La creazione di un ambiente urbano più vivibile è ormai un progetto perseguito da molte città in tutto il mondo. In termini di mobilità, questo apre molte sfide.
Da un lato, le città devono garantire che le persone vadano da A a B in modo comodo, sicuro e conveniente. D’altra parte, devono considerare gli aspetti economici e ambientali. Inoltre nuove offerte e servizi di mobilità influenzano costantemente il panorama dei trasporti.
Per plasmare la mobilità futura, le città devono comprendere i loro interi e complessi ecosistemi di mobilità. È qui che l’analisi e la visualizzazione dei big data giocano un ruolo chiave.
Persino i politici hanno riconosciuto che i big data sono fondamentali per la pianificazione dei trasporti. La cancelliera tedesca Angela Merkel ha recentemente annunciato un piano per istituire un “ Mobility Data Room ” per l’Europa. I dati in tempo reale saranno raccolti da varie fonti: industria automobilistica, trasporti pubblici e nuovi fornitori di mobilità.
L’uso intelligente dei dati offre molte possibilità per comprendere, gestire e regolare la mobilità.
Valutare l’infrastruttura
L’analisi basata sui dati aiuta a valutare l’infrastruttura esistente ed esaminare scenari what-if: qual è la domanda di viaggio durante i diversi momenti della giornata? Qual è la capacità di un sistema di trasporto pubblico? Ci sono colli di bottiglia? Le nuove modalità di mobilità miglioreranno i servizi nella trasporto esistente?
Che si tratti di strade specifiche, quartieri o persino intere regioni, le cosiddette “mappe di calore” (heat maps) possono illustrare il volume di traffico attraverso l’intera rete di percorsi ed evidenziare i punti caldi. Tali visualizzazioni consentono ai pianificatori del traffico di identificare dove si trova il potenziale per l’ottimizzazione dell’infrastruttura.
Attuazione di misure normative
Con l’aiuto dell’analisi e della visualizzazione dei big data, i responsabili politici possono anche testare e valutare immediatamente l’attuazione delle misure normative: una nuova tassa sulla congestione ridurrà il traffico nel centro della città? Come possono essere implementati i divieti di passaggio o di parcheggio? Dove dovrebbe essere meglio stabilita una zona priva di emissioni?
Le visualizzazioni su una mappa digitale supportano il processo decisionale, ad esempio consentendo una comunicazione trasparente e completa tra le parti interessate e il pubblico. Ciò semplifica la raccolta di feedback, la discussione di alternative e fornisce una solida base per l’implementazione delle misure sul traffico.
Pianificazione di nuove offerte di mobilità
Un altro campo in cui l’analisi dei big data può aiutare è la pianificazione e il funzionamento di nuovi servizi di mobilità.
Con un numero sempre crescente di nuove soluzioni di mobilità che arricchiscono la gamma di servizi di trasporto, spetta alle città prendere l’iniziativa. Solo con il quadro appropriato, i nuovi servizi completeranno efficacemente le offerte di mobilità esistenti e andranno a vantaggio dei cittadini e dell’ambiente.
L’analisi dei dati consente alle città di valutare in anticipo gli effetti, le possibilità e i rischi: è necessario un altro fornitore di scooter elettrici? Quali sono le posizioni migliori per le docking station? Quale area operativa sarebbe adatta per un nuovo servizio di bike sharing? In quali aree dovrebbero essere ammessi i servizi di car pooling, come Uber?
I big data sono anche un’importante fonte di informazioni per gli operatori di flotte che intendono offrire nuovi servizi di mobilità. Consente loro di valutare le migliori condizioni per far funzionare il proprio modello di business. Ad esempio: qual è la domanda prevista per il servizio? Quanti passeggeri e veicoli sarebbero necessari per soddisfare la domanda nel modo più economico?
Gli strumenti di analisi e visualizzazione dei big data sono la chiave per costruire politiche di mobilità intelligenti e a prova di futuro. Offrono trasparenza e consentono ai pianificatori della città e del traffico di prendere decisioni strategiche e operative basate su fatti verificabili.