Data Analytics: Wann kommt mein Zug?

Genau dann am Bahnhof sein, wenn der Zug kommt. Das wünschen sich Reisende immer dann, wenn unvorhergesehene Ereignisse Abfahrtszeiten verändern und ungeplante Wartezeiten entstehen. Auf der CeBIT stellt T-Systems eine Data Analytics-Lösung vor, die Liniendienste und deren Kunden automatisiert und in Echtzeit über Abfahrtszeiten von Fernzügen und -bussen informiert.

Dazu werden fortlaufend die theoretischen Fahrplandaten mit der aktuellen Verkehrslage und den regelmäßigen Statusmeldungen der einzelnen Verkehrsmittel abgeglichen. Aus diesen Daten wird eine Prognose über die voraussichtliche Ankunftszeit und gleichzeitig deren Effekt auf mögliche Anschlüsse erstellt. Die leistungsstarke Data Analytics-Plattform von T-Systems kann innerhalb von zehn Sekunden die voraussichtlichen Auswirkungen von veränderten Zugankünften auf Anschlussverbindungen für das komplette Liniennetz eines Mobilitätsanbieters berechnen. So erhalten Verkehrsdienstleister einen Echtzeit-Überblick, der ihnen die weitere Planung erleichtert. Fahrgäste können damit bis zu 90 Minuten vor der geplanten Abfahrt kontinuierlich und minutengenau über die reale Abfahrtszeit informiert werden, was ihre Planungssicherheit und Zeitsouveränität erhöht. Die Prognoselösung ist für alle Anbieter von Liniendiensten, wie z.B. Betreiber von Bahn- oder Busnetzen, einsetzbar.



T-Systems nutzt für Data Analytics führende Technologien. Für die Prognoselösung kommen Analytic Tools zum Einsatz, die auf einer Hadoop Infrastruktur aufsetzen. Als Pionier für Cloud-Services in Europa bietet T-Systems Data-Analytics-Lösungen auch aus der Cloud an. Dabei werden die Services in zertifizierten Hochsicherheits-Rechenzentren erbracht, die den strengen deutschen Datenschutz erfüllen.

Testing-Prozesse mit Verbrauchern senken Entwicklungsausgaben um 15 Prozent

Bis zu 15 Prozent Kosten sparen Unternehmen durch richtiges Testing bei der Markteinführung von Produkten. Sie können dabei sogar die Kundenbindung weiter festigen, so die Ergebnisse der Deloitte-Studie „Testen wie die Besten: Neue Einsparpotenziale durch smarte Feedbackanalyse“. Die Untersuchung von Tools und Testingprozessen in der Technologie-, Medien- und Telekommunikations-Branche zeigt: Testing-Abläufe lassen sich durch drei Faktoren optimieren. Diese sind: ein strukturierter Prozess zur Einbindung von Nutzerfeedback, der Einsatz relevanter Kommunikationskanäle und die Integration von Data Analytics. Zusammen schaffen alle drei Maßnahmen eine kostengünstigere Entwicklung seriennaher Produkte und Dienste.

„Will Deutschland seine führende Stellung behaupten, muss sich unsere Ingenieurskunst vom technisch Machbaren hin zum Kundenwunsch orientieren. Wer Verbraucher intelligent in oft milliardenschwere Entwicklungsprojekte einbindet, kann die Kosten erheblich reduzieren und die Erfolgschancen erhöhen“, sagt Andreas Gentner, Partner und Leiter TMT EMEA bei Deloitte. Das Testing von Prototypen und Services ist entscheidend: Durch Gebrauch und Prüfung müssen Qualität, Funktionen sowie Bedienweise zur Marktreife geführt werden. Die Deloitte-Studie stellt acht Optimierungsregeln vor:

1. Einfacher Einstieg: Den Zugang zum Programm nutzerfreundlich gestalten
2. Smartes Timing: Kunden zum richtigen Zeitpunkt einbinden
3. Regelmäßige Kommunikation: Die Tester regelmäßig informieren
4. Eindeutige Analysekanäle: Tests und Analysen nachvollziehbar und verständlich machen
5. Einbeziehung von Testerprofilen: Sicherstellen, dass die Auswahl repräsentativ ist
6. Reichweite des Feedback: Klarstellen, wann an wen kommuniziert wird
7. Kontinuierliche Kontrolle: Prüfen, ob die richtigen User über die richtigen Kanäle Feedback geben
8. Feedbackzeitleiste aufsetzen: Genaue Abläufe definieren, um auch späteres Feedback einzubinden
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