Vyhnite sa záplave údajov: mobilita a ako využiť dáta

Podľa Abhijita Pala, partnera v spoločnosti Mazars, sa v odvetví mobility v súčasnosti zbiera viac informácií než kedykoľvek predtým: „Potenciál zachytávať údaje sa za posledné roky neuveriteľne zvýšil, webové a mobilné kanály popri uskutočňovaní procesov zbierajú informácie, a to isté platí aj pre hardvér v autách či lietadlách. Výsledkom je záplava dát.“

Preto sa kľúčovým faktorom úspechu v tomto priemysle stala schopnosť šikovne zbierať, analyzovať a využívať údaje, no zároveň sa v nich „neutopiť“.

Poučenie z leteckého priemyslu

Sektorom mobility, ktorý je známy maximálnym využívaním dát vo svoj prospech, je letecký priemysel, ktorý údaje používa na vylepšenie techník údržby. V prvej polovici 20. storočia technici vykonávali údržbu na lietadlách tak, že súčiastky kontrolovali v rôznych intervaloch. V 40. rokoch sa však ukázalo, že lietadlá sa viac kazili po pravidelnej kontrolnej údržbe ako kedykoľvek predtým. Pri podrobnejšom skúmaní sa zistilo, že dôvodom je fakt, že pri oprave sa jednotlivé komponenty rozmontovali a znovu zmontovali, a tým sa zvýšila pravdepodobnosť zlyhania.

A tak sa zaviedla „údržba založená na stave“ – súčiastky sa namiesto pravidelných interval opravujú vtedy, keď je to potrebné – a výsledky nenechali na seba dlho čakať. Ďalšou inováciou bolo vybavenie súčiastok senzormi, ktoré zbierajú údaje a vedia technikov upozorniť na problém, čo sa nazýva „prediktívna údržba“.

„Od začiatku 90. rokov,“ vysvetľuje Olivier Guilbert, Senior Manager v Mazars, „prediktívna údržba neustále zvyšuje bezpečnosť leteckých spoločností. Za posledné roky sa vďaku zberu dát z viacerých častí lietadla poprední hráči na trhu snažia posunúť tento prístup do novej éry.“

Inteligentnejšie riadenie dodávateľského reťazca

Používanie dát na zlepšenie údržby nie je jedinou lekciou, ktorú si môžu ďalší hráči v odvetví mobility vziať od leteckého priemyslu. Prediktívna údržba založená na efektívnom využití údajov tiež vytvára inteligentnejšie dodávateľské reťazce.

Guilbert vysvetľuje: „Keď viete, čo pravdepodobne bude treba doplniť a kedy, je oveľa ľahšie optimalizovať tok náhradných dielov a pracovníkov zodpovedných za údržbu. Pomocou senzorov, ktoré zbierajú presné a aktuálne údaje o jednotlivých komponentoch, môžu firmy v oblasti mobility využiť informácie priamo z terénu a vytvoriť lepšie prognózy.“ To znamená, že sa správna súčiastka dostane na správne miesto v správnom čase, a firma zároveň môže vymeniť súčiastky skôr než sa pokazia.

Lepšia zákaznícka skúsenosť

Okrem vylepšovania hardvéru dáta môžu tiež pomôcť naplniť nové očakávania zákazníkov a zlepšiť ich skúsenosť. Vezmime si ako príklad poistenie. „Nové formy mobility, predovšetkým v mestskom prostredí, vytvárajú nové potreby. Poisťovne využívajú údaje na tvorbu ponúk zameraných na elektrické kolobežky, segwaye a mestské bicykle. Zohľadňujú tiež ekonomiku zdieľania a pokrývajú zdieľané vozidlá a prenájom auta na celý deň alebo len na pár hodín,“ uvádza Jean-Claude Pauly, partner v spoločnosti Mazars.

Ako hovorí Guilbert, letecký priemysel ponúka ďalšie osvedčené postupy, ako využiť údaje na zlepšenie zákazníckej skúsenosti: „Biometrické pasy a dáta pomáhajú skrátiť čakacie doby na bezpečnostnej kontrole a výrazne zvyšujú spokojnosť zákazníkov.“

Dáta nemenia len to, čo môžu pokrývať, ale tiež ako, čo má pozitívny dopad na personalizáciu. Pauly uvádza: „Podobne ako v iných sektoroch, poisťovne čoraz viac automatizujú procesy, používajú algoritmy v kombinácii s ľudskou prácou, a pokrývajú tak širokú škálu menších rizík. Správne použitá umelá inteligencia umožňuje poisťovniam ponúkať na mieru šité riešenia veľkému počtu zákazníkov. Ďalším príkladom takejto personalizácie je „zaplať podľa toho, ako jazdíš“, keď sa do vozidla namontuje zariadenie, ktoré meria najazdené kilometre za určité obdobie a spôsob, akým bolo vozidlo riadené, a personalizovaná cena sa tak vypočíta na základe údajov a podnikaného rizika.“

Identifikácia nových rizík spojených s dátami

Tieto novinky však so sebou nesú nové riziká, keďže narúšajú základný princíp poistenia, teda vzájomné prerozdelenie rizika. „Takýmto spôsobom môžu niektorí vodiči platiť veľmi vysokú poistku, a naopak iní môžu mať problém nájsť niekoho, kto ich poistí,“ varuje Pauly. „To znamená, že s údajmi treba zaobchádzať tak, aby sa dala vytvoriť personalizovaná ponuka poistenia, no zároveň treba zaručiť základný princíp typický pre toto odvetvie.“

Nové riešenia mobility pre zákazníkov môžu odštartovať ďalšie zmeny v poisťovníctve, pričom dobrým príkladom je vývoj samo-jazdiacich vozidiel. „Samo-jazdiace autá prenášajú zodpovednosť z vodiča na softvér, preto budú poisťovne musieť zareagovať a vyjasniť si právny rozsah zodpovednosti a zabezpečiť, aby vedeli zachytiť a využiť nové zdroje údajov,“ varuje Pauly. „Ak sa samo-jazdiace vozidlá stanú novou realitou, môže sa znížiť počet poistných udalostí, čo povedie k ďalším zmenám na rozsiahlom poistnom trhu.“

Meeting the new challenge of sustainability

Celý ekosystém mobility hľadá spôsoby, ako fungovať udržateľnejšie, a s tým rastie význam riešení podložených dátami. Na trhu je čoraz viac dostupných riešení, či už ide o „mobilitu ako službu“, aplikácie, ktoré pomáhajú cestujúcim vybrať si najekologickejší spôsob prepravy po meste, napríklad spolujazdy a zdieľané autá, alebo letecké spoločnosti využívajúce asistovaný vzlet na zníženie uhlíkovej stopy lietadla.

S tým rastie aj chuť regulačných orgánov znížiť emisie: EÚ už nastavila ciele pre členské štáty a ďalšie krajiny pôjdu v jej stopách. V novembri 2020 Spojené kráľovstvo oznámilo, že všetky veľké spoločnosti (vrátane firiem v odvetví mobility) by do roku 2025 mali povinne zverejňovať informácie o svojom dopade na klímu.

V našom nedávnom článku Michael Rofman, partner v spoločnosti Mazars, radí výrobcom v oblasti mobility, aby preskúmali, aké príležitosti na dekarbonizáciu by sa mohli skrývať v ich inteligentných budovách a vozových parkoch.

Zorientovať sa v záplave údajov

Keďže získavame čoraz viac dát o mobilite, firmy by mali zvážiť inteligentnejšie uchovávanie a využitie inovatívnych súborov dát, aby sa vyhli záplave údajov.

1. Uchovávať a riadiť. „Na tento účel sa primárne využívajú databázy a systémy na plánovanie firemných zdrojov,“ radí Paul, „rastie však tiež dopyt po big data a tzv. dátových jazerách (veľký objem surových dát), ktorých účel ešte nebol definovaný.“ („Dátové jazerá“ nie sú totožné s „dátovými skladmi“ – dátové sklady sú skladiskom dát, ktoré už boli vyfiltrované, štruktúrované a spracované na konkrétny účel.) Firmy pôsobiace v odvetví mobility by sa mali snažiť maximalizovať výhody dátových jazier, ktoré môžu byť dobrým zdrojom pre dátových odborníkov, ktorí hľadajú nové inovácie.

2. Vytvoriť a využiť inovatívne súbory dát. Mestá sa postupne uberajú cestou integrácie sietí mestskej dopravy (pozrite: „Prepojené mesto: integrácia služieb mestskej dopravy“) a je pravdepodobné, že sa budú vytvárať údaje o celej trase, ktorú cestujúci prejde. V mestách sa takéto dáta dajú použiť na tvorbu väčšieho počtu lepších a integrovanejších možností dopravy.

Niet pochýb, že efektívny zber údajov znamená inteligentnejšie a bezpečnejšie možnosti mobility pre firmy aj cestujúcich. Ak sa firmy pôsobiace v oblasti mobility chcú vyhnúť zbytočnej záplave údajov, musia tieto informácie pretaviť do prediktívnej údržby a operácií riadenia dodávateľského reťazca zvládnuteľným spôsobom. Musia si tiež dať pozor na zákaznícku skúsenosť, ktorá čoraz viac súvisí s požiadavkami na udržateľnosť a dopady inovácií trhu. Spoločnosti, ktorým sa to podarí, si zabezpečia úspešný štart do roka 2021 a pokračovanie v ďalších rokoch.