Telefónica ingin mengevaluasi lokasi kartu SIMnya – sehingga membuka area bisnis baru di masa depan. Pelanggan tidak perlu khawatir dengan datanya.
Siapa yang tidak tahu itu? Sekali lagi di pagi hari, yang lebih parah lagi, kereta terlambat dan bus berhenti di depan Anda jika Anda berganti. Kekacauan lalu lintas sehari-hari membuat banyak penumpang gelisah. Perencanaan lalu lintas yang lebih tepat dapat membantu.
Telefónica Next ingin mencobanya sekarang. Perusahaan tersebut, anak perusahaan dari penyedia telepon seluler terbesar di Jerman Telefónica Deutschland, ingin mengevaluasi data lokasi dalam jumlah besar dari kartu SIM – sehingga membuka dua bidang bisnis baru: evaluasi arus lalu lintas dan distribusi algoritma anonimisasi yang dikembangkan sendiri dan .
Jaringan Telefónica Deutschland mengumpulkan data seluler dari lebih dari 48 juta koneksi, yang dievaluasi oleh Telefónica Next. Menurut perusahaan, datanya dianonimkan. Segera setelah ponsel berkomunikasi dengan ponsel saat melakukan panggilan atau bernavigasi, titik data tercipta, sekitar lima miliar di antaranya per hari. “Hal ini tidak hanya terjadi setiap hari dan dalam jumlah besar, namun – jika dievaluasi dengan benar – hal ini memberikan informasi penting untuk perencanaan lalu lintas di kota,” kata Alexander Lange, Pengembang Bisnis di Telefónica Next.
Kereta api mengandalkan teknologi
Data pelanggan sudah digunakan di berbagai proyek saat ini. Salah satunya adalah proyek “ProTrain” yang didanai oleh Kementerian Transportasi Federal. Mereka yang terlibat menyelidiki, misalnya, bagaimana lalu lintas komuter dibagi antara kereta api dan jam berapa kebanyakan orang melakukan perjalanan. Atas dasar ini, perkiraan volume lalu lintas nantinya akan dibuat dan tersedia bagi wisatawan di platform secara real time. Rencananya, penumpang kemudian akan menerima informasi melalui aplikasi tentang koneksi alternatif atau tentang mobil yang memiliki ruang kosong.
Data penyedia telepon seluler juga membantu dalam proyek lain, seperti perkiraan untuk startup ride-sharing yang berbasis di Hamburg, Flinc. “Flinc menggunakan data tersebut untuk membuktikan bahwa wisatawan dapat mencapai tujuan mereka lebih cepat dengan layanan antar-jemput berdasarkan permintaan dibandingkan dengan mobil mereka sendiri,” kata pengembang bisnis Lange. Telefónica Next menunjukkan contoh lebih lanjut di situs web baru yang mencatat data pergerakan penumpang yang menggunakan semua moda transportasi.
Waktu pengembangan yang lama
Berbeda dengan analisis tradisional melalui penghitungan dan perkiraan lalu lintas manual, evaluasi kumpulan data besar memiliki banyak keuntungan. Untuk menganalisis arus komuter, masyarakat dan wisatawan harus diwawancarai secara langsung dalam perjalanan menuju tempat kerja. Membutuhkan waktu dan uang yang relatif banyak. Peristiwa khusus seperti badai hebat, konser atau peristiwa yang mempengaruhi lalu lintas belum diperhitungkan, sehingga hasilnya hanya berupa cuplikan saja. Sebaliknya, data ponsel sudah tersedia – di semua moda transportasi dan dalam jangka waktu yang lebih lama. Mereka memberikan informasi tentang di mana orang tinggal dan bekerja dan jenis transportasi apa yang mereka gunakan untuk mencapai tujuan mereka.
Penting bagi perusahaan untuk menekankan bahwa data pribadi dikumpulkan secara anonim. Menurut perusahaan, hal ini dimungkinkan melalui proses TÜV bersertifikat tiga tahap. Kesimpulan tentang individu dikatakan dihalangi. Namun, butuh beberapa waktu sebelum Telefónica benar-benar dapat menggunakan data tersebut. Perusahaan ini mulai mengembangkan proses anonimisasi pada tahun 2012, dan disetujui oleh Komisaris Federal untuk Perlindungan Data dan Kebebasan Informasi hampir tiga tahun kemudian. Analisis dan pemasaran pertama dimulai pada tahun 2016. Pada langkah selanjutnya, perusahaan ingin menawarkan proses tersebut kepada perusahaan lain yang dapat menggunakannya untuk menganonimkan data mereka sendiri.
Pasar yang berkembang
Perusahaan rintisan seperti Moovit juga melihat analisis lalu lintas perkotaan sebagai area bisnis yang memungkinkan. Startup Israel ini telah mengembangkan aplikasi untuk transportasi umum lokal – dan menggunakannya untuk mengumpulkan banyak data tentang arus pergerakan penggunanya.
Baca juga
Evaluasi data dalam jumlah besar memainkan peran penting dalam tujuan politik untuk meningkatkan kualitas udara dan mengurangi jumlah kendaraan di perkotaan. Pentingnya hal ini akan semakin meningkat ketika mobil dan bus otonom mulai beroperasi.