Mobilitätsdaten & Datenarchitekturen
Daten historisieren, harmonisieren und nutzbar machen.
Wir konzipieren skalierbare Datenarchitekturen für Mobilität und Verkehr – von heterogenen Quellen und Zähldaten über Zeitreihen und semantische Modelle bis zu APIs, Qualitätssicherung und Visual Analytics.
Ausgangslage
Viele Quellen. Unterschiedliche Zeitbezüge. Ein gemeinsamer Nutzungsraum.
Mobilitätsdaten entstehen in sehr verschiedenen Systemen: Fahrpläne, Sharing, Parken, Ladesäulen, Verkehrsmeldungen, Baustellen, Zählstellen, Sensoren und kommunale Fachverfahren. Damit historische Analysen und neue Dienste möglich werden, müssen Daten nicht nur gesammelt, sondern fachlich konsistent über Zeit nutzbar gemacht werden.
Historisierung
Zeitreihen, Versionen, Korrekturen, verspätete Daten und Retention systematisch modellieren.
Harmonisierung
IDs, räumliche Referenzen, Fahrtrichtung, Zählkategorien, Einheiten und Gültigkeiten zusammenführen.
Bereitstellung
APIs, Downloads, Geoservices und vorbereitete Queries auf typische Nutzungsfragen ausrichten.
Leistungspakete
Von der Analyse bis zum technischen Proof of Concept.
Der Einstieg kann als klar abgegrenztes Konzept erfolgen und modular vertieft werden.
Anwendungsfälle & Anforderungen
Use Cases, Historientiefe, Zeitauflösung, Query-Bedarf, Datenqualität, Performance und Rollen erfassen.
Daten- & Quellenanalyse
Formate, IDs, Aktualisierung, Änderungsverhalten, Metadaten und fachliche Unterschiede repräsentativer Quellen untersuchen.
Historisierungs- & Datenkonzept
Rohdaten versus Aggregation, Versionierung, Korrekturen, Gültigkeiten, Retention und Ableitungen definieren.
Zielarchitektur & Semantik
Ingestion, Speicherung, Verarbeitung, fachliches Kernmodell, APIs und Geodienste integrieren.
Qualität & Monitoring
Completeness, Timeliness, Plausibility, Continuity, Schema Conformance und Source Availability überwachen.
PoC & Roadmap
Repräsentative Quellen integrieren, Queries demonstrieren, Speicher-/Performancefragen prüfen und Rollout planen.
Verkehrszähldaten
Zählstellen verändern sich – historische Bedeutung muss erhalten bleiben.
Gerade Dauer-, temporäre und kommunale Zählungen unterscheiden sich in Technik, Klassifizierung, Zeitauflösung und räumlicher Struktur. Ein belastbares Modell trennt Messwert, Messkanal, Zählstellenkonfiguration und Gültigkeitszeitraum.
Semantisches Kernmodell
Zählstelle, Messpunkt, Datenstrom, Beobachtung, Richtung, Fahrstreifen, Verkehrsmittel/Fahrzeugklasse, Intervall, Einheit, Qualität, Quelle, Gültigkeit und Provenienz.
Änderungen statt Überschreiben
Neue Fahrstreifen, geänderte Kategorien oder Sensorwechsel erzeugen eine neue gültige Konfiguration. Historische Werte bleiben mit der damaligen Konfiguration interpretierbar.
Standards & Schnittstellen
Bestehende Ökosysteme weiterentwickeln statt Parallelwelten bauen.
Wir beziehen vorhandene Standards und technische Bereitstellungen in die Zielarchitektur ein und wählen nur dort zusätzliche Modelle, wo sie fachlich Mehrwert bringen.
Datenqualität & KI
Erst deterministisch erkennen, dann lernend ergänzen.
Schema- und Quellenänderungen, fehlende Daten oder neue Messkanäle sind oft regelbasiert feststellbar. ML eignet sich ergänzend für zeitabhängige Anomalien, Drift und komplexe Plausibilitätsmuster.
Strukturmonitoring
Neue/entfallene Quellen, Felder, Klassen oder Messkanäle erkennen.
Zeitreihenqualität
Lücken, Ausfälle, unplausible Sprünge und Abweichungen von typischen Mustern markieren.
Provenienz
Jeden abgeleiteten Wert auf Quelle, Verarbeitung und gültige Konfiguration zurückführen.
Visual Analytics & Querying
Daten werden erst wertvoll, wenn Fachfragen direkt beantwortbar sind.
Beispiele sind Zeitvergleiche, räumliche Selektion, Qualitätsauswertung oder aggregierte Exporte für Planung und Analyse.
- Verkehrsaufkommen einer Zählstelle zwischen zwei Zeitpunkten
- Stunden-, Tages- und Wochenwerte nach Richtung oder Klasse
- Vergleich gleicher Wochentage und saisonaler Entwicklungen
- Zählstellen innerhalb eines räumlichen Bereichs
- Messstellen mit Datenlücken oder Qualitätswarnungen
- Download vorbereiteter Ausschnitte in definierten Formaten
Nächster Schritt
Sie möchten Mobilitäts- oder Verkehrsdaten nachhaltig nutzbar machen?
Wir können mit einem abgegrenzten Architektur- und Datenkonzept starten und anschließend PoC, Visual Analytics oder Rollout vertiefen.