Smart Data for Mobility

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1 Smart Data for Mobility SCHIENE LUFT STRASSE ÖV Smart Data Programm CROWD DATEN

2 Inhalt Das Konsortium Forschungsprojekt Smart Data for Mobility 1. Anwendungsfall: Big Data Analytik Plattform 2. Anwendungsfall: Mobilitäts-Wetterlage 3. Anwendungsfall: Personalisierter Mobilitätsassistent Die SD4M-Plattform Ihr Kontakt zu SD4M 02

3 Das Konsortium 03

4 Forschungsprojekt Smart Data for Mobility Das Projekt SD4M Smart Data for Mobility entwickelt eine branchenübergreifende Serviceplattform, die einerseits die Daten unterschiedlicher Mobilitätsanbieter und andererseits Social Media Daten integriert und diese verschiedensten Nutzern aufbereitet zur Verfügung stellt. Die Big Data Analytik Plattform bietet die Basis für ein intelligentes Datenmanagement und die Grundlage für vielfältige multimodale Smart Mobility Services. 04

5 ZUBRINGER AIRPORT TAXI AIRLINE QR Datenvielfalt STRECKENNETZ DELAYS LOUNGE SCHIENE / BAHN AIRLINE QR LOUNGES LKW LUFTCAR RENTAL AIRPORT TICKETS AIRLINE XY CAR SHARING AIRLINE AB SONNE ALARM UNWETTER PANNENHILFE STRECKEN WINDE WIFI PROGNOSE ÖLPREIS UMWELT STREIK DEMO UNFALL FACEBOOK SPERRUNG FACEBOOK FACEBOOK PARKEN FACEBOOK GOOGLE + FACEBOOK WOHNMOBIL ASPHALT TRENDS BAUSTELLE STAUWARNER RENTAL ÖLPREIS UNFALL PARKEN ENERGIE BUSSE BENZINPREIS PROGNOSE TANKEN STRASSE LKW WETTER GESETZE CAR RENTAL BENZINPREIS BIG DATA PLATFORM PROGNOSE SONNE POLIZEI NEWS TWITTER TWITTER P+R SPEISEWAGEN FAHRPLAN STÖRUNG PARK & RIDE REGEN KÄLTE POLIZEI ÖV PERSONLSRNG BAHNHÖFE RUHEWAGEN MITNAHME FAHRPLAN TICKETS LINIENPLAN FERIEN UMWELT LEITSYSTEM STÄDTE BRÜCKEN FACEBOOK H ARBEIT KONTROLLE HALTESTELLEN AUSLASTUNG STÖRUNGEN ÖV BARRIEREN EVENTS STRASSEN KITA GOOGLE + BAUSTELLEN SPIELPLATZ GOOGLE + GOOGLE + GOOGLE + GOOGLE + 05

6 Datenökosystem Mobilität 1. ROHDATEN 2. AGGREGIERTE DATEN 3. VEREDELTE DATEN 4. VERKNÜPFTE DATEN Rohdaten sind die ursprünglichen Daten aus den Quellsystemen. Aggregierte Daten sind Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, die in eine einheitliche Struktur gebracht worden sind. Veredelte Daten enthalten wertvolle neue Informationen, die im Rahmen von SD4M erzeugt worden sind. (z.b. Zusammengeführte Fahrpläne der Deutschen Bahn und von Mein Fernbus) (z.b. Live-Fahrplan mit prognostizierter Verspätung) Bei verknüpften Daten sind Informationen aus unterschiedlichen Quellen, die sich auf dasselbe Objekt beziehen, miteinander in Beziehung gesetzt. (z.b. Fahrplaninformationen der Deutschen Bahn, TwitterMeldungen). (z.b. Informationsextraktion aus Twitter-Meldungen die mit dem Fahrplan verknüpft sind) 06

7 Daten verknüpfen STRUKTURIERTE DATEN UNSTRUKTURIERTE DATEN Extraktion von Informationen Big Data Plattform 07

8 Informationsextraktion VERKEHRSTRÄGER Luft Schiene Straße BVG S7 ORTE 3h #S7: die Fahrten #Grunewald (am 12:42) nach #Potsdam (an 13:05 / ab 13:20) und zurück bis Wannsee fallen leider aus 4 7 VERKNÜPFUNG ZEIT 17. April :42 Uhr, 13:05 Uhr, 13:20 Uhr Extraktion strukturierter, mobilitätsspezifischer Information 08

9 1. Anwendungsfall: Big Data Analytik Plattform Die SD4M Big Data Plattform führt Datenquellen unterschiedlicher Mobilitätsunternehmen sowie öffentlich verfügbare strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen. Diese werden auf intelligente Weise miteinander verknüpft wobei die semantische Interoperabilität gewährleistet wird. Die SD4M Plattform fungiert als Ökosystem für multimodale Smart Mobility Services und bildet damit die Basis für ein intelligentes Datenmanagement zur Auslastungs-, Planungs- und Prognoseoptimierung von Mobilitätsdienstleistern. Gleichzeitig ermöglicht sie eine individuelle, flexiblere Reiseplanung und Serviceoptimierung für Reisende. 09

10 Big Data Analytik Plattform Serviceanbieter REISEPORTAL Datenanbieter ROUTENPLANUNG FAHRGASTINFO Big Data Plattform MEINUNGSBILDER Technologieanbieter STAUVORHERSAGE DATA MINING NEUES GESCHÄFTSMODELL CAR-SHARING PROGNOSE MONITORING 10

11 1. Anwendungsfall: Big Data Analytik Plattform Innovation Abbildung aller relevanten Mobilitätsinformationen (Luft, Schiene, Straße) in einem semantisch interoperablen Domänenmodell Informationsextraktion und Strukturierung potenziell relevanter Informationen aus einer ständig wachsenden Menge digitaler Texte, die im World Wide Web, in Unternehmen oder öffentlichen Einrichtungen verfügbar sind Integration dynamischer Echtzeitinformationen (z.b. aus Social Media Netzwerken wie Twitter, Facebook, ) Verbesserung der verkehrsmittelübergreifenden (multimodalen) Mobilitätsplanung 11

12 2. Anwendungsfall: Mobilitäts-Wetterlage Eine kartenbasierte Darstellung zeigt auf einen Blick den Zustand des Verkehrsnetzes Deutschland aus der Vogelperspektive. Dabei werden Informationen gezeigt, die aus unstrukturierten Quellen (soziale Medien, RSS-Feeds oder Websites) in Echtzeit gewonnen und mit Strecken- und Fahrplaninformationen verknüpft wurden. Somit lässt sich schnell erkennen, was auf Deutschlands Straßen, Schienen oder in der Luft los ist und mit welchen Behinderungen auf bestimmten Strecken zu rechnen ist. Durch innovative Visualisierungsmethoden werden historische oder zukünftige Mobilitäts-Wetterlagen übersichtlich präsentiert, damit Reisende schneller an ihr Ziel kommen. 12

13 Mobilitäts-Wetterlage SD4M VISUALIZATION File Edit Object View Window Help STRASSE Personenkraftwagen Güterverkehr Busse Stau Hohe Geschwindigkeit Niedrige Geschwindigkeit SCHIENE Güterverkehr ICE LUFT EVENTS KURIOSITÄTEN Neue Ebene VISUALISIERUNG RÜCKBLICK NATOQUE LOREM AENEAN IPSUM SED DOLOR QUIS LINES BUBBLES COLOR GRID 3 MO 1 MO 2 WO 1 WO AKTUELL MO DI MI HEUTE FR SA SO SAVE PROGNOSE 1 WO 2 WO 1 MO 3 MO 10:00 12:00 14:00 TAG CLOUD ICONS 13

14 2. Anwendungsfall: Mobilitäts-Wetterlage Innovation Schnelle, komfortable Übersicht der aktuellen Mobilitäts-Wetterlage im deutschen Verkehrsnetz Statistische und semantische Auswertung und Anreicherung der Informationen aus der Big Data Analytik Plattform Plattform. -- Kombination einereiner Vielzahl von Datenquellen deutschlandweit (Fahrplandaten, Kombination Vielzahl von Datenquellen deutschlandweit Verkehrs- und Staumeldungen, historische Daten, Verspätungen, Wetterdaten,...) (Fahrplandaten, Verkehrs- und Staumeldungen, historische - Echtzeit-Informationen zum Verkehr durch Auswertung von Social Media Kanälen Daten, Verspätungen, Wetterdaten,...) Präzisere Vorhersagen vonzum Verkehrsstromdichten - Echtzeit-Informationen Verkehr durch Auswertung von Social Media Kanälen Präzisere Vorhersagen von Verkehrsstromdichten 14

15 3. Anwendungsfall: Personalisierter Mobilitätsassistent Der persönliche Mobilitätsassistent erleichtert die Bewegung in urbanen Ballungsräumen. Er wählt intelligent aus allen verfügbaren Verkehrsmitteln (ÖV, Car- oder Bike-Sharing, Taxi, ) aus, vergleicht Preise und Zeiten und sucht basierend auf den Bedürfnissen des jeweiligen Nutzers die optimale Route aus. Durch die Integration von Live-Fahrplänen und den offiziellen Twitter Kanälen der Mobilitätsunternehmen kann der Assistent auf aktuelle Veränderungen der Verkehrslage in Echtzeit reagieren und alternative Routen vorschlagen, die ein zügiges und bequemes Vorankommen ermöglichen. 15

16 Personalisierter Mobilitätsassistent 20:02 Dienstag,13. Oktober Mein Zuhause U7 20:00 Routenempfehlung 5,20 07:15 07:53 38 Min U7 + RESERVIERUNG EMPFOHLEN Mein Büro 7 Min Fußweg Berlin-... Sturmschaden! Wir empfehlen eine Änderung Ihres Arbeitswegs Routenänderung Berlin-... Der Mobilitätsassistent Routenänderung Routenänderung 06:55 07:53 58 Min Bus + Regionalzug + U2 Wegen eines Sturmschadens besteht auf dieser Strecke morgen früh nur ein Pendelverkehr. 27 2,70 U7 RB 309 U2 AB: 07:22 Tusneldastraße Es gibt folgende Alternativen: 5 STATIONEN AN: 07: 28 Friedhelmplatz 5,20 07:15 07:53 38 Min U7 + Carshare Hopps 06:59 07:53 54 Min Taxi + Regionalzug + U2 15,90 4 Min Fußweg mehr... U7 TAXI AB: 07: 35 Leibnizstraße 32 ROUTE ZEIGEN 2,70 06:55 07:53 58 Min Bus + Regionalzug + U2 RB 309 U2 TAXI-RESERVIERUNG EMPFOHLEN RESERVIERUNG EMPFOHLEN 27 RB 309 U2 06:10 07: Min Bus + S42 + S7 + U8 27 S42 2,70 S7 U8 07:53 Friedrichstraße 102 AN: FAHRZEUG RESERVIEREN VORSICHT: VOLLE ZÜGE 16

17 3. Anwendungsfall: Personalisierter Mobilitätsassistent Innovation Zugriff auf verteilte Daten aus verschiedensten Quellen und Anreicherung mit Live- bzw. Echtzeitdaten Auswahl der richtigen Modalität bzw. der richtigen Reisezeit Offenes Mobilitätsnetzwerk in urbanen Ballungsräumen Optimale Nutzung bestehender Verkehrsinfrastrukturen 17

18 Die SD4M-Plattform wird 1. Mobilitätsdienstleistern helfen, ihre 4. durch standardisierte Schnittstellen Prognose, Planung und Auslastung die Grundlage für neue Mobilitäts- zu optimieren, services und Technologien bieten, und 2. einen deutschlandweiten Mobilitäts-Überblick bieten, 5. als Integrationsplattform das Datenökosystem Mobilität 3. Reisenden durch die Integration befördern. aktueller Meldungen und das Vorschlagen von Alternativen die Erreichung ihres Ziels erleichtern, 18

19 Ihr Kontakt zu SD4M Ingo Schwarzer DB Systel GmbH Florastraße Berlin 19