Мы привыкли к цифровым задачам. Но тут — физический мир. Улицы. Дома. Квартиры. Люди, о которых никто не вёл учёт.

И перед нами встала странная, почти безумная задача: построить карту, которой не существовало. Начало: когда данных нет — их создаёшь сам У клиента не было базы квартир.

Не было точных сведений о количестве домохозяйств. Не было единой системы — только фрагменты: кадастр, открытые реестры, данные переписи, спутниковые снимки, информация от агентств недвижимости. Мы собрали всё. Каждый источник — как кусочек пазла.

И постепенно — дом за домом — воссоздали цифровую копию жилой застройки по всей стране. Это заняло месяцы. Сотни часов обработки данных. Система, которая понимает: этот дом — панельный, тот — кирпичный, а вон тот — элитный жилой комплекс.

Карта, которая говорит. Представьте: вы открываете веб-сервис. Зумируете на город. Кликаете по дому — и видите: 144 квартиры. Средний размер — 56 м². Построен в 1978 году. Плотность населения в радиусе 500 метров — 12 700 человек.

Вы рисуете зону охвата — и сервис показывает: «Здесь находятся 8 200 домохозяйств. Примерный потенциальный товарооборот — 180 тыс долларов в месяц».

А рядом — красные метки. Конкуренты. Два дискаунтера. Один продуктовый магазин у дома. Небольшой локальный игрок.

Тот, кто знает, где живут люди, знает, где будет работать бизнес.

• Пространственная фильтрация и слои карты Фильтры по радиусу, зонам охвата, демографии и конкуренции; слои: теплокарты, трафик, дома, конкуренты.
• Актуальные данные и интеграции Автообновление из кадастра, реестров, — единая нормализованная модель данных.
• Оценка локаций и прогноз выручки Моделирование открытия точки: расчёт потенциального оборота с учётом плотности населения, доходов, доступности и конкуренции.