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通过位置智能提高现场销售效率：Securitas Direct 案例研究
Securitas Direct 是欧洲领先的联网警报提供商，其销售部门面临着重大挑战。尽管拥有一支由 1,000 名代表组成的强大销售队伍，该公司并未充分利用位置数据在其销售策略中的潜力。销售团队一直在手动分配营销部门的销售线索和机会，而没有利用位置数据的上下文。这种方法不仅效率低下，而且无法最大限度地提高销售人员的生产力。为了提高销售业绩，Securitas Direct 需要一个位置驱动的解决方案，该解决方案不仅可以提高团队的效率和生产力，还可以与现有的 CRM 技术无缝集成。
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SEUR 供应链网络优化和冷链运输
SEUR 是西班牙领先的包裹递送公司，在优化其冷运输网络方面面临着挑战。该公司正在寻找一种解决方案，使他们能够评估网络的当前状态，识别高需求区域，并确定其配送中心 (DC) 的位置是否具有战略意义。他们还希望量化当前网络变化的影响，例如配送中心的开设或关闭以及配送区域的变化。此外，SEUR 正在寻求建立一个优化模型，以确定配送中心应位于何处并设计其运输网络（供应链网络设计）。
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Telefónica 通过以用户为中心的地图解决方案增强客户忠诚度
Telefónica 是一家跨国电信公司，希望增强其数据分析能力。该公司确定了数据分析的三个级别：描述性、预测性和规范性。描述性方面涉及可视化数据模式，是一个特殊的挑战。传统的数据表示方法（例如 Excel 工作表）无法有效传达智能步骤的模式，包括人们如何移动、从哪里来以及去哪里。该公司需要一种解决方案，能够提供一种更具交互性和视觉吸引力的方式来向客户呈现数据，因为客户非常注重视觉效果并且更喜欢与数据交互。
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沃达丰的位置智能：移动数据洞察案例研究
沃达丰是一家领先的电信公司，严重依赖位置情报来管理其网络并为其客户提供优质服务。该公司的目标是了解客户在哪里、他们要去哪里以及如何为他们提供最好的服务，包括光纤和其他技术。挑战在于数据的准确性和精度。沃达丰的目标是打造一款能够精确预测人们行踪的产品，准确地知道人们要去哪里和去哪里。为了达到这种精度水平并超越竞争对手，沃达丰需要克服使用复杂算法和软件构建技术的挑战。
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通过众包交通数据增强马德里的城市交通
与世界上许多其他主要城市一样，马德里市也面临着交通拥堵的挑战。每天有五十万辆汽车进出城市，管理交通流量和减少拥堵是一个重要问题。 Waze 是一款众包导航和交通应用程序，在全球拥有超过 1 亿活跃用户，它致力于解决这个问题。然而，虽然位智可以访问大量用户生成的数据，但它需要一种与政府组织和市政当局联系的方式来有效利用这些数据。面临的挑战是将原始、开放的数据转化为可操作的情报，可用于改善交通管理，并为公民提供准确、实时的交通信息来规划他们的日常通勤。
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利用 IoT 为农村社区做好 COVID-19 的准备
在 COVID-19 大流行期间，农村创新中心 (CORI) 面临着分析美国各地差异水平以确定更需要支持的领域的挑战。这一流行病对农村社区产生了重大影响，迫切需要了解这种影响的程度。挑战不仅在于收集相关数据，还在于以能够清晰洞察情况的方式分析和呈现这些数据。这包括确定受缺乏宽带可用性影响的学区以及因疫情而面临重大就业风险的县。
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空间数据：彻底改变户外广告
Clear Channel Outdoor 是全球最大的户外媒体公司之一，其运营面临着重大挑战。他们使用移动位置数据连接物理世界和数字世界，识别暴露在户外 (OOH) 面板上的设备，并在 RADAR® 产品中收集这些见解。然而，他们在如何让广告商轻松访问这些数据以进行活动规划时遇到了问题。我们面临的挑战是创建一种解决方案，使广告商能够轻松访问和利用从 Clear Channel Outdoor 收集的移动位置数据中获得的见解。这对于广告商更有效地规划其活动并更有效地接触目标受众至关重要。
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利用位置数据增强金融服务：Enigma 和 CARTO 案例研究
金融科技 (fintech) 行业在认识位置数据的存在和可用性及其潜在好处方面面临着重大挑战。该部门拥有丰富的内部数据集和监控系统，可以通过位置数据的集成来增强这些数据集和监控系统。特别是在反洗钱领域，位置数据与金融数据的结合可能有助于协助执法和识别非法活动。然而，如何将这些数据纳入日常运营的意识和理解仍然是一个重大障碍。此外，位置数据的潜力不仅限于反洗钱，还可以通过提供对人们居住地点及其周围社区的深入了解，为营销和信用风险管理提供机会。
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咖啡供应链可追溯性中的物联网：Enveritas 案例研究
Enveritas 是一家非营利组织，成立于 2016 年，其使命是到 2030 年消除咖啡行业的全球贫困。该使命的一个重要部分涉及追踪咖啡从源头到消费者的旅程。这个过程不仅需要确定咖啡种植和加工的地理位置，还需要了解这些地方普遍存在的社会、环境和经济条件。面临的挑战是基于 ECX 分类系统创建复杂类型咖啡的全面动态可视化。该组织需要一个用户友好的解决方案，可以提供咖啡供应链的清晰且易于访问的表示。
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使用 CARTO 和 Google BigQuery 增强地理空间分析
谷歌的BigQuery在地理空间分析领域面临着挑战。用于地理空间分析的传统硬件和软件限制了 BigQuery 的潜力。现有基础设施的限制阻碍了地理空间分析的可扩展性和性能。此外，整合地理空间数据的过程既繁琐又耗时。用户经常被要求执行管理任务和参考表，这被认为是“无聊”但必要的。面临的挑战是增强 BigQuery 的地理空间分析能力，并使地理空间数据的集成更加高效和用户友好。
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Hodges Ward Eliott 使用 CARTO 快速创建数据驱动的地图
Hodges Ward Elliott 是一家房地产公司，在创建数据驱动的地图方面面临着重大挑战，这是其日常运营的一个基本方面。该过程既费力又耗时，制图部门通常需要 3-4 天才能制作出一张地图。数据科学团队的引入以及Leaflet等开源工具的使用改善了这种情况，但创建高质量地图仍然需要四个小时。该公司正在寻找一种解决方案，可以进一步简化此流程，减少所需时间，并使创建和迭代这些地图变得更加容易。
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利用物联网和数据可视化应对 COVID-19：i-sense 和 CARTO 案例研究
i-sense 是一个由工程和物理科学研究委员会 (EPSRC) 资助的跨学科研究合作组织 (IRC)，旨在构建数字传感系统来识别和预防传染病和抗菌素耐药性的爆发。然而，他们在解读英格兰公共卫生部门、国民医疗服务体系 (NHS) 和国家统计局 (ONS) 发布的与 COVID-19 大流行应对相关的每日或每周数据时面临挑战。数据通常难以理解，因此评估现有系统的有效性具有挑战性。
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利用地理空间分析进行业务扩展：Instacart 案例研究
Instacart 是一家杂货配送和提货服务公司，其业务扩张战略面临挑战。该公司连接零售商与客户的方法较为保守，限制了其增长潜力。该公司没有充分利用其应用程序的潜力将客户与他们喜欢的杂货店联系起来，这影响了客户的参与度和支出。此外，该公司没有充分利用这个机会来帮助其零售合作伙伴接触新的客户群。我们面临的挑战是找到一种更积极的增长战略、提高客户参与度和支出并帮助零售商吸引新客户的方法。
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利用地理空间分析进行投资决策：杰富瑞案例研究
Jefferies 是一家全球投资银行公司，正在努力应对做出明智的投资决策并有效为客户提供建议的挑战。传统的数据策略和研究并未正式融入他们的大部分研究中，常常被视为事后的想法。该公司还面临着耗时的信息收集过程，这可能需要数月甚至数年的时间。此外，该公司正试图从做出假设转向基于扎实的基本面观察做出决策。面临的挑战是找到一个关键问题，驱动人类认为非常重要的关键变量，并将其从以前假设的东西转变为可能仍然有一些假设但至少可以基于的东西扎根的基本观察。
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绘制隔离图：麻省理工学院的不平等地图集
挑战围绕着理解城市中的社会隔离，特别是在美国。对隔离的传统理解是基于地理位置，通常表现为邻近的富裕地区和贫困地区之间的鲜明对比。然而，这种观点没有考虑隔离背后的“原因”，而只关注“地点”。我们面临的挑战是通过使用高频位置数据来了解隔离背后的原因，从而挑战这种传统的隔离概念。从美国 11 个人口最稠密的大都市区收集的数据显示，平均而言，我们每天接触的人中约有 75% 居住在 15 公里以外的地方。这表明，要理解种族隔离，我们需要超越地理位置并开始考虑其背后的原因。
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