Czym jest analityka przestrzenna i analizy GIS? Wprowadzenie dla biznesu i administracji

Co to jest GIS i dlaczego warto znać ten skrót? 

GIS, czyli Geographic Information System, to system informacji geograficznej – zestaw narzędzi i technologii umożliwiających pozyskiwanie, przechowywanie, analizę i wizualizację danych powiązanych z konkretną lokalizacją. W praktyce oznacza to, że każde dane, które da się przypisać do miejsca (np. adres, kod pocztowy, współrzędne), mogą być analizowane nie tylko w tabeli, ale również w kontekście przestrzennym (na mapie) – dzięki temu możliwe jest zrozumienie jak lokalizacja wpływa na dane zjawisko. 

Czym jest analityka przestrzenna? Analizy GIS 

Skoro już wiemy, że GIS (System Informacji Geograficznej) pozwala pozyskiwać, przechowywać, analizować i wizualizować dane przestrzenne, kolejnym krokiem jest ich analiza z uwzględnieniem położenia geograficznego i relacji przestrzennych. I właśnie to nazywamy analityką przestrzenną (ang. spatial analytics). 

To podejście do analizy danych, które pozwala zrozumieć, jak lokalizacja wpływa na różne zjawiska. Co istotne, GIS umożliwia pracę nie tylko z danymi stricte przestrzennymi (np. współrzędnymi geograficznymi), ale także z tymi, które zawierają informacje o lokalizacji zapisane w inny sposób – np. adres, kod pocztowy czy identyfikator działki. 

Systemy GIS dostarczają zestawu narzędzi do prowadzenia takich analiz: od pomiaru odległości i dostępności, przez identyfikację sąsiedztwa, po wykrywanie „białych plam”. 

GIS to technologia, a analityka przestrzenna to sposób jej praktycznego wykorzystania – w biznesie, logistyce, administracji czy ochronie środowiska. To właśnie dzięki analizom przestrzennym organizacje mogą podejmować decyzje nie tylko szybciej, ale też trafniej – z uwzględnieniem kontekstu przestrzennego. 

Jakie dane są wykorzystywane w analizach przestrzennych? 

Podstawą analityki GIS są dane przestrzenne, które można przedstawić w przestrzeni w postaci danych wektorowych lub rastrowych: 

Dane wektorowe 

• punktowe (np. lokalizacja sklepów, klientów, punktów pomiarowych) 

• liniowe (np. sieci drogowe, rurociągi, linie energetyczne) 

• powierzchniowe (np. działki, obszary sprzedaży, granice administracyjne) 

Dane rastrowe 

• np. ortofotomapy, dane satelitarne, modele wysokościowe 

Dodatkowo, z tymi danymi wektorowymi można łączyć atrybuty opisowe (np. liczba ludności, obroty punktu sprzedaży, typ klienta), co pozwala na pełniejsze analizy – nie tylko „gdzie”, ale i „co”, „ile”, „kiedy”. 

Przykładowe zastosowania analiz GIS 

1. Optymalizacja lokalizacji punktów sprzedaży i usług 

Wybór miejsca pod nowy sklep, restaurację czy placówkę medyczną opiera się dziś nie tylko na intuicji, ale na danych: gęstości zaludnienia, natężeniu ruchu, obecności konkurencji czy dostępności komunikacyjnej. 

2. Analiza zasięgów i „białych plam” 

Z pomocą GIS możesz sprawdzić, gdzie Twoja firma nie dociera – mimo potencjału rynkowego. Analiza zasięgu dostaw, serwisu, sygnału GSM lub punktów odbioru może wskazać obszary do ekspansji. 

3. Planowanie kampanii marketingowych i sprzedażowych 

Łącząc dane adresowe klientów z mapą, można targetować kampanie lokalnie, tworzyć strefy wpływu, geopotencjału i analizować efektywność działań w konkretnych lokalizacjach. 

4. Analityka logistyczna i trasy przejazdu 

Analizy GIS mogą wspierać wyznaczanie tras, lokalizowanie przystanków i optymalizację kosztów transportu – od logistyki miejskiej po spedycję krajową. 

5. Zarządzanie infrastrukturą i majątkiem 

Dla branż takich jak energetyka, wodociągi czy kolej, analityka przestrzenna jest niezbędna do inwentaryzacji zasobów, planowania remontów czy reagowania na awarie. 

6. Administracja i planowanie przestrzenne 

Od ewidencji gruntów, przez zarządzanie strefami planistycznymi, po analizę dostępności usług publicznych – analizy w GIS są fundamentem nowoczesnego zarządzania miastem. 

Lokalizacja jako nowy wymiar konkurencji 

W erze przesytu danych, przewagę zdobywają ci, którzy potrafią osadzić dane w przestrzeni i zrozumieć ich kontekst geograficzny. Właśnie dlatego coraz więcej organizacji inwestuje w analitykę GIS – bo pozwala nie tylko „widzieć dane na mapie”, ale wyciągać wnioski, które byłyby niewidoczne w arkuszu kalkulacyjnym 

Czy punkt sprzedaży działa lepiej, bo ma dobry dojazd? Czy spadek zamówień dotyczy całego miasta, czy tylko dzielnicy? Czy mieszkańcy konkretnego obszaru rzeczywiście mają dostęp do infrastruktury społecznej? GIS pomaga odpowiadać na te pytania precyzyjnie. 

Od czego zacząć pracę z analizą przestrzenną? 

Na początek warto zrozumieć, że analiza przestrzenna opiera się na dwóch kluczowych elementach: danych i narzędziach do ich analizy. 

Skąd wziąć dane przestrzenne? 

Dane przestrzenne mogą pochodzić z różnych źródeł: 

• Własne dane biznesowe – np. informacje o klientach, transakcjach czy punktach sprzedaży przypisane do konkretnych lokalizacji (adresów, kodów pocztowych, nazw gmin lub powiatów) 

• Otwarte dane publiczne – np. zbiory GUS, TERYT, GUGiK, OpenStreetMap 

• Dane od zewnętrznych dostawców – np. adresy wzbogacone o informacje przestrzenne, takie jak rodzaj otoczenia, typ zabudowy, charakter terenu czy dane socjodemograficzne 

Jeśli Twoje dane nie zawierają współrzędnych, ale odnoszą się do lokalizacji (np. adresy lub nazwy miejscowości), możesz je przekształcić w dane przestrzenne za pomocą geokodowania. Aby analiza była rzetelna, dane powinny być także poprawnie wystandaryzowane. 

Jak analizować dane przestrzenne? 

Do wizualizacji i analizy danych przestrzennych możesz wykorzystać różne narzędzia – zarówno darmowe, jak i komercyjne: 

• Systemy GIS – np. bezpłatny QGIS lub płatny ArcGIS od Esri 

• Usługi mapowe – np. Google Maps czy Mapbox, które umożliwiają wyświetlanie danych na mapach  

ML & AI: Jak dane przestrzenne zasilają modele predykcyjne i uwalniają potencjał Location Intelligence?

Dane przestrzenne to także paliwo dla modeli predykcyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki technikom uczenia maszynowego (ML), możliwe jest budowanie modeli, które uczą się zależności między lokalizacją a konkretnymi zjawiskami biznesowymi – np. poziomem sprzedaży, ryzykiem kredytowym czy skutecznością kampanii marketingowej.

Przykład? Jeśli wiemy, że sklepy w określonym typie zabudowy osiągają wyższe obroty, możemy zbudować model, który nauczy się tej zależności i wskaże kolejne lokalizacje o podobnym potencjale – nawet jeśli firma nie prowadzi tam jeszcze działalności.

W ramach platformy Algolytics dostępne są narzędzia, które wspierają cały proces:

• standaryzacja i geokodowanie danych adresowych – poprawa jakości danych i przekształcanie adresów w dane przestrzenne (Data Quality),
• wzbogacenie danych o cechy lokalizacyjne – np. typ zabudowy, gęstość zaludnienia, dostępność komunikacyjna,
• budowa modeli ML – np. z wykorzystaniem narzędzia AutoML Automatic Business Modeler,
• wdrożenie modeli w środowisku produkcyjnym – np. przez platformę MLOps Scoring.one.

Dzięki temu możliwe jest nie tylko wizualizowanie danych na mapie, ale także ich wykorzystanie do prognozowania i podejmowania decyzji w oparciu o lokalizację.

Przestrzeń ma znaczenie 

GIS i analityka przestrzenna to już nie tylko domena geodetów i urbanistów. To nowy sposób patrzenia na dane, który pozwala zrozumieć zjawiska w ich naturalnym kontekście – czyli w przestrzeni. Dla biznesu oznacza to lepsze decyzje lokalizacyjne, większą efektywność operacyjną, skuteczniejsze działania marketingowe i większą sprzedaż. Dla administracji jest to natomiast skuteczniejsze planowanie, a dla analityków – zupełnie nowe pole eksploracji danych.