Геоаналитическая система региона для инвесторов
Сервисы для населения
Срок внедрения: 4 месяца
Подготовительный этап
от 4 мес.
Команда практики
Рейтинг инвестиционной привлекательности города 2014-2016 г.г. (Эксперт РА)
1А
Срок сокращения получения геоданных с 10 мес. до
нескольких минут
Сегмент рынка

  • • Практики для государства

  • • Практики для бизнеса

Целевая аудитория

  • Инвесторы и бизнесмены, ищущие новые возможности для вложений.

  • Государственные органы и муниципалитеты, заинтересованные в улучшении инвестиционного климата

  • Строительные компании и девелоперы, планирующие новые проекты.

Описание

Цель: представить "Геонтеллект" как инновационное решение для улучшения инвестиционного климата в городах, п

Задачи:

  • Агрегация геоданных: Создание единой базы данных, включающей информацию о земельных участках, инвестициях, населении и транспортной инфраструктуре.

  • Внедрение Big Data: Использование больших данных, полученных от мобильных устройств и сотовых операторов, для анализа потребительского поведения и транспортной доступности.

  • Разработка геоаналитических инструментов: Создание веб-интерфейса с функционалом для анализа данных, включая транспортную доступность и сравнительный анализ показателей.

  • Реализация математических моделей и ML: Разработка "умных калькуляторов" для оценки капитализации территорий и инвестиционной привлекательности.

Сайт практики
http://spbinvestment.ru/ru/map

Результат

Дополнительные результаты:

  • 4,6% Составила доля Петербурга в общероссийском инвестиционном потенциале

Стоимость реализации: От 1 млн до 10 млн ₽

Особенности внедрения

Чтобы внедрить практику в другом регионе можно:

  • Присоединиться к текущему проекту

Помощь при внедрении

Этапы реализации

4 месяца

  • агрегация геоданных

  • доработка веб-приложения и инструменты

  • разработка "умных" калькуляторов инвестиционных привлекательности территорий

Дата создания: 18.05.20
Похожие практики
Как определить, как население относится к реализации того или иного национального проекта в регионе?
Как обезопасить производство в условиях пандемии?
Как сэкономить на обслуживании клиентов в контакт-центре с помощью искусственного интеллекта?
Как повысить эффективность государственного управления?
Как государственным структурам автоматизировать обработку текстовых материалов?
Как прогнозировать эффективность транспорта и обеспечить достоверность мониторинговой информации?