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SNCF Gares et Connexions pilote l'aménagement des gares avec du décisionnel

SNCF Gares et Connexions s'est équipé d'une solution analytique pour mieux gérer l'exploitation de ses 3000 gares.

Aux prises avec la gestion de 3 000 gares et quelques 2 milliards de voyageurs annuels, SNCF Gares et Connexions a lancé un projet Big Data pour optimiser les flux et la circulation des personnes. Elle s'est notamment appuyée sur une solution d'analyse et de visualisation des données.

PublicitéDernière née des cinq branches qui composent l'opérateur ferroviaire, SNCF Gares et Connexions a aujourd'hui la charge de rénover et développer commercialement l'activité de 3 029 gares. Pour ce faire, la société avait besoin de connaître précisément les flux de personnes, d'autant plus que les gares représentent un rouage majeur dans la promesse du service « porte à porte » de la SNCF.
Jusqu'à il y peu, les capacités analytiques de cette branche étaient toutefois limitées. Elles étaient très focalisées et restreintes dans le temps et l'espace. Il n'était, par exemple, pas possible de comparer deux gares.
SNCF Gares et Connexions s'est donc lancé dans un vaste projet Big Data et analytique baptisé Magnolia. Le but était d'une part d'augmenter significativement les volumes de données exploitables en multipliant les sources d'informations, d'autre part il fallait une solution analytique efficace pour traiter et restituer les données. Pour cette dernière partie, SNCF Gares et Connexions a décidé de s'appuyer sur les systèmes de l'éditeur SAS.

Ce sont notamment la souplesse d'utilisation, sa diffusion multi-support et la visualisation cartographique, décidément chère à la SNCF, qui ont convaincu les équipes d'adopter cette solution.

Présent tout au long du déploiement, l'éditeur américain a entièrement accompagné SNCF Gares&Connexions. Cette démarche a permis de maximiser les délais d'exploitation. La solution a pu fournir des résultats probants trois mois après le début du déploiement. Parmi les bénéfices constatés, SNCF Gares et Connexion avance bien évidemment une meilleure visibilité des données. Il en découle principalement une réduction des niveaux d'incertitude dans les choix opérés en matière de développement, d'aménagement ou de tarification.