Anwendungsfall der Data Sharing Coalition, in der MPC eine Schlüsselrolle spielt.
Mobility as a Service (MaaS) ist ein heißes Thema, wenn es um Innovationen im Mobilitätssektor geht. Um das MaaS-Ökosystem zu realisieren, ist die gemeinsame Nutzung von Daten unerlässlich. Während des letzten von KNV initiierten Treffens des MaaS-Lab wurden die Teilnehmer von Petra Buitenhuis – Public Transport Groningen Drenthe – und Pepijn Groen – Data Sharing Coalition auf den neuesten Stand gebracht. Das größte Problem, das auffiel und auffiel, war der Datenaustausch zwischen den verschiedenen Verkehrsdiensten.
Aufgrund von Hindernissen für kommerzielle Sensibilität und Datenschutz zögern Mobilitätsanbieter, ihre Daten weiterzugeben. Mehrparteienberechnungen (MPC) können dazu beitragen, diese Barrieren für die gemeinsame Nutzung von Daten zu verringern, da sensible Quelldaten nicht offengelegt werden. In diesem Anwendungsfall untersuchen unsere Teilnehmer den öffentlichen Verkehr und Roseman Labsuntersuchen in Zusammenarbeit mit der Data Sharing Coalition das Wertpotenzial der Verwendung von MPC zur Realisierung von MaaS.
Nachhaltige Mobilität
Jeder in Groningen und Drenthe sollte in der Lage sein, nachhaltige Verkehrsmittel zu nutzen, egal ob Sie in einer Stadt, einem Dorf oder außerhalb leben. Um dies zu erreichen, haben die Provinzen Groningen und Drenthe Arriva Niederlande beauftragt, einen benutzerfreundlichen Reiseservice in Form einer App zu entwickeln. Beispielsweise erhält der Reisende mit einem geteilten Fahrrad oder geteilten Auto Reisehinweise von Tür zu Tür. WMO und Hubtaxi wurden in das Fahrangebot aufgenommen, das auch von Rollstuhlfahrern oder Sehbehinderten genutzt werden kann. Die Provinzen arbeiten mit zusammen Verkehrsamt Groningen Drenthe en GR Öffentliche Verkehrsmittel.
Im Allgemeinen zögern Mobilitätsanbieter, ihre Daten zu teilen, da dies ein wichtiger Vorteil für ihr Geschäftsmodell ist und sie im Wettbewerb mit anderen Mobilitätsanbietern stehen.
Im Allgemeinen zögern Mobilitätsanbieter, ihre Daten zu teilen, da dies ein wichtiger Vorteil für ihr Geschäftsmodell ist und sie im Wettbewerb mit anderen Mobilitätsanbietern stehen. Denken Sie an Daten über Vorlieben und Reiseverhalten von Reisenden. Diese Informationen sind wertvoll für Anbieter, die um Reisende konkurrieren oder Ausschreibungen gewinnen.
„Durch die Kombination verschiedener Datenquellen wird man nicht nur AVG-sicher. Das wurde auch während des Piloten und aktuell bei der Verarbeitung und Analyse der Daten erlebt.“
Darüber hinaus gibt die Datenschutzsensibilität von Daten Anlass zur Sorge. Viele relevante Daten enthalten personenbezogene Daten (PII), und die Weitergabe dieser Daten ist durch die DSGVO eingeschränkt.
mehrteilige Berechnung
MPC oder Multi Part Computation kann dazu beitragen, Barrieren für die gemeinsame Nutzung von Daten zu verringern, indem sensible Quelldaten nicht offengelegt werden. Mit MPC können verschiedene Organisationen Erkenntnisse aus Daten aus verschiedenen Quellen gewinnen, ohne dass eine einzelne Organisation ihre Quelldaten an andere Organisationen weitergibt.
Durch die Verschlüsselung und Fragmentierung von Quelldaten vor und während Berechnungen können Erkenntnisse unternehmensübergreifend auf sichere Weise generiert werden. Und durch die Verschlüsselung und Fragmentierung von Daten werden die Daten selbst nicht geteilt, wodurch die Daten jeder einzelnen Organisation vor anderen beteiligten Organisationen verborgen bleiben.
„Für diesen Anwendungsfall wurden im Pilotprojekt 350 WMO-Reisende ausgewählt. Roseman Labs leistete gute Unterstützung und legte einen klaren Schritt-für-Schritt-Plan vor.“
Das Wertpotenzial von MPC wird in einem MaaS-Pilotprojekt in den nördlichen Niederlanden (Region Groningen-Drenthe) getestet. Für dieses Pilotprojekt könnte ein bestimmtes Segment von Reisenden – Personen, die sich auf das Sozialhilfegesetz (WMO) berufen, aber keine zusätzlichen Hinweise haben – die öffentlichen Verkehrsmittel kostenlos nutzen, um eine Änderung ihres Mobilitätsverhaltens anzuregen.
Von teureren personalisierten Angeboten bis hin zu erschwinglichen und bequemen MaaS-Optionen. Das Pilotprojekt ist derzeit im Gange, aber aufgrund von Datenschutzbarrieren bei der Datenzusammenarbeit können derzeit keine detaillierten Analysen durchgeführt werden, um die Hypothesen zu stützen und die Auswirkungen des Pilotprojekts zu verstehen. Die Erkenntnisse werden zu einem späteren Zeitpunkt mit den Mitgliedern des MaaS Lab geteilt.
Koalition zum Datenaustausch
Die Data Sharing Coalition ist a Kooperationsinitiative das darauf abzielt, diesen Wert freizusetzen, indem es Organisationen ermöglicht, Daten einfach über Domänen und Sektoren hinweg auszutauschen.
