LocationMind

Technology

人流ビッグデータの処理

ヒト・モノ・コトに関する多種多様なデータが流通するIoT・5G・AIの世界では、データから得られる情報を効率的に連携しながら分析し、効果的に利活用することが必要になります。移動データ(時間と位置の情報)は、様々なデータを互いに連携する鍵となる重要な役割を果たします。

位置情報

  • IoT機器により位置情報 (時間・場所)が得られるようになった

    IoT機器により位置情報(時間・場所)が得られるようになった

    位置情報はIoT機器の根源的価値の
    1つとして次世代型事業を支える

  • 位置情報は様々なデータを
    連携する鍵となる

    位置情報は様々なデータを連携する鍵となる

    移動履歴・移動の文脈・移動していないことなど多くの示唆の機会

  • より高速、リッチに
    分析できる環境が到来

    より高速、リッチに分析できる環境が到来

    位置情報の適用範囲・応用範囲が
    広がっている

モバイル端末や自動車のGPS、WiFi、地磁気等、いろいろな方法から移動データを手に入れることができます。ただし、移動データはそのままでは、ノイズが混じっていたり、欠けている部分があったり、完璧な状態では記録されていません。
LocatonMindは、土地・建物・道路・鉄道等の地理空間データや人口・交通量などの統計データを活用して、時間と位置のデータを掃除・補完・整理整頓(クレンジング処理)とそのシステム構築を支援致します。このデータ整備の精度はデータ利用者による分析の精度を大きく左右すると共に、分析可能なメニューの多寡にも直接関わってきます。

ノイズの例

我々がLocationMind xPopで提供するデータについてはさらに多層的な処理を行っております。また、お客様がもつ位置情報データの継続的処理やシステム開発についても承っております。ぜひお問い合わせください。

以下のようなキーワードでLocationMindがお役に立てることがあればお問い合わせ下さい。

  • 位置情報ビッグデータの
    処理
  • 位置情報ビッグデータの調達
    (LocationMind xPopの提案)
  • 位置情報を使った
    継続的な観測
  • 位置情報と
    自社データをあわせた分析
  • 位置情報の
    エッジコンピューティング
  • スマートフォン/センサーなどの
    IoTデバイスを用いた
    位置情報の記録
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