Большие транспортные данные

Большие данные превратились в ценный актив, их грамотное использование позволит принести пользу всем участникам транспортной «цепочки». О том, как большие данные применяются в транспортной сфере сегодня, рассказывают эксперты компании Simetra.

Как выглядят «большие» транспортные данные Из полуканонических определений «бигдата» — это то, что копится практически само, потенциально безгранично, но при этом подлежит анализу. Чаще всего под транспортной «бигдатой» подразумевают то, что позволяет характеризовать перемещения. Например, данные сотовых операторов, помогающие понять основные направления перемещения людей. Сами сотовые компании всё активнее предлагают рынку выборки из таких данных. И на их основе уже накоплен опыт решения вполне конкретных задач. Например, выбор мест для магазинов или объектов сферы обслуживания. Для целей транспортного планирования они тоже могут использоваться, но слишком крупный размер «сот» и ряд других технических аспектов позволяют говорить об их ограниченной сфере применения. При работе на уровне города сотовые данные играют больше вспомогательную роль. Однако для получения качественного результата необходимо использовать и данные из других источников, в том числе социологических опросов. Второй, более узкий, но и более благодарный с точки зрения соотношения эффективности и затрат пласт — данные оплаты проезда, как наличными (регистрируемыми через онлайн-кассу), так и, в особенности, путем валидации электронных билетов и банковских карт. Их, вместе с точной привязкой ко времени и геолокации, можно использовать для калибровки при моделировании транспортных потоков, для оценки экономики того или иного проекта при пассажирских перевозках. А также для ретроспективного анализа — настолько глубокого, насколько позволяет период их сбора и гомогенность возможных выборок. Третий, достаточно разнородный по источникам, но очень большой и активно растущий набор данных — треки движения различного подвижного состава, информация о фактических перемещениях конкретных транспортных средств. Сюда входят, например, сведения о заказах и треки поездок операторов такси, сведения о грузоперевозках, информация соответствующих контрольных органов, обобщённые данные о скоростях и объёмах трафика по сегментам сети онлайн-сервисов Google и «Яндекс» и, конечно, данные, накапливаемые и обрабатываемые глобальными игроками транспортной навигации — TomTom и Here. Такие данные широко используются в самых разных аспектах транспортного планирования: от создания больших и малых моделей до предприятий-перевозчиков и оперативных служб. Отдельно можно выделить данные, помогающие развитию альтернативных видов транспорта, от велосипедного до самокатного и прочих средств индивидуальной мобильности. Например, данные сервиса Strava, где пользователи делятся типом, локацией и продолжительностью своей спортивной активности, используются для проектирования велосипедных дорожек. Активное развитие различных шеринговых сервисов также позволяет улучшить понимание того, какие маршруты наиболее популярны и в каком направлении следует развивать инфраструктуру. Как BigData меняет транспорт «Большие данные» служат транспорту отличную службу — они помогают выявлять неочевидные связи, оценивать пропускную и провозную способности, востребованность и количество маршрутов, оптимальность видов транспорта и размеры подвижного состава, находить пробелы в городской системе, принимать решение о необходимости изменений в конфигурации сетей перевозок и видах транспорта для их обслуживания. Все эти виды данных в том или ином объёме используются в транспортном планировании, в том числе при актуализации маршрутов перевозок общественным транспортом. Поэтому можно с уверенностью говорить о том, что те или иные «большие данные» были применены не менее чем в половине реализуемых транспортных проектов. Не менее половины — исключительно потому, что достаточно многое в данной сфере по различным причинам до сих пор делается по старинке. Что касается пассажирских перевозок и конкретно сотовых данных, они применялись как минимум при расчёте железнодорожных проектов Московского региона и разработке новой автобусной сети в Нижневартовске. Несмотря на определенный скепсис в части реализации «цифровой трансформации» во многих отраслях современной жизни, в транспортной сфере она действительно происходит. Заметнее всего это в пассажирских перевозках в авиации, железнодорожном транспорте, в такси. Однако системы городского транспорта «охвачены» большими данными очень неоднородно: от практически полного проникновения в Московском регионе и Тверской области до нуля в Астраханской. Это же относится и к междугородным автобусным перевозкам, и к водному транспорту, где по законодательству всё отдано на откуп перевозчикам при низком или сравнительно низком уровне контроля регулятора. Поэтому важно вести речь об углублении и расширении проникновения «бигдаты» в «отстающие» транспортные отрасли. Делать это необходимо, даже несмотря на то что не всегда и не все игроки рынка заинтересованы в той открытости, которой способствует применение больших данных. Кстати, именно благодаря цифровизации стала возможна реализация концепции MaaS (мобильность как сервис), фундаментом которой является использование «бигдаты». В России пока что это в заметном объёме реализуется только в Москве, что логично — именно столица задает тон внедрению цифровых решений на транспорте. Но в успехе реализации данной концепции для любого региона ключевую роль как раз будут играть большие данные. Что дальше? Чтобы в полной мере извлекать все возможности из «бигдаты», нужны новые технологии. Причем далеко не «космические», ведь для всех проектов, где они уже нашли применение, хватило мощностей современных компьютеров. Математики для обработки имеющихся наборов данных тоже достаточно: по сути, они представляют из себя наборы таблиц, а обработка таблиц — приём, отлично освоенный в программировании. Проблемы законодательства любых стран тоже не должны создавать особых препон, единственный потенциальный барьер на пути их использования — защита персональных данных. Но этот вопрос решается ещё на уровне поставщиков исходных данных — путём их обезличивания. Сами же практики применения «бигдаты» в мире ничем не отличаются от российских, их направленность и результаты — те же. Можно смело сказать, что российские разработки и приёмы не уступают мировым. Да, существует фактическое отставание в части территории и глубины покрытия решениями, созданными с использованием больших данных. Но это связано с отсутствием системы в производстве таких работ и организации последующей поддержки и обновления результатов. В этом в значительной степени «виновны» и существующая система контрактации, и — в ещё большей мере — дефицит специалистов. Авторы: Всеволод Морозов, директор по аналитике и планированию Simetra,                Владимир Валдин, директор по решениям в области общественного транспорта Simetra