Використання технологій Big Data в галузі електротранспорту

У контексті критичних викликів, пов’язаних із глобальним потеплінням і необхідністю зниження вуглецевого відбитку, сектор електромобілів переживає значне зростання. Цей прогрес неминуче приводить до потреби в розширенні та модернізації інфраструктури зарядних станцій. У цій статті детально проаналізовано, як технології опрацювання великих даних можуть сприяти оптимізації використання цієї інфраструктури, ефективності зарядних станцій та розробленню персоналізованих сервісів для користувачів електромобілів. Розглянуто стратегії вирішення актуальних проблем, зокрема у сферах безпеки та стандартизації оброблення даних, а також обговорюється вплив великих даних на формування нових комерційних моделей у галузі електромобілів. Особливу увагу звернено на аналіз наукових робіт та публікацій, які виявляють відчутний дефіцит досліджень, зосереджених на адаптації технологій Big Data до конкретних регіональних умов та аналізу поведінкових моделей споживачів електромобілів. Стаття визначає ключові напрями майбутніх досліджень, спрямованих на вивчення потенціалу великих даних для розумної оптимізації електромобілів, зокрема у сферах прогнозування попиту, ефективного управління зарядними станціями, розроблення нових користувацьких сервісів та інтеграції із ширшими системами управління міським транспортом. Окрім того, в статті також висвітлено виклики, пов’язані із забезпеченням конфіденційності та безпеки зібраних даних, необхідністю інтеграції різноманітних даних та систем, а також актуальною потребою у кваліфікованих фахів- цях у сфері аналізу великих даних. У завершальній частині статті акцентовано на перспективах використання великих даних в електромобілів, їхньому потенціалі для внеску у розвиток кон- цепцій розумних міст, поліпшення інфраструктури та поліпшення якості послуг для кінцевих споживачів. Надано рекомендації для ключових зацікавлених сторін у галузі, щоб сприяти прий- няттю стратегічних рішень, які б враховували майбутні можливості та виклики. Наведено ана- літичний огляд актуальних літературних джерел та онлайн-публікацій, що підкреслює іннова- ційність виконаного дослідження.