breakthrough 2020 award - Geospin
Der breakthrough 2020 award hat begonnen. Du findest, dass "Geospin" einen Platz im Finale in Dresden verdient hat? Dann stimme jetzt hier ab!
© Geospin
Geospin ist ein Software Unternehmen, das die Smart City Realität werden lässt. Basierend auf den Methoden des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Gradient Boosting, Random Forest…) finden die Algorithmen in großen Datenmengen Lösungen für Problemstellungen mit räumlichem Bezug.
Geospin beschäftigt ein Team von hoch qualifizierten Data Scientists und Entwicklern. Es bietet Location Intelligence Softwarelösungen mit dem Fokus auf Geo Machine Learning an. Gegründet 2016 als eine Ausgründung der Smart City Forschungsgruppe der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, haben die Mitarbeitenden in langjähriger Forschung geografische Big-Data-Analysen entwickelt.
Kunden
Die Analysemethoden von Geospin erweisen sich für viele Branchen als nützlich. Ob im Mobilitätssektor, in der Energiebranche, im Versicherungswesen oder bei der Filialnetzplanung - ohne die Analyse dynamischer und feinkörniger Geodaten sind Unternehmensentscheidungen zukünftig nicht mehr möglich.
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Geospin bedient in allen Zielmärkten eine wachsende Marktnische zwischen klassischer BI Software und GIS-Systemen. Geospin hat bereits zahlreiche Kunden gewonnen, darunter Industriepartner wie Siemens, Bosch, Volkswagen und die Deutsche Bahn.
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Problem
In Zukunft werden Unternehmensentscheidungen nicht mehr ohne die Auswertung dynamischer und feingranularer geografischer Daten auskommen. Unternehmen sammeln bereits große Mengen an Daten, deren Verarbeitung kann jedoch mit neuartigen Technologien besser geleistet werden als mit herkömmlichen statistischen Methoden.
Geo Data Science - First Geospin-Webinar with Niklas Goby from August 21st 2019
Lösung
Geospin kombiniert interne Unternehmensdaten mit über 800 externen Geodaten, um digitale Schatzkarten zu erstellen. Als Ergebnis identifizieren, visualisieren und prognostizieren wir unter anderem, welcher Standort sich für eine neue Filiale oder eine Elektroladesäule eignet oder wo sich Hotspots für Mobilitätsdienstleistungen befinden. Die Modellergebnisse tragen z. B. zur Kostenreduktion bei und unterstützen Expansionsstrategien.
