Auswertung v. ÖPNV Nachfragedaten

Konzeptionierung und Modellierung von Datenflüssen und Methoden

Datenauswertung mit Standard-BI-Lösungen

Anbindung an Standard BI-Lösungen (Power BI, Qlik, ReportServer und u.v.m)

Datenbankmodellierung und Entwicklung von ETL-Prozessen, Schnittstellen und Aufbereitungsalgorithmen

Erstellung und Modellierung von Auswertungen für entsprechende BI-Lösungen (OLAP, interaktive Auswertungen, prettyprint reporting)

Modulare Algorithmen-Entwicklung

Aufbereitung von Geodaten, Binärdaten, ASCII Daten

Geografische und logische Ortung

Echtzeit-Matching (MQTT, Echtzeitortung für ITCS bzw. RBL Systeme)

Mathematische Optimierungsverfahren, Saldenausgleichsverfahren und Hochrechnungsverfahren

Virtuelle Vollerhebung anhand von Stichprobendaten mittels klassischer mathematischer Statistik und moderner KI-Methoden (Deep Lerning, Random Forest)

Individualsoftware Unternehmen

Software  zur Visualisierung ÖPNV affiner Daten

Erzeugen von Fahrplänen

Prüfsoftware zum Erkennen von Zuordnungsproblemen

Entwicklung spezieller Visualisierungen als Webanwendung, anhand besonderer Anforderungen und Datengrundlagen

Software zum Monitoren von AFZ Systemen auf Fahrzeugebene (Ausfall von Sensoren, automatische Überwachung von Zählsystemen)                                                                             

Dipl.-Math. Mathias Gotte

M. A. Christiane Gotte

Kaufmännische Leitung

Unternehmenskommunikation

Qualitätsmanagement

Akquise und Support

Homepage

• Mathias Gotte beschäftigt sich seit 2005 mit Fragestellungen des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) unter Verwendung mathematischer und statistischer Methoden. Während seines Studiums der angewandten Mathematik entwickelte er ein Linienerlös-Bewertungssystem für die LVB. 
• Im Laufe seines beruflichen Werdegangs hat er sich intensiv mit mathematischer Modellierung und Implementierung von Algorithmen für die automatische Fahrgastzählung (AFZ) auseinandergesetzt, zum Beispiel mit diversen Methoden für Güteprüfung, Saldenausgleich, Fahrplanzuordnung und Hochrechnung.
•  Besonders hervorzuheben ist seine Expertise im Bereich der Entwicklung, Anbindung und Aufbereitung von autonom erfassten AFZ-Daten. Durch stetige Weiterentwicklung der notwendigen Konzepte können autonome AFZ-Daten georeferenziert, aufbereitet und Fahrplandaten zugeordnet werden. Diese Konzepte sind die Grundlage für die Aufbereitung von autonomen AFZ-Daten in Echtzeit.

• Christiane Gotte hat das Wirtschaftsgymnasium in Leipzig besucht, und war nach dem Studium der Erziehungswissenschaften für Bildungsträger, am Theater und in der Kulturarbeit tätig. Während des Studiums spezialisierte sie sich auf Erwachsenenbildg.                                                              
  
• Nach einem beruflich bedingten Ortswechsel vom Süden in den Norden, erweiterte sie ihr Portfolio um eine akademische Weiterbildung zur Mediatorin und engagierte sich weiter in Bildungsthemen mit den Schwerpunkten digitale Bildung, Digitalisierung, inklusive Schule, Ganztagsschule  2024 kam der Bereich der Elternfortbildungen hinzu.
•  Bei goT²es-software ist sie unter anderem für den kaufmännischen Bereich, Marketing und Kommunikation verantwortlich.

Wir entwickeln für Sie die notwendige Software, um Ihre Daten aufzubereiten, mit dem Ziel diese aufbereiteten Daten mit BI-Lösungen auszuwerten. Die Abbildung zeigt, wie Ihre Daten mittels geeigneter Skripte so transformiert werden, dass diese in einem geeigneten Data-Warehouse-Schema abgelegt werden.
Unser Leistungsspektrum umfasst eine Modellierung der Data-Warehouse-Schemata, sodass Daten effizient eingelesen und performant abgefragt werden. Dafür kommen Technologien wie zum Beispiel Column-Store-Engine zum Einsatz.

In einem weiteren Schritt stellen wir notwendige Templates bereit, z.B. Berichtvorlagen, OLAP-Vorlagen, SQL-Abfragen für Dynamische Listen etc., die Ihnen helfen, Ihre Daten auszuwerten. Auf Wunsch vermitteln wir Ihnen das Know-how, Ihre eigenen individuellen Reports/Auswertungen zu erstellen.
Sie erhalten eine vollumfängliche Dokumentation des Datenbankschemas mit Beispielen, auf welche Art und Weise gewisse Informationen abgefragt werden können. So sind zum Beispiel Auswertungen einer einzelnen Fahrplanfahrt an einem bestimmten Tag bis hin zur Jahreshochrechnung von Linienbündeln einfach zu realisieren (siehe Dynamische Listen).
Wenn die benötigte Infrastruktur umgesetzt werden soll, unterstützen wir Sie gern auch dabei.