Budapest en mouvement : Comment BKK utilise Databricks pour transformer la mobilité urbaine

En tant qu'autorité unifiée des transports de Budapest, BKK gère les systèmes de transport public, de mobilité partagée, d'infrastructure et de circulation qui font bouger la ville de 1,7 million d'habitants. « Nous sommes comme un groupe de réflexion pour les transports stratégiques dans la ville », déclare Max von Münster, expert principal en science des données chez BKK. L'organisation collecte de grands ensembles de données provenant de plus de 2 000 bus, de centaines de métros et trams, et de près de 1 000 vélos et trottinettes partagés, en suivant les emplacements, les vitesses des véhicules, le nombre de passagers, et plus encore.

Son ancien entrepôt de données sur site avait du mal à suivre le volume et la variété croissants des données, ce qui rendait difficile l'accès et l'analyse efficaces des informations. BKK avait besoin d'un moyen de centraliser et de démocratiser ses ensembles de données tout en modernisant la plateforme pour prendre en charge l'analyse géospatiale avancée et l'apprentissage automatique.

Construction d'une plateforme moderne d'analyse des transports

Avant Databricks, BKK utilisait des serveurs Microsoft SQL sur site et des rapports fragmentés basés sur Excel et PowerBI. Les analystes ne pouvaient interroger les données GPS ou de montée en charge qu'en extrayant des sous-ensembles dans des notebooks Jupyter, et les grands ensembles de données mettaient le système à rude épreuve.

« La ville regorge d'informations décentralisées », a noté Max. « L'un de nos grands objectifs est de rassembler cela dans le cloud et de le rendre accessible aux experts qui prennent les décisions. »

Pour résoudre ce problème, BKK a commencé une migration progressive vers Azure Databricks. Les données de mobilité sont arrivées en premier en raison de leur volume et de leur importance pour la planification et l'analyse géospatiale. Les ensembles de données provenant du GPS des véhicules, des capteurs de passagers, des horaires de montée en charge et d'une grande variété d'autres systèmes ont été migrés en mettant l'accent sur une modélisation et une validation minutieuses dans le cloud.

« Il est vraiment important de connecter ces sources décentralisées », a déclaré Estilla Híves, analyste en intelligence d'affaires. « Différentes équipes ont souvent besoin d'informations similaires sous différents angles, et avec une plateforme centralisée, nous pouvons combiner les données et les partager entre les équipes. »

Abylon, un partenaire Databricks, a joué un rôle clé dans l'accélération de la transformation des données cloud de BKK. En aidant BKK à développer sa plateforme de données basée sur Azure, en permettant son entrepôt de données et ses opérations de données dans le cloud, et en guidant l'organisation dans l'écosystème Databricks, Abylon a jeté les bases d'un parcours de données cloud évolutif et à long terme.

Débloquer de nouveaux cas d'utilisation d'analyse et de modélisation

Avec l'architecture Databricks Lakehouse, BKK peut explorer et agir sur les données d'une manière qui était auparavant impossible. Les analystes peuvent désormais traiter des ensembles de données volumineux et complexes efficacement en utilisant toute la puissance du cloud, fournissant des informations plus rapides et des décisions opérationnelles plus réactives. La plateforme est également beaucoup plus facile à utiliser que leur système précédent ; les analystes peuvent travailler de manière transparente en SQL, Python ou R dans les mêmes notebooks collaboratifs, partageant le travail entre les équipes sans avoir besoin de transférer des variables ou des objets de données.

Ces améliorations ont débloqué une gamme de cas d'utilisation puissants et concrets, notamment :

• Suivi au niveau de la minute des véhicules de mobilité partagée : BKK cartographie plus de 900 trottinettes et stations de vélos en libre-service chaque minute, surveillant les besoins de stationnement et orientant les décisions d'allocation
• Analyse des performances au niveau de la ligne pour les transports publics : les données GPS et de vitesse des bus et des trams mettent en évidence les segments lents, aidant à optimiser le timing des feux de circulation et la planification des itinéraires
• Modélisation prédictive pour les bus d'aéroport : BKK combine les données API de l'aéroport en temps réel avec les prévisions de demande à long terme pour mettre à jour les horaires des bus en temps réel et planifier la demande des passagers jusqu'en 2033
• Planification et capacité dynamiques : BKK utilise les modèles d'affluence, les tendances saisonnières et les données d'événements pour ajuster les horaires des bus et des trams afin d'éviter la surpopulation

Ces innovations donnent à BKK la capacité d'agir plus rapidement, de faire des choix plus intelligents et de planifier de manière proactive la mobilité à l'échelle de la ville.

Favoriser l'avenir des transports urbains

Databricks positionne BKK pour étendre l'analyse à travers les départements et collaborer plus largement. La plateforme prend en charge la démocratisation des données, en fournissant un accès gouverné aux ensembles de données de mobilité pour les experts internes aujourd'hui et en créant la base pour une collaboration future avec des partenaires externes et même d'autres villes européennes.

Max a souligné la vision à long terme : « Nous visons un jumeau numérique du système de mobilité de Budapest pour analyser les tendances, simuler des scénarios et améliorer continuellement les transports publics. »

Les avantages vont au-delà de la mobilité à l'échelle de la ville. Databricks offre également à BKK un suivi détaillé des coûts, une visibilité au niveau de l'équipe et des outils pour optimiser l'allocation des ressources internes. « Nous pouvons différencier les équipes et suivre qui génère des coûts de calcul, ce qui est très utile pour la budgétisation et la planification », a déclaré Estilla.

En combinant ces efficacités internes avec des opérations de transport plus intelligentes et basées sur les données, BKK passe de la génération de rapports réactifs à la planification proactive de la ville, en débloquant des informations qui étaient auparavant impossibles et en préparant le terrain pour la prochaine décennie d'innovation en matière de mobilité urbaine.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original