El uso de smartphones y computación móvil en general, sumados a la integración con GPS (Global Positioning System) y a tecnologías como seguimiento satelital de navegación y RFID (Radio Frecuency Identification), son elementos que han originado una variedad de servicios y aplicaciones de localización para consumidores. Sin embargo, a nivel de aplicaciones de soporte a decisiones empresariales, la información basada en localización ha sido raramente explotada en los análisis de BI (Business Intelligence). Esto, en parte, se debe a que los sistemas de información geográfica (GIS) son de naturaleza propietaria y se utilizan en nichos de aplicación altamente especializados.
En un reporte de la firma consultora Ovum, se evalúa que el escenario ha comenzado a cambiar en 2011. Mientras que BI para movilidad ha sido una tendencia inestable, BI ha comenzado a incorporar los datos de locación para agregar un valioso contexto geoespacial a consultas, análisis y reportes. Esta es una tendencia lógica, ya que la localización es fundamental para casi cualquier transacción comercial y es imposible imaginar a personas, lugares o cosas de una organización, que no estén asociadas a una ubicación.
Además, tenemos que el 85% de los datos empresariales contiene alguna dimensión de ubicación geográfica y, el asociarlos en reportes y herramientas de decisión, puede mejorar significativamente la toma de decisiones críticas para el negocio.
El valor que tiene LI (Location Intelligence), facilitado por el software BI y analítico, ganará, según Ovum, creciente reconocimiento como forma para que numerosas empresas puedan mejorar su rendimiento y procesos. Compañías en verticales como seguros,telecomunicaciones, utilities, logísticas o fuerzas de policiales y de seguridad, están despertando al valor de la información de ubicación encerrada en los sistemas de IT.
Las compañías comienzan a explorar formas en las que pueden optimizar datos de locación en aplicaciones BI que van más allá de mapas o visualizaciones y en busca de visualización ampliada y análisis capaces de revelar tendencias, patrones e inferencias que no son fácilmente presentadas en la tradicional forma tabular de presentación. Estas nuevas formas incluyen consultas basadas en mapas, la generación de tableros de decisión y reportes BI basados en ubicación, expresando indicadores clave de performance (KPI) en los que profundizar (drill-down) y generando relaciones interactivas entre mapas y reportes BI.
La integración de datos geoespaciales en warehouses de datos; el uso de herramientas BI con capacidad geográfica especializada, son algunos caminos que se combinan con esquemas SOA (Service Oriented Architectures), mashups (aplicaciones combinadas) y tecnologías Web 2.0, para incorporar LI a las herramientas y aplicaciones existentes en la empresa.
El siguiente diagrama muestra una arquitectura conceptual simplificada de una integración LI bidireccional con plataformas como Business Objects, Cognos, y Microstrategy, las que tienen interfases de programación relativamente similares. El componente de integración se ejecuta en el software cliente de la aplicación BI y accede a algún motor geográfico compatible. El componente “Data Provider” resuelve el intercambio de datos transparente entre el motor geográfico y la plataforma BI, así como su liga y asociación a mapas digitales.
Visualizacion de la Arquitectura LI (Location Intelligence)
