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ACTIONABLE BUSINESS INTELLIGENCE UPON POPULATION MOBILITY PATTERNS ANALYSIS

Descrizione del progetto

Previsione dei modelli di mobilità della popolazione generale

I megadati possono essere utilizzati dalle parti interessate per pianificare e gestire azioni efficaci. Nell’intento di realizzare questo obiettivo, il progetto DEMOGRAPHICA, finanziato dall’UE, prevede un algoritmo in grado di analizzare il comportamento umano collettivo e di produrre previsioni definite temporalmente e in base alla localizzazione, azionabili e affidabili, completamente personalizzate in base alle esigenze di mercato del cliente. Per prevedere i modelli di mobilità della popolazione generale, il progetto si avvale della termodinamica sociale per analizzare i dati complessi, massivi e resi anonimi forniti dagli operatori di rete mobile. Ciò andrà a beneficio dei mercati verticali, nei quali la comprensione dei modelli di mobilità guida il processo decisionale e può migliorare vari indicatori chiave di prestazione per le città intelligenti e per un’ampia gamma di settori.

Obiettivo

What if an algorithm could analyse collective human behaviour and produce per-location, per-time-frame, actionable and reliable predictions fully customised as per each clients’ market needs? This would benefit all those verticals that depend on mobility patterns to plan effective actions. Marketers would count with tools to design efficient and viral advertising, awareness or fundraising campaigns. Smart- cities/Municipalities’ mobility and tourism responsibles would count with scientific tools to effectively put into practice their politics. Toll-roads planners/managers would count with reliable tools to manage actions.
DEMOGRAPHICA makes use of socio-thermodynamics to analyse the complex, massive and anonymised data (i.e. Call Detail Records -CDR-) provided by Mobile Network Operators (MNOs) to forecast mobility patterns of general population. This allows us to understand and reliably forecast citizens’ mobility patterns without violating their privacy. This is useful in many verticals where understanding these mobility patterns is essential to drive informed decisions and improve different KPIs (key performance indicators), from profitability to service level, especially in the whole world of smartcities, and particularly in some niches of this big market such as Transportation, Tourism and Out-of-Home Marketing, but it also has application in other sectors such as Health (epidemics evolution prediction), energy or cybersecurity, to mention a few.

Invito a presentare proposte

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-SMEInst-2018-2020-2

Meccanismo di finanziamento

SME-2 - SME instrument phase 2

Coordinatore

KIDO DYNAMICS SA
Contribution nette de l'UE
€ 1 024 884,00
Indirizzo
AVENUE DE SEVELIN 46
1004 LAUSANNE
Svizzera

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
€ 2 039 120,00

Partecipanti (1)