Vernetzte Fahrzeuge (Connected Cars) sind im Trend. Das gilt vor allem für den chinesischen Markt. Einer der dort aktiven Automobilhersteller hat ein Projekt initiiert, das ihm helfen soll, das Benutzerverhalten seiner Fahrer besser zu verstehen. Die Ergebnisse sollen in die Entwicklung neuer Modelle einfließen, und der Automobilhersteller legte einen engen Zeitrahmen für die Entwicklung dieses neuen Dienstes fest: sechs Wochen von Ende März bis Mitte Mai – während der globalen Coronavirus-Pandemie. Mit dem Rollout der Lösung kann der Autobauer in China nun die Funktionalitäten seiner Connected Cars optimal nutzen, um seine Kunden besser zu verstehen. Auf Basis der anonymen Einblicke lassen sich neue Services ausrollen. Gleichzeitig ist das optimierte Fahrerlebnis ein klares Differenzierungsmerkmal für den OEM (Original Equipment Manufacturer) auf dem chinesischen Markt. Der Konzern etabliert sich noch stärker als hochinnovativer Anbieter, indem er seinen Nutzern modernste Funktionalitäten und Services bereitstellt.
Mit der Analytik-Lösung hebt unser Kunde die Driver Experience seiner Kunden auf ein neues Niveau und gewinnt wertvolle Einblicke für die Entwicklung zukünftiger Fahrzeuggenerationen.
Xu Zhao, Account Manager, T-Systems China
Connected Car – das bedeutet nicht nur Vernetzung. Es ist auch Big Data: Über die Sensoren in den Autos werden kontinuierlich Betriebsdaten erfasst und gespeichert. Tagtäglich fallen so immense Datenmengen aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten im Backend an. Für den Automobilbauer betreibt T-Systems dieses Backend in einer Private Cloud in China. Die Auswertung dieser Daten ist von größtem Interesse für den OEM, um seinen Kunden exzellenten Service (inklusive neuer In-Car-Angebote), erhöhte Fahrsicherheit und eine hervorragende Driver Experience zu bieten. Doch die Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen ist ein Fachgebiet mit ganz eigenen Herausforderungen. Dazu gehört nicht nur die Vorbereitung der Daten, sondern auch die Fähigkeit, die Daten im Sinne von Business Insights zu analysieren.
Da T-Systems nicht nur das Connected-Car-Backend betreibt, sondern auch über großes Big-Data-Know-how verfügt, beauftragte der Automobilhersteller den IT-Dienstleister mit der Entwicklung der Analytics-Lösung. Die umfangreichen Infrastruktur-Ressourcen für die Modellierung der Lösung bzw. das Machine Learning kommen aus der Huawei Cloud.
Innerhalb weniger Tage baute T-Systems ein agiles Team auf und lieferte bis Ende April die Lösung für den Fachbereich als Webservice, auf den die Business-Einheiten per Browser zugreifen können. Mit einem 2-wöchigen User Acceptance Test endete das insgesamt 6-wöchige Projekt während der Corona-Pandemie. Zunächst extrahierte das Team die relevanten Daten aus dem Connected Vehicle Backend in der Private Cloud von T-Systems. Die Daten waren weitgehend strukturiert und hatten auch ein ähnliches Datenformat. Dennoch mussten die Datensätze vor dem Transfer (via rvs, dem Rechnerverbund-System von T-Systems) in die Public Cloud bereinigt werden. Die bereinigten Datensätze transferierte das Team um Projektleiter Xiaojie Weng in die Huawei Cloud, um die dortigen Kapazitäten für die schnelle Entwicklung des Analyse-Service zu verwenden. Dabei kam u.a. das in der Public Cloud bereitgestellte Hadoop PaaS zum Einsatz. Zudem setzte das Team das Web-Frontend auf, über das die Mitarbeiter des Autobauers via Browser auf die anonymen Datenanalysen zugreifen können.
