Topic 2 Analisi dei dati
Introduzione
Con la rivoluzione digitale, i nuovi strumenti a disposizione (smartphone, wearable, tablet, ecc.), i servizi online (es. E-commerce, ecc.), i social media, le applicazioni, l’Internet of Things, hanno contribuito a generare una grande quantità di dati . La capacità di raccogliere, elaborare e interpretare questi dati può tradursi in un maggior valore per le organizzazioni, a seguito della generazione di nuove conoscenze che possono essere significative nel processo decisionale.
Big Data Analysis è l’analisi che viene effettuata su un insieme complesso e variegato di dati (big data) finalizzato ad estrapolare, attraverso varie tecniche, informazioni che possono aiutare l’organizzazione ad avere gli strumenti giusti per completare il processo di valutazione.
Ciò vale anche per settori più tradizionali, come il trasporto pubblico.
- Analisi descrittiva (“cosa è successo”?) per interpretare e comprendere al meglio un fenomeno di interesse;
- Analisi diagnostica (“perché è successo”?) finalizzata all’individuazione delle cause
- Analisi predittiva (“cosa potrebbe accadere in futuro”?) permette di estrarre informazioni utili per determinare le tendenze future;
- L’analisi prescrittiva (“Cosa dovremmo fare riguardo ciò”?) permette di studiare eventuali azioni correttive da intraprendere.
Fonte: freepik.com
Subtopic 2.1 Big Data nel trasporto pubblico
Per diventare un’azienda data-enabled è necessario avere una chiara consapevolezza del know-how, delle strategie da attuare per la raccolta, elaborazione, interpretazione dei dati, del valore dei dati e una profonda conoscenza delle regole sulla privacy e sull’uso dei dati. (UITP, 2021).
- Dati dei clienti (dati personali, dati sul comportamento di viaggio, dati sul percorso del cliente e dati CRM*)
- Dati operativi (Monitoraggio e controllo delle operazioni, gestione delle interruzioni, vendita di biglietti, affidabilità del viaggio e informazioni in tempo reale, informazioni sulla gestione, informazioni sul personale, dati sulla sicurezza, manutenzione predittiva dell’infrastruttura, delle risorse e della flotta)
- Dati sulla mobilità (Descrizione della rete, informazioni sugli orari, dati sul traffico automobilistico e altre modalità di mobilità, dati sui parcheggi e dati sull’accessibilità)
- Dati esogeni (meteo, interruzioni o orari (grandi eventi, scuole, ecc).
⃰ CRM: Customer Relationship Management
