объектов бизнеса к инфраструктуре (ТЦ, транспортные узлы, места социального притяжения); уровень конкуренции в выбранном районе; платежеспособность населения в том или ином районе и т.д. Здесь стоит сделать важную оговорку.

Понятие геомаркетинга не надо путать с геотаргетингом, методом формирования таргетированных предложений клиентам на основе результатов геомаркетинга локации. Обычно геомаркетингом занимаются исследовательские компании или разработчики сервисных продуктов, специализирующиеся на ритейле. В то же время на геотаргетинге делают акцент крупные компании, у которых есть масштабные клиентские базы (сотовые операторы, поисковые системы, социальные сети и др.).

Фрагмент карты городских домохозяйств.

В России, по оценкам ВТБ, объем рынка геоаналитики растет на 15-20% в год. По данным iKS Consulting, в 2020 г. этот рынок мог составить около 850 млн рублей. Геоаналитику широко использует финансовый сектор, розничная торговля, сфера услуг и направление товаров повседневного спроса (FMCG). Кроме того, на мировом рынке геоданных уже работают соцсети (Facebook, Twitter, WeChat), поисковые системы (Google, Яндекс), высокотехнологичные сервисы (Uber, Amazon) и представители ряда других компаний. Таким образом рынок сложный для оценки. По оценкам отдельных экспертов, которые давно работают на рынке геоаналитики, российский рынок геоаналитики и геоинформационных систем к началу 2022 года в общей сложности мог составлять до 3 млрд. рублей, включая долю специализированного программного обеспечения.

Использование геоаналитических сервисов во многих случаях позволяет эффективно решить проблему выбора локации для открытия бизнеса и его расширения: владельцы компаний получают эффективный инструмент проверки бизнес-гипотез и выявления факторов, влияющих на спрос в той или иной локации. Компании PwC и Strategy& в совместном отчете отмечали, что благодаря применению продуктов по геоаналитике для оптимального расположения офисов продаж и торговых точек выручка увеличивается на 20%. Это особенно ценно для среднего и малого бизнеса, которому для выживаемости зачастую критически важно обеспечить быстрый и уверенный старт.

Тепловая карта – плотность населения в городе.

Новый класс решений

По данным исследования «BI-круг Громова 2022», более половины российских систем бизнес-аналитики уже имеют в своем составе картограммы. Соответственно, идет активное объединение ГИС и BI-платформ: функционал аналитических систем позволяет удобно визуализировать данные на геокартах. Но сами по себе BI, как правило, не могут построить глубокую аналитику на основе данных с тех или иных локаций, для этого аналитические платформа надо дорабатывать. Поэтому последние несколько лет развивается класс систем Location Intelligence (LI), объединяющих преимущества геоинформационных сервисов в создании данных и преимущества геоаналитики в исследовании этих данных по различным параметрам.

Современные западные LI-решения уже содержат набор геоданных. Многие вендоры ГИС-платформ тоже начали смотреть в эту сторону. На графике Forrester Wave можно заметить, что игроки рынка ПО ГИС уже работают на рынке Location Intelligence платформ.

Лидерам сегмента ГИС легче всего перейти в направление Location Intelligence, при этом в LI уже есть такие компании, как Oracle. Поэтому здесь получается некое смешение технологий. Выбор той или иной платформы зависит от задач компании. На мой взгляд, когда заказчику надо очень глубоко работать с территорией, тогда лучше смотреть в сторону Location Intelligence платформ либо ГИС-платформ. Если надо красиво визуализировать результаты из какой-то метрики на карте, например, сравнить данные по субъектам, то можно это сделать в BI. Но надо помнить, что в аналитических системах может не быть многих функций для работы с геоданными, - говорит Денис Струков, генеральный директор компании «Центр пространственных технологий.

Location Inteligence – основной фокус компании «Центр пространственных исследований». Она создает системы, основанные на предоставлении геоданных и математических моделей для лучшего понимания перспектив того или иного бизнеса и различных аспектов жизнедеятельности городов. Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.5 т

Геоданные учитывают место проживания, платежеспособность, особенности городской инфраструктуры, формирование потоков людей в определенных точках и т.д. ЦПИ по каждому параметру может представлять более детальные данные. Так, зная количество жителей в домах и коэффициент семьи в том или ином регионе, можно достаточно точно посчитать, сколько людей живут в каждом доме или районе. Это дает возможность сравнивать разные городские зоны и выдавать отчеты-сравнения.

Вопрос импортозамещения

Сегодня на российском рынке ГИС очень актуален вопрос импортозамещения. Дело в том, что долгое время в нашей стране было распространено соответствующее ПО от зарубежных компаний: ESRI, Mapinfo и ряда других. На фоне санкционного давления многие иностранные вендоры весной 2022 г. решили покинуть Россию. Так, ESRI перестала поддерживать свое семейство продуктов ArcGIS, на котором, например, за последние 10 лет было построено немало инфраструктур пространственных данных в регионах. Сейчас этим заказчикам приходится искать российские аналоги для решения тех или иных задач. И достойные кандидаты на замену западным платформам есть. Правда, пока у России нет универсальных геоаналитических продуктов, но уже имеются решения, с помощью которых можно обеспечивать решение отдельных задач. Так, платформа Geointellect способна закрыть задачи, связанные с публикацией геоданных через картографическое веб-приложение и их анализ в интересах бизнеса и органов власти (там, где присутствуют изучение городской инфраструктуры, популяции людей, есть задачи размещения объектов городской инфраструктуры для удобства жителей).

Карта потоков людей на основе данных сигналов смартфонов (источники – операционные системы).

Перечень направлений жизни города, где можно применить геоаналитическую платформу:

• градостроительство (поддержка урбанистики - когда надо спроектировать городские объекты и обеспечить ими максимальное количество жителей для их удобства);
• строительство и недвижимость (обоснование выбора земельных участков или объектов недвижимости согласно локальному рынку);
• здравоохранение (оптимизация ресурсов здравоохранения, госпитализация, прогнозирование заболеваемости);
• окружающая среда (экологический мониторинг, расположение мусорных контейнеров, расчет потребностей в озеленении)
• безопасность (размещение видеокамер в городе и муниципальном образовании таким образом, чтобы сэкономить бюджетные средства);
• экономика (развитие малого бизнеса в регионе, рейтинг городов или регионов по доступности к городским объектам);
• социальная сфера (обоснование размещения школ, детских садов и пр.)
• сервисы для населения (приложения типа «Активный гражданин», экологические сервисы);
• и другие.

Часто это все можно объединить в задачи «Умного города/региона», «Комфортности проживания», «Создания Цифровых двойников города/региона», «Оценки KPI мэра/губернатора» и других задач городского управления.

История компании

Основные вехи развития компании «Центр пространственных исследований» - разработчика платформы Geointellect:

• 2003 год – команда молодых специалистов начинает работу в составе Медицинского информационно-аналитического центра (МИАЦ) при Комитете по здравоохранению города Санкт-Петербурга. Решая прикладные задачи, связанные с исследованием пространства городской среды (как ускорить приезд машины скорой помощи, как оптимизировать процесс госпитализации, где необходимы новые поликлиники и т.д.), команда пришла к необходимости использования геоинформационных технологий. Первые коммерческие заказчики – сети аптек и частные клиники.
• 2005 год - разработка курса по геомаркетингу. Появление первого зарубежного заказчика (HomeCredit). Крупное исследование по геомаркетингу для размещения фитнес-центров WorldClass в Москве и Санкт-Петербурге.
• 2008 год – американская розничная сеть Walmart, изучая варианты организации бизнеса в России, обращается в ЦПИ. Реализуется проект актуализации базы геоданных для геосистемы Walmart по зонам индексов и зонам обслуживания. Отделение команды «Центра пространственных технологий» от петербургского МИАЦ. Разработка геопорталов по заказу Правительства Санкт-Петербурга (первые b2g-проекты).
• 2009 год – проведение геомаркетингового исследования для крупнейшей в России банковской розницы (Сбербанк).
• 2010 год - прототип облачного продукта Geointellect Cloud. Разработка интерфейсов, структурирование геоданных по России, приобретение основных карт для геоданных.
• 2013 год – активные продажи Geointellect Cloud в сегменте розничной торговли (геоаналитика для ритейла). Начало крупного проекта автоматизации бизнес-процессов для ГИС X5 Retail Group. Поддержка быстрого развития этой сети и разработка решения, позволяющего исключить коррупционную составляющую при поиске помещений для новых магазинов. Результат – X5 Retail Group начала открывать по 5-6 магазинов в день (до этого открывали не более 5 магазинов в неделю). Первые результаты по обработке больших данных (Big Data) для крупного сотового оператора.
• 2014 год – запущен сервис «Геоинтеллект» для ритейла. ЦПИ построил урбанистическую модель индекса комфорта жизни по кварталам Санкт-Петербурга. Начало сотрудничества с поставщиками геоданных в России. Запуск мобильного приложения для полевого сбора данных.
• 2015 год - получена аккредитация ИТ-компании.
• 2017 год – запущена версия Geointellect 3.0 на основе собственной платформы с открытым исходным кодом. Разработаны первые инструменты API для интеграции платформы с другими системами. Запуск калькулятора прогнозирования розничного товарооборота – первого в России инструмента для оценки привлекательности локаций по различным видам бизнеса.
• 2018 год – регистрация ПО «Геоинтеллект» в Минкомсвязи в качестве российской платформы (Приказ 665 от 30.11.2018). Первые интеграции с крупными компаниями через API.
• 2019 год – начало сотрудничества с компанией МТС по проекту White Label (анализ геоданных. Расширение каналов сбыта облачного сервиса и продаж платформы Geointellect в госсекторе (b2b).
• 2020 год – пять проектов ЦПИ победили в конкурсе лучших b2b-практик, организованном Агентством стратегических инициатив («Смартека»). Рост доли проектов в госсекторе.
• 2022 год – реализован первый этап проекта «Цифровой Ташкент» по заказу мэрии столицы Узбекистана. На основе агрегации данных на геопортале платформы «Умного города» получены инструменты для эффективного размещения объектов городской среды, анализа обслуживания жителей, автоматизирован сбор заявок от граждан с привязкой к геокарте и т.д.

Geointellect: от ритейла к госсектору

С первых лет своей работы команда «Центра пространственных исследований» фокусировалась на создании сервисов на рынке геомаркетинга для b2b. Это нужно было для решения проблемы выбора локации при открытии новых торговых точек, заведений общественного питания, медицинских центров, аптек, косметических салонов, спортивных объектов и т.д. Также заказчиками этих услуг выступают девелоперы (застройщики), которые хотят привлечь коммерческих арендаторов на первые этажи своих объектов либо стремятся понять инвестиционную привлекательность земельного участка в том или ином городском районе.

Последние несколько лет «Центр пространственных исследований» также плотно занимается направлением умных городов (Smart City). Опыт реализации проектов в сегменте b2g показал, что платформа с широким набором данных о людях может использоваться для эффективного управления городскими пространствами. В системе могут быть реализованы отдельные карты городов, с высокой детализацией каждого района.

Мы помогаем сформировать аналитический ситуационный центр, который собирает различные данные, выстраивает определенные модели и помогает властям принимать стратегические решения. Это также могут быть стратегические центры, которые позволяют ответить на вопросы: «Сколько нужно школ?», «Где поставить мусорные контейнеры?», «Как распределить видеокамеры системы городского мониторинга?», «Хватает ли зеленных насаждений»? и т.д. С помощью наших решений также можно собирать обратную связь от граждан. Все это и есть Smart City, и все это уже работает в Узбекистане, - говорит Денис Струков.

ЦПИ предлагает различные технические решения для заказчиков, исходя из их размера и бюджета. Все компании – от малого бизнеса до корпоративного сегмента – могут воспользоваться облачным продуктом Geointellect и выбрать подходящие решения и наборы данных в специализированном маркетплейсе. Тем компаниям, которые имеют собственные ГИС, CRM, BI и корпоративные порталы, можно подключиться к Geointellect через API. Крупным компаниям, работающим с Location Intelligence, предлагаются enterprise-лицензии ИТ компании с российским программным обеспечением.

Технологические и информационные партнеры

Компания «Центр пространственных исследований» использует обширный набор источников данных: Росстат, сотовые данные, фискальные данные, проектные декларации застройщиков, открытые данные, данные агрегаторов . Компания постоянно заключает договора с партнерами на сбор и поставку различных геоданных о людях и городской инфраструктуре. Среди таких партнеров есть известные компании: «МТС», «Билайн», Яндекс, «Платформа ОФД», «Такском», 2ГИС, есть менее известные, но специализирующиеся в узких сегментах компании.

Специалисты ЦПИ также преобразуют массивы данных в геоданные, агрегируют, интегрируют, верифицируют и используют их в моделировании, а также активно предлагают на своем маркетплейсе – старейшем маркетплейсе в России на базе платформы Геоинтеллект.

Денис Струков:

Мы увидели очень большую перспективу в том, что можно агрегировать геоданные от разных источников в одном месте для решения конкретных задач. Мы пытаемся вовлекать все больше компаний в это направление, делая их лучше, качественнее. Иногда мы решаем своего рода задачи системной интеграции сложного решения с геоданными и программным обеспечением для решения задач Заказчиков, особенно часто – в последнее время, когда геоданных стало очень много, в том числе данных открытых, но не всегда точных.

В стороннем программном обеспечении API.Geointellect уже имеет интеграцию с Visiology BI, Yandex DataLens, 1C, рядом CRM систем российского производства.

Кейсы Geointellect

Система Geointellect получила солидный фидбек от клиентов – их на сегодня (IV квартал 2022 года) порядка 600. Ниже представлены примеры использования платформы в бизнес-сегменте и в госсекторе.

Перспективы бизнеса в определенных районах

С помощью системы Geointellect предприниматели могут оценить привлекательность того или иного района, в зависимости от вида бизнеса. Например, аптечная сеть может увидеть, что в одном районе - условно - на 15 тыс. человек приходится 10 аптек, а в соседнем районе с таким же населением работают всего 3 аптеки. Таким образом, можно определить, что второй район имеет потенциал для развития аптечного бизнеса. Для принятия обоснованного решения можно сравнить эти районы по другим показателям: демографический состав, близость социальных объектов, платежеспособность населения и т.д.

Если люди хотят открыть детский образовательный центр, то при выборе локации важное значение имеет такой фактор, как количество новостроек, уровень их плотности в том или ином районе, а также классы домов. Подобные данные также используют рестораны, чтобы понять, где им лучше развиваться.

Еще один вид слоев данных для бизнеса – уровень посещаемости (проходимости) тех или иных объектов и локаций. Это очень важно, поскольку бизнес хочет открывать новые объекты не только там, где живет их целевая аудитория, но и там, где она чаще ходит. Важный момент здесь – моделирование трафика. В этой связи у Geointellect есть несколько подходов. Основной из них – геомодель притяжения населения. Все пространства города представляются в виде точек. Это могут быть вокзалы, станции, торговые центры, магазины и т.д. Специалисты ЦПИ изучают уровень их посещаемости и выводят определенную модель. Кстати, если сравнить это с сотовыми данными, то многие экстремумы совпадают, что дает возможность предоставлять обезличенную бальную оценку по любому городу.

Другим способом сегодня является агрегация сигналов смартфонов под управлением операционных систем Android и iOS. Когда мобильными приложениями (любыми) пользуются в городе, на уровне Big Data можно обработать и найти трафиковые места пешеходов и автопотоки. Это можно определить по дням недели, по времени года, по часам или в среднем. Это дает четкую картинку трафиковых мест в определенное время, дает возможность понять нагрузку на городской объект и выявить наиболее загруженные локации и объекты в городе.

Однако, надо помнить, что во многих случаях на основе геоданных нельзя с высокой точностью определить посещаемость того или иного объекта. Поэтому модели на основе геоданных должны подкрепляться результатами полевых исследований. Для этого в активе ПО «Геоинтеллект.Платформа» есть мобильное приложение, где можно давать знание из веб-приложения для заполнения карточки по объекту, фото, замеру пешего и автотрафика за какое-то время. И сразу формируется реестр полевых данных.

Своими силами полевые исследования мы давно не ведем. Для этого есть соответствующие агентства, кроме того, заказчики сами могут сделать такого рода расчет. Наша задача состоит в том, чтобы предоставить инструмент для сокращения времени подобных расчетов, а также для выбора локаций. Всегда надо иметь в виду, что полевое исследование, несмотря на его трудоемкость, сегодня остается важным для калибровки любых данных и самым точным, - комментирует Денис Струков.

Тепловые карты рекомендаций развития малого бизнеса в регионах

Накладывая соответствующие слои, можно получать результирующие карты, то есть визуализировать поверхность города с точками: синие и зеленые –рекомендуется открытие бизнеса, красные и оранжевые – не рекомендуется, желтые – зона риска. Например, при планировании открытия кофейни можно понять, что в синих и зеленых точках достаточно людей для того, чтобы бизнес взлетел. В каждом сегменте также просчитывается фактор конкурентности.

Такие карты могут быть использованы и сетью «Мой бизнес» во всех регионах РФ для привлечения предпринимателей к субсидиям, расчету количества запросов по разным категориям бизнеса, а также консультированию местных предпринимателей по локациям, по категориям, которые перспективны для данного региона. Это все улучшает стойкость бизнеса, резко снижает вероятность закрытия компаний в регионах и препятствует неоправданной трате бюджетных средств.

Развитие сети видеокамер

В Санкт-Петербурге на основе инструментов ПО «Геоинтеллект.Платформа» реализован сервис, позволяющий выявлять приоритетные места для установки видеокамер. На основе представленных геоданных сервис решает, где разместить камеру, чтобы было меньше слепых зон. Для удобства лиц, принимающих решения, был реализован дашборд с использованием BI на базе YandexDatalens. Предложен алгоритм, который позволяет на экране быстро заместить город камерами, с учетом действующих, городской инфраструктуры , ограничений и показывает наиболее массовые места для выбора приоритетных размещений.

Размещение камер в городе.

Инструменты ПО «Геоинтеллект.Платформа» дают возможность двигать камеру точнее, рассчитывать оптимальность камер внутри дворов по критерию максимума площади, выбирать сектора в зонах и многое другое.

Решение может быть масштабируемо и на другие города.

Раздельный сбор мусора

В 2021 году на территории Санкт-Петербурга благодаря возможностям Geointellect было проведено исследование. Его целью было определить, сколько есть контейнеров для раздельного сбора отходов, сколько людей сортируют мусор, насколько эффективно работает городская система раздельного сбора мусора. Выяснилось, что в пределах пяти минут ходьбы от контейнеров для раздельного сбора пластика живет 70% населения (около 3 млн человек), для сбора стекла – около 45%. В рамках исследования сравнили два района по уровню сортировки. Выяснилось, что в Петроградском районе сортируют мусор 12% населения, а в районе Парнас – только 4%. Исследователи пришли к выводу, что приобщение к сортировке сильно зависит от доходов людей.

Модель оптимизации установки контейнеров для опасных отходов.

Еще один вывод исследования касался доступности контейнеров для опасных отходов (ртутные градусники, батарейки и лампочки). Выяснилось, что около 1,5 млн человек находятся в пятиминутной пешеходной зоне доступности от размещения государственных контейнеров (91 штука). Что интересно, система дала рекомендации по расстановке емкостей для сбора отходов: только благодаря более разумному размещению контейнеров, без увеличения их количества, можно увеличить доступность контейнеров до 2,5 млн человек.

Таким образом, выяснилось, что порядка 1 млн человек можно «охватить» полезной для всего города программой, без необходимости выделения из городского бюджета колоссальных сумм на закупку новых контейнеров. Просто надо оптимально расставить контейнеры в городе, - резюмирует Денис. Струков.

Урбанистическая платформа

Цифровая платформа Geointellect.Urban, использующая предиктивную аналитику, разработана специально для оценки перспектив земельных участков и объектов недвижимости девелоперами и государственными организациями. С помощью платформы можно проводить исследования и оптимизацию объектов в городских пространствах. Geointellect.Urban обеспечивает ответственных лиц необходимой информацией для принятия решений о привлечении инвестиций в развитие тех или иных территорий и объектов. Для удобства пользователей платформа снабжена «умными калькуляторами».

Информирование об объектах недвижимости на разных стадиях под инвестиции, ведение реестра земельных участков под застройку, расчеты индексов территорий по привлекательности размещения тех или иных объектов, доступ к геоданным Big Data (потоки туристов, мигрантов и т.д.), детальный анализ и прогноз людских потоков – вот лишь некоторые функции Geointellect.Urban.

Здравоохранение

В задачах организации здравоохранения региона или города геоаналитика имеет важную неоценимую роль. Она позволяет решить задачи обоснования размещения медицинских объектов по категориям услуг, понять какими услугами или врачами обеспечены жители города в зоне доступности, мониторить уровень госпитализации, время доставки, а с другой стороны – коечный фонд в стационарах. Прогнозировать уровни заболеваемости в эпидемический и неэпидемический периоды как на основе ежегодных стандартных форм отчётности, так и на основе популяционных регистров, или оперативных данных об эпидемиях.

Так, в городе Москва была реализована мультиагентная математическая модель распределения заболеваемости кори, COVID-19 (Уханьский штамм) и других заболеваний, передающихся воздушно-капельным путем. На первом этапе был смоделирован круг контактов людей в мегаполисе на основе реальных статистических данных (население в тех или иных домах, возраст, пол, общественный транспорт, окружающая инфраструктура – метро, магазины и т.д.). Далее под руководством специалистов НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Н.Гамалеи было описано заболевание (период латентности, коэффициент распространения, восприимчивость и т.д. Далее данные были откалиброваны на основе сведений о вспышках заболеваемости. По итогам все подготовительных исследований специалисты «Центра пространственных исследований» разработали веб-интерфейс с временной шкалой (таймлайном), отображающий графики распространения заболевания по конкретным адресам и через определенное время (30, 90 дней и т.д.). Данная модель может быть использована властями разных городов для прогнозирования распространения инфекций, передающихся воздушно-капельным путем. Это поможет разработать своевременные и адекватные меры по карантину, самоизоляции и, возможно, по вакцинации граждан в отдельных районах и домах.

Есть еще одна проблема в аналитике коечных фондов в регионах. Обычно делается анализ по районам и муниципальным образованиям, но надо делать на основе логистических зон транспортной доступности от стационаров, предварительно их построив. И далее, такие медико-санитарные зоны должны быть стандартизованы в регионе меcтным отраслевым ведомством и уже на его основе сравнивать такие зоны друг с другом, а не муниципалитеты.

Карта оптимизации процесса госпитализации пациентов в больницы.

Инвестиционный стандарт

Актуальной задачей сегодня в РФ – разработка инвестиционного стандарта. Ранее Агентством стратегических инициатив была разработана методика, как привлекать инвестиции в тот или иной регион, где в качестве инструментов были рекомендованы создание инвестиционных карт.

Примером данной нормативки послужил передовой флагманский для своего времени проект «Геоинформационная система инвестора Санкт-Петербурга» (2007 г.-2010), которая агрегировала данные, геоданные из разных ведомств города, показывала поисковой инвестиционный фильтр при поиске объектов, показывала бизнес-процесс (стадии торгов) объектов недвижимости и многое другое. Кроме того, внешний портал и подведомственная организация очень широко и глубоко работали на разных рынках и как результат было привлечено много иностранных и российских инвесторов к строительству инфраструктурах, стратегических для города объектов, а также более мелких инвестиционных адресных программ.

Цифровой Ташкент

В столице Узбекистана создана система управления Smart City на базе российских решений – геоаналитической платформы Geointellect и ПО для бизнес-аналитики и визуализации Visiology. Система позволила объединить более 60 ведомств и стала основой для городского ситуационного центра.

На платформе Geointellect разработана геоинформационная система ГРАФИТ. Благодаря использованию микросервисной архитектуры было создано 40 сервисов, обеспечивающих работу 67 модулей. По сути, ГРАФИТ – ядро всей системы «Цифровой Ташкент». На него сверху накладываются Слои, Подложка и Векторизация. В качестве Подложки используются различные виды карт. Слои формируют различные массивы геоданных: кадастр, границы районов, экология, демография, социальные объекты и т.д. В каждом из этих разделов формируются десятки слоев, то есть это огромные массивы геоданных.

По сути, программное обеспечение «Геоинтеллект» позволило сформировать конструктор из карт, слоев геоданных и функций в подсистеме администрирования. Различные государственные службы имеют свои мини-порталы, позволяющие им анализировать городскую жизнь по ряду параметров, подключать геоданные.

Интеграция Geointellect и Visiology с цифровой картой Ташкента позволила:

• Анализировать уровень комфортности городской среды в различных районах;
• Регистрировать различные обращения жителей, вести по этим обращениям историю реагирования и аналитику;
• Принимать обращения от различных городских служб с привязкой каждой заявки к карте местности, находить конфликты, автоматизировать бизнес-процессы во взаимодействии между службами;
• Аккумулировать различные типы информации о городе;
• Планировать развитие города исходя из сотен факторов;
• По сути создать цифрового двойника города.

Проект создания системы ГРАФИТ стал уникальным в своем роде не только для Узбекистана, но и для соседних государств. Власти города заявляют, что затраты на внедрение геоаналитической системы очень быстро себя окупили. Отзывы от жителей и властей муниципалитетов поступают положительные. Высокую оценку проекту ГРАФИТ дал и Президент Республики Узбекистан.

Система ГРАФИТ – сердце «Цифрового Ташкента». В ситуационном центре

Уникальность проекта в Ташкенте заключается в том, что в одном месте были объединены порядка 50 информационных ресурсов города: при помощи специального шлюза каждая их этих систем привязывается к карте города и к разным справочникам. Получаемые данные можно с разной периодичностью использовать для решения городских задач, в том числе в рамках соревновательной модели между главами муниципальных районов городской агломерации. Применяются прогнозные модели, обработанные данные, тепловые карты.

Цифровой двойник города на базe Геоинтеллект.Платформы дает возможность сценарного моделированию изменения городов в будущем в зависимости от застройки, от изменения инфраструктуры города, темпов изменения социальной среды, демографии и даже темпов политических решений руководства городом, - подчеркивает Денис Струков.

Образовательные проекты

Опыт работы на рынке геоналитики позволил команде «Центра пространственных исследований» разработать учебные курсы для подготовки и переподготовки специалистов по работе с данными. В частности, компания имеет опыт создания курсов для аналитиков и медицинских статистиков (2004), курсов для предпринимателей и аналитиков в Высшей экономической школе при СПб ГУЭиФ (2005), учебных материалов для Международного банковского университета (2010), курсов по MBA и EMBA в различных вузах Санкт-Петербурга (Политех, ИТМО, СПб ГУЭиФ), а также курса для студентов Высшей школы экономики (2021).

Геоаналитика – это огромная область, где многие молодые люди могут найти себя как профессионалов. Для этого будущим геомаркетологам и геоналитикам предстоит получить целый ряд знаний и навыков: пройти курсы по экономике, маркетингу, социлогии и пр., получить навыки при работе с базами данных и СУБД, научиться работать в ПО ГИС, развивать навыки поиска и агрегации информации. Разработчиким геоаналитических систем и геоинженерам также потребуются специальные знания: разработка front и back, мобильные приложения, Data Science, картография, дизайн.

В итоге

Таким образом, геоаналитическая платформа Geointellect на основе изучения различных слоев геоданных позволяет обеспечить госсектор эффективными инструментами для принятия решений – соответственно, по развитию бизнеса и городской среды. Неизменные результат использования этого продукта в каждом случае - повышение качества жизни людей.

Geointellect: работаем для лучшего решения!