Wie bewegt sich eigentlich Deutschland? Dieser Frage ist Telefónica Next, ein Spin-Off des Mobilfunkanbieters Telefónica Deutschland, nachgegangen. Mit Big Data aus 48 Millionen Mobilfunkanschlüssen hat das Unternehmen auf einer interaktiven Karte ein deutschlandweites Mobilitätsprofil erstellt.
Was wahrscheinlich jeder schon gemerkt hat: Mobilität verändert sich gerade rasant. Was man erst auf dem zweiten Blick dabei merkt: Ein Großteil dieser Veränderungen wären ohne Smartphones gar nicht möglich. Ridesharing-Angebote von Uber bis Moia, Sharing-Modelle im Transport bis hin zum automatisierten Ticketing – all das wird erst mit unseren Handys wirklich nutzbar. Die Tatsache, dass Fahrgäste praktisch 24 Stunden am Tag einen Mini-Computer bei sich tragen, bietet aber noch ganz andere Möglichkeiten im Transport: massive Datenerhebung, beziehungsweise Big Data.
48 Millionen Handyanschlüsse zeigen Verkehrsaufkommen
Genau das hat Telefónica Next nun genutzt, um zu zeigen, welche Verkehrsdaten man eigentlich aus so einem Smartphone alles herausholen kann. Dazu hat das Unternehmen anonymisierte Daten aus 48 Millionen Mobilfunknetzen aus ganz Deutschland ausgewertet und damit unterschiedliche Verkehrsprofile erstellt. Die Ergebnisse wurden nun zum ersten Mal der Öffentlichkeit in der interaktiven Karte „So bewegt sich Deutschland“ präsentiert
„Wir wollten die Aussagekraft unserer Daten und der Analysemethode demonstrieren, und haben deswegen Verkehrsprofile für eine Durchschnittswoche in Deutschland erstellt“, sagt Alexander Lange, Business Development Manager bei Telefónica Next gegenüber Mobility Mag. So wurden Daten aus einem beliebigen Montag, Dienstag, Mittwoch und so weiter aus dem Monat März gewählt – laut Telefónica Next, einer der durchschnittlichsten Monate des Jahres.
Die Mobilfunkdaten wiederum stammen aus der Kommunikation zwischen Handys und Mobilfunkzelle. Täglich entstehen im Telefónica-Netz in Deutschland rund 5 Milliarden solcher Pings, das sind umgerechnet 100 Pings pro Handy pro Tag. Genau diese Daten wurden für die Ermittlung des Verkehrsaufkommens nach deutschen Sicherheitsstandards anonymisiert, um damit Verkehrsströme darstellen zu können.
Mit Handydaten Emissionen berechnen
Daraus lassen sich die unterschiedlichsten Informationen ziehen, wie etwa das Verkehrsaufkommen an einem Werktag in ganz Deutschland.
Oder das Nachtleben in St. Pauli.
Telefónica Next konnte darüber hinaus in einem Pilotprojekt auch zeigen, dass die Mobilfunkdaten auch zum Ermitteln von Emissions-Hotspots in Städten genutzt werden können. In einer Kooperation zwischen Telefónica Next, der South Pole Group, dem Datenanalyse-Unternehmen Teralytics sowie der Stadt Nürnberg wurden erstmals Handydaten genutzt, um die Luftqualität zu analysieren.
„Natürlich können wir über unsere Daten keine konkreten Emissionswerte messen“, sagt Alexander Lange. „Wir können aber sehr genaue Aussagen zu Emissions-Hotspots machen.“ Denn anders als eine Messstation sind die Mobilfunkdaten nicht nur punktuell und an einen Ort gebunden. Sie sind flächendeckend, beweglich und rund um die Uhr verfügbar. Mit diesen Daten könnte eine Stadt wie Nürnberg lernen, den Verkehr besser lenken, um künftig Emissionen zu reduzieren.
Diese Daten sind aber wirklich nur ein Vorspeisenhäppchen, das zeigen soll, wie die Mobilitäts-Handydaten für verschiedenste Zwecke eingesetzt werden können. Die Informationen können für die Verkehrsplanung in Städten oder für bessere Zugverbindungen genutzt werden, sowie zur besseren Vorbereitung von Großveranstaltung wie dem Kölner Karneval oder das Oktoberfest in München.
Wer übrigens nicht möchte, dass Telefónica Next seine Handydaten nutzt, kann dies hier über die Webseite des Unternehmens abstellen.
Big Data, Big Money
Telefónica Next sind natürlich weder die ersten noch die einzigen, die Big Data in der Mobilitätsbranche einsetzen. Denn selbstverständlich ist die Verarbeitung von IT-Informationen und deren Verkauf im Transportwesen, wie auch in fast jedem anderen Bereich, ein lukratives Geschäftsmodell. Doch darüber hinaus kann Big Data viele Transportprobleme lösen.
In einem Analysepapier des auf Datenbankmanagementsysteme spezialisierten Unternehmens Terdata für das Florida Department of Transportation stellen die Autoren fest: Wenn Big Data richtig genutzt wird, können bessere Entscheidungen getroffen werden.
Zum Beispiel: Investieren die städtischen Verkehrsbetriebe in die richtigen Transportangebote? Zahlen Fahrgäste faire Preise? Oder: Warum kommt es gerade an dieser Kreuzung zu besonders vielen Unfällen? Wo müssen Fahrgäste besonders lange warten? Wie komme ich ohne langes Suchen zu einem freien Parkplatz?
Smartphones bieten Transportunternehmen erstmals einen All-Inklusive-Zugang zu realen Verkehrsdaten und das auch noch in Echtzeit. Genau deswegen sind viele bereit, für diese Informationen zu zahlen. Denn diese helfen den Transportanbietern dabei, ihre Angebote effizienter und kundenfreundlicher zu gestalten. Das spart natürlich einerseits Geld.
Der Unternehmensberater McKinsey hat zum Beispiel errechnet, dass Verspätungen am Flughafen die US-Wirtschaft mit 6 Milliarden US-Dollar belastet. In Europa machen die Kosten für Staus sogar 1% des Bruttoinlandsproduktes aus. Eine effizientere Infrastruktur könnte dagegen nach Einschätzung von McKinsey jährlich bis zu 400 Milliarden US-Dollar einsparen.
Können Daten den Transport verbessern?
Andererseits verbessern diese Investitionen in Big Data auch den Service. Verkehrsplaner können Strecken besser planen, Gelder dort investieren wo es wirklich zählt und Transportprojekte effizienter gestalten. Letztendlich hilft Big Data, bessere Verkehrsprognosen zu erstellen und Verkehrsströme besser zu lenken.
Wenn wir also nicht mehr ständig im Stau stehen, oder nicht mehr lange auf Busse warten müssen oder die Infrastruktur für Fußgänger und Radfahrer dort verbessert wird, wo es nötig ist, profitieren davon natürlich auch Verkehrsteilnehmer.
Glaubt ihr, dass wir im Transport von Big Data profitieren können? Seid ihr beunruhigt, wenn ihr seht wie Unternehmen eure Daten sammeln? Welche Probleme in eurer Region könnte Big Data eurer Meinung nach lösen?
