Quais projetos você e a equipe de dados da Trainline atualmente estão trabalhando??

Trabalhamos com grandes quantidades de dados de viagens (127.000 viagens são realizadas diariamente pelos nossos clientes) para melhorar a experiência de viagem com inovações novas e inteligentes. Essas inovações são projetadas para ajudar os clientes de várias maneiras, desde economizar dinheiro até ajudá-los a encontrar o melhor bilhete para sua jornada de forma rápida e fácil..

Um dos projetos em que minha equipe está trabalhando recentemente é o aprimoramento das notificações de interrupção para nossos clientes. Em breve, para lançamento em beta no nosso aplicativo de voz, as notificações aprimoradas de interrupção usam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para "ler" os feeds do Twitter dos operadores de trem, analisá-los e compartilhar atualizações de jornada contextuais correspondentes ao viajante individual. É a primeira vez para a indústria ferroviária no Reino Unido e estamos muito animados para lançá-la.

'Big Data' tornou-se um chavão, mas o que isso significa para você??

A indústria de tecnologia não é estranha a chavões, mas às vezes precisa fazer um trabalho melhor de explicá-los. Eu acho que quando falamos de 'big data' muitas pessoas simplesmente imaginam grandes planilhas, muitos números, ou simplesmente não sabem a que se referem..

'Big data' é um pouco enganador, pois sugere que apenas o volume está envolvido. Definições iniciais sugerem que big data se refere a três Vs: 'volume, velocidade e variedade'. Essa definição tem mais de uma década, mas continua sendo útil em alguns aspectos. A velocidade com que os dados são coletados, onde estão sendo armazenados e por quanto tempo, bem como a variedade dos dados - as diferentes origens de onde vem, sua uniformidade ou falta de - esses traços e facetas desempenham um papel importante. 'dados.

Em última análise, à medida que a ciência de dados se torna enraizada em todos os setores, precisamos manter as pessoas informadas sobre o que é, em vez de usá-las como uma frase abrangente que pouco explica o trabalho por trás disso..

Como o big data ou inteligência artificial se aplica ao setor de viagens??

A indústria ferroviária e de ônibus é um espaço muito interessante para se trabalhar em ciência de dados. Com ferroviário, temos um sistema centenário, fundamental para o nosso dia a dia, que estamos trabalhando para modernizar. Inovações recentes, como a introdução de ingressos para celulares, que estamos trabalhando de perto com a indústria ferroviária para expandir em todo o país, revolucionaram a experiência de viagem.

Agora estamos focados em melhorar ainda mais a experiência do cliente por meio de tecnologia de ponta. Por exemplo, lançamos recentemente um aplicativo de voz, criado para o Google Assistente, que opera em mais de 12 níveis de profundidade de conversação. Ele foi projetado para tornar as viagens ainda mais inteligentes e fáceis, ajudando os clientes a pesquisar sobre sua jornada sem usar as mãos, seja em casa ou em qualquer lugar.

O que distingue o trabalho que você está fazendo na Trainline de outros aplicativos de viagem?

Nós somos o principal aplicativo de trem e ônibus da Europa. Trabalhamos com 181 empresas de transporte ferroviário e vendemos ingressos para clientes em 173 países. Estamos totalmente comprometidos em usar nossa expertise em tecnologia para criar uma experiência que beneficia imensamente todos os clientes. Por exemplo, lançamos recentemente o primeiro AI de previsão de preços do Reino Unido para bilhetes de trem, que prevê a probabilidade de aumento das tarifas do Advance. Desde o lançamento do Price Prediction, mais de 2 milhões de clientes se envolveram com a IA, resultando em uma economia total de quase £ 9 milhões..

O que foi bem no último ano e o que se mostrou desafiador?

Nós continuamos a crescer nossa equipe - agora é composta de quase 50 pessoas com talento incrível. Isso significa que temos recursos aprimorados para trabalhar em projetos ainda mais interessantes nas próximas semanas e meses.

Como acontece com qualquer equipe que está se movendo no ritmo e crescendo rapidamente, houve uma curva de aprendizado - para mim em particular. Eu tive que adaptar como eu trabalho com a equipe para manter o ritmo, certificando-me de que todos os talentos estão sendo usados ​​de forma eficaz e que cada membro da equipe tenha o espaço para crescer.

  • Não são apenas trens - big data também previu quem vai ganhar a Copa do Mundo de 2018!

Como você acha que a indústria de viagens poderia melhorar sua relação com a tecnologia?

Toda indústria está se tornando inseparável da tecnologia e a viagem não é exceção. As operadoras de viagens e empresas de tecnologia, como a Trainline, precisam trabalhar em conjunto entre si para definir padrões do setor que possam atender às necessidades futuras de nossos clientes. Uma grande parte disso, especialmente no setor ferroviário, é a implementação de padrões internacionais de dados para garantir que, à medida que mais e mais geografias sejam reunidas por plataformas de tecnologia, uma experiência global e transparente seja oferecida ao cliente..

Na sua opinião, qual será o próximo grande avanço para a ciência de dados?

É provável que vejamos uma série de etapas menores, em que o todo é maior que a soma de suas partes, em vez de um salto gigantesco quando se trata de ciência de dados. Isso resultará em aplicativos que podem analisar dados ainda maiores e apresentá-los de maneira direta e com maior velocidade.

Um pouco mais adiante, poderíamos ver um ponto de inflexão, quando o aprendizado de máquina e a IA avançam para um nível em que ele está aprendendo por si mesmo com o mínimo de gerenciamento humano - mas ainda é incerto quando tal avanço ocorrerá..

Por enquanto, vejo o papel da ciência de dados como resposta às pequenas, mas importantes questões cotidianas - aquelas que exigem uma enorme quantidade de dados para responder, mas têm um grande impacto na qualidade de nossa vida diária - questões como, “Qual trem devo tomar??”.

Fergus Weldon é diretor de ciência de dados em Linha de trem