Tema 2 Analiza podatkov
Uvod
Z digitalno revolucijo so prišla nova orodja (pametni telefoni, nosljiva tehnologija, digitalne tablice, itd.), spletne storitve (spletne trgovine, itd.), socialni mediji, aplikacije, internet stvari, ki so prispevala h generiranju velike količine podatkov. Sposobnost zbiranja, procesiranja in interpretiranja teh informacij, je za organizacije lahko velikega pomena, saj je sledenje novo generiranemu znanju ključno v procesu sprejemanja odločitev.
Analiza velikih podatkov je analiza, ki se izvaja na kompleksni in raznoliki zbirki podatkov (veliki podatki), ki so namenjeni ekstrapoliranju, skozi raznolike tehnike. Informacije lahko organizaciji pomagajo pri evalvacijskem procesu.
To lahko apliciramo tudi v bolj tradicionalne sektorje, kot je prevozniški sektor.
- Opisovalna analiza (“Kaj se je zgodilo”?) za boljšo interpretacijo in razumevanje fenomena zanimanja;
- Diagnostična analiza (“Zakaj se je zgodilo”?) osredotočena na indentifikacijo vzrokov;
- Analiza predvidevanj (“Kaj se lahko zgodi v prihodnosti”?) omogoča izločevanje uporabnih informacij za določanje prihodnjih trendov;
- Predpisna analiza (“Kaj naj naredimo glede tega“?) omogoča preučitev morebitno potrebnih popravkov.
Izvir: freepik.com
Podtema 2.1 Veliki Podatki v Javnem Prevozu
Da podjetje postane podatkovno podprto podjetje, moramo imeti jasno ozaveščeno znanje o strategijah, ki jih bomo aplicirali za zbiranje, procesiranju, interpretaciji podatkov, interpretaciji vrednosti podatkov in poglobljeno znanje o pravilih zasebnosti in uporabe podatkov (UITP, 2021).
- Podatki o uporabnikih ( osebni podatki, podatki o vedenju med potovanjem, podatki o potovanju uporabnika in CRM ⃰ podatki)
- Podatki o delovanju (Monitoring in nadzor delovanja, obvladovanje motenj, prodaja vstopnic, zanesljivost potovanja in informacije realnega časa, management informacij, informacije o zaposlenih, varnostni podatki, predvideno vzdrževanje infrastrukture, sredstva)
- Podatki o mobilnosti (opis omrežij, informacije urnikov, promet in podatki o ostalih vrstah mobilnosti, podatki o parkiranju in podatki o dostopnosti)
- Eksogeni podatki (vreme, motnje, spremembe v načrtih (veliki dogodki, šole, ipd.)
⃰ CRM: Management odnosa z uporabniki
