Business Intelligence und Data Analytics

Während der letzten Jahrzehnte hat der Individualverkehr auf der Straße immer mehr zugenommen. Jeder, der schon einmal in einer deutschen Großstadt Auto gefahren ist, kennt das Problem des Staus und der verlorenen Lebenszeit.

Eine wichtige Stellschraube, um flexibel diesen Problemen zu begegnen, sind die Schaltungsprogramme der Ampeln (Lichtsignalanlagen) und die Koordinierung der Programme zwischen Kreuzungen (Grüne Welle). Zwar hatten die Planer bereits die Möglichkeit ausgefeilte Mikro-Simulationen durchzuführen, aber sie erhielten praktisch kein Feedback darüber, wie sich die Änderungen am Schaltungsprogramm in der Realität auf den Verkehr ausgewirkt haben.

Mit den Saubere Luft-Projekten wurde eine Plattform geschaffen, um solche Daten und Sachverhalte in Kombination zu visualisieren und auswertbar zu machen. So kann zum Beispiel der Verkehr für jeden Straßenabschnitt in Hamburg betrachtet und mit einem frei wählbaren Referenzzeitraum verglichen werden.

Eine Herausforderung in diesem Projekt bestand darin, die enormen Mengen an Verkehrsdaten performant zu verarbeiten. Insgesamt bewegt sich der Datenbestand im zweistelligen Terabyte Bereich. Die Daten müssen nicht nur von der Datenbank mit einer geringen Latenz bereitgestellt werden, sondern auch im nachfolgenden Prozess mit der vom Benutzer ausgewählten Route verschnitten werden. Dies sind typische Herausforderungen, welche in Big-Data-Projekten zu finden sind.

Zusätzlich bietet die Software die Möglichkeit der Verkehrsprognose anhand geplanter Baumaßnahmen. Somit kennen Verkehrsplaner schon während der Planung einer Maßnahme den daraus resultierenden Einfluss auf den Verkehr. Zusätzlich können die Anwender mit Hilfe von statistischen Modellen erkennen, wann auf welchen grünen Wellen ein ungewöhnlich hohes Verkehrsaufkommen geherrscht hat.