Собрали 31, нужно еще 69. Засапорти devby📝
Support us

«30 секунд – это много». Как изменят сервис такси Big Data

Технологии сделали работу такси в Минске эффективнее и позволили детальнее понимать потребности клиентов. Сервис улучшился. Что еще необычного зафиксировали в Такси 135 в прошлом году и какое будущее готовит пассажирским перевозкам Big Data? 

Оставить комментарий

Технологии сделали работу такси в Минске эффективнее и позволили детальнее понимать потребности клиентов. Сервис улучшился. Что еще необычного зафиксировали в Такси 135 в прошлом году и какое будущее готовит пассажирским перевозкам Big Data? 

Данила Дроздович, CTO RichBrains
Благодаря большим данным автомобили такси и рабочее время водителей стали использоваться эффективнее. Раньше машины простаивали, пока ждали клиентов, или еще хуже — ездили вхолостую: водитель никого не вез, тратил бензин, увеличивал риск ДТП. Денег это не приносило.

Но геопозиционирование, сбор и анализ больших данных изменили рынок. Водители стали быстрее находить заказы, а пассажиры — меньше ждать подачи машины. В результате поездки стали доступнее.

Потребности у клиентов бывают разные. Но, какой бы маршрут они ни планировали, наша задача — как можно быстрее подать такси. Данные аналитики за 2020 год.

Мы постоянно анализируем большие данные и ищем закономерности, чтобы сокращать время подачи. Например, клиенту может показаться, что 30 секунд — ничто, но в масштабах сервиса такси — это много. Если мы говорим о 300 тысячах заказов с таким показателем в месяц, то это 150 тысяч минут. Делим на 60 и получаем 2,5 тысячи часов, или 312 рабочих дней. Вот сколько времени и ресурса мы можем сэкономить! Каждая секунда имеет значение.

Кейсы: как большие данные делают такси лучше

Ситуация 1

Представьте: мы неправильно определили сторону улицы. Водителю придется разворачиваться. Мы указали, что подача машины займет 4 мин. Но реально он приедет через 8 мин. 

При этом есть водитель, который находится на нужной стороне улицы в это время. Но из-за ошибки мы не отдали заказ ему. Он проехал мимо. Наша задача — предотвратить такую ситуацию в будущем. Большие данные помогают исправлять эти ошибки благодаря анализу.

Ситуация 2

2 клиента находятся на расстоянии 500 м друг от друга. Оба вызвали такси через приложение с разницей в одну секунду. При этом первый едет один, а второй — с ребенком. Ближайшее такси прибывает с детским автокреслом. Но оно заберет пассажира без ребенка, потому что тот сделал заказ на секунду раньше. А второй будет еще долго ждать, пока доберется подходящая машина.

Логичнее было бы отдать ближайшее такси с детским креслом пассажиру с ребенком, потому что такси без кресел больше и первый пассажир ждал бы недолго. Чтобы это предотвратить в будущем, мы объединяем заказы и группируем их патчами. В течение 30 секунд обрабатываем их как группу заказов в районе. При таком условии быстро уедут оба клиента — и с креслом, и без. Время подачи изменилось бы несильно. Технологические новшества позволяют такси выполнять больше заказов и обеспечивать работой больше машин, уменьшая время простоя.

В приложении Такси 135 клиенты могут выбрать желаемые условия перевозки. Пассажиры активно пользовались возможностями сервиса в 2020 году. 

Big Data и пробки

Благодаря большим данным мы лучше прогнозируем пробки. Чем больше водителей посылает телеметрию, тем точнее прогноз. У нас постоянно едет 500-600 машин онлайн, которые передают скорость и передвижение по дорогам в Минске. Это дает нам возможность лучше предсказывать время подачи автомобиля и завершения заказа. 

Чем точнее мы понимаем, когда водитель выполнит заказ, тем легче принимать решение, стоит ли отдавать заказ по цепочке. Так мы избавляем клиента от необходимости ждать такси 15-20 мин, как раньше.

В прошлом году количество заказов Такси 135 через приложение выросло. Перед подачей заявки клиенты видят фиксированные тарифы на момент заказа. Больше всего онлайн-заявок поступало из центра Минска.

Про сложности в обработке больших данных

Основная проблема с данными — их становится очень много. При работе с ними легко запутаться. Ты начинаешь погружаться в инсайты, пытаешься найти корреляции и не всегда понимаешь, как их применить. Это не всегда самые простые челленджи.

Например, есть данные о положении дверей — открыто-закрыто. Сложно сразу понять, что с этим делать. Надо приложить много усилий, чтобы понять, как это применить. То же самое с включением дворников и торможением. Но потом приходит инсайт — и ты понимаешь, что даже с помощью одного параметра ты можешь прогнозировать пробки, определять сторону улицы или предсказывать траекторию движения машины. А датчик дворников и их скорость помогают понять интенсивность осадков в определенной части города и, соответственно, предугадать повышение спроса на такси.

У Big Data также есть понятие инертности. Зачастую большие данные плохо реагируют на изменение реалий. Если есть некая сезонность на протяжении 5 лет и приходит пандемия, которая все ломает, машинному обучению и большим данным сложно быстро перестроиться. Изменения выпадают из паттерна.

Как Big Data изменит перевозки в будущем?

Сначала были рации, потом пришли технологии геопозиционирования и мобильный интернет. Произошел огромный скачок в развитии сервиса такси и доступности услуги. Следующим гигантским рывком в отрасли будут Self-Driving Cars. Благодаря им машины станут эксплуатироваться на 100%. Они будут ездить без остановки и постоянно перевозить людей.

Сейчас мы мыслим масштабами маршрутизации улиц. Но Self-Driving Cars понадобится больше точных данных: сколько полос на дороге, с какой полосы можно повернуть налево и в какой полосе находится сама машина. Будет расти гранулярность данных. Важно будет все — даже момент включения дворников. Неочевидная, на первый взгляд, информация поможет делать более точные прогнозы. Тот, кто ей будет владеть, сможет двигать рынок.

Протестируйте возможности Такси 135. Установите приложение и воспользуйтесь в нем скидкой 25% по промокоду DEVBY на все поездки до 17.01.

Собрали 31, нужно еще 69

Засапорти devby

Читайте также
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Big Data как концепт довольно понятна, но из-за того, что она включает в себя множество процессов, сложно сказать, с чего именно нужно начать изучение. Как хранятся файлы? Или как получать эти файлы? А может, сразу — как анализировать данные? О своём опыте работы с Big Data и почему Spark лучше, чем Hadoop MapReduce в обработке данных, рассказывает Эмилия Межекова, ETL-developer в Luxoft.
Vertica увеличивает скорость обработки запросов в 50–100 раз. Подробно о хранилище данных
Vertica увеличивает скорость обработки запросов в 50–100 раз. Подробно о хранилище данных
Vertica увеличивает скорость обработки запросов в 50–100 раз. Подробно о хранилище данных
В марте 2021 года дистрибуционный холдинг ERC объявил о расширении контракта с крупнейшим разработчиком программного обеспечения — компанией Micro Focus в Беларуси, других странах СНГ, а также в Украине и Грузии (Сакартвело) по технологическому решению Vertica.
Топ главных ИТ-специальностей и ИТ-навыков в 2021 году
Топ главных ИТ-специальностей и ИТ-навыков в 2021 году
Топ главных ИТ-специальностей и ИТ-навыков в 2021 году
Dice Insights ежегодно составляет перечень технологических профессий, которые ждёт рост или спад популярности в ближайшие 12 месяцев. За основу берут прогнозы консалтинговой компании Foote Partners. К примеру, в прошлом году оказались точны предсказания её аналитиков по большим данным, AI и опыту в кибербезопасности, востребованность которых увеличилась сильнее ожидаемого на фоне массового перехода на удалёнку.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.