Bedrijven
Vastgoed eigenaars
Vastgoedontwikkelaars
HR Manager
Mobiliteitsmanager
Facility Manager
Vastgoedmanager
Vermogensbeheerder
Tussen het ontstaan van intelligente parkeergarages en nieuwe oplossingen om de parkeerbeleving te verbeteren, wordt het parkeerbeheer gedigitaliseerd. Deze digitalisering functioneert met name door uitgebreide gegevens te gebruiken om het parkeerbeheer te optimaliseren.
Dit brengt verschillende problemen met zich mee. Gezien de omvang van bestaande gegevens over een parkeerplaats (bezettingsgraad, tijdverkeer, gemiddelde snelheden, enz.), is het allereerst nodig deze gegevens, die vaak ongestructureerd zijn, te interpreteren.
Vervolgens moet in een grote stad elke ruimte winstgevend worden gemaakt. De parkeerbeheerders gebruiken dus elke oplossing om een bevredigende bezettingsgraad te handhaven. Van deze oplossingen gebruiken velen van hen Big Data. We gaan zien hoe Big Data wordt gebruikt bij het proces om grote wijzigingen aan te brengen in parkeerbeheer
Zoals we vaak zeggen, "We kunnen alleen verbeteren wat we kunnen meten". En dat is goed. Omdat het doel van Big Data is om gegevens met een hoog volume te verzamelen en te beheren in een context waarin ze vaak ongestructureerd zijn.
Zodra deze gegevens zijn opgeslagen, beheerd en geïnterpreteerd, zijn de mogelijkheden eindeloos. Het zal nu mogelijk zijn om vrijwel alles te meten. Dit brengt echter een bepaalde uitdaging met zich mee: kiezen wat moet worden gemeten en identificeren welke gegevens relevant zijn en welke niet.
Of het nu gaat om het meten van variabelen met betrekking tot parkeertijd, het aantal werknemers dat parkeerplaatsen gebruikt op basis van hun beroep, of iets anders, met Big Data kunt u gekwantificeerde voorvertoningen krijgen, waardoor een beter overzicht ontstaat.
Het voordeel van Big Data in het algemeen en ongestructureerde data in het bijzonder is dat het geen exact format heeft.
Dit geeft veel flexibiliteit aan iedereen die verantwoordelijk is voor de interpretatie van deze gegevens. Een van de toepassingen van Big Data is om modellen uit al deze gegevens te extraheren. Zodra deze modellen zijn geëxtraheerd, is het mogelijk om algemene regels vast te stellen in een toekomstgerichte aanpak.
Afhankelijk van de tijd of datum kan het bijvoorbeeld mogelijk zijn om het aantal mensen te voorspellen dat naar een parkeerplaats komt om dienovereenkomstig nieuwe boekingen te accepteren of te weigeren. Dit voorkomt overbezetting of juist onderbenutting van de parkeerplaats.
Een van de hoekstenen van beveiliging is Data. Met data bedoelen we natuurlijk de gegevens, maar vooral de mogelijkheid om ze correct te verwerken. In het geval van een hack is het bijvoorbeeld vaak nodig dat de aanval plaatsvindt alvorens te kunnen handelen, terwijl het vaak al te laat is.
Sommige softwareoplossingen die Big Data gebruiken, laten toe dat aanvallen worden gecorreleerd met verschillende gebeurtenissen om daar beter op te kunnen anticiperen.
In het geval van parkeergarages die worden beheerd via softwareplatforms, kan Big Data een uitstekende bondgenoot zijn in de strijd tegen kwaadwillende handelingen.
Big Data wordt veel gebruikt in AI algoritmen, die meerdere toepassingen hebben. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt bij gezichtsherkenning of kentekenplaten.
Met een groot aantal mogelijke toepassingen voor AI kan het nemen van een grote hoeveelheid gegevens een uitstekend initiatief zijn.
