Die Masterarbeit zeigt die Bedeutung von Georisiken und Gefährdungen für die globale Logistik und deren mögliche Auswirkungen auf die gesamte Lieferkette auf und beschreibt die Voraussetzungen zur Durchführung integrierter Geo-Risiko- und Lageanalysen als Mittel zur Minimierung möglicher Risiken für den Geschäftsbetrieb.
Dazu wird die grundlegende Bedeutung und Allgegenwärtigkeit von räumlichen Informationen für die Wirtschaft und insbesondere die Logistik herausgestellt, die sich auch im zunehmenden Einsatz von Geoinformationen im Risikomanagement und der Visualisierung der eigenen operativen Geschäftstätigkeit zeigt. Das bietet die Grundlage für die Risiko- und Lagevisualisierung, um mögliche Auswirkungen auf die Lieferkette im räumlichen Kontext erkennen und analysieren zu können. Als methodische Grundlage zur Durchführung solcher integrierter Geo-Risikoanalysen wird das Konzept der Location Intelligence vorgestellt, das als Basis für die Erhebung und Nutzung von relevanten Informationen und Daten für Geoanalysen dient. Es werden die infrage kommenden Informationen, mögliche Quellen und deren notwendige Aufbereitung zur Nutzung in einem GIS beschrieben. Ein Schwerpunkt bildet dabei das Thema des einheitlichen Raumbezugs, als wichtige Voraussetzung für die Integration und Analyse in einem GIS, der aufgrund der im Ursprung heterogenen Informationen ggf. noch hergestellt und vereinheitlicht werden muss.
Es werden die mit der Komplexität der Themen verbundenen Herausforderungen aufgrund der Heterogenität der erhobenen Geoinformationen aufgezeigt, insbesondere auf die möglichen, auftretenden Qualitätsprobleme eingegangen und Empfehlungen für den Umgang gegeben.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Thema der Arbeit
1.2 Zielstellung
1.3 Struktur der Arbeit
2 Geoinformationen in Wirtschaft und Logistik
2.1 Geoinformationen als Wirtschaftsfaktor
2.2 Geoinformationen in der Logistik
2.3 Geoinformationen im Supply Chain Risikomanagement
3 Mit Location Intelligence zu integrierten Geoanalysen
3.1 Geo-Intelligenz: Voraussetzung für erfolgreiche Geo-Lösungen
3.2 Der Geofaktor in der Business Intelligence
4 Ressourcen relevanter Geoinformationen
4.1 Überblick
4.2 Typisierung der Informationen
4.2.1 Geobasisdaten
4.2.2 Geofachdaten
4.3 Informationsquellen
4.3.1 Geobasisdaten
4.3.2 Geofachdaten
5 Extraktion der Geodaten
5.1 Informationen und Daten
5.2 Herstellen des Raumbezugs
5.2.1 Georeferenzierung und Geokodierung
5.2.2 Bezugssysteme
5.2.3 Geodaten mit direktem Raumbezug
5.2.4 Raumbezug aus strukturierten geografischen Angaben
5.2.5 Raumbezug aus semantischen Beschreibungen
5.2.6 Raumbezug bei geografischen Karten
5.3 Qualitätsaspekte
5.3.1 Grundlagen der Geodaten-Qualität
5.3.2 Geokodierung von Adressdaten
5.3.3 Verwendung von Geodatenlayern
5.3.4 Verwendung von Themenkarten
6 Das Location Intelligence-Konzept in der praktischen Analyse
6.1 GIS in der Risiko- und Lageanalyse
6.1.1 Das Layerprinzip als Basis für Analysen
6.1.2 Beispielhafte Analysen
6.1.3 Einsatz von GIS als Erfolgsfaktor
6.2 Vorgehensmodelle und Prozesse
6.2.1 Grundsätzliches Vorgehen
6.2.2 Prozessdarstellungen
6.3 Handlungsempfehlungen
7 Zusammenfassung und Ausblick
7.1 Zusammenfassung
7.2 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Relevanz von Geoinformationen für die globale Logistik im Kontext des Risikomanagements. Ziel ist es, die Notwendigkeit raumbezogener Analysen zu begründen und methodische Lösungswege aufzuzeigen, wie heterogene Datenbestände durch das Konzept der "Location Intelligence" integriert und für strategische Entscheidungen genutzt werden können.
- Bedeutung von Geoinformationen für Wirtschaft und Supply Chain Risikomanagement.
- Konzept der Location Intelligence als methodischer Rahmen.
- Quellen, Typisierung und Aufbereitung von Geodaten.
- Praktische Implementierung von GIS-Analysen und Prozessmodellen.
- Qualitätssicherung von Geodaten und Geokodierung.
Auszug aus dem Buch
3.2 Der Geofaktor in der Business Intelligence
Ein wesentlicher Bestandteil in der Generierung geointelligenter Lösungen ist die so genannte Location Intelligence (LI), die seit einigen Jahren zunehmend Verbreitung findet. Nicht nur begrifflich orientiert sich LI an der Business Intelligence (BI), sondern auch inhaltlich, da die LI in enger Verbindung mit der BI steht bzw. als räumliche Erweiterung in diese integriert ist. BI dient dabei als Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff sowie die systematische Analyse und Aufbereitung von Informationen und umfasst die entsprechenden Methoden und Prozesse. Einen Schwerpunkt bilden dabei interne betriebswirtschaftliche Daten aus dem Controlling, die um relevante externe Daten, bspw. zu Mitbewerbern, der Marktentwicklung oder anderen unternehmensrelevanten, erweitert werden können. Ziel ist die Gewinnung neuer Erkenntnisse und neuen Wissens zur Unterstützung von Managemententscheidungen, insbesondere hinsichtlich der Unternehmensziele [vgl. Gabler 2013, S. 78]. Die Analysen beziehen sich dabei originär auf Fragestellungen des Wer, Was, Wann und Wieviel. Die Frage nach dem Wo wird häufig weder gestellt, noch lässt sie sich so beantworten. Dabei beeinflusst und steuert das Wo oftmals das Wer, Was, Wann und Wieviel, so dass eine objektive Bewertung nur unter Einbeziehung des räumlichen Aspektes möglich ist. LI fungiert hier als Verbindung zwischen den alphanumerischen und räumlichen Anwendungen, fügt den (betriebswirtschaftlichen) Unternehmensdaten nunmehr die räumliche Dimension als weiteres Ordnungskriterium hinzu und schafft so die Grundlage für eine zusätzliche, georäumliche Analyse der Unternehmensdaten unter Verwendung digitaler Karten. LI ermöglicht so erst Fragestellungen des Wo (s. Abbildung 10).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die veränderte Risikolandschaft für globale Unternehmen und Darlegung der Zielsetzung sowie Struktur der Arbeit.
2 Geoinformationen in Wirtschaft und Logistik: Erläuterung des Wirtschaftsfaktors Geoinformation und dessen spezifische Bedeutung für die Logistik und das Supply Chain Risikomanagement.
3 Mit Location Intelligence zu integrierten Geoanalysen: Beschreibung der Geo-Intelligenz und Einführung des Konzepts der Location Intelligence als räumliche Erweiterung der Business Intelligence.
4 Ressourcen relevanter Geoinformationen: Kategorisierung und Recherche von Datenquellen für Geobasisdaten und Geofachdaten unter besonderer Berücksichtigung von Risiken.
5 Extraktion der Geodaten: Untersuchung der notwendigen Aufbereitungsschritte, insbesondere Raumbezug, Geokodierung und Qualitätssicherung, um Daten GIS-tauglich zu machen.
6 Das Location Intelligence-Konzept in der praktischen Analyse: Anwendung von GIS-Techniken, Prozessmodellen und konkreten Fallbeispielen zur Ableitung von Handlungsempfehlungen.
7 Zusammenfassung und Ausblick: Resümee der Ergebnisse und Diskussion zukünftiger Entwicklungen im GIS-Bereich unter Einbeziehung von Big Data.
Schlüsselwörter
Geoinformationen, Logistik, Supply Chain Risk Management, Location Intelligence, GIS, Geo-Intelligenz, Business Intelligence, Raumbezug, Geokodierung, Datenqualität, Geodaten, Risikomanagement, Geodateninfrastruktur, räumliche Analyse, Standortplanung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Geoinformationen zur Verbesserung des Risikomanagements in globalen Logistikunternehmen durch den Einsatz geographischer Informationssysteme.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Schwerpunkte liegen auf der Geodatenintegration, der Rolle der "Location Intelligence" für Unternehmen und der praktischen Anwendung von GIS in Risiko- und Lageanalysen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, die Notwendigkeit raumbezogener Datenanalysen zu begründen und Methoden zu entwickeln, um heterogene Informationen in ein GIS zu überführen und sinnvoll auszuwerten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus Literaturanalyse zu IT-Systemen und Risikomanagement sowie die strukturierte Entwicklung von Vorgehensmodellen (Location Intelligence-Konzept) zur GIS-Anwendung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden die Kategorisierung von Geodaten, deren technische Aufbereitung (Raumbezug/Geokodierung), Qualitätsaspekte und die praktische GIS-Analyse anhand von Prozessen und Fallbeispielen detailliert erarbeitet.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Geoinformationen, Supply Chain Risk Management, Location Intelligence, GIS, Geokodierung und Datenqualität.
Was ist mit "Location Intelligence" in diesem Kontext gemeint?
Location Intelligence bezeichnet das Hinzufügen einer räumlichen Dimension zu betriebswirtschaftlichen Daten, um Analysen zu ermöglichen, die über klassische Business Intelligence-Ansätze hinausgehen.
Wie trägt das Layerprinzip zur Analyse bei?
Das Layerprinzip ermöglicht die Überlagerung verschiedener thematischer Ebenen, wodurch komplexe räumliche Zusammenhänge und Abhängigkeiten, die in tabellarischen Daten verborgen bleiben, sichtbar gemacht werden.
- Quote paper
- Jochen Ickinger (Author), 2016, Integrierte Geo-Risiko- und Lageanalysen mit Location Intelligence, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/365715
