MPC'nin önemli bir rol oynadığı Veri Paylaşım Koalisyonu örneğini kullanın.
Hizmet olarak Mobilite (MaaS), mobilite sektöründe yenilik söz konusu olduğunda sıcak bir konudur. MaaS ekosistemini gerçekleştirmek için veri paylaşımı çok önemlidir. KNV tarafından başlatılan MaaS-Lab'ın son toplantısında, katılımcılar Petra Buitenhuis – Toplu Taşıma Groningen Drenthe – ve Pepijn Groen – Veri Paylaşım Koalisyonu tarafından güncellendi. Dikkat çeken ve öne çıkan en büyük sorun, farklı ulaşım servisleri arasında veri paylaşımı oldu.
Ticari hassasiyet ve veri gizliliğinin önündeki engeller nedeniyle, mobilite sağlayıcıları verilerini paylaşmakta tereddüt ediyor. Çok taraflı hesaplama (MPC), hassas kaynak veriler ifşa edilmediğinden veri paylaşımının önündeki bu engellerin azaltılmasına yardımcı olabilir. Bu kullanım örneğinde, katılımcılarımız Toplu Taşıma ve Roseman Laboratuvarları, Veri Paylaşım Koalisyonu ile işbirliği içinde MaaS'yi gerçekleştirmek için MPC kullanmanın değer potansiyelini keşfedin.
sürdürülebilir hareketlilik
İster şehirde, ister köyde veya dışarıda yaşıyor olun, Groningen ve Drenthe'deki herkes sürdürülebilir ulaşımı kullanabilmelidir. Bunu gerçekleştirmek için Groningen ve Drenthe eyaletleri, Arriva Hollanda'yı bir uygulama şeklinde kullanıcı dostu bir seyahat hizmeti geliştirmesi için görevlendirdi. Örneğin, paylaşılan bir bisiklet veya paylaşılan bir araba ile gezgin, kapıdan kapıya seyahat tavsiyesi alır. Tekerlekli sandalyeli veya görme engellilerin de kullanabileceği seyahat hizmetine WMO ve Hubtaxi de dahil edildi. İller birlikte çalışıyor Toplu Taşıma Bürosu Groningen Drenthe en GR Toplu Taşıma.
Genel olarak, mobilite sağlayıcıları, iş modelleri için önemli bir varlık olduğu ve diğer mobilite sağlayıcılarıyla rekabet nedeniyle verilerini paylaşmakta tereddüt etmektedir.
Genel olarak, mobilite sağlayıcıları, iş modelleri için önemli bir varlık olduğu ve diğer mobilite sağlayıcılarıyla rekabet nedeniyle verilerini paylaşmakta tereddüt etmektedir. Gezginlerin tercihleri ve seyahat davranışları hakkındaki verileri düşünün. Bu bilgi, gezginler için rekabet eden veya ihale kazanan sağlayıcılar için değerlidir.
"Farklı veri kaynaklarını birleştirerek yalnızca AVG kanıtı elde edemezsiniz. Bu, pilot uygulama sırasında ve şu anda verilerin işlenmesi ve analizi sırasında da yaşanmıştır."
Ayrıca, verilerin gizlilik hassasiyeti bir endişe kaynağıdır. Pek çok ilgili veri, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) içerir ve bu verilerin paylaşımı GDPR tarafından kısıtlanmıştır.
çok parçalı hesaplama
MPC veya Çok Parçalı Hesaplama, hassas kaynak verileri ifşa etmeyerek veri paylaşımının önündeki engellerin azaltılmasına yardımcı olabilir. MPC ile farklı kuruluşlar, tek bir kuruluş kaynak verilerini diğer kuruluşlara ifşa etmeden farklı kaynaklardan gelen verilerden içgörü elde edebilir.
Hesaplamalar öncesinde ve sırasında kaynak verileri şifreleyerek ve parçalara ayırarak, kuruluşlar arasında güvenli bir şekilde öngörüler oluşturulabilir. Ve verileri şifreleyerek ve parçalayarak, verilerin kendisi paylaşılmaz ve her bir kuruluşun verileri ilgili diğer kuruluşlardan gizlenir.
"Bu kullanım durumu için pilot uygulamada 350 WMO gezgini seçildi. Roseman Labs iyi bir destek sağladı ve adım adım net bir plan hazırladı."
MPC'nin değer potansiyeli, Kuzey Hollanda'da (Groningen-Drenthe bölgesi) bir MaaS pilot çalışmasında test ediliyor. Bu pilot uygulama için, belirli bir yolcu kesimi – Sosyal Destek Yasası'na (WMO) başvuran ancak ek göstergeleri olmayan kişiler – hareketlilik davranışlarında bir değişikliği teşvik etmek için toplu taşıma araçlarını ücretsiz kullanabilir.
Daha pahalı kişiselleştirilmiş tekliflerden uygun fiyatlı ve kullanışlı MaaS seçeneklerine. Pilot uygulama şu anda devam etmektedir, ancak veri işbirliğinin önündeki gizlilik engelleri nedeniyle, hipotezleri desteklemek ve pilot uygulamanın etkisini anlamak için şu anda ayrıntılı analiz yapılamamaktadır. İçgörüler, daha sonraki bir tarihte MaaS Lab üyeleriyle paylaşılacaktır.
Veri Paylaşımı Koalisyonu
Veri Paylaşım Koalisyonu bir işbirliği girişimi kuruluşların etki alanları ve sektörler arasında kolayca veri paylaşmasını sağlayarak bu değerin kilidini açmayı amaçlamaktadır.
