Privat aktør innen steds- og bevegelsesanalyse | Mobilitet

Et innovativt prosjekt for å forbedre kollektivtransportanalysen i et stort norsk fylke. Tidligere beslutninger ble i stor grad basert på lasertellertall, som teller antall reisende uten å ta hensyn til individet som telles på eller av. Dette begrenset muligheten til å forstå de reisendes atferd og mønstre. Dette prosjektet integrerte BLE-baserte beacons med lasertellerteknikkene, noe som muliggjorde sporing av individuelle reisemønstre. Dette muliggjør at etablerte måltall ble beriket med blant annet hvordan brukeren kom seg til kollektivtilbudet, kombinasjonen av kollektivtransportmidler, og hvor de dro etter de gikk av bussen. Den tekniske arkitekturen var kritisk for prosjektets suksess. Den inkluderte bruk av Azure Synapse Analytics for dataforvaltning og -analyse, Delta lakes for lagring og behandling av store datamengder, samt utvikling av datamodeller for å representere komplekse forretningsregler. En av de mest fremtredende aspektene ved løsningen var dens evne til å prosessere store mengder data, noe som gir en robust og skalerbar plattform for fremtidig analyse. Power BI-rapporter ble utviklet i tett samarbeid med kunden, med rollestyring for å tilpasse forskjellige brukerbehov. Denne innovative tilnærmingen har beriket de etablerte lasertellerteknikkene med mer detaljert informasjon om individene, noe som gir et mer komplett bilde av kollektivtransporten. Dette gir et solid grunnlag for å ta mer informerte beslutninger som kan forbedre kollektivtilbudet. I konklusjon har dette prosjektet levert en løsning som gir en dypere, mer nyansert forståelse av kollektivtransportbruk. Ved å integrere moderne teknologi med etablerte metoder, og ved å håndtere store mengder data, har prosjektet potensial til å forme fremtiden for kollektivtransport i det norske fylket.