Smart Mobility: Identifikation von wertschöpfungsrelevanten Daten für Smart Cities

Bachelorarbeit, Studentische Abschlussarbeit

Themen-Schwerpunkt: Big Data and Service Science, Mobilität
Studiengänge: Informationswirtschaft, Verwandte Studiengänge, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen

Umfeld

Smart Mobility ist ein moderner Ansatz für die Bereitstellung von intelligenten städtischen Mobilitätsdiensten durch Nutzung der Informations- und Kommunikationstechnologien. Offene Daten und Big Data Technologien im Kontext der Smart Mobility sollen Städten dabei helfen Entscheidungsprozesse zu verbessern, wachsende Transportationsbedürfnisse zu befriedigen, die Mobilität der Bewohner effizienter zu gestalten und somit die Lebensqualität in den Städten zu steigern.

In Deutschland stellt das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) mit der mCLOUD einen zentralen Zugangspunkt zu offenen Daten rund um Themen Straßen-, Bahn- und Luftverkehr, Raumfahrt, Klima und Wetter sowie Gewässer und Wasserstraßen bereit.

Veröffentlichung und Pflege von offenen Daten ist eine kostspielige Aufgabe. Um Ressourcen effizienter einzusetzen sollen insbesondere die Daten gepflegt und veröffentlicht werden, die den größten sozialen und ökonomischen Wirkungsgrad haben. Im Rahmen der Bachelorarbeit soll basierend auf den aktuellen Informationen zur Verwendung der offenen Mobilitätsdaten festgestellt werden, welche in mCLOUD verfügbare Daten den meisten Wertschöpfungspotenzial haben und welche Daten auf dieser Plattform noch fehlen.

Aufgaben

Es sind folgende Aufgaben zu bearbeiten:

  • Literaturrecherche
  • Identifikation von wertschöpfungsrelevanten Mobilitätsdaten für Smart Cities
  • Analyse der verfügbaren öffentlichen Mobilitätsdaten in Deutschland:
    • Sind die benötigten Daten in Deutschland öffentlich verfügbar?
    • Welche Daten sind vorhanden/welche Daten fehlen?
    • Welche fehlenden Daten können aus den vorhandenen Daten abgeleitet werden?

Wir bieten

  • ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • eine wirtschafts- und industrienahe Arbeitsumgebung und –organisation
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre und konstruktive Zusammenarbeit
  • Die Möglichkeit, sich an wissenschaftlichen Publikationen zu beteiligen

Wir erwarten

  • selbstständiges Denken und Arbeiten
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Alexandra Wins, wins@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: fortlaufend möglich
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) | Prof. Dr. Andreas Oberweis