Data Sharing Coalitionin käyttötapaus, jossa MPC:llä on avainrooli.
Mobility as a Service (MaaS) on kuuma aihe liikkuvuussektorin innovoinnissa. Datan jakaminen on välttämätöntä MaaS-ekosysteemin toteuttamiseksi. Viimeisessä KNV:n käynnistämässä MaaS-Labin kokouksessa osallistujia päivittelivät Petra Buitenhuis – Julkinen liikenne Groningen Drenthe – ja Pepijn Groen – Data Sharing Coalition. Suurin ongelma, joka nousi esiin ja nousi esiin, oli tiedon jakaminen eri liikennepalvelujen välillä.
Kaupallisen arkaluontoisuuden ja tietosuojan esteiden vuoksi mobiilipalveluntarjoajat epäröivät jakaa tietojaan. Monen osapuolen laskenta (MPC) voi auttaa vähentämään näitä tietojen jakamisen esteitä, koska arkaluonteisia lähdetietoja ei paljasteta. Tässä käyttötapauksessa osallistujamme tutkivat joukkoliikennettä ja Roseman Labstutkia yhteistyössä Data Sharing Coalitionin kanssa MPC:n käytön arvopotentiaalia MaaS:n toteuttamiseen.
kestävä liikkuvuus
Jokaisen Groningenissa ja Drenthessä pitäisi voida käyttää kestävää liikennettä, asutpa sitten kaupungissa, kylässä tai sen ulkopuolella. Tämän saavuttamiseksi Groningenin ja Drenthen maakunnat ovat tilannut Arriva Netherlandsin kehittämään käyttäjäystävällisen matkapalvelun sovelluksen muodossa. Esimerkiksi yhteisellä pyörällä tai autolla matkustaja saa matkaneuvoja ovelta ovelle. WMO ja Hubtaxi sisällytettiin matkapalveluun, jota voivat käyttää myös pyörätuolissa liikkuvat tai näkövammaiset. Maakunnat tekevät yhteistyötä Julkinen liikennevirasto Groningen Drenthe en GR joukkoliikenne.
Yleisesti ottaen liikkuvuuden tarjoajat epäröivät jakaa tietojaan, koska ne ovat heidän liiketoimintamallilleen tärkeä etu ja koska ne kilpailevat muiden liikkuvuuden tarjoajien kanssa.
Yleisesti ottaen liikkuvuuden tarjoajat epäröivät jakaa tietojaan, koska ne ovat heidän liiketoimintamallilleen tärkeä etu ja koska ne kilpailevat muiden liikkuvuuden tarjoajien kanssa. Ajattele tietoja matkustajien mieltymyksistä ja matkustuskäyttäytymisestä. Nämä tiedot ovat arvokkaita palveluntarjoajille, jotka kilpailevat matkustajista tai voittavat tarjouskilpailuja.
"AVG-varmuutta ei saada vain yhdistämällä eri tietolähteitä. Tämä koettiin myös pilotin aikana ja tällä hetkellä tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa."
Lisäksi tietojen yksityisyyden arkaluonteisuus on huolenaihe. Suuri osa asiaankuuluvista tiedoista sisältää henkilökohtaisia tunnistetietoja (PII), ja näiden tietojen jakamista rajoittaa GDPR.
moniosainen laskenta
MPC tai Multi Part Computation voivat auttaa vähentämään tietojen jakamisen esteitä jättämällä paljastamatta arkaluonteisia lähdetietoja. MPC:n avulla eri organisaatiot voivat saada näkemyksiä eri lähteistä peräisin olevista tiedoista ilman, että yksittäinen organisaatio paljastaa lähdetietojaan muille organisaatioille.
Salaamalla ja sirpaloimalla lähdetiedot ennen laskelmia ja niiden aikana, oivalluksia voidaan luoda organisaatioiden välillä turvallisesti. Ja salaamalla ja sirpaloimalla tietoja ei itse jaeta, jolloin jokaisen yksittäisen organisaation tiedot jäävät piiloon muilta mukana olevilta organisaatioilta.
"Tätä käyttötapausta varten pilottiin valittiin 350 WMO-matkustajaa. Roseman Labs tarjosi hyvää tukea ja laati selkeän vaiheittaisen suunnitelman."
MPC:n arvopotentiaalia testataan MaaS-pilotissa Pohjois-Alankomaissa (Groningen-Drenthen alueella). Tässä pilotissa tietty matkailijasegmentti – ihmiset, jotka vetoavat sosiaaliturvalakiin (WMO), mutta joilla ei ole muita viitteitä – voisivat käyttää julkista liikennettä ilmaiseksi edistääkseen liikkumiskäyttäytymisensä muutosta.
Kalliimmista yksilöllisistä tarjouksista edullisiin ja käteviin MaaS-vaihtoehtoihin. Pilotti on parhaillaan käynnissä, mutta tietoyhteistyön yksityisyyden esteiden vuoksi yksityiskohtaisia analyyseja ei voida tehdä tällä hetkellä hypoteesien tukemiseksi ja pilotin vaikutuksen ymmärtämiseksi. Näkemykset jaetaan MaaS Labin jäsenten kanssa myöhemmin.
Tietojen jakamiskoalitio
Data Sharing Coalition on a yhteistyöaloite jonka tarkoituksena on vapauttaa tämä arvo antamalla organisaatioille mahdollisuuden jakaa tietoja helposti toimialueiden ja sektoreiden välillä.
