Deep tech enthusiast, fascinated by the Industry 4.0. Co-founder of the location intelligence start-up. AI |Data Science | Location intelligenceOlgaVedernikovahttps://teletype.in/atom/olga_vedernikova2026-04-19T12:22:35.464Zolga_vedernikova:k8ZJ7fIURHc2021-06-24T12:17:20.546Z2021-06-24T12:17:20.546Z

В далёком 2004 году я считала, что Google купил KeyHole, и затем в 2005 году запустил Google Earth и Google Maps с одной благородной целью – обеспечить пользователей возможностью бесплатно пользоваться удобной цифровой картой и затем навигатором. Этой же идеей я объясняла себе решение Apple встроить в iPhone’ы GPS в 2009. Некоторые сомнения вызывала целесообразность развития in house этого непрофильного для тогдашнего Google продукта (кто-нибудь наверняка помнит те времена, когда Google тогда представлял собой одно лаконичное окошко с поисковой строкой и почту, и тут раз - и появились классные качественные карты, где можно было "попасть" в любую точку мира).

<p>В далёком 2004 году я считала, что Google купил KeyHole, и затем в 2005 году запустил <strong>Google Earth </strong>и<strong> Google Maps</strong> с одной благородной целью – обеспечить пользователей возможностью бесплатно пользоваться удобной цифровой картой и затем навигатором. Этой же идеей я объясняла себе решение Apple встроить <strong>в iPhone’ы GPS в 2009</strong>. Некоторые сомнения вызывала целесообразность развития in house этого непрофильного для тогдашнего Google продукта (кто-нибудь наверняка помнит те времена, когда Google тогда представлял собой одно лаконичное окошко с поисковой строкой и почту, и тут раз - и появились классные качественные карты, где можно было &quot;попасть&quot; в любую точку мира).</p> <p>К моему удивлению оказалось, что идея состояла еще и в том, чтобы дать IT-гигантам возможность собирать и анализировать данные в <strong>контексте физического месторасположения</strong>. С тех пор многие IT корпорации обзавелись собственными цифровыми картами. Самый очевидный пример использования этих данных - выводить разные результаты поиска и рекламу в зависимости от того, где находится пользователь. Самый современный пример - использование цифровых карт и связанных с ними данных для перемещения беспилотных автомобилей, роботов и дронов.</p> <p>А уж сколько людей сделал счастливыми, например, Яндекс путем встраивания своих картографических и геоинформационных сервисов в Такси, Лавку, Еду, Пробки и прочие магические продукты, подсчитают, наверное, историки цифровой революции.</p> <p>Старожилы <strong>Location intelligence</strong> называют встраивание GPS в мобильные устройства в 2009 году, а также развертывание IoT событиями, изменившим мир, и ставшими началом генерации больших геоданных всеми мобильными устройствами, сенсорами и датчиками на планете.</p> <p>С этого времени корпорации серьезно ускорились в генерации и реализации идей использования <strong>Location Intelligence</strong>, объединяя технологии Business Intelligence, GIS, а также современные инструменты Data Science в ходе анализа данных.</p> <p>Сегодня карта становится понятийной основой для организации цифровых платформ управления. Цифровые карты и Location Intelligence платформы дают простой способ связать свою цифровую деятельность с физическим миром, объединяя по принципу физического месторасположения самые разные большие данные с мобильных устройств, сенсоров и датчиков IoT, систем LIDAR-сканирования и спутниковых снимков, бизнес-данные и результаты научных исследований.</p> olga_vedernikova:hmsMGoOe52E2021-06-15T19:21:23.017Z2021-06-15T19:21:23.017Z

Сегодня я не представляю свою жизнь без карты в смартфоне. Цифровые карты с сервисами геопозиционирования позволяют уверенно гулять по знакомым и незнакомым городам под заботливым руководством красивого голоса, найти почти всё, что угодно поблизости и не только, поделиться мнениями о ресторане или отеле в социальных сетях или на профильных порталах, получить нужную информацию по заданным объектам и оптимальный маршрут. Про магические сервисы такси и доставки (в том числе роботами - доставщиками) даже и говорить нечего.

<p>Сегодня я не представляю свою жизнь без карты в смартфоне. Цифровые карты с сервисами геопозиционирования позволяют уверенно гулять по знакомым и незнакомым городам под заботливым руководством красивого голоса, найти почти всё, что угодно поблизости и не только, поделиться мнениями о ресторане или отеле в социальных сетях или на профильных порталах, получить нужную информацию по заданным объектам и оптимальный маршрут. Про магические сервисы такси и доставки (в том числе роботами - доставщиками) даже и говорить нечего.</p> <p>Со грустью вспоминаю времена бумажных карт и справочников, неподъемных многокритериальных задач по поиску подходящего района для покупки квартиры или планирования отпускных приключений. А спрашивать дорогу у прохожих, опаздывая на интервью в каком-нибудь хитроумно расположенном офисе, - до сих пор является частью сценария тревожных снов.</p> <p>Работу корпораций, органов муниципального или государственного управления, сельского хозяйства, исследовательских центров и т.д., до использования геоинформационных технологий и Location intelligence тоже представляю с большим трудом. Когда смотрю «Служебный роман», слёзы наворачиваются от безысходности ситуации, в которую попал любимый Новосельцев при планировании производства товаров «легонькой промышленности» во всем огромном Союзе без привычных инструментов анализа big data и геоаналитики.</p> <p>Технологии Location intelligence позволяют интегрировать разнородную информацию по принципу географической принадлежности (обычно это широта и долгота) и анализировать широкий набор факторов при принятии решений.</p> <p>Традиционно мы не можем представить без цифровых карт и геоданных работу МЧС и военных, транспортных и строительных компаний, городское планирование, общественное здравоохранение, бизнес с территориально-распределенной структурой и так далее. Например, первая ГИС была создана в Канаде еще в 60-е годы двадцатого века при создании Реестра земель Канады. До сих пор в открытом доступе можно посмотреть результаты этой работы.</p> <p>За это время стремительное развитие цифровых технологий, возможности Data Science и AI, а также растущее число источников ранее недоступных больших данных с привязкой к географическому месторасположению серьезно повлияли на область применения и эффективность использования геоинформационных технологий, позволило создавать мощные цифровые платформы и привело к широкому применению Location intelligence. Эта концепция серьезно меняет подход к способам решения прикладных задач и трансформирует целые существующие отрасли, а также является драйвером для создания новых.</p> <p>Сегодня геоданными и геоинформационными сервисами пользуются все. Давно никого не удивишь, например, выбором оптимального месторасположения магазина с учетом факторов плотности населения в этом районе, проходимости и пробок, близости метро и парковочных мест, среднего дохода тех людей, кто живет или работает рядом, и других критериев. Маркетологи давно освоили эти технологии для организации рекламных кампаний и коммуникаций путем нескольких кликов в системе. Из просторных кабинетов руководителей постепенно исчезают красивые настенные карты с флажками, а фотографии для корпоративного портала или резюме почти перестали делать на фоне глобусов:)</p> <p>Пример применения Location intelligence в повседневной жизни - решение, в каком районе и доме купить жилье. Для этого нужно проанализировать расположение школ и расстояние до них и до места работы, рассмотреть поликлиники, магазины и парки рядом, характеристики дома и соседних домов, двора и квартиры, пробки на дорогах, доступность метро и общественного транспорта, учесть доступные данные по соседям, и так далее. С использованием современных технологий и доступных данных из разных источников эта задача становится простой, - нужно задать требуемые параметры, найти и выделить области, определить выборку соответствующих критериям домов, и каждый из подходящих вариантов рассмотреть детально.</p> <p>Вариантам применения Location intelligence в различных отраслях будут посвящены следующие публикации.</p>