Von einem Betreiber europaweiter Tankstellennetze wurden wir vor eine besondere Herausforderung gestellt: basierend auf einer gigantischen Menge historischer Kundendaten sollten unterschiedliche Optimierungsszenarien datentechnisch aufbereitet und optisch ansprechend dargestellt werden.

Eine der Anforderung war, dass für einen bestehenden Kunden optimale Tankstellenalternativen berechnet werden sollten, die bestimmten Kriterien entsprechen: abhängig davon, ob die Tankstelle an der Autobahn liegt oder nicht, sollte die Alternative bestimmte eigenschaften in ihrer relativen Lage haben (Abstand zur ursprünglichen Tankstelle, Entfernung von der nächsten Autobahn, Lage im Bezug zur Fahrtrichtung). Mit dem Einsatz von Open Street Map konnten diese Fragen beantwortet und damit das alternative Tankstellennetz berechnet werden.

Eine weitere Herausforderung war das Erstellen eines optimalen Tankstellennetzes auf Basis von Präferenzen und Sitz des Kunden. Die Tankstellen sollten alle in einem ähnlichen Abstand zu einander liegen und länderspezifisch gruppiert werden. Dafür mussten die Geokoordinaten der Tankstellen mit Hilfe eines Algorithmus so ausgewertet werden, dass die Verteilung auf einer geografischen Fläche berechenbar gemacht werden konnte. Der Algorithmus kam komplett ohne externe Libraries wie Open Streetmap aus und basierte nur auf mathematischen Berechnungen.