位置智能：企业数字化的下一个竞争优势( 二 )
三是元数据或其他数据集（可选） 。 要从位置数据中获取更多价值 ， 需要结合元数据或其他数据集 。 例如 ， 显示伦敦人在早上7~10时移动的位置数据可能很有用 ， 但若将此数据与包含地铁站和主要旅行路线的数据集绑定 ， 可以对初始数据执行更多操作(表 1) 。
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位置数据的来源有多种渠道 ， 不同的来源可能带来不同质量的位置数据 。 位置数据的质量可由两个维度理解：一是位置数据的准确度 ， 指用于表示测量位置与设备实际位置的接近程度；二是位置数据的精度 ， 指两个或多个测量值彼此的接近程度 。 图1形象地解释了位置数据的四种质量分类 。
位置信息时代有三个重要特征 ， 一是不断扩大的位置数据提供者与使用者 ， 使用者从最初使用的制图师和地理专家 ， 转变为今天数以万计的公司和软件开发者 。 二是数据量的快速增长：越来越多收集位置信息的方式 ， 包括无线网络、GPS 设备、应用程序、网站、摄像机、RFID 芯片、卫星、刷卡等 。 三是不断加强的智能推论能力 ， 位置数据可以作为不同信息片段之间的纽带 ， 以构建更完整的个人或事件描述 。 位置数据通常被聚合 ， 以便对人群的移动进行规模分析 。
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力企业数字化落地的四个方面
位置数据在金融（识别欺诈交易、设置个性化交通卡）、医疗保健（利用可穿戴设备监控医学指标）、房地产（帮助投资决策）、政府机构（更好地了解城市如何运行、进行城市规划）和市场营销（消费者细分、改善客户体验）等领域都有十分广泛的应用 。 从企业的角度来看 ， 大数据和位置智能在以下四个方面可助力企业数字化落地 。
建立客户信任
信任是企业与客户建立关系的基础 。 要实现客户信任 ， 企业必须准备好捕获和分析整个产品生命周期 ， 需要企业在细分市场的层次上深入了解消费者和市场行为 ， 而这正是大数据和位置智能最擅长解决的问题 。 下面我们介绍几个例子 。
轮胎制造商：在美国堪萨斯城 ， 有一家具有配送中心的轮胎制造商 ， 它们借助大数据和位置智能 ， 预测和分析该地区基础设施建设增减、异常恶劣的天气变化、同区域是否有新竞争者出现等事件 ， 并研究这些事件如何影响和改变消费者对产品的需求 。 这种智能化的洞察力 ， 可确保它们正确地预测库存需求 ， 并计划在需要的时间和地点交付 ， 从而最大限度地提高客户服务水平 。
眼科诊所选址：企业需综合考虑交通、学校和小区分布、竞争等因素 ， 筛选出满足开店的自然街区 。 基于眼科诊所客源主要来自中小学和各个小区 ， 借助大数据和位置智能 ， 可对中小学和各住宅小区计算相应的便利度指数 。 便利度指数利用开放数据—兴趣点（POI）数据评价不同区域的公共服务设施现状、居民社区生活便利性、基于社区生活圈的社区商业布局等因素 ， 实践证明基于POI数据的便利度指数对眼科诊所选址的成功至关重要（图 2） 。
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提高品牌忠诚度
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