地理商业智能发展浅析

一、地理商业智能市场潜力巨大

在国外，GIS的空间分析及可视化已在商业智能分析、商业选址的应用已经很普遍，但国内这方面发展还比较滞后；这类似于咨询行业在国外已经很普遍，但是在中国刚起步。实际上商业智能分析、商业选址也是咨询行业的一种。

目前，GIS在国内仅仅是比较浅层次的应用，主要停留在地图数据的展示上，大多数项目都是以地图作为背景图开发的MIS系统，GIS的价值只是给MIS系统提供了一个简单的地图浏览功能。GIS的空间分析功能并没有得到发挥。而现实中的GIS的空间分析仅仅停留在研究机构和高校的学术研究中。

但是，随着大数据时代的到来，相关政府机构已逐步开放部分数据供民众使用，如北京市政务数据资源网和上海市政府数据服务网。国家很重视大数据未来的市场价值，提出了居民信息消费这个概念；此外也出台了数据开放的政策，国务院《关于促进地理信息产业发展的意见》中到尽快出台地理信息数据对社会开放的相关政策，促进空间大数据的使用。百度的迁徙地图是国内空间大数据应用的一个成功案例，详见博文。

Gartner公司预测商业智能市场价值到2020年将从09年的93亿美元激增到1360亿美元，其中80%将用于投资空间位置数据的挖掘和分析。因此，在未来随着数据的不断开放，空间大数据分析时代即将到来，GIS的空间分析和可视化功能将在在商业智能领域大展身手。在大数据时代，地理商业智能服务是一座金矿。

二、国内外发展简况

目前，国内外商业智能分析的发展情况如下：

国外商业智能分析
日本这方面比价发达，目前有两大软件，在中国都有合作伙伴。

1、 EF，Earth Finder，日本国际航业株式会社(简称“KKC公司”)的软件。KKC公司在商业分析和选址服务方面有超过10年的经验。2011年8月与高德合作，发布“商业图盟”。

2、MarketAnalyzer，网址：http://www.giken.co.jp/company/ch/，是日本技研商事国际株式会社(GSI)的产品。GSI是一家开发与销售GIS商业选址系统与相关数据的公司，从20年前开始在日本推出MarketAnalyzer系列产品。从2011年6月，与上海优事商务咨询有限公司，推出MarketAnalyzer China（选址赢家）。

3、Sales & Marketing Portal，（地理营销门户），是法国Geoconcept旗下的一个地理商业智能网站门户，通过该网站门户，可以使用制图报表工具、在线地理营销研究等功能。

4、Spatialkey，网址：https://www.spatialkey.com/，之前有网友介绍过Spatialkey，详见博文。

5、getchee，网址：http://www.getchee.com/cn/about/our-company.html，getchee 成立于 2007 年 8 月，其前身为Geopro服务公司，一个为在亚洲的银行和零售客户服务，并帮助这些公司更好地存储和分支网络布局规划和选址的公司。

国内商业智能分析

1、GeoQ，网址：http://www.geoq.cn/

Esri中国与捷泰天域共同推出的地理商业智能品牌——GeoQ，经营分析、商业选址和路线规划，旨在用可视化与位置分析全面提升企业大数据能力。

2、商业图盟，网址：http://shangyetumeng.mapabc.com/

2011年8月，高德与Earth Finder合作推出“商业图盟”，分析中国商企的地理分布规律，从而降低商业投资成本，特别是如何优化连锁企业的选址问题。高德侧重提供数据，Earth Finder提供技术。

3、MarketAnalyzer China（选址赢家），网址：http://www.youshi-tech.com/index.html

2011年6月，上海优事商务咨询有限公司携手美国GIS商圈分析引擎开发商Tactician与日本技研商事国际株式会社一同开发中国国内市场，为广大连锁及零售企业提供基于GIS（地理信息系统）的商圈分析服务。

4、图比特，网址：http://www.map2bit.com/p_report_res.asp

苏州图比特公司是一家面向商业、商业地产、金融领域的信息综合服务公司，专业从事商业金融项目的研究、资讯、规划、策划、营销服务；商业环境评估产品服务；商业软件开发服务；经济和位置数据调研和加工服务。

5、优点网，http://www.usitecn.com/

是2012年成立的商圈分析的一个专业论坛网站，主要在国内推广Earth Finder的使用。

6、Geoqlik，网址：http://www.ebistrategy.com/cpgs_geoqlik.html

Geoqlik是针对商业智能分析软件—QlikView的专业GIS组件。能提供给客户一个完整的，简单的和直观的战略性数据地图，日常地理商业数据分析的需要。

此外，百度地图推出了慧眼，推出位置商业智能，四维也提出了MAP-BI(地图智能)，来挖掘地理信息商业价值。

三、博主观点

1、进入门槛：地理商业智能属于跨界发展，有3个关键点：技术、数据、行业经验。GIS企业、地图商、咨询业、零售业都可以进入这个行业，各行业都有自己的优势，如果能够很好地整合各方面资源就能获得成功。

技术，目前GIS技术已经相当成熟，但是传统的GIS软件太过专业，对实际的商业智能使用者来说太过复杂，因为这些用户很多都是非GISer。

数据，目前图商有很多poi数据，但是这些poi包含的有效字段信息太少，不能完全满足商业智能分析的需求。

行业经验，商业智能分析是一个垂直领域，需要很深的行业经验，这是传统的GIS企业进入这个领域的最大障碍。

2、各行业的优劣势分析

高德、百度属于互联网地图，优势：有大量的POI数据，有互联网推广思维；劣势：缺乏行业经验。

四维是地图数据提供商，优势：有大量的POI数据，可借助腾讯的互联网推广思维；劣势：缺乏行业经验，互联网推广。

GeoQ属于传统GIS企业，优势：GIS技术，空间分析；劣势：缺少行业数据及行业经验。

其他零售业及咨询业，优势：丰富的行业经验、咨询经验，劣势：缺少GIS技术，缺少数据。

四、业内人士观点

在这里贴出商业圈选址分析的业内人士对GIS用于商业分析的观点，原文网址如下：http://www.usitecn.com/thread-1505-1-1.html，部分观点如下：
      1，数据是个很老的话题了，并且将会是个永恒的话题，目前数据有进步，但是还不算全面：
      人口类数据：目前GIS系统的数据还是街道办事处层级的户籍人口，这显然与商业分析需要使用的数据有明显偏差，但是所有服务商在作产品介绍的时候都刻意回避这个问题。
      交通类数据：这方面的数据是最全面的，不多讲了。
      商业类数据：例如各品牌的连锁店具体位置，甚至面积这些，还不全面，虽然现在有各类帮助商家提交位置的功能，但是只有规模比较大的连锁才能够做到。而面积这些数据尤其是大型商业项目的面积就很难得到了。商业数据的更新也是非常困难的，个人认为这方面数据的完善最终需要用户标注与地图商一起来，但是让地图商参与的动力就是有足够的人用这些数据而产生利润。
      2，应用。现在应用是比较大问题，真正的客户很难用好软件，尤其是定制化的GIS系统。
目前的厂商销售人员基本上都是“假设”客户的需求，实际上这和客户真正的应用有比较大的差距。即便一些“假设”可以告诉客户真实的应用，但是客户真的使用就不是那样的，因为“假设”使用的数据太完美了，而客户自己的数据根本就没那么高的质量，例如客户登记地址放到地图上，“假设”的结论都是很好看的，但是实际上不是所有客户都填写真实地址的，这时结果就不好看了。一些DEMO讲的都是欧美的案例，但这些案例中国的经营管理者也是抱着谨慎的态度参考的。

3，产品。从最早的给公司上一套系统，到现在的一个定制好服务，然后购买帐号做访问。说明这个市场更加理智，前面说过，这个市场是处在刚刚完成扫盲阶段，一开始上系统太早了，大家对系统已经不陌生了，公司内的管理者都很清楚，如果没有对业务流程清晰的理解与日常匹配的执行，那么上了系统就是很大的危险，反而有可能把公司搞垮，现在大家对如何使用GIS处在探索阶段，最好的方法就是用一个现成的产品，体验一下，也总结自己的需求。
最后，给所有想在这方面分一杯羹的厂商一个建议：在给客户展示的时候最好从投资收益的角度出发，告诉客户某个功能的收益，以及总体的收益，这样客户更容易搞定公司的CFO签字购买。

五、扩展阅读：

空间商业智能大数据时代的初试水：http://zhuanti.3snews.net/2013/kongjianZN/
Esri中国亮相第七届时尚零售行业高峰论坛：http://economy.gmw.cn/2013-05/28/content_7775419.htm
“商业图盟”市场策略及商业分析产品正式发布：http://www.autonavi.com/nr-416.html
商业智能需要地理营销：http://www.dataguru.cn/article-2856-1.html
GIS大数据商用 Esri布局位置智能：http://jssxx.blog.163.com/blog/static/30098486201392963723124/
四维图新金洪军:MAP-BI挖掘地理信息商业价值：http://news.ccidnet.com/art/1032/20140613/5498641_1.html
地理信息产业：跨界融合是必由之路http://www.chinahightech.com/html/760/2014/0623/631393034353.html

注：本博文属GIS小弟原创，如需转载请注明出处：http://blog.3snews.net/space.php?uid=6955280&do=blog&id=69855

http://blog.sina.com.cn/s/blog_e6c76fb50102uxci.html

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