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Wie komme ich wann wohin und wie lange dauert es? Die Frage nach
dem effektivsten und effizientesten Weg beschäftigt uns jeden Tag und
ist auch für reibungslose Abläufe in der Wirtschaft entscheidend.
Vorübergehende Hindernisse, ob Staus, Zugausfälle oder Verspätungen,
erschweren den Weg von A nach B genauso wie längerfristige Baustellen
oder Umleitungen. Um die individuelle Fortbewegung verbessern zu
können, muss die Vielzahl von Mobilitätsangeboten noch stärker
aufeinander abgestimmt werden. In diesem Zusammenhang nutzt das im
Technologieprogramm "Smart Data - Innovationen aus Daten" des
Bundeministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte
Projekt "SD4M - Smart Data For Mobility" große Datenmengen, um
flüssige Reiseketten zu erstellen und dem Kunden anzubieten.
SD4M verarbeitet rund 139.000 RSS-Meldungen pro Tag, darunter
Stau- und Unfallmeldungen, Informationen zu Sperrungen und bzw. oder
zum Schienenersatzverkehr und weitere Datensätze aus dem
Verkehrssektor. Zusätzlich werden täglich mehr als 140.000
Social-Media-Meldungen ausgewertet. Zum Beispiel Posts auf Twitter.
SD4M erkennt, wenn sich Meldungen zu bestimmten Ereignissen häufen,
ordnet die Informationen geografisch zu und integriert sie ins
System. Hinzu kommen komprimierte Rohdaten in Kombination mit
Datenbanken von deutschlandweit 27.075 Städten, 104.598 Straßennamen,
9.860 Haltestellen und 25.907 Routen bzw. Linien im öffentlichen
Nahverkehr.
"Die Herausforderung liegt darin, die Daten so aufzubereiten, dass
wir sie in Zusammenhang setzen und für die Mobilität nutzen können",
sagt Ingo Schwarzer, Chief Digitalist bei der DB Systel GmbH und
Konsortialführer des Projekts SD4M. "Was heißt es zum Beispiel, wenn
Verkehrsteilnehmer online posten, dass es sich 'kurz vor' Hanau staut
oder der Flughafen mitteilt, dass die Start- und Landebahnen 'bald'
wieder freigegeben werden. Dadurch, dass wir eine Vielzahl
unterschiedlicher Daten und Datenquellen, zum Beispiel Wetterdaten,
Verkehrsmeldungen und -statistiken sowie Beobachtungen, Meinungen und
Einschätzungen in Beziehung setzen können, sind wir in der Lage,
Mobilitätsströmungen sehr präzise vorherzusagen und konsistente
Reise- oder Transportketten zu konstruieren. Durch die intelligente
Verknüpfung können die Daten sinnvoll verwendet werden. Aus Big Data,
also der schieren Masse an verfügbaren Daten, wird Smart Data."
Laut Schwarzer ist ein übergreifender Datenaustausch entscheidend,
denn der Markt an Dienstleistern im Mobilitätssektor ist groß. Die
Systeme dieser Dienstleister sind aber nur selten aufeinander
abgestimmt. "Im Projekt SD4M entwickeln wir eine zentrale
Serviceplattform, die Daten von Mobilitätsanbietern mit weiteren
Datenquellen kombiniert. Die Projektteilnehmer experimentieren dabei
mit einer Vielzahl von offenen Datenquellen." Große Potenziale liegen
auch in der Auswertung von Newsseiten und anderen Nachrichtenquellen
oder Nachrichtenagenturen wie dpa oder Reuters. Daneben werden
Staumeldungen und Baustelleninformationen, offizielle Fahrplan- und
Nahverkehrsdaten, Stadt- und Ortskarten, Veranstaltungspläne ebenso
wie Tourismusinformationen in die Plattform eingespeist. Im Bereich
Social Media kommen Daten aus Foren und Blogs sowie von Twitter oder
Facebook hinzu.
Ãœber Smart Data - Innovationen aus Daten
Mit dem Technologieprogramm "Smart Data - Innovationen aus Daten"
fördert das BMWi von 2014 bis 2018 insgesamt 16 Leuchtturmprojekte,
die den zukünftigen Markt von Big-Data-Technologien für die deutsche
Wirtschaft erschließen sollen. Smart Data ist Teil der
Hightech-Strategie und der Digitalen Agenda der Bundesregierung.
Weitere Informationen zum Smart-Data-Technologieprogramm unter
www.smart-data-programm.de.
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Ansprechpartner für die Presse
Hanna Irmisch
Smart-Data-Begleitforschung
c/o LoeschHundLiepold Kommunikation GmbH
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