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Caso de uso da Coalizão de Compartilhamento de Dados na qual o MPC desempenha um papel fundamental.

A mobilidade como serviço (MaaS) é um tema importante quando se trata de inovação no setor de mobilidade. Para concretizar o ecossistema MaaS, o compartilhamento de dados é essencial. Durante a última reunião do MaaS Lab iniciada pela KNV, os presentes foram atualizados por Petra Buitenhuis – Public Transport Groningen Drenthe – e Pepijn Groen – Data Sharing Coalition. O maior problema que chamou a atenção e se destacou foi a partilha de dados entre os vários serviços de transporte.

Devido a barreiras relativas à sensibilidade comercial e à privacidade dos dados, os fornecedores de mobilidade estão relutantes em partilhar os seus dados. A computação multipartidária (MPC) pode ajudar a reduzir essas barreiras ao compartilhamento de dados, ao não revelar dados de origem confidenciais. Neste caso de uso, nossos participantes investigam Transporte Público e Laboratórios Roseman, em colaboração com a Data Sharing Coalition, o potencial de valor do uso de MPC para realizar MaaS.

mobilidade sustentável

Todas as pessoas em Groningen e Drenthe deveriam poder utilizar transportes sustentáveis, quer vivam numa cidade, numa aldeia ou fora dela. Para conseguir isto, as províncias de Groningen e Drenthe encomendaram à Arriva Nederland o desenvolvimento de um serviço de viagens de fácil utilização sob a forma de uma aplicação. Por exemplo, com uma bicicleta ou um carro partilhado, o viajante recebe conselhos de viagem de porta em porta. WMO e Hubtaxi foram incluídos no serviço de viagens que também pode ser utilizado por pessoas em cadeiras de rodas ou deficientes visuais. As províncias trabalham juntas neste OV Bureau Groningen Drenthe en GR Transporte Público.

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Em geral, os fornecedores de mobilidade mostram-se relutantes em partilhar os seus dados porque são um ativo importante para o seu modelo de negócio e devido à concorrência com outros fornecedores de mobilidade.

Em geral, os fornecedores de mobilidade mostram-se relutantes em partilhar os seus dados porque são um ativo importante para o seu modelo de negócio e devido à concorrência com outros fornecedores de mobilidade. Considere dados sobre as preferências e comportamento de viagem dos viajantes. Esta informação é valiosa para os fornecedores que competem por viajantes ou para ganhar contratos de concurso.

"Combinar diferentes fontes de dados não é fácil de conseguir à prova do GDPR. Isto também foi experimentado durante o piloto e atualmente durante o processamento e análise dos dados."

(O texto continua abaixo da foto)
Para este caso de uso, 350 viajantes da OMM foram selecionados no piloto.

Além disso, a sensibilidade da privacidade dos dados é uma preocupação. Muitos dados relevantes contêm informações de identificação pessoal (PII) e o compartilhamento desses dados é restrito pelo GDPR.

computação multiparte

MPC ou Multi Part Computation pode ajudar a reduzir barreiras ao compartilhamento de dados ao não divulgar dados de origem confidenciais. Com o MPC, diferentes organizações podem obter insights de dados de diferentes fontes sem que uma organização individual revele seus dados de origem a outras organizações. 

Ao criptografar e fragmentar os dados de origem antes e durante os cálculos, os insights podem ser gerados em todas as organizações de maneira segura. E ao criptografar e fragmentar os dados, os dados em si não são compartilhados, o que significa que os dados de cada organização individual permanecem ocultos de outras organizações envolvidas.

"350 viajantes da OMM foram selecionados no piloto para este caso de uso. Roseman Labs forneceu um bom suporte e estabeleceu um plano claro passo a passo."

(O texto continua abaixo da foto)
Os transportes públicos devem manter o campo acessível e acessível

O potencial de valor do MPC está a ser testado num piloto MaaS no norte dos Países Baixos (região de Groningen-Drenthe). Para este piloto, um segmento específico de viajantes – pessoas que dependem da Lei de Apoio Social (OMM), mas não têm indicações adicionais – poderia utilizar os transportes públicos gratuitamente para estimular uma mudança no seu comportamento de mobilidade.

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Desde ofertas personalizadas mais caras até opções de MaaS acessíveis e convenientes. O piloto está actualmente em curso, mas devido a barreiras de privacidade à colaboração de dados, análises detalhadas não podem ser realizadas neste momento para apoiar as hipóteses e compreender o impacto do piloto. Os insights serão compartilhados com os membros do MaaS Lab posteriormente.

Coalizão de compartilhamento de dados

A Coalizão de Compartilhamento de Dados é uma iniciativa colaborativa que visa desbloquear esse valor, permitindo que as organizações compartilhem facilmente dados entre domínios e setores.

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