공간분석,
왜 이렇게 복잡하죠?
- GIS 전문가 의존
- 데이터 연결·정제
- 느린 분석 속도
기존 GIS 한계를 넘어
비교할 수 없는 데이터 시각화 기능
공간 데이터는 많아졌지만,
여전히 중요한 질문들이 남아있습니다.
공간분석,
공간데이터,
왜 한눈에 이해하기 어려울까요?
AI를 활용해도,
왜 현업 변화로 이어지지 않을까요?
- GIS 특화부족
- 공간정보 보안·거버넌스 우려
- 복잡한 GIS 워크플로우 지속
Analytics복잡한 공간 분석을
복잡한 공간 분석을
직관적인 워크플로우로 자동화합니다
- Low-code Workflow 드래그앤드롭 방식으로 공간 분석 흐름 설계
- Cloud-native Analysis 데이터가 저장된 클라우드 환경에서 직접 분석 실행
- Automation & Scheduling 반복 분석 작업을 자동화하고 일정 기반으로 운영
Visualization대규모 공간 데이터를
대규모 공간 데이터를
클라우드 환경에서 즉시 시각화하고 분석합니다.
- Cloud-native Maps 클라우드 데이터 환경에서 직접 지도 시각화 생성
- Interactive Dashboard 필터, 위젯, 레이어 기반의 셀프서비스 데이터 탐색
- Secure Sharing 보안·접근 제어 기반의 공유 및 외부 임베드 지원
AI Agent자연어 질문으로 시작하는
자연어 질문으로 시작하는
공간 분석 자동화
- AI-powered Spatial Analysis 질문의 맥락을 바탕으로 공간 데이터 분석 지원
- Map-based Recommendation 분석 결과와 추천 내용을 지도 화면에서 직관적으로 확인
- Governed AI Workflow 엔터프라이즈 환경에 맞는 보안과 거버넌스 기반 운영
CARTO for Cloud DataLakehouse 위에서 완성하는
Lakehouse 위에서 완성하는
클라우드 네이티브 지도 시각화
데이터웨어하우스의 공간 데이터를 복제 없이 바로 지도화하세요.
CARTO Builder로 보안과 확장성은 유지하면서
분석부터 공유까지 빠르게 실행할 수 있습니다.
CARTO로 해결한
산업별 공간 분석 사례
CARTO는 리테일, 통신, 물류, 부동산, 공공, 금융 등 다양한 산업에서
시장 기회 발굴, 네트워크 최적화, 입지 전략, 리스크 분석을 지원합니다.
Agentic GIS를 이용한 부동산 성장 예측
Cotality는 CARTO AI Agent를 통해 부동산·인구·개발 데이터를 분석하고 향후 성장 가능성이 높은 지역을 예측합니다.
자연어 질문만으로 성장 지역과 서비스 부족 지역을 확인할 수 있어, 시장 기획자와 입지 담당자가 더 빠르게 부지 계획 의사결정을 수행할 수 있습니다.
공간 분석으로 저침투 시장의 성장 기회 발굴
내부 사용자 데이터와 외부 인구 데이터를 결합해 도시별 시장 규모와 침투율을 분석했습니다.
CARTO를 통해 저침투 시장의 성장 기회를 파악하고,
마케팅 예산을 더 효과적으로 집중할 수 있었습니다.
주거·생활 데이터를 결합한 맞춤형 동네 추천 서비스 구축
ING는 CARTO를 활용해 주택 데이터, 생활 서비스, 인구통계를 결합한 맞춤형 동네 선택 도구를 구축했습니다.
사용자는 예산과 선호 조건에 맞는 거주 지역을 직관적으로 탐색할 수 있으며, ING는 이를 통해 고객 중심의 디지털 서비스를 강화했습니다.
스마트시티를 위한 지속가능 모빌리티 데이터 분석
wecity는 시민들의 이동 데이터를 분석해 도시 교통 패턴과 자전거 안전성을 시각화했습니다.
CARTO의 Location Intelligence 플랫폼을 통해 실시간 모빌리티 인사이트를 제공하며, 지방정부의 스마트시티·친환경 교통 정책 수립을 지원하고 있습니다.
Agentic GIS로 실시간 모빌리티 데이터 인사이트 자동화
BT Group은 하루 250억 건 이상의 위치 데이터를 분석하지만, 기존에는 데이터팀 중심의 요청 구조로 인해 의사결정 속도가 느렸습니다.
CARTO의 Agentic GIS 플랫폼 도입 후 자연어 질문만으로
유동 인구·교통 흐름·방문자 특성을 실시간 분석할 수 있게 되었고, 비전문가도 직접 데이터를 활용하며 빠른 마케팅·입지 의사결정이 가능해졌습니다.
