Hvordan Big Data Analytics gjør byer smartere

Innovative ideer får alltid trekkraft og kan ikke holdes når de strekker seg over land og til slutt verden. Prosessen med å bevege seg frem er eksempler på menneskehetens overlevelse, selv om nyere teknologier har drastisk forandret våre fremdriftsmetoder .

I dag kan den progressive revolusjonen ses rundt, spesielt med tilpasning av store data i vårt daglige liv. Vår sivilisasjon kan algoritmisk behandle massive datamengder for å gi oss en detaljert forståelse av vårt valg.

Da interlacing av store data og IoT blir sterkere, vil dette bare forbedre våre levestandarder, skape bærekraftig effektivitet og dyrke smarte byer på en rekke signifikante måter.

Store data i smarte byer

Hvis store byer skulle investere i smarte transportsystemer i dag, da i 2030 ville de spare rundt 800 milliarder dollar årlig. På den måten bidrar også smarte transportsystemer på noen andre måter, blant annet:

• Mindre bilbelastning og færre ulykker
• Flere fremskritt i raskere langdistanse reise
• Rengjør luften fra forurensningsreduksjonen
• Overflødig av nye jobber fra oppdateringer i transportnettverk

Videre appellerer ethvert oppgradert transportalternativ til etablerte bedrifter på jakt etter en ny lokal, som de gjør for oppstart. Enhver bedrift ønsker å vite at deres arbeidere og kunder har tilgang til effektiv, moderne transport. At tilgangen senker årlige budsjetter for bedrifter når det gjelder hva de betaler i gass kjørelengde og leveringskostnader.

Stor dataspor transport infrastruktur behov og kostnader hjelper byer definere måter å utvide sine kollektivtransport alternativer på den mest effektive måten. Det definerer hvilke områder av byen som må åpnes og hvor mottakelige folk handler om tiltak for å skaffe penger til et slikt prosjekt. Steder som bruker denne typen store dataanalyser kalles smarte byer, og mye av verden ønsker det på innovasjonene.

Mange større byer begynner å bruke INRIX, et system som analyserer data fra tradisjonelle veisensornett og data fra mobilenheter . San Francisco Metropolitan Transportation Commission lagret over $ 250 000 per år fra direkte datainnsamling av INRIX. Baltimore Metropolitan Council reddet $ 25.000 per år i drivstoff og arbeidskraft kostnad på grunn av økt effektivitet.

Store data i rettshåndhevelse

I motsetning til popular tro, når det gjelder å bekjempe kriminalitet, gir store data faktisk tillatelse til at politiet og andre politimyndigheter oppfører seg mindre som Big Brother enn mer. Dataanalyse gjør det mulig for politimyndighetene å spore reelle problemer og farlige kriminelle .

Mange lokale byråer begynner å bruke PREDPOL eller prediktive politisystemer som samler tre hoveddatapunkter fra hver rapport: type kriminalitet, sted og tidspunkt for hendelsen, for å gjøre nøyaktige offiserbeslutningsbeslutninger i fremtiden .

Når høy kriminalitet er identifisert, kan nye utdanningsinitiativer og oppsøkelsesprogrammer benyttes i disse jurisdiksjonene.

Siden bruk av PREDPOL har byen Reading, Pennsylvania, sett kriminalitet til laveste pris på over 35 år med en nedgang på 19% i voldelige forbrytelser og en svimlende 44% nedgang i innbrudd. Santa Cruz, California, så lignende resultat med sin første da innbruddene gikk ned med 11% og ranene gikk ned med 27%.

I tillegg til prediktiv politisering investerte FBI 1 milliard dollar i et neste generasjons identifikasjonssystem som bruker en kombinasjon av DNA, fingeravtrykk, 3D-ansiktsfotografier og stemmegjenkjenning for å identifisere kriminelle. Som smarte byer begynner å implementere disse systemene i infrastrukturen, vil forbrytelser bli kartlagt før de selv skjer, og kriminelle kan identifiseres innen sekunder.

Store data i utdanning

Samlingen og analysen av store data hjelper lærere å forstå hvilke studenter som trenger hjelp, hvorfor de trenger hjelp, samt å identifisere områder der de utmerker seg .

Opplærere kan gi relevante individuelle og gruppeaktiviteter for å støtte hver elevs mål og behov. Lærerne vil kunne vurdere studentprogresjonen på en konsekvent måte for å utfordre studenter og hjelpe dem å vokse.

Analysene gir mer tredimensjonal innsikt i elevers fremgang, samtidig som foreldrene får en måte å forstå hvordan hvert barn lærer. AltSchool er en av de første skolene fra 8. klasse som gir denne personlige læringsopplevelsen som bare er tilgjengelig for utviklingen av smarte byer som San Francisco og New York.

Innføringen av store data i utdanningsområdet har oppmuntret studenter i alle aldre til å lære eksternt i hjemmets komfort. Disse massive åpne nettkursene samler inn data fra millioner av kurstakere og analyserer det for å finne problemer som forårsaker at studentene svikter. Etter å ha analysert millioner av datapunkter, oppdaterer algoritmer kontinuerlig hvert kurs for å levere en "adaptiv læringserfaring" basert på hver enkelt persons styrke, svakheter og preferanser .

Dette er bare to eksempler på de mange måtene at smarte byer tilpasser skolene til mer personlige og eksterne læringsplattformer som kan forandre læringsopplevelsen for alltid.

Store data i helse

De forente nasjoner sier at innen 2050 vil 66% av verdens befolkning bli vurdert som urbane. Med befolkninger som bor i slike nært hold, betyr dette at helseinitiativer må være tilgjengelige for alle, uansett deres bakgrunn, rase eller økonomiske status.

Store data kan allerede forutsi utbrudd av virus og til og med spore tilfeller av depresjon. Smarte byer bruker millioner av sensorer som tilbyr personlig medisinsk tjenester. Mange borgere i smarte byer vil kunne aktivere sin medisinske tjeneste ved hjelp av en mobilapp eller frittstående kiosker over hele byen. Pulsepoint Respond er et godt eksempel på en personlig app som varsler HLR-trente assistenter om plutselige hjerteinfarkter i sitt nærmeste område.

Dessuten har smarte byer allerede begynt å teste systemer som tillater eldre pasienter muligheten til å forbli i sine hjem i stedet for på sykepleie. Disse typer systemer inkluderer et frittstående bord, en nettbrett med Skype og trådløse hjemme sensorer som brukes til videokommunikasjon mellom pasienten og deres eksterne omsorgsperson .

De trådløse sensorene overvåker huset og sender varsler om sikkerhetssituasjoner som en venstreovn eller døråpning midt på natten. Etter å ha testet dette systemet i Oslo, har studien vist at systemet kan spare $ 85 000 for hver person siden de ikke trenger å gå inn i sykepleie.

Store data i energiforbruk

Hvis det implementeres i stor skala, kan smarte energieffektiviseringssystemer spare USA mer enn $ 1, 2 billioner ved å bruke IoT-enheter og stor dataanalyse.

Over 75% av verdens energiforbruk kommer fra byer og 40% av kommunale energikostnader kommer utelukkende fra gatebelysning. Siden vedtakelsen av smarte gatelys som automatisk justerer lysnivåene for å dekke borgernes behov, reddet Lansing, Michigan 70% av energikostnadene sine.

Eksperter forutsier at i 2020 vil det være over 100 millioner av disse smarte lyspærer og lamper som brukes over hele verden. Andre byer som Charlotte, North Carolina har implementert smart bygningens energiledelse som reduserer sin totale energibruk med 8, 4% og utslipp av klimagasser med 20%.

Videre installerte den spanske byen Santander 12.500 luftforurensning og RFID-sensorer rundt i byen, noe som reduserte energikostnadene med 25% og avfallshåndteringskostnad med ytterligere 20%. Smarte byer er knapt i gang, men de har allerede en betydelig innvirkning på miljøet og borgerne som bor i dem.

2025-prognosen

Noen eksperter mener at byer kan investere nesten 400 milliarder dollar i året med å bygge smarte byer i de neste 5 årene. Regjeringen har selv lansert et smart byinitiativ for å hjelpe lokalsamfunn til å takle lokale utfordringer og forbedre bytjenester .

Alle næringer kan forvente å se en bom som folk blir sundere og lever lenger, noe som til slutt vil føre til nye krav til mat og boligproduksjon. Tidligere tradisjonelle metoder vil gi svært lite av vår produksjon fordi store data og smarte teknologier allerede har begynt å gjøre monumental påvirkning på vår levemåte og sivilisasjonsvekst.

Redaktørens notat: Dette er et innlegg skrevet av Andrew Deen for Hongkiat.com. Andrew har vært konsulent for oppstart i nesten alle bransjer fra detaljhandel til medisinsk utstyr. Han implementerer magert metodikk og skriver for tiden en bok om oppskalering av bedrifter. Kontakt Andrew på Twitter.

Dette innlegget sendes via vårt kontaktskjema. Klikk her for å lære mer om det.