[ui!] Analytics

[ui!] Analytics

"Um die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen die richtigen Fragen rechtzeitig beantwortet werden. Unser branchenerprobter Apache Hadoop-Stack verarbeitet täglich mehr als 300 Millionen Datenpunkte und steht bereit, um Ihre Fragen zu beantworten!"

Schnelle Daten sind schnell, große Daten sind groß - wir integrieren sie alle, um die Fragen zu beantworten, die für Ihr Unternehmen oder Ihre Gemeinde am wertvollsten sind!

Echtzeit-Streams, die mit Apache NiFi, Kafka oder einer kundenspezifischen Lösung über [ui!] UrbanPulse aufgenommen wurden? Terabyte an Daten in S3 oder WASBs? Sie wissen noch nicht, was das alles bedeutet und wie Sie Ihre Datenpipelines einrichten sollen? Wir können Sie unterstützen.

Umsetzbare, datengestützte Einsichten, geliefert, wenn Sie sie brauchen!

Groß angelegte Stapelverarbeitung mit Terabytes von Daten oder Echtzeitströmen von IoT-Sensoren, verfeinert zu verständlichen Grafiken und Diagrammen. Wir kristallisieren Ihre Rohdaten und Datenströme in die Antworten, die Sie zur Untermauerung Ihrer Entscheidungen benötigen.

Wir integrieren uns in Ihre Prozesse und stellen veredelte Daten an den für Sie günstigsten Endpunkten zur Verfügung!

Kundenspezifische Protokolle auf Websockets, Load-Balanced für Ihre Kunden, Site2Site-Protokolle für große Datenmengen oder Schnittstellen für Ihre Business Intelligence-Tools. Sie wollen problemlose Einblicke und Integration - wir auch.

Floating Car Data

Mit mehr als 10 Milliarden Datenpunkten pro Monat, einer Aktualisierungsrate von bis zu 5 Sekunden pro Fahrzeug und mehreren Terabyte an historischen Daten, verfügen wir über einen der größten Echtzeitkorpus an Floating Car Data in Deutschland. Nutzen Sie diese Daten, um die für Ihr Unternehmen oder Ihre Stadt wertvollsten Fragen zu beantworten.

Daten-Exporte

Wenn Sie Rohdaten für ein Forschungsprojekt oder zur Analyse von Verkehrsmustern in Ihrer Stadt oder in der Umgebung Ihres Werks selbst benötigen, können wir diese zur Verfügung stellen. Mit einem Echtzeitfaktor von mehr als 4.000 können wir aus unserem Korpus beliebige georeferenzierte Bounding Boxes von Floating Car Data exportieren.

Kartenabgleich

Optional können wir die Daten durch einen HMM-basierten Kartenabgleicher laufen lassen, um die wahrscheinlichsten Routen der Fahrzeuge auf dem Straßennetz zu finden. Dadurch können wir die Daten mit verschiedenen zusätzlichen Attributen, wie der Anzahl der Fahrspuren oder der zulässigen Höchstgeschwindigkeit, anreichern.

Parken

Wir haben eine Metrik entwickelt, um Parkplätze innerhalb der FCD-Trajektorien zu identifizieren. Diese Informationen helfen, die Popularität von Parkplätzen, ihre Fluktuation und den Gesamtparkdruck für einzelne Straßen zu ermitteln. Sie sind sich nicht sicher, wo Sie diese Ladeinfrastruktur installieren sollen? Wir können Ihnen einen Tipp geben!

Verkehrsanalyse

Wir können Ihnen helfen, Stau-Hot-Spots in Ihrer Stadt zu identifizieren oder die Durchschnittsgeschwindigkeit in einer bestimmten Straße an einem bestimmten Wochentag zu ermitteln. Möchten Sie die durchschnittliche Verkehrsdichte in einem Viertel wissen? Wir entwickeln die für Ihre Fragen am besten geeigneten datenbasierten Metriken.

Start / Ziel

Wie weit komme ich auf der A7 von Bad Hersfeld nach Osten? Was ist die schnellste Route zwischen Darmstadt und Frankfurt am Donnerstagabend um 16 Uhr? Alle Antworten bis auf eine Frage entfernt.

Reisezeiten

Wie weit komme ich auf der A7 von Bad Hersfeld nach Osten? Was ist die schnellste Route zwischen Darmstadt und Frankfurt am Donnerstagabend um 16 Uhr? Alle Antworten bis auf eine Frage entfernt.

Ampelvorhersagen

Die Minimierung des Brems- und Beschleunigungsvorgangs von Fahrzeugen an Kreuzungen hat ein enormes Potenzial, den Schadstoffausstoß zu reduzieren und die Fahrleistung zu erhöhen. Dadurch werden Städte unterstützt, die verkehrsbedingte Luftverschmutzung zu reduzieren und den Verkehrsfluss zu verbessern. Mit Schnittstellen zu allen wichtigen Verkehrsmanagementsystemen, können unsere Lösungen dazu beitragen, Autofahrern Ihrer Stadt zu einem nachhaltigeren Fahrverhalten zu verhelfen und dabei gleichzeitig die Geldbörse an der Zapfsäule zu schonen.

Bereit für die Integration

Konnektoren für Echtzeit-Schnittstellen zu allen wichtigen Verkehrsmanagementsystemen erfassen den aktuellen Zustand der Signalgruppen in Ihrer Stadt und streamen ihn in die Cloud, wo hochmoderne maschinelle Lernmodelle darauf warten, dass Ihre Verkehrsrechnerdaten den Korridor der Signalwechselzeiten mit erstaunlicher Genauigkeit und Präzision vorhersagen.

Intuitive Benutzeroberflächen

Während wir darauf warten, dass die Automobilhersteller ihren Rückstand aufholen, können Sie Ihrem eigenen Fuhrpark oder institutionalisierten Fahrern, wie Taxibetreibern, Pflegediensten oder Lieferdiensten - maßgeschneiderte Signalprognosedaten bereitstellen, um die Betriebskosten zu senken, die Luftqualität zu verbessern und den Verkehrsfluss zu optimieren.

Praxiserprobt

Wir stellen bereits in einer Reihe von Städten Schnittstellen für die Ampelassistenz zur Verfügung, wobei Tausende von Signalgruppen gleichzeitig vorhergesagt werden. Rüsten Sie Ihre kommunale Fahrzeugflotte vorausschauend aus, um Kosten und Emissionen zu reduzieren, oder bieten Sie den Service für Ihre Autofahrer über OEMs oder kundenspezifische mobile Anwendungen an.

Datenanalyse

Mit einer Fülle von Echtzeit-Datenverbindungen in die städtische Infrastruktur und dem Potenzial für immer mehr Integrationen analysieren wir Ihre schnellen Datenströme und großen Datenmengen. Von der Festlegung der relevanten Metriken und Merkmale über die Klassifizierung von Mustern, bis hin zur Regressionsanalyse für wahrscheinliche zukünftige Entwicklungen, bietet unser Stack eine Fülle von Möglichkeiten, Ihre Stadt oder Ihr Unternehmen besser zu verstehen.

Kennzahlen

Wie hoch ist der laufende Durchschnitt des Energieverbrauchs der adaptiven Laternenmasten in einem bestimmten Quartal, wie hoch war ihr Spitzenverbrauch gestern Abend? Wie oft wurde eine bestimmte Induktionsschleife ausgelöst und was können wir über die Verkehrsdichte annehmen? Wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um die Kennzahlen zu ermitteln, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Klassifizierung

Gehört dies zu den Verkehrsmustern, die in der Regel zu einem Kaskadeneffekt führen, der zu Warteschlangen bis zur vorherigen Kreuzung führt? Mit modernsten maschinellen Lernwerkzeugen, die in unsere Pipelines integriert sind, können wir die intellektuellen Investitionen von Zehntausenden von Entwicklern nutzen, um Ihre Probleme zu lösen.

Regressionsanalyse

Unglaubliche Fortschritte hinsichtlich der Qualität, Anwendbarkeit und Verfügbarkeit von maschinellen Lernalgorithmen und Werkzeugen wurden in den letzten Jahren gemacht. PyTorch, scikit-learn, TensorFlow ... alle bis auf einen Git-Klon entfernt. Setzen Sie die Wissenschaft ein, um Antworten zu erhalten, die für Ihre Stadt, Ihr Unternehmen wertvoll sind.

Woher kommen Ihre Pendler?
Wie viel Zeit verbringen sie im Verkehr?
Werden Ihre Lieferanten es rechtzeitig schaffen?
Wann wird die Ampel auf grün schalten?
Sollte ich beschleunigen, um die gegenwärtige Grünphase zu erreichen?
Wie schnell sollte ich fahren, um das Bremsen zu minimieren?
Warum gibt es so viel Verkehr auf der A5?
Was ist ihr Start und ihr Ziel?
Wie viele Autos fahren von Basel nach Köln?
Wo parken die Menschen in meiner Stadt?
In welchen Straßen ist der Parkdruck am größten?
Wo sollen eAuto-Ladestationen installiert werden?
Wie viele Autos fahren am Montagmorgen in Niedersachsen?
Welches ist der schnellste Weg von Berlin nach Schwerin?
Wie weit komme ich in 30 Minuten von Bad Hersfeld?
Wie kann der Verkehr in meiner Stadt flüssiger werden?
Wie kann man Ampelschaltzeiten für Autofahrer vorhersagen?
Wie lässt sich ein Verkehrsmanagementsystem integrieren?
Wo sind die Staus während des morgendlichen Pendelns?
Wie schnell fahren Autofahrer am Freitagabend auf der B6?
Wie viele Fahrzeuge passieren den Südschnellweg am Wochenende?