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Info-Tool „DB EarlyBird“

Mit Big Data zu mehr Kundenzufriedenheit

06/2018 – Mit Big-Data-Technologie und in Echtzeit können sich bald alle DB-Mitarbeiter ein Bild über die Mobilitätswetterlage im Netz der Bahn machen. Das neue Informationstool „EarlyBird“ ist freigeschaltet.

Früher wissen, wo beim Kunden der Schuh drückt. Kompetent und informiert auf heikle Verkehrslagen reagieren. Dem Reisenden sagen, wie er schnell und problemlos an sein Ziel kommt. Tagtäglich gelingt dies den Servicemitarbeitern der Bahn in Abertausenden Fällen. Doch wenn Unvorhergesehenes die Fahrpläne durcheinanderbringt – etwa ein Zug wegen eines Defekts auf der Strecke liegen bleibt, sieht das schnell anders aus. Wenn dann die Fahrgäste auf dem Bahnsteig unruhig werden, sich die Reisezentren füllen und im Kundenkontaktcenter der Bahn die Anfragen und Beschwerden im Sekundentakt hereinkommen, sind die Kunden häufig besser informiert als die Servicemitarbeiter.

Der Grund: Die meisten Bahn-Kunden sind heute vernetzt unterwegs. Sie nutzen die Newsangebote im Netz, Social-Media-Plattformen wie Facebook oder sie mailen und whatsappen. Fahrgäste sind auf diese Weise in kürzester Zeit über die Verkehrssituation informiert und tauschen sich aus.

Doch dieser Informationsvorsprung wird nun ausgeglichen – dank eines Produkts, das DB Systel initiiert hat. Für viele DB-Bereiche ist „DB EarlyBird“ seit 1. Juni eine Topquelle, um sich über Streckensperrungen, Zugausfälle und Umleitungen zu informieren, noch bevor der Kunde ihn darauf anspricht. Zu beziehen ist die Web-Anwendung über das Serviceportal.

DB schlägt Stanford

Um die DB-Mitarbeiter so früh wie möglich über die Mobilitätsprobleme ihrer Kunden zu informieren, arbeitet EarlyBird mit Daten aus sozialen Netzwerken in Echtzeit. „Real Time Insights“ lautet der Claim des neuen Informationstools. Dahinter steckt eine computergestützte und auf Algorithmen basierende Form der Sprachanalyse, das Natural Language Processing. Dazu werden viele Millionen Datensätze mit Big-Data-Technologien aus Social Media, RSS-Feeds und News-Seiten auf mobilitätsrelevante Informationen gescannt. Wenn zum Beispiel ein Nutzer über eine chronisch verspätete S-Bahn in Frankfurt twittert, wird diese Mitteilung mittels Textanalyse für EarlyBird aufbereitet. Selbstverständlich geschieht das unter Wahrung der Datenschutzgesetze. Alle Social-Media-Daten werden anonymisiert.

„DB Systel gehört mit seiner EarlyBird-Technologie zur Weltspitze“, weiß Andreas Brückner, Technical Engineer und Berater bei EarlyBird. Basis dieses Erfolgs ist die Big-Data-Analytik-Plattform des Forschungsprojekts SD4M (Smart Data for Mobility), welche von einem Firmenkonsortium unter der Leitung der DB Systel entwickelt wurde. Sie ermöglicht intelligentes Datenmanagement zur Auslastungs-, Planungs- und Prognoseoptimierung im Bereich Mobilität.

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DB Systel gehört mit seiner EarlyBird-Technologie zur Weltspitze.

Andreas Brückner, Technical Engineer & Berater Team EarlyBird, DB Systel GmbH

Der Grund, warum die auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Anwendung EarlyBird international zur Spitzentechnologie gehört: Die Software, die dahintersteckt, analysiert Daten in Echtzeit und erlaubt die Verarbeitung von bis zu 100 Dokumenten pro Sekunde. Geolokationen in Deutschland werden mit einer Genauigkeit von mehr als 80 Prozent erkannt, und im Bereich der Eigennamenerkennung werden sogar Tools der Stanford University übertroffen. Die amerikanische Elite-Universität ist eines der weltweiten Zentren der KI-Forschung.

Watson hatte das Nachsehen

„Anstoß für die Entwicklung von EarlyBird war der Arbeitsalltag der Mitarbeiter bei DB Dialog“, weiß Maren Reinsch von DB Dialog: „Frank Rennemann von der DB Systel hospitierte bei uns. Im Gespräch mit Mitarbeitern zeigte sich, dass unsere Kunden bei unvorhergesehenen Ereignissen – wie etwa bei einem liegen gebliebenem ICE auf freier Strecke – oftmals einen Informationsvorsprung haben. Unsere Mitarbeiter wünschten sich eine Möglichkeit, um diesen Vorsprung ausgleichen zu können.“

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Prompt wich der IBM-Vertreter dem EarlyBird-Team nicht mehr von der Seite. Spätestens da wussten wir, dass wir auf dem richtigen Dampfer sind.

Annette Mettendorf, Product Owner Team SmartData, DB Systel GmbH

Der Weg bis zum fertigen Tool gestaltete sich nicht immer einfach. „Wir haben es zuerst mit zwei bestehenden Systemen externer Firmen probiert. Aber das funktionierte nicht. Also haben wir gedacht, dann machen wir das eben selbst“, erinnert sich Annette Mettendorf, Product Owner des SmartData Teams bei der DB Systel. Inzwischen liegen einige Entwicklungsstufen hinter EarlyBird: Hoffnungsvoller Start war der Gewinn des Publikumspreises beim Skydeck Accelerator im Sommer vergangenen Jahres. EarlyBird stach sogar IBM aus, die ihr KI-Programm „Watson“ bei der Bahn unterbringen wollte.

Experte für Big-Data-Textanalyse

Doch die eigentliche Arbeit begann dann erst. Ein Team musste aufgebaut und die Plattform entwickelt und produktionsreif gemacht werden. Es folgten eine Kundenanalyse, ein Business Case und ein Verrechnungsmodell. Auch der Umzug von rund 100 Millionen Twitter-Datensätzen in die DB Enterprise Cloud wurde bewältigt. Das soll gewährleisten, hinsichtlich Speicherkapazität und Zugriffsmöglichkeiten auch zukünftige Aufgaben meistern zu können.

EarlyBird sei etwas ganz Besonderes, weiß Andreas Brückner: „Bei der Textanalyse im Bereich Mobilität sind wir wirklich führend. Da gibt es kein vergleichbar gutes System. Die Sprache der Deutschen Bahn ist unsere. Wir verstehen die halt am besten.“ Darum stellt die Freischaltung von EarlyBird am 1. Juni auch nicht das Ende der Entwicklung dar. „Wir arbeiten an diversen Business Services für unsere Kunden“, sagt Andreas Brückner.

Dem SmartData-Team bestätigt das große Interesse an seinem Service EarlyBird und Textanalyse im Allgemeinen, wie viel Potenzial die von ihm entwickelte Technologie hat und dass noch viele andere Kunden davon profitieren könnten. „Wir sind Spezialisten für die deutsche Sprache“, resümiert Brückner. „Unsere Botschaft ist: Bei der Textanalyse von Daten wendet euch an das SmartData-Team.“