Data Analysis

C'est principalement grâce au travail sur le big data que nous obtenons d'excellents résultats.

La collecte de données sur la mobilité est une activité notoirement coûteuse et longue. Rendre ce processus plus efficace permet d'économiser des ressources au profit de l'élément le plus important d'une entreprise de transport prospère: la qualité du service. En outre, pour déterminer et fournir des données de charge pour les subventions et les primes, il faut travailler sur la base de données empiriques.

Il en va de même pour les entreprises d'autres secteurs qui, ayant un autre cœur de métier, peinent à allouer les ressources nécessaires à la collecte de données et à l'analyse de la mobilité de leurs employés. Il est donc difficile pour les responsables de la mobilité d'obtenir les informations dont ils ont besoin pour préparer un plan de mobilité réellement efficace qui incite leurs employés à une mobilité plus durable.
L'analyse des données, ainsi que les activités de collecte de données, à l'aide de méthodes innovantes et traditionnelles telles que les questionnaires et les groupes de discussion (concernant les traits de caractère, les attitudes, les habitudes, les comportements de voyage, les activités quotidiennes, etc.), permettent d'identifier de nouvelles stratégies. De cette manière, de nouvelles variables influençant le comportement de mobilité peuvent être identifiées, utiles pour repenser les services actuels et développer de nouvelles théories comportementales par rapport aux théories actuelles (par exemple, Theory of Planned BehaviourTransTheoretical Modelthe Stage model of Self-regulated Behavioural Change, etc.).
Les données collectées et analysées sont visualisées à l'aide d'une variété d'outils tels que le SIG, la cartographie web, les graphiques dynamiques intuitifs que nos experts présenteront en détail aux clients.