Atualmente endereços tem que ser visíveis e gerenciáveis em mapas e nossa proposta é fazer isso no seu cadastro da forma mais rápida, fácil e barata.

Lembramos que todo o trabalho poderá ser feito em servidores na nuvem, com total segurança e privacidade, além de custos menores e excelente performance e velocidade maior para os processamentos necessários.

Veja abaixo a seção B – Integração com Mapas do PROFIT – Gestão de Cadastros.


B – Integração com Mapas


A - Georreferenciamento de Endereços

A.1 Procedimento automático:

Nesse caso, os endereços do cadastro serão compactados  e enviados a um novo programa que fará a busca automática dos mesmos no cadastro de endereços do sistema de mapas do Google Maps , retornando, quando devidamente encontrados, as coordenadas geográficas de latitude e longitude.

Todos os endereços que forem identificados pelo mapa retornarão automaticamente as coordenadas, sendo esse então o procedimento automático do georreferenciamento.

Alguns exemplos de busca do georreferenciamento:

Uma vez encontrados, a busca vai trazer para cada uma delas uma lista de informações com os dados de georreferenciamento, e essas informações serão armazenadas no Profit junto ao endereço, e esse trabalho será feito uma única vez. A Kairós vai implantar uma nova versão do Profit, que terá a funcionalidade de exportação dos endereços para análise e sua atualização do georreferenciamento.

A.2 Procedimento manual:

Todavia, há os casos em que não é possível encontrar o endereço no sistema do Google Maps, e o mesmo vai retornar um erro na pesquisa, como no exemplo abaixo, de uma rua e cidade que não existem.

Para exemplificar, se pesquisarmos um endereço fictício como Rua “nome errado”, “cidade qualquer”

http://maps.google.com/maps/api/geocode/json?address=Rua+nome+errado,+cidade+qualquer&sensor=false

{
   "results" : [],
   "status" : "ZERO_RESULTS"
}

Ou casos em que uma das informações está certa, como na cidade abaixo, porém a rua não existe:

Rua Gilberto da Silva Campos, Ouro Preto, MG

http://maps.google.com/maps/api/geocode/json?address=Rua+Gilberto+da+Silva+Campos,+Ouro+Preto,+MG&sensor=false

{
   "results" : [
      {
         "address_components" : [
            {
               "long_name" : "Ouro Preto",
               "short_name" : "Ouro Preto",
               "types" : [ "locality", "political" ]
            },
            {
               "long_name" : "Ouro Preto",
               "short_name" : "Ouro Preto",
               "types" : [ "administrative_area_level_2", "political" ]
            },
            {
               "long_name" : "Minas Gerais",
               "short_name" : "MG",
               "types" : [ "administrative_area_level_1", "political" ]
            },
            {
               "long_name" : "Brasil",
               "short_name" : "BR",
               "types" : [ "country", "political" ]
            },
            {
               "long_name" : "35400-000",
               "short_name" : "35400-000",
               "types" : [ "postal_code" ]
            }
         ],
         "formatted_address" : "Ouro Preto, MG, 35400-000, Brasil",
         "geometry" : {
            "bounds" : {
               "northeast" : {
                  "lat" : -20.3699597,
                  "lng" : -43.4719237
               },
               "southwest" : {
                  "lat" : -20.4126148,
                  "lng" : -43.5313676
               }
            },
            "location" : {
               "lat" : -20.3855743,
               "lng" : -43.5035777
            },
            "location_type" : "APPROXIMATE",
            "viewport" : {
               "northeast" : {
                  "lat" : -20.3699597,
                  "lng" : -43.4719237
               },
               "southwest" : {
                  "lat" : -20.4126148,
                  "lng" : -43.5313676
               }
            }
         },
         "place_id" : "ChIJW7VXLB0LpAAR_NWDHRPRhNk",
         "types" : [ "locality", "political" ]
      }
   ],
   "status" : "OK"
}

 

Se considerarmos então as coordenadas informadas, -20.3804396,-43.5124041, iremos diretamente para um ponto central no mapa na cidade de Ouro Preto, MG, já que o nome da cidade é a única informação identificada pelo sistema do Google Maps.

Isso fará com que os endereços não sejam georreferenciados e assim demandem alterações e intervenções manuais para que possam ser depois novamente pesquisados de forma automática.

Nosso novo programa de buscas vai mostrar de forma separada quais são os endereços problemáticos e esses deverão passar por uma pesquisa manual no sistema do Google Maps ou do Bing Maps, na base da tentativa e erro, numa dinâmica em que as informações do endereço são alteradas e/ou acrescentadas até ser possível (ou não) se encontrar suas coordenadas.

Essa parte do trabalho deverá ser realizada pela equipe do cliente, e daremos as instruções para a melhor condução do processo. Quanto mais endereços puderem ser mapeados, melhor.

B - Criação de Rotas Dinâmicas

Com todos os endereços já georreferenciados, poderemos gerar rotas dos mesmos a partir de parâmetros que os usuários definirem na extração de registros do Profit, como por exemplo: bairro, ruas, profissão, aniversário, etc., zonas eleitorais, proximidades de locais de votação (para o caso de clientes políticos), etc., e a quantidade máxima de pontos de parada das rotas.

O sistema vai automaticamente fazer várias rotas de até no máximo 23 pontos (ou mais, a negociar…) de parada e iniciará uma após a outra de forma subsequente, a partir do último ponto de parada da última ou a partir de um ponto inicial comum a todas elas. Vai considerar as opções de deslocamento de carro, a pé, via transporte público, bicicleta ou uma mistura desses meios de transporte.

Exemplo de uma rota de deslocamento de carro em ruas do bairro Sagrada Família

C - Criação do “Mapa de Calor”

Esse recurso vai permitir um nível de conhecimento do cadastro e de sua distribuição espacial.  Baseado nos critérios de filtro imputados no Profit, a lista de endereços será exibida na forma de “nuvens de calor”, onde quanto maior a concentração de endereços na região, mais intensa é a cor.

Exemplo de Mapa de Calor com nível de zoom menor, com a distribuição mais evidente.

Exemplo de nível de zoom maior, mostrando os pontos que formam as “nuvens de calor”

De acordo com os filtros no Profit será possível detectar os posicionamentos de várias pessoas do cadastro de acordo com as afinidades, como por exemplo: jovens, mulheres, idosos, pela profissão, tipo de atuação, etc.

D - Pesquisa com “Auto complete”

Para os novos endereços que serão continuamente lançados no cadastro, vamos integrar o chamado “auto complete” do endereço. Baseado no sistema do Google Maps ou do Bing Maps, a digitação de parte de um endereço vai trazer opções para o usuário, que poderá então escolher uma delas. Automaticamente todas as outras informações serão copiadas, além do próprio georreferenciamento já ser trazido com a latitude e longitude.

Essa funcionalidade será implantada diretamente no Profit, com uma nova versão do mesmo, e vai requerer que continuamente o sistema seja utilizado com o servidor conectado à internet, viabilizando a pesquisa dos novos endereços nos servidores dos sistemas de mapas.

Exemplo de uma pesquisa de endereço com “auto complete”

 

Resultado após a escolha do primeiro endereço acima

E - Mapas de Distribuição

Nesse outro modelo de mapa, será possível visualizar através de barras de gráficos, a distribuição da quantidade de pessoas por áreas. Inclusive com a separação dos tipos e categorias de pessoas ou clientes em cores diversas, inclusive com animação e a visão do mapa em diferentes ângulos.

Exemplo de mapa em perspectiva, mostrando as barras de cores e tamanhos diferentes

Mesmo mapa anterior, agora com o modelo Mapa de Calor

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