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 Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Pedagang Kaki Lima (PKL) sering menghadapi fluktuasi pendapatan akibat keterbatasan informasi lokasi strategis. Melalui pendekatan GeoIntelligence, Tim GISACT Social Project menganalisis aspek spasial dan temporal rute penjualan pedagang keliling roti di Kota Bandung untuk mengidentifikasi hotspot penjualan dan merekomendasikan rute yang lebih efektif.

Ilustrasi untuk Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Analisis spasial ekosistem blue carbon di kawasan Asia Pasifik menggunakan data satelit multitemporal dan pemodelan machine learning. Kajian ini mengidentifikasi distribusi mangrove, seagrass, dan saltmarsh, memetakan hotspot tekanan ekologis, serta menentukan wilayah prioritas konservasi berbasis perubahan tekanan lingkungan dari waktu ke waktu.

Ilustrasi untuk Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Kajian pemodelan spasial risiko malaria di Indonesia menggunakan pendekatan machine learning dan deep learning berbasis data lingkungan dan sosioekonomi. Analisis ini menyoroti wilayah berisiko tinggi, ketimpangan akses layanan kesehatan, serta prioritas penanganan malaria berbasis data spasial.