Como o Azure Maps pode ajudar você a desbloquear a inteligência de localização no Power BI

À medida que as organizações percebem o valor que podem desbloquear a partir da análise de dados de localização, a adoção da análise de localização tem aumentado. Na Pesquisa de Dados e Análise de 2023 da Forrester , quase 90% dos tomadores de decisão de dados e análise disseram que sua organização está atualmente se concentrando na construção de recursos de inteligência de localização (LI) ou o fará nos próximos dois anos. Alguns dos desafios que as organizações enfrentam ao tentar adotar a inteligência de localização incluem:

• Falta de habilidades ou experiência : as organizações precisam de mais profissionais que possam entender e aproveitar efetivamente os dados de localização para obter insights de negócios.
• Integração de dados : incorporar dados de localização com outros dados comerciais é essencial para extrair insights significativos e pode ser desafiador devido às ferramentas diferentes.
• Qualidade e padronização de dados : as organizações devem garantir que todos os dados de localização que usam sejam precisos e coletados respeitando todas as regulamentações de privacidade de dados e outras.

Para ajudar nossos clientes a acessar facilmente os benefícios da inteligência de localização, introduzimos o visual do Azure Maps no Fabric, especificamente no Power BI, em 2023. O Azure Maps permite que os usuários visualizem e analisem seus dados de localização em mapas para descobrir padrões e tendências. Usá-lo é tão simples quanto habilitar o visual do Azure Maps Power BI, selecionar o ícone do Azure Maps no painel de visualizações no Power BI e, em seguida, mergulhar para aprimorar seu painel com inteligência de localização. O Azure Maps no Power BI vem com uma variedade de recursos para ajudar você a otimizar melhor seus dados, incluindo geocodificação, camadas de referência, camadas de tráfego e muito mais.  

A geocodificação é a etapa mais fundamental na inteligência de localização e envolve a conversão de endereços em pontos de latitude e longitude. Por exemplo, uma loja de varejo pode usar o recurso de geocodificação para visualizar onde seus clientes estão localizados e determinar qual código postal, estado e/ou país tem a concentração máxima de seus clientes. No Power BI, a geocodificação ganha vida quando um criador de relatório arrasta seus dados de endereço para o campo “Localização” no painel de formato. Os endereços são então convertidos automaticamente em coordenadas geográficas e colocados em um mapa. Como alternativa, se você já tiver dados georreferenciados, poderá arrastar os dados diretamente para os campos “Latitude” e “Longitude” para vê-los em um mapa. Atualmente, o visual do Azure Maps oferece suporte à geocodificação para até 30.000 pontos de dados em um único visual. Saiba mais sobre geocodificação aqui.
 

A camada de referência é outro recurso oferecido pelo Azure Maps que permite que os criadores de relatórios do Power BI adicionem uma camada de dados adicional sobre seus mapas para obter insights mais profundos baseados em localização. Por exemplo, uma seguradora pode sobrepor dados de desastres naturais, como incêndios florestais históricos ou ocorrências de inundações, sobre os locais de seus clientes para entender o quão propensos a riscos seus clientes são e, em seguida, usar esses insights para determinar as taxas de seguro para esses clientes. O Azure Maps permite que os usuários incorporem dados de várias fontes, incluindo: formatos GeoJSON, KML, WKT ou SHP. Na atualização de julho de 2024 para o Power BI , também introduzimos o suporte de fonte de dados para arquivos CSV e URLs dinâmicos . Saiba mais sobre camadas de referência aqui. 

As camadas de tráfego permitem que os criadores de relatórios do Power BI sobreponham dados de tráfego em tempo real em mapas dentro do Power BI ativando o controle deslizante da camada de tráfego no painel de formato. Ao selecionar “Mostrar incidentes”, você pode visualizar o fluxo de tráfego e incidentes como fechamentos de estradas e construção no mapa. As empresas de logística geralmente sobrepõem seus dados telemáticos e, em seguida, usam camadas de tráfego para otimizar suas rotas. Eles podem determinar onde atrasos potenciais em entregas podem ocorrer ou onde incidentes como quebra brusca provavelmente ocorrerão. Saiba mais sobre camadas de tráfego aqui .

O recurso Seleção de intervalo permite que os criadores de relatórios possam colocar um alfinete em um mapa e definir uma área de pesquisa por tempo ou distância. Por exemplo, uma rede de cafeterias tentando abrir um novo local na área central de Seattle pode usar a métrica “ Distância ” para determinar quantas outras cafeterias concorrentes estão em um raio de duas milhas do centro da cidade. Como alternativa, a rede de cafeterias pode usar a métrica “ Tempo ” para determinar quanto tempo levará para seus clientes-alvo chegarem à cafeteria a partir de um determinado local. Com esses insights baseados em localização, a rede de cafeterias pode tomar decisões informadas que vão desde determinar onde abrir a próxima loja até analisar o desempenho da loja ou planejar o estoque para atender às demandas dos clientes. Saiba mais sobre seleção de intervalo aqui . 

O visual do Azure Maps também inclui outras ferramentas de visualização de dados que ajudam os criadores de relatórios a contar histórias impactantes. Mapas de calor, também conhecidos como Mapas de densidade, são um tipo de sobreposição em um mapa usado para representar a densidade de dados usando cores diferentes. Mapas de calor são frequentemente usados ​​para mostrar os “pontos quentes” de dados em um mapa. Mapas de calor são uma ótima maneira de renderizar conjuntos de dados com grande número de pontos. Por exemplo, um mapa de calor pode ser criado para identificar a frequência com que os clientes visitam shopping centers em diferentes locais. Saiba mais sobre mapas de calor aqui . 

Saiba mais sobre o visual do Azure Maps no Fabric

A Microsoft está constantemente atualizando o recurso Azure Maps para melhorar a inteligência de localização no Power BI. As próximas atualizações para o visual do Azure Maps incluirão mais recursos de visualização e inteligência de dados de localização. À medida que as empresas continuam a adotar a tomada de decisões orientada por dados, a combinação do Azure Maps e do Microsoft Fabric desempenhará um papel crucial no desbloqueio de todo o potencial dos dados de localização.

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