CIO采访：Malcolm Lowe，它的负责人，为大曼彻斯特运输

曼彻斯特闻名于一些事情：足球俱乐部，其音乐场景，潮湿的天气。它还拥有英国最佳本地运输系统之一 - 和Malcolm Lowe，在大曼彻斯特（TFGM）的运输中，是负责确保技术有助于在整个城市运输以尽可能有效地流动的高管。

每天都在该地区的运输网络上进行多达560万旅程。TFGM是一个与公共汽车，电车和火车运营商合作的地方政府机构，并监督一些曼彻斯特最繁忙的道路。Lowe表示技术和数据是为客户提供旅行选择和服务的持续改进的关键。

“这是一个令人兴趣的工作场所，因为我们一直到从网站和移动应用程序到高速公路交叉路口的中央电视台，摄像机和交通信号的所有令人兴趣的地方，”他说。“从技术角度来看，这一系列非常有趣，但对我来说最重要的是它实际上为更大的曼彻斯特提供了一个非常有价值的服务。”

在工作和养老金部（DWP）近11年之后，他会被担任数字董事和首席技术官，Lowe于2017年2月加入TFGM。虽然该行业和挑战是新的，但他说这一举动有很多方法有机会回家。

“我是一个居民，我在大曼彻斯特长大，”他说。“这一角色是让一些东西回到更大的曼彻斯特作为一个地区，并帮助它扩大和成长。我们的工作达到了可见的差异。作为一个CIO，你做了很多事情，你对最终用户的遥远 - 这里，我们实际上是有所作为。“

自加入TFGM以来，Lowe一直负责一系列IT实现。他还分为其他运营领域，并在组织开始实施智能非接触式系统时，成为智能票务的负责人，该系统消除了乘客需要纸张门票或下载应用程序。

“我真的很享受它，”Lowe说，指的是他的领导力。“这是广泛的 - 有各种各样的技术。运输正在前进并拥抱很多数字系统和服务，如云和机器学习。它是令人迷人的，因为我们从软件到硬件和基础设施的所有东西都开始工作。“

“运输正在前进并拥抱很多数字系统和服务”

Malcolm Lowe，运输更大的曼彻斯特

Lowe表示，自收取作用以来，他被要求领导TFGM的智能票务系统的职责之一。除了监督该项目的相当责任之外，Lowe还被指控领导营销和运营等业务相关领域的团队。他说，唯一的目标是在曼彻斯特大都会网络上做出非接触的日常现实。

“这是组织在几年前试过了不成功的事情，我被问到我是否会负责并使其发生，”Lowe说。

“很荣幸被要求做到这一点，所以我暂时将我的IT角色分开来接受这项工作，我能够帮助组织以更敏捷和迭代的方式提供智能票务。”

这种敏捷的工作计划从DWP的情况下吸引了Lowe的经验，在那里他一直在使用组织的数字化努力中的工具和技术。在2018年初开始，在此迭代工作方案开始。

2019年7月，METROLINK网络是英国最大的轻轨网络，加入纽约，伦敦，里约热内卢和新加坡，作为一个具有“智能”非接触式运输系统的主要城市，提供触摸和电车站触摸功能，并自动为客户收取最便宜的旅程。

“这个组织真的很努力，”Lowe说，回到他的团队完成的敏捷工作。“我们做了alphas和betas。当我们打开它时，它从一天开始工作 - 这是一切伟大的成功。“

无票无效也创造了一个有关旅行模式有关的新信息的积极问题。TFGM需要使用大数据来了解并改进对客户提供的网络，服务和产品的改进。由于加入本组织与创造这种洞察力有关以来，他在技术中的大部分工作都是如此。

“该组织有很多数据和信息，”他说。“它在很多口袋里;人们正在使用各种不同的工具和技术。我们认识到该组织真正拥抱分析的绝佳机会。“

Lowe表示，他的最初努力专注于让人们跨整个组织来了解数据可能提供的机会。他专注于向业务利益相关者展示他通过概念证明所谓的“可能的艺术”。

“我们有一些备用能力，我们有一些备用许可证，我们有几名数据工程师创造一个alpha，”他说。“我团队中有一些明亮的人。我的任务是在整个组织中获得多个月的数据。我们将该数据放入Azure SQL Server数据仓库中，并将Power BI放在它的顶部。

“我们在整个组织中发现了几个用例，了解对我们想法非常感兴趣的人。我们为他们建造了一些东西，他们必须使用它，他们真的很喜欢它。我是人们看到有形的东西的大信徒。我们向执行团队展示了可能的艺术 - 我们为人们做出了真实。“

这种概念验证模型最终被嵌入在本组织的日常工作中，因此它开始提供一些关键任务服务。Lowe说他也知道接触的即将来临，并会产生数据的阵容。然后他从概念证明到全面实施。

“我们需要将某些东西放在适当的地方，这有点战略性和与我们作为技术组织的原则对齐，”他说。“所以我们在数据仓库的AS-Service路线上了，最终选择了雪花。”

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TFGM正在使用雪花的云构建的数据平台来利用和分析关键的移动数据。该组织与数据仓库专家Crimson MACAID合作，以改善其更广泛的技术堆栈。除了雪花，TFGM采用了Amms Lambda功能，Matillion Etl和Tableau在线采用了Amazon Web服务（AWS）。

TFGM现在使用雪花及其相关技术堆栈来运行运输网络的微量模拟，并从数据集中提取旅行模式。Lowe和他的团队可以使用此数据来确定在繁忙的活动期间进入和退出某些站的人数，包括英超联赛足球比赛和大音乐演唱会。

Lowe表示，对数据的更严格掌握将使组织能够产生更多的洞察力。“从组织的角度来看，它是关于建立我们在洞察力和分析平台方面的基础，”他说。“这将意味着看更多的用例并带入更多的数据。”

Lowe和他的团队现在正在使用数据来帮助在Metrolink上创建一系列不同的服务，例如早期鸟类票务选项。这项工作的目的是鼓励客户在高峰时段旅行，帮助减少拥堵。

TFGM还在调查如何利用机器学习和人工智能（AI）来帮助分析网络的其他部分。这些数据LED努力 - 将专注于交通交通和交通信号 - 目前在试点阶段。

“我们实际在雪花平台中实际做的一件事试图从公共汽车中从高速公路和实时数据中带来实时数据，因此我们实际上可以看到网络的表现方式，”他说。“因此，如果有中断或车祸，我们可能会在某个路线上更改交通信号灯上的信号。

“这个平台允许我们看到它的影响 - 它的工作是否有效，它不起作用吗？然后，如果再次发生类似的事情，如果我们的方法不起作用，我们可以尝试不同的东西。因此，它允许我们分析我们的干预措施并考虑他们是否有所作为。“

Lowe说TFGM的其他内部优先事项之一是合作。它正在制定产品和服务 - 例如Microsoft Office 365 - 使其员工能够以更加协作和动态的方式工作。“这意味着你并不总是必须在办公室做你的工作，”他说。

“我们继续改变技术景观 - 发生了很多幕后的事情。我们也经历了一个大型组织转型，我们真的在我们的人民投资，以及在内部的技能，而不是依靠第三方供应商。“

发展工作将延伸到其他一些开拓领域 - 如机器学习和AI - 低音急于在未来几年内剥削。他还希望利用应用程序编程接口（API），并热衷于帮助其他组织利用他组织已经创建的静态和实时数据。

“这是关于我们功能的民主化 - 像购买票像的东西，”他说。“我们希望提供购买票证的能力，以便其他合作伙伴可以在其应用程序中嵌入这些功能。

“通过开辟我们的功能并提供API来消耗我们的数据，我们将帮助别人为我们创造巨大的服务。”