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GPS positioning devices are becoming a commodity sensor platform with the emergence and popularity of smartphones and ubiquitous networking. While the positioning capability has been exploited in location-based services, so has its spatiotemporal cousin, tracking, so far only been considered in costly and complex fleet management applications. The proposed project, SimpleFleet will make it easy for SMEs, both, from a technological and business perspective, to create (Mobile) Web-based fleet management applications. For this purpose, we build a large data pool comprising base data such as maps and traffic data from dedicated providers. A simple interface will provide a means to connect user-contributed data streams to this pool. In addition and to increase the market potential of the data pool, we also want to address the related geomarketing domain, which uses travel information in various geo-statistical analysis methods as well as visualizations of the data to be used in online and print publications. An algorithmic framework dubbed “TrafficIntelligence” that includes map-matching algorithms, vehicle routing services and a statistics package will utilize the collected data and provide value-added service. SMEs will be able to access the data and services by means of a Web-based API, a Software Development Kit (SDK) wrapping API access for specific languages and environments and Application Frameworks for rapid application development for target platforms such as Web (JavaScript), and iPhone and Android mobile platforms.

Wie Wikipedia wird auch die freie Weltkarte OpenStreetMap von Freiwilligen erstellt und gepflegt. Qualitätsuntersuchungen sind nötig, um abzuschätzen, ob OSM-Daten eine Alternative zu kommerziellen Straßennetzen bieten. Beim Geomarketing untersucht man zum Beispiel für feinräumige Standortanalysen statistische Daten auf Straßenebene. Unser Vergleich der OSM-Straßen von 2009 und 2011 mit dem Navteq-Netz von 2008 legt nahe, dass dies zumindest in den größeren deutschen Städten möglich ist. Auch die kommende OSMLizenz ODbL erlaubt eine Übertragung und Verwendung statistischer Daten auf OSM-Karten.

Heute diversifizieren immer mehr Distanzhändler ihre Vertriebskanäle. Wer möglichst zielgenau nicht über Internet sondern in räumlichen Gebieten neue Potenziale erschließen will, kann von einem professionellen Zusammenspiel von Direkt- und Geomarketing profitieren. Doch welche Dienstleister können hier weiterhelfen? Gibt es unterschiedliche Methoden in der Vorgehensweise? Und wie wirken sich diese auf das Ergebnis bei der Potenzialsuche aus? Ein Testprojekt will Aufschluss geben.

Geographische Informationstechnologien werden immer stärker integraler Bestandteil im Gesamtgeschäftsprozess vieler Unternehmen. Dabei wird hier der gesamte Prozess von der Findung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen über den Einsatz von Methoden und Werkzeugen zur Lösung dieser sowie die Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse als Geo Business Intelligence (GBI) bezeichnet. GBI umfasst auch Geomarketing, dass Methoden und Modelle aus Data Mining, GIS und Business Intelligence nutzt, um die wachsende Informationsvielfalt für eine schnelle Entscheidungsfindung zu bündeln. Zunehmende Individualisierung der Zielgruppen und immer stärkerer Verdrängungswettbewerb im Einzelhandel, Banken- und Logistiksektor erfordern den Einsatz von Geomarketing. Für Unternehmen wie Deutschen Post, Deutsche Bank, Deutsche Bahn, TUI, Tchibo, Edeka u.a. ist die Nutzung von Geomarketing erfolgskritisch. Die Deutsche Post als Akteur auf liberalisierten, europäischen und globalen Märkten muss sich im Wettbewerb positionieren. Monitoring der Wettbewerber und die richtige Standortplanung sind dabei entscheidende Kriterien. Deshalb werden hier Methoden und Modelle anhand von Beispielen aus den Bereichen Vertrieb und Organisation, insbesondere aus der Filialnetzoptimierung und Wettbewerberanalyse der Deutschen Post AG beleuchtet. Ziel dieser Arbeit ist es, eine optimierte Kombination und Kalibrierung von Methoden und Modellen aus Data Mining, GIS und Business Intelligence für den Geomarketingprozess aufzuzeigen, um so realitätstreue Ergebnisse zur Entscheidungsunterstützung in Planungsprozessen zu erhalten. Die Untersuchungsebene bezieht sozioökonomische Daten für das gesamte deutsche Bundesgebiet bis zur Gebäudeebene ein. Dabei kommen zur Anwendung und Diskussion: Two-Step-Clusteranalyse (Janssen & Laatz 2005), CHAID (Chi-squared Automatic Detector, Kass 1980), Spatial Interaction Models und Logit Modelle (Mc Fadden 1972, Fortheringham 1989), Gravitationsmodelle (Reilly 1932, Huff 1962, 2003, 2005), Ansätze der Präzisierungen von Modellen durch Parameterbestimmung von Klein & Löffler (1988, 1989) und Güßefeldt (2002), Kombination und Anwendung von Logit Modellen mit der Bestimmung eines Sättigungsindex (Chasco Yrigoyen & Otero 1998, Chasco Yrigoyen 2003), eigene Berechnungen anhand abgewandelter Parameter, z.B. Berücksichtigung des Straßennetzes oder der Fahr- oder Gehzeit zu einzelnen Standorten, unterschiedliche Attraktivitätsbestimmungen anhand einer Location Based Decision Scorecard (LDSC). Das Potential der praktischen Umsetzung der betriebswirtschaftlichen Anforderungen wird ermittelt, systemtechnisch konzipiert, pilotmäßig als GBI-Tool entwickelt und in die Geomarketing Anwendung Filialinfo eingebracht. In wieweit Geomarketing u.a. durch die weiterführenden Möglichkeit der Visualisierung (Verfügbarkeit von Luftbildern über Google Earth/Maps, Microsoft Virtual Earth, 3D-Stadtmodelle) ein wichtiger Baustein für den Einsatz entscheidungsrelevanter Technologien und Methoden ist, um im Rahmen von Planungsprozessen die zunehmende Datenflut in Informationen und Wissen umzuwandeln bleibt weiterhin ein Untersuchugnsgebiet genau wie die Bestimmung von Parametern und Kalibrierung der Modelle., Geomarketing is a powerful recently developed scientific methodology which allows decision makers to visualise marketing strategies and discover those areas that are most likely to produce results. Marketing and geography leads to a whole system and provides adequate tools to analyse the socio-economic reality with the help of cartography, computering and statistics (Chasco Yrigoyen 2003, p.6). The significance of Geo Business Intelligence and Geomarketing for companies is growing because of the relevance to get the right information at the right time out of selected and socio-economic data. Deutsche Post AG build up the biggest project in Geomarketing during the last 10 years. One of the main reasons for them to use methods of Geo Business Intelligence is the liberalisation of the post market in Europe and the importance of monitoring the competitors. Furthermore is site planning an important issue for using GIS and Geomarketing for a company with more than 12.000 branches. The design and processing of an Geomarketing-Software and the implementation of different methods of GIS, Data Mining and Business Intelligence is the key issue in this work. To combine spatial methods like spatial interactive models, logit models (Mc Fadden 1974, Fortheringham 1989) or models of gravitation (Reilly´32, Huff ´62, 2003,2005) and to design the parameters like attractiveness and the decay distance parameter in a way to describe the reality clearly is not solve today. The author use socio-economic data on a level of buildings of Germany (20 million datasets) to build up 16 cluster of different regions (Two-Step-Cluster-Analysis, Janssen & Laatz 2005). In the next step CHAID (Chi-squared Automatic Detector, Kass 1980) were used to find out, which are the significant spatial parameters on which depends the success of sales of branches in one cluster. The transfer of the result from one city to others cities (here: Berlin, Munich, Cologne) shows that this process of combination of methods of GIS and data mining is very effective and can be one of a geomarketing step in the whole process of Geo Business Intelligence, which also included the interpretation of results. To find the relevant parameters in a place the author put a net of grids of 100x100 meter over Germany and calculate socio-economic data in the grids or interpolate the attractiveness factors and the decay distance parameter to category the different grids. In GIS it is possible to combine different grids to one layer to find out the best grids for special questions. Visualisation is one key factor to interpret the results in the right way. Using maps of Google-Earth, Microsoft Virtual Earth for orientation and combine the result- data with the map or using 3-D visualisation could give new aspects to the wide field of Geomarketing. In the future the quantity of data will increase and the effectiveness of tools to manage these and to get out results is getting more and more important for the economy. The industry of Business Intelligence and Data Mining Software is aware of widen their function to include spatial operations. GIS Industry should be more open to include Data Mining and Business Intelligence functions and methods. It will be more and more software in the market but how to use the different methods and what is the right parameter in which case is still a wide field of investigation.

Trotz DDS oder gerade wegen der aktuellen Situation in der deutschen Werbemedien-Landschaft realisieren die Mitgliedsunternehmen des Fachverbands Außenwerbung (FAW) zwei ehrgeizige Projekte. Neben einer Qualitätsoffensive, bei der nahezu 330.000 Werbeträger hinsichtlich ihrer generellen Werbewirkung überprüft werden, soll die Bewertung von Einzelstellen zeitgemäß weiterentwickelt werden. Wurden dazu in der Vergangenheit Stichprobenartige Zählungen durchgeführt, sollen die dafür erforderlichen Frequenzinformationen zukünftig über ein Prognosemodell berechnet werden. Deshalb hat der FAW das Fraunhofer Institut für Autonome Intelligente Systeme in Sankt Augustin bei Bonn beauftragt, einen modernen Straßenfrequenzatlas zu entwickeln, der gegenüber den bisherigen Verfahren mehr Transparenz und mehr Konsistenz bietet.