Impulsionando Budapeste: Como a BKK Usa Databricks para Transformar a Mobilidade Urbana

Como autoridade unificada de transportes de Budapeste, a BKK gerencia os sistemas de transporte público, mobilidade compartilhada, infraestrutura e tráfego que mantêm a cidade de 1,7 milhão de habitantes em movimento. “Somos como um grupo de reflexão para o transporte estratégico na cidade”, diz Max von Münster, Especialista Líder em Ciência de Dados da BKK. A organização coleta grandes conjuntos de dados de mais de 2.000 ônibus, centenas de metrôs e bondes, e quase 1.000 bicicletas e patinetes compartilhados, rastreando localizações, velocidades dos veículos, contagem de passageiros e muito mais.

Seu antigo data warehouse local lutava para acompanhar o volume e a variedade crescentes de dados, tornando difícil acessar e analisar informações de forma eficiente. A BKK precisava de uma maneira de centralizar e democratizar seus conjuntos de dados, ao mesmo tempo em que modernizava a plataforma para suportar análises geoespaciais avançadas e machine learning.

Construindo uma plataforma moderna de análise de trânsito

Antes do Databricks, a BKK usava servidores Microsoft SQL locais e relatórios fragmentados baseados em Excel e PowerBI. Os analistas podiam consultar dados de GPS ou embarque apenas extraindo subconjuntos para notebooks Jupyter, e grandes conjuntos de dados sobrecarregavam o sistema.

“A cidade está cheia de informações descentralizadas”, observou Max. “Um de nossos grandes objetivos é reunir tudo isso na nuvem e torná-lo acessível aos especialistas que tomam as decisões.”

Para resolver isso, a BKK iniciou uma migração faseada para o Azure Databricks. Os dados de mobilidade vieram primeiro devido ao seu volume e importância para planejamento e análises geoespaciais. Conjuntos de dados provenientes de GPS de veículos, sensores de passageiros, horários de embarque e uma ampla variedade de outros sistemas foram migrados com foco em modelagem e validação cuidadosas na nuvem.

“É muito importante conectar essas fontes descentralizadas”, disse Estilla Híves, Analista de Business Intelligence. “Diferentes equipes frequentemente precisam de insights semelhantes de diferentes perspectivas, e com uma plataforma centralizada podemos combinar os dados e compartilhá-los entre as equipes.”

A Abylon, parceira da Databricks, desempenhou um papel fundamental na aceleração da transformação de dados na nuvem da BKK. Ao ajudar a BKK a desenvolver sua plataforma de dados baseada em Azure, habilitar seu data warehouse e operações de dados na nuvem, e guiar a organização para o ecossistema Databricks, a Abylon lançou as bases para uma jornada de dados na nuvem escalável e de longo prazo.

Desbloqueando novos casos de uso de análise e modelagem

Com a arquitetura Databricks Lakehouse, a BKK pode explorar e agir sobre dados de maneiras que antes eram impraticáveis. Os analistas agora podem processar conjuntos de dados grandes e complexos de forma eficiente, usando todo o poder da nuvem, fornecendo insights mais rápidos e decisões operacionais mais responsivas. A plataforma também é muito mais fácil de usar do que o sistema anterior; os analistas podem trabalhar perfeitamente em SQL, Python ou R nos mesmos notebooks colaborativos, compartilhando trabalho entre equipes sem a necessidade de transferir variáveis ou objetos de dados.

Essas melhorias desbloquearam uma série de casos de uso poderosos e do mundo real, incluindo:

• Rastreamento em nível de minuto de veículos de mobilidade compartilhada: A BKK mapeia mais de 900 patinetes e estações de compartilhamento de bicicletas a cada minuto, monitorando as necessidades de estacionamento e direcionando decisões de alocação
• Análise de desempenho em nível de rota para transporte público: Dados de GPS e velocidade de ônibus e bondes destacam segmentos lentos, ajudando a otimizar o tempo dos semáforos e o planejamento de rotas
• Modelagem preditiva para ônibus de aeroporto: A BKK combina dados de API de aeroporto em tempo real com previsões de demanda de longo prazo para atualizar horários de ônibus em tempo real e planejar a demanda de passageiros até 2033
• Agendamento e capacidade dinâmicos: A BKK usa padrões de embarque, tendências sazonais e dados de eventos para ajustar os horários de ônibus e bondes para evitar superlotação

Essas inovações dão à BKK a capacidade de agir mais rápido, tomar decisões mais inteligentes e planejar proativamente a mobilidade em toda a cidade.

Capacitando o futuro do transporte urbano

O Databricks posiciona a BKK para expandir análises em todos os departamentos e colaborar de forma mais ampla. A plataforma suporta a democratização de dados, fornecendo acesso governado a conjuntos de dados de mobilidade para especialistas internos hoje e criando a base para colaboração futura com parceiros externos e até mesmo outras cidades europeias.

Max destacou a visão de longo prazo: “Nosso objetivo é ter um gêmeo digital do sistema de mobilidade de Budapeste para analisar padrões, simular cenários e melhorar continuamente o transporte público.”

Os benefícios vão além da mobilidade em toda a cidade. O Databricks também oferece à BKK rastreamento detalhado de custos, visibilidade em nível de equipe e ferramentas para otimizar a alocação de recursos internos. “Podemos diferenciar entre equipes e rastrear quem está gerando custos de computação, o que é muito útil para orçamento e planejamento”, disse Estilla.

Ao combinar essas eficiências internas com operações de trânsito mais inteligentes e orientadas por dados, a BKK está passando de relatórios reativos para planejamento urbano proativo — desbloqueando insights que antes eram impossíveis e preparando o terreno para a próxima década de inovação em mobilidade urbana.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original