Satellitdata ger nya möjligheter att upptäcka förändringar i landskapet och skapa bättre beslutsunderlag. Genom att kombinera satellitdata med geodata, höjddata och fastighetsinformation kan verksamheter identifiera risker, följa utvecklingen över tid och prioritera rätt åtgärder inom bland annat energi, infrastruktur och klimatanpassning.
Allt fler verksamheter kombinerar klimatdata med fastighetsinformation för att skapa bättre beslutsunderlag. Genom att koppla geografiska risker till fastigheter, anläggningar och annan kritisk infrastruktur blir det enklare att prioritera investeringar, förebyggande åtgärder och klimatanpassning där de gör störst nytta.
Geodata ger energibranschen bättre beslutsunderlag inför stora investeringar. När energibolag planerar ny infrastruktur behöver markförhållanden, fastighetsinformation, klimatrisker och befintlig infrastruktur vägas samman. Med GIS och geografiska analyser kan risker identifieras tidigt, investeringar prioriteras bättre och mer välgrundade beslut fattas i en tid av snabb omställning.
Fler verksamheter samlar geodata i gemensamma plattformar för att skapa säkrare beslutsunderlag. När kartdata integreras direkt i verksamhetssystemen får medarbetare tillgång till samma uppdaterade information, vilket ger snabbare beslut i fält, effektivare arbetsflöden och minskad risk för fel.
Kravet på kvalitetssäkrad och lättillgänglig fastighetsdata ökar i takt med högre tempo och större informationsmängder i fastighetsaffärer. Idag samlas uppgifter ofta manuellt från flera källor, vilket ökar risken för fel. Samlad, tillförlitlig data ger bättre kvalitet, effektivare processer och tryggare beslut.
Fastighetsmäklare hanterar stora mängder information i samband med värdering, försäljning och kunddialog. Fastighetsdata används för att verifiera uppgifter, ta fram underlag och säkerställa att informationen i objektsbeskrivningar är korrekt. Samtidigt är informationen ofta utspridd över flera olika källor, vilket kan göra arbetet mer tidskrävande och öka risken för fel.
ESG-data har på kort tid gått från att vara ett komplement i rapportering till att bli en central del av finansiella analyser, investeringsstrategier och riskbedömningar. Samtidigt ökar möjligheten att ta fram nya datamängder, inte minst genom användningen av automatiserade och AI-baserade metoder.
