Безопасность
Чтение на 1 мин
Планирование развития крупнейшего делового квартала Эстонии Ülemiste City опирается на комплексный аналитический подход, основанный на данных. Важную роль в этом играют данные о мобильности от Telia, с помощью которых квартал, в частности, помогает Таллинну решать проблему автомобилизации.
В Ülemiste City ежедневно приезжают на работу 18 000 человек. С учетом гостей квартала эта цифра достигает 25 000. Информация о том, что на самом деле здесь бывает значительно больше людей, чем предполагалось изначально, была получена из данных о мобильности Telia, которые собираются с 2022 года.
«Данные о мобильности Telia Crowd Insights дают нам почасовое представление о том, сколько людей посещает квартал, из каких городов и районов Эстонии они приезжают и сколько времени занимает их путь», – рассказывает Мати Фрейберг, руководитель экологического направления развивающей Ülemiste City компании Mainor Ülemiste. Кроме того, данные о мобильности позволяют видеть уникальных посетителей – то есть, по словам Фрейберга, компания получает представление о том, как далеко распространяется эффект их связанной с девелопментом деятельности.
Данные о мобильности составляют часть собираемых кварталом данных. Для управления ими создан инструмент Radar, который служит основой для развития района. «Radar помогает нам использовать данные в стратегическом планировании, чтобы двигаться к поставленным по направлениям целям, в центре которых всегда находится благополучие работающих в квартале талантов», – поясняет Фрейберг.
Это означает, что данные лежат в основе вполне конкретных решений. Например, по словам Фрейберга, данные о мобильности от Telia служат основой для оценки пропускной способности дорог, анализа парковок и планирования общественного транспорта. Помимо этого, они используются в партнерстве с городом Таллинном для продвижения экологичных способов передвижения, то есть в решении проблемы автомобилизации столицы.
«Особенно ценными эти данные оказываются, когда в квартале строится новое здание или сюда приходит крупная компания. В таком случае уже заранее можно определить, из каких районов города будут приезжать новые сотрудники, как они ежедневно перемещаются и в каких услугах нуждаются. Так можно моделировать рост и готовить квартал к переменам – будь то приход тысяч ведущих специалистов к новому работодателю или, например, открытие нового медицинского центра, что повлечет резкий рост числа посетителей», – говорит Фрейберг.
По его словам, данными о мобильности делятся и с компаниями, расположенными в квартале, – это упрощает для них ESG-отчетность, в рамках которой необходимо указывать размер углеродного следа предприятия, значительную часть которого составляет след от передвижения сотрудников.
С Telia сотрудничают, с одной стороны, потому что это крупнейший игрок на рынке, охватывающий картину наиболее полно. С другой стороны, такое сотрудничество является частью более широкого научно обоснованного подхода. «Развитие городской среды Ülemiste City поддерживает профессорская кафедра города будущего, созданная в 2019 году в сотрудничестве Mainor Ülemiste, города Таллинна, Таллиннского технического университета и Telia. В рамках кафедры изучаются мобильность, городское пространство и городская экономика, а Ülemiste City выступает в этом процессе своеобразной экспериментальной лабораторией», – поясняет Фрейберг.
В основе сервиса Telia Crowd Insight лежат анонимизированные и агрегированные данные геолокации, собранные из сети мобильной связи. Все данные проходят строгий фильтр конфиденциальности и используются исключительно в разрезе достаточно больших групп, что исключает идентификацию отдельных лиц.
«Telia Crowd Insights дает возможность смотреть на перемещение людей в целостной картине – не только на текущую ситуацию, но и на изменения во времени. Это помогает оценить, оказали ли реально желаемый эффект принятые решения – будь то в области организации движения или развития городского пространства», – поясняет Криста Шнур, руководитель направления IoT и услуг данных Telia.
Она добавляет, что ценность такого основанного на данных подхода состоит в том, что решения принимают не на основе предположений, а опираясь на реальное поведения. «На основе данных мы видим, откуда приходят люди, как они перемещаются и каков их маршрут. Это знание важно как для градостроителей, организаторов транспорта, так и для туристического сектора, – сказала Шнур. – Кроме того, экстраполяция данных на основе доли рынка позволяет создать репрезентативную картину закономерностей передвижения всего населения. Это обеспечивает принимающим решения лицам более надежную основу для планирования сегодняшних и будущих решений».
В будущем, по словам Фрейберга, данные могли бы стать еще точнее. Тогда можно будет еще более целенаправленно развивать решения мобильности в квартале и снижать долю использования автомобилей – если будет информация о том, на каких видах транспорта люди добираются в квартал. «Решения на основе искусственного интеллекта, использующие компьютерное зрение через камеры, уже сейчас частично помогают это оценить, но цель – достичь более точной классификации модального распределения», – говорит он.
