Помогнете на развитието на сайта, споделяйки статията с приятели!
Когато Big Data анализира градовете
Въпреки че не ги виждаме, огромни количества информация се съхраняват и разпространяват по нашия свят, генерирана от компании, администрации или самите граждани в експлозия от данни, чакащи да бъдат обработени и използвани за различни цели под етикета на т.нар. Голяма информация или „мащабни данни“. От няколко години цифровата трансформация, на която всички ние се подлагаме, предполага промяна в парадигмата на дейности, при които влиянието на анализа на голям брой фигури ни предоставя стойности с възможни и полезни приложения и прогнози, ако погледнем от гледна точка на обитаемостта и градския дизайн, експертите го наричат Smart Data.
За да започнем да разбираме как работи, ще се опитаме да отговорим на някои въпроси…
Какво се разбира под Big Data или какво е това?
Именно тази технология позволява да се синтезират и анализират ефективно и бързо голям обем данни от много различни източници. Като примери; от търсенията, които извършваме в Google, чрез GPS сигналите според нашето движение, от покупките, които правим, от цялата информация, която е публикувана в Интернет, статия, социални мрежи, блогове или тези обекти, които сме свързали в нашия къщи към интернет … и т.н. Можем да проверим още някои индикации в тази публикация, тъй като освен това данните се анализират напълно автоматично, незабавно и в реално време.
Кога и как е роден
Не е точно известно откога съществува или кога е изобретен в исторически момент, вярно е, че феноменът вече е бил разкрит от компютърния учен Джон Маши в доклада, наречен „Големите данни и следващата вълна на инфрастреса“. Споменатото проучване интуитивно подсказва, че неудържимият ръст на обема на информацията ще бъде много труден за управление от човешката и физическата инфраструктура, използвани през 1998 г. Вероятно, когато възникне, това е благодарение на ниските разходи за съхранение на информация и, разбира се, на увеличаването в скоростта на обработка.
Не забравяйте, че съхраняването на бележки, цифри и цифри е безполезно … Трябва да анализирате!
Какъв е обемът на растеж
Вярваме, че разбираме, че със следната графика възходящата крива се наблюдава ясно само от мобилни устройства, компютри, таблети … и т.н. Това е само един пример за огромния растеж в конкретен сектор, където диаграми с големи данни предостави подходяща информация:
Между другото, къде се съхраняват се базира на т.нарцентър за данни че те са центрове за събиране на информация за технологии и компютри и които принадлежат на правителства, организации и големи компании, ако говорим за голям брой, които използват техники за извличане и превеждане на точни конфигурации.
За какво са Big Data?
Изучаването на данните ни позволява да открием онези връзки, които на пръв поглед не можем да видим и въпреки че изглежда, че нямат нищо общо, ако ги организираме, ако ги контрастираме и схематизираме, можем да открием различни модели, корелации и тенденции с цел вземане на конкретни решения за постигане на по-надеждни прогнози и диагнози, които могат да се използват, например, за подобряване на обитаемостта на градовете и тяхната ефективност, като се вземе предвид темпът на растеж на градовете по света.
Как работи
Той работи с помощта на софтуер с отворен код (Hadoop), където големи файлове се обработват и разделят на по-малки, за да може да се справя с нас по-бързо и лесно, и който също така предоставя резервни копия. Ако прехвърлим този аспект към информацията, която сме анализирали и получили от град, по подреден и схематичен начин, модел на платформа на Smart City, който можем да намерим, като пример:
Как да използваме информацията
По отношение на градовете управлението на процеси и инфраструктури напредва много бързо въз основа на информация за трафика, който поддържа всеки ден, и по-точна оценка, която ще определи възможния бъдещ трафик. Безкрайни изследвани променливи, които ще се подобрят като пример; ефективността на транспорта или икономиите на енергия, които биха могли да бъдат постигнати.
Можем да използваме проучване за обем на големи данни, за да третираме поведението на гражданите и тяхното градско планиране, техните нужди или промишлена прогнозна поддръжка и нейните разходи или неуспехи, дори прогнози в областта на здравеопазването.
В следната инфографика можем да видим някои от важните събития:
Примери за големи данни и тяхното приложение
От отдела за градско планиране и анализ на града на MIT имаме проекта Treepedia за интелигентността на градовете. Умни градове. Градовете по света се състезават за по-зелени площи и следователно повече дървета. Увеличаването на броя на дърветата и техния обем в градовете допринася за намаляване на градските температури и увеличаване на изпарението на водата чрез създаване на по-комфортен микроклимат, също така смекчаване на замърсяването на въздуха от ежедневни градски дейности или помага за избягване на наводнения по време на проливни дъждове. Така че като цяло дърветата са доста необходими в градската тъкан.
След включването на данните чрез нов система за големи данни са били в състояние да сравняват различни умни градове и установяване на анализ на ползите от наличието на повече или по-малко дървета:
Ако се преместим в Ню Йорк, например, повече от две трети от енергията се използва в уреди и сгради, предназначени главно за отопление и охлаждане на помещения, осветление или електричество. Така че сградите са ключовите точки за практикуване на енергийна ефективност и спестяване.
При тези нива на използване на енергия основната цел беше да се анализира дали можем да бъдем по-ефективни при използването на енергия. Това е мястото, където пример за използване на големи данни да започнем да разбираме консумацията на енергия и защо има области, които консумират по-малко от други.
За да разберем как може да бъде полезно, какъв по-добър начин от това да видим TED конференция в Барселона, където ни показва използваемостта на данните в сравнение с туризма в Испания като перфектен пример за използване, за да бъдем по-ефективни и ефикасни от икономическо, градско планиране , и градоустройствена перспектива.инфраструктури … и др.
Ако ви е харесала тази статия, споделете я!
