Caso de uso de Data Sharing Coalition en el que MPC juega un papel clave.
La movilidad como servicio (MaaS) es un tema candente cuando se trata de innovar en el sector de la movilidad. Para realizar el ecosistema MaaS, compartir datos es esencial. Durante la última reunión del MaaS-Lab iniciada por KNV, los asistentes fueron informados por Petra Buitenhuis (Transporte público Groningen Drenthe) y Pepijn Groen (Coalición para compartir datos). El mayor problema que llamó la atención y se destacó fue el intercambio de datos entre los diferentes servicios de transporte.
Debido a las barreras de la sensibilidad comercial y la privacidad de los datos, los proveedores de movilidad dudan en compartir sus datos. El cómputo multipartito (MPC) puede ayudar a reducir estas barreras para el intercambio de datos porque los datos de origen confidenciales no se revelan. En este caso de uso, nuestros participantes investigan el transporte público y Laboratorios Roseman, en colaboración con Data Sharing Coalition, explora el valor potencial de usar MPC para realizar MaaS.
Movilidad sostenible
Todo el mundo en Groningen y Drenthe debería poder utilizar el transporte sostenible, ya sea que viva en una ciudad, pueblo o fuera. Para lograr esto, las provincias de Groningen y Drenthe han encargado a Arriva Netherlands que desarrolle un servicio de viaje fácil de usar en forma de aplicación. Por ejemplo, con una bicicleta compartida o un coche compartido, el viajero recibe consejos de viaje de puerta en puerta. WMO y Hubtaxi se incluyeron en el servicio de viaje que también pueden utilizar personas en sillas de ruedas o personas con discapacidad visual. Las provincias están trabajando en conjunto con Oficina de Transporte Público Groningen Drenthe en GR Transporte Público.
En general, los proveedores de movilidad dudan en compartir sus datos porque es un activo importante para su modelo comercial y debido a la competencia con otros proveedores de movilidad.
En general, los proveedores de movilidad dudan en compartir sus datos porque es un activo importante para su modelo comercial y debido a la competencia con otros proveedores de movilidad. Piense en los datos sobre las preferencias y el comportamiento de viaje de los viajeros. Esta información es valiosa para los proveedores que compiten por viajeros o ganan licitaciones.
"No solo se obtiene la prueba de AVG mediante la combinación de diferentes fuentes de datos. Esto también se experimentó durante el piloto y actualmente en el procesamiento y análisis de los datos".
Además, la sensibilidad a la privacidad de los datos es una preocupación. Muchos datos relevantes contienen información de identificación personal (PII) y el intercambio de estos datos está restringido por el RGPD.
cálculo de varias partes
MPC o Multi Part Computation puede ayudar a reducir las barreras para el intercambio de datos al no revelar datos de origen confidenciales. Con MPC, diferentes organizaciones pueden obtener información de datos de diferentes fuentes sin que una organización individual revele sus datos de origen a otras organizaciones.
Al cifrar y fragmentar los datos de origen antes y durante los cálculos, se pueden generar conocimientos en todas las organizaciones de forma segura. Y al cifrar y fragmentar los datos, los datos en sí no se comparten, dejando los datos de cada organización individual ocultos para otras organizaciones involucradas.
"Para este caso de uso, se seleccionaron 350 viajeros de la OMM en el piloto. Roseman Labs brindó un buen soporte y estableció un plan claro paso a paso".
El potencial de valor de MPC se está probando en un piloto de MaaS en el norte de los Países Bajos (región de Groningen-Drenthe). Para este piloto, un segmento específico de viajeros (personas que apelan a la Ley de Apoyo Social (OMM) pero no tienen indicaciones adicionales) podría usar el transporte público de forma gratuita para estimular un cambio en su comportamiento de movilidad.
Desde ofertas personalizadas más costosas hasta opciones de MaaS asequibles y convenientes. El piloto está actualmente en marcha, pero debido a las barreras de privacidad para la colaboración de datos, no se pueden realizar análisis detallados en este momento para respaldar las hipótesis y comprender el impacto del piloto. Los conocimientos se compartirán con los miembros de MaaS Lab en una fecha posterior.
Coalición de intercambio de datos
La Coalición para compartir datos es una iniciativa de cooperación que tiene como objetivo desbloquear este valor al permitir que las organizaciones compartan fácilmente datos entre dominios y sectores.
