Menschen wollen mobil sein. Mit Fahrrädern kommen sie bequem von A nach B. Wer keines zur Hand hat, leiht sich ein Rad aus. Fahrradverleiher stehen dabei vor der Herausforderung, ihre Zweiradflotte möglichst flächendeckend anzubieten. Denn das Angebot der Räder ist begrenzt. Die städtische Infrastruktur, wie etwa in München, erlaubt nicht beliebig viele Stelleplätze und auch nicht an jedem Ort. Obendrein nutzen Kunden das Angebot sehr unterschiedlich: Manche bewegen sich spontan, andere folgen einem stündlichen, täglichen oder wöchentlichen Muster. Und auch das Wetter spielt eine entscheidende Rolle für Nutzung und Frequenz. Kurzum: Anbieter von Fahrradverleihen müssen viele Entscheidungsparameter beim Einsatz ihrer Fahrradflotte berücksichtigen und benötigen daher für viele Faktoren umfangreiche Datensätze.
Lösung
Der Telekom Data Intelligence Hub ist die einfache Lösung für diese Probleme – mit differenzierten Analysetools und Zugriff auf eine Vielzahl von Informationen, wie zum Beispiel Personenbewegungs- oder Wetterdaten. Die umfangreichen Datensätze bezieht der Data Intelligence Hub aus vielen offenen und kommerziellen Datenquellen.
Im Fall des Fahrradverleihs gibt es viele gute Daten aus offenen Quellen, wie z.B. zur Bevölkerungsdichte und öffentlicher Infrastruktur, wie der Lage von Parkanlagen, Schulen und Bahnhöfen. Aber oft fehlen entscheidende Informationen, wie dynamische Verkehrsflussdaten oder wo sich Kunden zu unterschiedlichen Tageszeiten aufhalten. Auf dem Telekom Data Intelligence Hub gibt es hierzu anonymisierte Bewegungsdaten. Es hilft, Personenverkehrs- und Bewegungsströme herauszuarbeiten, und zwar auf Basis von Mobilfunknetzdaten – alles sicher und anonymisiert. Aus all diesen Daten zu statischer Infrastruktur und echten Bewegungsströmen kann mit den Analytics-Werkzeugen des Data Intelligence Hubs eine Heatmap abgeleitet werden.
Vorteil
Diese Heatmap hat viele Vorteile. Zum einen können wichtige Verhaltensmuster und -trends erkannt werden. Zum anderen ermöglicht sie eine Lückenanalyse: Wo fehlen wann Fahrräder? Hierzu können echte Fahrradnutzungsdaten in den Telekom Data Intelligence Hub hochgeladen werden, um sie als weiteren Layer auf die Heatmap zu projizieren. Jetzt ergibt sich schnell ein Gesamtüberblick, wo und wann Fahrräder fehlen. Das Management kann gezielt reagieren und sogar den Erfolg der Maßnahmen in der nächsten Iteration von der Heatmap ablesen. So entstehen mit dem Telekom Data Intelligence Hub schnell Erfolgsgeschichten: Einschalten, Projekt aufsetzen, Arbeitsplatz einrichten, Analytics-Werkzeuge einstellen, eigene Daten mitbringen, und mit offenen und kommerziellen Daten verbinden – alles an einem Platz auf einer Platform-as-a-Service, zeitsparend und zielgerichtet – und natürlich sicher und mit voller Kontrolle über Datenzugang und -nutzung.
Anwendungsbeispiel Bike Sharing
Weitere Informationen und einen tieferen Blick in die Arbeit des Data Intelligence Hub in Bezug auf Bike Sharing werden in dem folgendem Video erklärt:
