Аналітика Big Data для KPI транспортних мереж: методи збору, очищення, візуалізації та Governance

Abstract

Дослідження спрямоване на формування цілісної моделі використання аналітики великих даних (Big Data) для оцінювання ключових показників ефективності (KPI) транспортних мереж. У роботі визначено методи збору, очищення, інтеграції та візуалізації транспортних даних, а також принципи управління ними відповідно до сучасних вимог data governance. Методика дослідження. У процесі дослідження застосовано системний та аналітико-узагальнювальний методи для визначення структури транспортних даних і джерел їх надходження. Використано методи порівняльного аналізу — для зіставлення європейських і національних підходів до управління даними; метод логічного моделювання — для побудови схеми аналітичного циклу Big Data у транспортних мережах; статистико-аналітичний метод — для узагальнення результатів досліджень з оцінки впливу аналітики даних на показники ефективності перевезень. Емпіричною базою стали публікації Європейської комісії, наукові праці з питань Big Data у транспорті та українські практики цифровізації галузі. Результати. Визначено основні джерела транспортних даних — сенсорні системи, GPS-трекери, білінгові платформи та корпоративні облікові системи. Систематизовано методи очищення даних (ETL, Data Lake) і виявлено типові проблеми їх якості — дублювання, відсутність часових міток, розбіжності форматів. Розроблено типологічну схему структури транспортних даних і запропоновано підхід до оцінювання їхньої надійності для розрахунку KPI. Наведено приклад візуалізації динаміки транспортної ефективності, що демонструє зниження середнього часу поїздки на 18 % після впровадження Big Data аналітики. Обґрунтовано, що впровадження принципів data governance підвищує рівень інтеграції транспортних даних і сприяє створенню єдиної аналітичної інфраструктури. Наукова новизна. Полягає у системному підході до використання аналітики Big Data для моніторингу KPI транспортних мереж, що поєднує технічні, аналітичні та управлінські аспекти. Запропоновано структурну модель інтеграції процесів збору, очищення, візуалізації та управління транспортними даними в єдиному аналітичному контурі, адаптовану до українських умов. Практична значущість. Результати дослідження можуть бути використані органами державного управління, міськими транспортними службами, операторами перевезень і ІТ-компаніями для побудови аналітичних систем управління транспортними потоками. Запровадження комплексної аналітики Big Data дозволяє підвищити точність прогнозів, ефективність планування маршрутів, знизити витрати ресурсів і забезпечити прозорість управлінських рішень у транспортній галузі України.