SOLUTION

Assets, Logistics, and Business (ALB)

Decisions in boardrooms shape the future of the business itself. Spatial-data-driven decisions are needed to guide businesses toward stability and resilience by optimizing asset allocation, enhancing logistics strategies, and building growth where it’s needed most

Use Cases

Business Asset and Logistics Optimization

Business Asset and Logistics Optimization

Customer Segments Analytics

Customer Segments Analytics

Marketing Optimization

Marketing Optimization

Business Asset and Logistics Optimization

Where a business is located can make or break its success. Using geospatial analytics, we identify prime locations based on market trends, demographics, and accessibility. By analyzing asset distribution and optimizing logistics networks, we help businesses streamline operations and enhance supply chain efficiency. This empowers businesses to expand strategically and reach customers effectively, driving growth and innovation.

See More Publication

usecase

Discover articles and tutorials to help you build better

Ilustrasi untuk Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Optimalisasi Restorasi Mangrove: Solusi Iklim Berbasis Data untuk Indonesia

Indonesia, sebagai negara dengan ekosistem mangrove terluas, memiliki potensi besar dalam mitigasi iklim. Kajian ini menguraikan pendekatan berbasis data untuk menentukan lokasi, spesies, dan strategi restorasi mangrove yang paling efektif, didukung oleh proyeksi penurunan emisi karbon untuk 100 tahun ke depan.

Ilustrasi untuk Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Memahami Kota Lewat Mata Warga: Urban Perspective Analysis

Pembangunan kota seringkali mengabaikan persepsi emosional warga. Artikel ini membahas Urban Perspective Analysis, metode deep learning yang menggunakan citra jalan untuk memetakan bagaimana warga merasakan lingkungannya—apakah sebuah jalan terasa aman, hidup, atau membosankan. Sebuah cara baru bagi perencana untuk merancang ruang yang lebih manusiawi.

Ilustrasi untuk Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Mengatasi Krisis Sanitasi Bandung dengan Spatial Machine Learning

Meskipun ODF 100%, akses sanitasi layak di Bandung baru 69,12%. Penelitian ini menawarkan solusi inovatif berbasis spatial machine learning untuk merancang sistem sanitasi terpusat yang efisien, menargetkan kawasan prioritas dan mengusulkan WWTP baru untuk meningkatkan kesehatan kota.