August 2021
GIS: Helping commercial businesses find new opportunities How is the pandemic affecting consumer behaviour? Where should we build new store locations to maximize profits? How are successful companies using location data combined with buyer information to spot areas of high customer demand? Geospatial tools offer huge analytical opportunities to commercial businesses, allowing them to work with their spatial, demographic and behavioural data all at once. Esri Canada’s partner, Environics, demonstrates how this is possible with August’s map, “Summer 2019 vs 2020 Visitor Change for Toronto Super Regional Malls”. Summer 2019 vs 2020 Visitor Change for Toronto Super Regional Malls A map showing the changes of toronto super regional malls from 2019 to 2020 Month: August 2021Organization: Environics AnalyticsProducts: ArcGIS Pro This map illustrates how the COVID-19 pandemic is impacting consumer behaviour. Using the latest anonymized mobile movement data and leveraging Environics Analytics’ proprietary geofence library, a thematic map was created that illustrates percent change in visitor patronage in the summer of 2020 over the same time in 2019. Neighbourhoods in red illustrate a decline of more than 25% in patronage to one of four malls. Areas in blue highlight neighbourhoods that have actually increased patronage to those malls. These data are updated daily, allowing clients to leverage Esri mapping technology and Environics Analytics’ data when making evidence-based decisions related to staffing, tenant communications and logistics. Retail sales in the Greater Vancouver Area Will my company need to build a new store in a certain postal code? What are the income and education levels of my potential customers there? How far will they have to travel to get to the nearest one of my retail locations? To answer these kinds of questions, key decision makers can see segments of their target market in a single glance using geospatial dashboards, like the example below, built by Paul Voegtle at Esri Canada. The map in the middle shows all the existing Greater Vancouver-based store locations for a fictional company. By selecting a postal code in the right-hand column, stakeholders can view socioeconomic data for each forward sortation area, then compare them with sales per store, total orders and orders per store. Using GIS to uncover business opportunities in retail Before joining Esri as a subject matter expert in retail, Gary Sankary spent 30 years in the retail industry. Now, he writes regular articles for the Esri Blog and WhereNext Magazine on how commercial companies are making use of GIS to gain uncover new busines opportunities, address emergent issues and pinpoint the locations of their customer bases. A screenshot of the header for the linked article, entitled "DICK's Sporting Goods Strengthens Omnichannel through Brick and Mortar Planning". The header features a photo of a DICK’s Sporting Goods brick and mortar location. A screenshot of the article entitled "A Lifelong Learner Brings a Data Science Edge to Fruit of the Loom" with a headshot of Beth Rogers of Fruit of the Loom. Screenshot of the article called "Carhartt Wins in Omnichannel with Customer Focus, Location Intelligence", with a header featuring a young person kayaking. GIS data & resources Yum! Russia Expands KFC with Help of Location Intelligence: An iconic brand excels at market development by using location intelligence to plan new stores, help franchisees plan their investments and create the right dining experience for customers. Human Weather, Customer Changes Revealed by Geospatial Analysis: Geospatial analysis reveals how human weather and customer patterns are changing during the pandemic for big box retailers, restaurants, entertainment venues, malls and other businesses. Dark Stores: How to Choose the Right Location | Location Intelligence: For business locations edging toward unprofitability, executives once had to choose between continuing operations and closing the doors. Now they have a third option, and location analysis is helping them make profitable decisions. Gary Sankary | Author at Esri: Read more blog posts by Gary Sankary, retail subject matter expert at Esri.
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Ce jeu de données est vide
Informations supplémentaires
| Champ | Valeur |
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| Dernière mise à jour | mars 25, 2026, 02:21 (TU) |
| Créé | mars 25, 2026, 02:21 (TU) |
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Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
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Titre
Titre du jeu de données.
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August 2021 |
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Description
Une description du jeu de données.
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GIS: Helping commercial businesses find new opportunities How is the pandemic affecting consumer behaviour? Where should we build new store locations to maximize profits? How are successful companies using location data combined with buyer information to spot areas of high customer demand? Geospatial tools offer huge analytical opportunities to commercial businesses, allowing them to work with their spatial, demographic and behavioural data all at once. Esri Canada’s partner, Environics, demonstrates how this is possible with August’s map, “Summer 2019 vs 2020 Visitor Change for Toronto Super Regional Malls”. Summer 2019 vs 2020 Visitor Change for Toronto Super Regional Malls A map showing the changes of toronto super regional malls from 2019 to 2020 Month: August 2021Organization: Environics AnalyticsProducts: ArcGIS Pro This map illustrates how the COVID-19 pandemic is impacting consumer behaviour. Using the latest anonymized mobile movement data and leveraging Environics Analytics’ proprietary geofence library, a thematic map was created that illustrates percent change in visitor patronage in the summer of 2020 over the same time in 2019. Neighbourhoods in red illustrate a decline of more than 25% in patronage to one of four malls. Areas in blue highlight neighbourhoods that have actually increased patronage to those malls. These data are updated daily, allowing clients to leverage Esri mapping technology and Environics Analytics’ data when making evidence-based decisions related to staffing, tenant communications and logistics. Retail sales in the Greater Vancouver Area Will my company need to build a new store in a certain postal code? What are the income and education levels of my potential customers there? How far will they have to travel to get to the nearest one of my retail locations? To answer these kinds of questions, key decision makers can see segments of their target market in a single glance using geospatial dashboards, like the example below, built by Paul Voegtle at Esri Canada. The map in the middle shows all the existing Greater Vancouver-based store locations for a fictional company. By selecting a postal code in the right-hand column, stakeholders can view socioeconomic data for each forward sortation area, then compare them with sales per store, total orders and orders per store. Using GIS to uncover business opportunities in retail Before joining Esri as a subject matter expert in retail, Gary Sankary spent 30 years in the retail industry. Now, he writes regular articles for the Esri Blog and WhereNext Magazine on how commercial companies are making use of GIS to gain uncover new busines opportunities, address emergent issues and pinpoint the locations of their customer bases. A screenshot of the header for the linked article, entitled "DICK's Sporting Goods Strengthens Omnichannel through Brick and Mortar Planning". The header features a photo of a DICK’s Sporting Goods brick and mortar location. A screenshot of the article entitled "A Lifelong Learner Brings a Data Science Edge to Fruit of the Loom" with a headshot of Beth Rogers of Fruit of the Loom. Screenshot of the article called "Carhartt Wins in Omnichannel with Customer Focus, Location Intelligence", with a header featuring a young person kayaking. GIS data & resources Yum! Russia Expands KFC with Help of Location Intelligence: An iconic brand excels at market development by using location intelligence to plan new stores, help franchisees plan their investments and create the right dining experience for customers. Human Weather, Customer Changes Revealed by Geospatial Analysis: Geospatial analysis reveals how human weather and customer patterns are changing during the pandemic for big box retailers, restaurants, entertainment venues, malls and other businesses. Dark Stores: How to Choose the Right Location | Location Intelligence: For business locations edging toward unprofitability, executives once had to choose between continuing operations and closing the doors. Now they have a third option, and location analysis is helping them make profitable decisions. Gary Sankary | Author at Esri: Read more blog posts by Gary Sankary, retail subject matter expert at Esri. |
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Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
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Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
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Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
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14169.85 |
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Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
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Date de publication
Date de publication du jeu de données.
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2020-12-11 |
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Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
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Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
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Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
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public (affichage de la valeur pour English) |
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Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
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License not specified |
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Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
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Emplacement
Emplacement du jeu de données.
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https://map-calendar-esricanada.hub.arcgis.com/datasets/EsriCanada::august-2021 (affichage de la valeur pour English) |
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Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
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Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
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[email protected]_EsriCanada (affichage de la valeur pour English) |
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Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
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Esri Canada (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
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[email protected] (affichage de la valeur pour English) |
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Éditeur
Éditeur du jeu de données.
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Esri Canada (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
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Auteur
Auteur du jeu de données.
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[email protected]_EsriCanada |
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Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
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Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
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2021-10-20 |
| Champ | Valeur |
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Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
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28d9b2ce08bb4c33bc8aabcc899cd4e3 (affichage de la valeur pour English) |
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Langue
Langue(s) du jeu de données
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English |
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Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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https://map-calendar-esricanada.hub.arcgis.com/datasets/EsriCanada::august-2021 (affichage de la valeur pour English) |
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Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
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Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
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Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
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Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
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Type de portail
Type de plateforme du portail source.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Version
Version du jeu de données
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None |
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Source
Source du jeu de données.
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None |
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Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
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Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
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Texte de provenance
Texte de provenance des données.
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Esri Canada (affichage de la valeur pour English) |
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URL de provenance
URL de provenance des données.
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Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
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Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
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| Champ | Valeur |
|---|---|
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Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
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Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
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Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
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Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
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Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
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Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
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Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.
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