Telia nutzt Embedded Analytics von Tableau zur Verbesserung der Stadtplanung und für eine innovative Produktentwicklung

Wie Sie sich vorstellen können, generiert Telia große Datenmengen aus seinem Mobilfunknetz. Vor einigen Jahren wurde Telia Division X eingeführt, um dieses riesige Datenvolumen für die Entwicklung innovativer neuer Dienstleistungen mit Wachstumspotenzial zu nutzen. Alles, womit wir uns heute beschäftigen, wird Teil des Kundenerlebnisses von morgen sein. Telia Crowd Insights gehört zu unseren leistungsstärksten Innovationen. Es basiert auf den Standortinformationen von anonymisierten und aggregierten Mobilitätsdaten aus dem Telia-Netzwerk. Dieser Datenbestand umfasst über 16 Millionen Abonnenten in ganz Nordeuropa. Das entspricht Milliarden von Datenpunkten täglich. Bei einem Konzert von Ed Sheeran im Jahr 2019 in Helsinki wurde mit Crowd Insights beispielsweise ermittelt, von woher die Fans gekommen sind, wie viel sie im Stadtgebiet von Helsinki im Zusammenhang mit ihrem Besuch ausgegeben haben und wo sie sich vor und nach dem Konzert aufgehalten haben. Die Stadt Helsinki konnte daraus wertvolle Erkenntnisse für die Planung künftiger Veranstaltungen und für die Schaffung besserer Bedingungen für Konzertbesucher gewinnen.

Wir haben von Anfang an für Crowd Insights als Kerntechnologie Tableau eingesetzt. Tableau ist intuitiv, einfach zu erlernen und anpassbar. Wir können damit auf schnelle Weise Dashboards erstellen, Daten im Detail für spannende neue Erkenntnisse aufschlüsseln und unseren Kunden neue Ideen bieten. Zweifellos ist diese Visual-Analytics-Plattform für Telia ein wichtiges Instrument zur Entwicklung neuer Produkte für die Monetarisierung von Daten und die Erschließung neuer Einnahmequellen.

Telia Crowd Insights bietet enorme Möglichkeiten für Innovation und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung. Beispielsweise unterstützt Telia City Vitality Insights Städte in Nordeuropa und im Baltikum bei der Verbesserung der städtischen Lebensbedingungen durch Ermittlung anonymisierter und aggregierter Bewegungsmuster der Menschen aus den Netzwerkdaten. Der Vergleich historischer Daten mit den Daten von heute bietet Städten die Möglichkeit, die Auswirkungen getroffener Entscheidungen und durchgeführter Maßnahmen zu ermitteln. Tableau vereinfacht das Erkunden von Daten und deren Verständnis, sodass die Teams damit Erkenntnisse gewinnen und teilen können, die für die Stadtplanung enorm hilfreich sind. Auf ähnliche Weise wollte die regionale Verkehrsbehörde von Helsinki (Helsinki Regional Transport Authority, HSL) nach Fertigstellung einer U-Bahn-Erweiterung im Umfang von 1,2 Milliarden € das Pendlerverhalten ermitteln, um sicherzustellen, dass die neue U-Bahn so oft wie möglich genutzt wird. Eine herkömmliche Umfrage dazu hätte Jahre gedauert und Tausende Euro gekostet. Durch Telia Crowd Insights konnte mithilfe der Embedded Analytics von Tableau dagegen schnell gezeigt werden, dass die neue U-Bahn-Linie den Autoverkehr um 8 % reduziert hat. Das entspricht 13 Tonnen CO2 pro Tag.

Anfangs hatten einige von uns vorgeschlagen, ein eigenes Analytics-Tool zu entwickeln oder eine Lösung wie Power BI zu nutzen. Allerdings wäre das sehr zeitaufwändig gewesen und hätte Ressourcen von der eigentlichen Aufgabe von Telia Division X abgezogen, der Entwicklung innovativer Produkte. Die Embedded-Analytics-Plattform von Tableau gibt uns dagegen die Möglichkeit, uns auf die Entwicklung neuer Telia-Dienstleistungen zu konzentrieren. Wir können Tableau in unsere externen Anwendungen einbinden sowie anpassen und unseren Kunden Dashboards zur Verfügung zu stellen, mit denen sie Fragen stellen und selbst aussagekräftige Erkenntnisse ermitteln können.

Die schwedische Behörde für öffentliche Gesundheit nutzt unsere mit Embedded Analytics von Tableau gewonnenen Erkenntnisse aus anonymisierten und aggregierten Daten, um festzustellen, wie sich in der Covid-19-Pandemie Menschengruppen im öffentlichen Leben bewegen, z. B. zwischen Gemeinden und Regionen oder innerhalb einer Stadt. Sie kann damit Bewegungsmuster visualisieren, die sich sonst nur schwer ermitteln lassen, und die Effektivität der Maßnahmen zur Eindämmung der Infektionsausbreitung prüfen.

Die bisherigen Anwendungsfälle waren nur der Anfang. Wir werden beispielsweise unser Angebot auf den Einzelhandel ausdehnen und dafür anonymisierte wie aggregierte Daten aus dem Mobilfunknetz von Telia sowie aus den WLAN-Netzwerken der Einzelhandelsunternehmen nutzen, um Bewegungsmuster der Menschen innerhalb und in der Umgebung der stationären Filialen zu ermitteln. Der Einzelhandel erhält damit eine beispiellose Darstellung seines kompletten Konversionstrichters, der Möglichkeiten für neue Filialstandorte und wie sich die Kunden in den Filialen tatsächlich bewegen.