Az emberiség előtt álló kihívások megoldásában az egyik legfontosabb tényező a közlekedési, környezeti és fizikai infrastruktúra adatok terrabájt-millióinak összegyűjtése, elemzése és megosztása lesz.  Önmagukban az adatok kontextus nélkül azonban értéktelenek. Ma a legtöbb adat vertikálisan elkülönülve, az ún. síló-elv szerinti kerül tárolásra, ami igen komoly akadálya annak, hogy új adat-alapú szolgáltatásokat fejlesszünk ki. Az adathasznosság növelésének érdekében le kell küzdenünk ezt a töredezettséget és építenünk kell az adatok körüli együttműködéseket. Ennek a kollaborációnak a lelkea helyalapú adat lehet. Mind egyes adatnak van lokációja, így a lokáció a különféle adattípusok közti híd szerepét töltheti be. A lokáció lehet az a ragasztó, ami a különböző adatforrásokat össze képes kapcsolni, és ami az adatokat kontextusba tudja ágyazni, ezzel értékesebbé, relevánsabbá varázsolva azokat.

A HERE nap mint nap adatpontok milliárdjait gyűjti össze, majd mesterséges intelligencia alkalmazással támogatja a térképalapú szolgáltatások gyors frissülését. A HERE egy olyan digitális térinformatikai modell lesz, amely innovatív módon segíti a különféle közlekedési eszközök, drónok, on-demand közlekedési rendszerek,  pontos bel- és kültéri termékkövetés és más fejlett szolgáltatások működését.

Addressing today’s challenges will involve the collection, analysis and sharing of millions of terabytes of vehicular, environmental and physical infrastructure data each year. But data is insignificant without context and limited in value without scale. Today, most data generated resides in silos, which constrains our collective ability to build new classes of services that can address today’s challenges and those of the future. Maximizing the utility of data requires overcoming this fragmentation and that calls for greater data collaboration. A key catalyst for greater data collaboration lies in location data.

Every piece of data has a location, meaning that it can serve as a unifying element for diverse data types. Location is the “glue” that connects disparate data sources, giving the output generated rich context and increased relevance.

At HERE, Billions of data points are gathered every day, and machine learning is applied to support rapid map update cycles. It will serve as a digital geospatial model that aids vehicles, drones, on-demand mobility services, precise indoor and outdoor goods tracking, and other advanced services