«Благодаря геоаналитике мы сохраним миллионы долларов для бюджета». Узнали, как технологии Big Data оптимизируют транспорт столицы и чем они полезны для бизнеса

Современный мир переживает бум технологий Big data. С этим трудно спорить, зная что большие данные уже меняют жизнь в нашей столице. В 2022 году компания МТС совместно с Минскградо впервые в отечественной практике реализовала масштабный проект по аналитике передвижений более 1 млн человек. Результаты исследований помогут оптимизировать транспортную систему столицы и избежать инвестиционных ошибок при городском планировании будущего. «Про бизнес» пообщался с представителями компаний, чтобы узнать, как новые технологии уже помогают людям и какой потенциал открывается для бизнеса.

«Наша задача — помогать городу принимать правильные решения в области транспортной инфраструктуры»

Идея реализовать проект электронной транспортной модели Минска и его пригородной зоны совместно с сотовым оператором назревала давно. Мы понимали, что каждый человек оставляет за собой цифровой след, поэтому, имея в арсенале качественные данные о модели поведения большого количества людей, открывается возможность эффективной аналитики.

Одно необоснованное вложение может привести к миллионным потерям.Наша задача — помогать городу принимать правильные решения в области транспортной инфраструктуры. Хочу напомнить, что транспортная коммуникация — это недешевое удовольствие. Например, стоимость строительства 1 км метро — примерно $100 млн, поэтому при принятии управленческих решений чрезвычайно важно правильное понимание текущей ситуации. Мы должны четко знать, какой пассажиропоток сконцентрирован в конкретных местах, чтобы эффективно распределять транспортную нагрузку. У нас есть определенные стандарты: если в конкретном районе объем пассажирского потока не превышает тысячи человек в час, то используются маршрутки, до 5 тыс. — автобусы, троллейбусы, до 12 тыс. — наземный рельсовый транспорт, а если больше 12 — рассматривается возможность строительства линии метро.

Раньше, чтобы эффективно прогнозировать и планировать транспортные потоки, мы использовали социологические опросы, сотрудничали с представителями университетов. Этот инструмент показал достаточную эффективность, но технический прогресс не стоит на месте, поэтому было принято решение внедрить возможности big data технологий в сотрудничестве с компанией МТС.

Поделили Минск на 1420 районов и проанализировали обезличенные данные 1,5 млн человек

Наш совместный проект — уникальный опыт в области транспортного моделирования. Впервые в белорусской практике были использованы массивы данных от мобильного оператора. Мы поделили Минск и пригородную зону на 1420 условных районов и попросили партнеров из МТС предоставить обезличенные данные о передвижениях абонентов с промежуточным интервалом каждые 15 минут. Важно отметить, что мы не можем отслеживать передвижения конкретного человека.

С обеих сторон была проделана колоссальная работа: всего за 2 с половиной месяца проанализировано передвижение 1,5 млн человек в течение 24 часов. Это дало нам понимание неравномерной активности и местонахождения населения в течение дня, уровня загрузки метрополитена, а также объема маятниковой миграции из городов-спутников. Например, мы выяснили, что каждый день в Минск направляется примерно 80 тысяч человек, а в среднем житель столицы делает 3−4 передвижения в день.

Цена таких исследований — всего 1% от стоимости транспортной развязки.

Этот массив данных помогает с высокой точностью определить места проживания людей и их повседневные маршруты. Таким образом, видно, где и во сколько будет определенный объем пассажирского и транспортного потока. Кроме того, так мы можем оценивать последствия перекрытия участков дорог, пропускную способность улиц, правильность расположения зон парковки и многое другое.

Согласно нашим расчетам стоимость подобных исследований составляет не более 10% от общей стоимости строительства одного подземного перехода или 1% от цены транспортной развязки, но польза многократно превышает затраты. Наша ценность измеряется недопущением необоснованных вложений в транспортную инфраструктуру.

На основе анализа уже были приняты локальные инфраструктурные решения.

Этот проект уже показал свою эффективность. Были приняты локальные управленческие решения в определенных районах столицы. Наша задача сейчас — удостовериться в правильности полученных выводов, соотнести результаты с аналитикой от других инструментов. В перспективе big data технологии помогут городу прогнозировать и планировать транспортное развитие на десятилетия вперед с минимальной погрешностью.

«Такие исследования точно помогут частному бизнесу»

Многие страны уже применяют эту инновационную практику при городском планировании. Беларусь постепенно приближается к числу передовиков. В планах продолжать внедрение технологий в областных центрах страны, чтобы помочь на местах с транспортной оптимизацией.

Уверен, что такие исследования точно помогут частному бизнесу, если необходимо определить, где нужно разместить наружную рекламу. Есть потенциал для сотрудничества с представителями ретейла или общепита, так как с этими данными можно понять, где лучше всего арендовать или построить помещение с учетом портрета целевой аудитории и ее передвижений. Информацию также можно применять при планировании маршрутов для частных грузоперевозок.

Геоналитика с использованием Big Data МТС открывает широчайшие возможности, потому что при грамотном анализе реально получить ответы на любые вопросы.

Виталий Валуй
Начальник отдела специальных проектов МТС

— Совместный проект с Минскградо — уникальный опыт для нашей компании. Перед нами поставили амбициозную задачу — проанализировать обезличенные данные по перемещению более, чем 1 млн абонентов в течение суток с интервалом каждые 15 минут. Могу сказать, что всего за 2,5 месяца была проделана огромная работа. Нужно было максимально точно отработать исходные массивы данных и предоставить правильную аналитику. Наш инструментарий насчитывает более тысячи метрик, поэтому использование наиболее релевантных из них в каждом частном случае позволяет минимизировать погрешность. Фактически, мы предложили эффективный и экономный аналог традиционных социологических исследований.

В ходе нашей работы мы проанализировали передвижения отдельных социально-демографических групп: «школьники» и «люди пенсионного возраста». Если паттерны поведения для «людей пенсионного возраста» более очевидны, то со «школьниками» было сложнее. Благодаря наличию косвенных признаков (посещение учебных заведений, пользование специфическими приложениями, соцсетями), компания МТС смогла проанализировать передвижение сегмента «школьники» отдельно. Пожалуй, это была самая увлекательная часть нашего исследования.

Еще одной интересной задачей стало определение уровня загруженности метрополитена. Если говорить простым языком, то мы смогли настроить систему так, чтобы она давала информацию о входах и выходах в/из метро о наших абонентах. Таким образом мы проанализировали уровень загрузки метро в течение суток.
Мы придерживаемся принципов социально ответственного ведения бизнеса и, поэтому приветствуем инициативы, которые помогают делать город удобнее. Думаю, что наша работа поможет сделать транспортную систему столицы более комфортной и люди это оценят.

Дальнейшая цель компании — унифицировать продукты на базе big data, развивать возможности геоаналитики. У нас уже есть ряд востребованных инструментов: таргетированная смс-рассылка, скоринг, антифрод. Активный интерес проявляет малый, средний и крупный бизнес: предприятия сферы услуг, торговли, финансовые учреждения, банки, СТО, автодилеры и др.. Мир технологий меняется очень быстро, поэтому важно не стоять на месте и эффективно использовать доступный потенциал.