Ajutați dezvoltarea site -ului, împărtășind articolul cu prietenii!
Când Big Data analizează orașele
Deși nu le vedem, cantități uriașe de informații sunt stocate și vehiculate în lumea noastră generate de companii, administrații sau cetățenii înșiși într-o explozie de date care așteaptă să fie prelucrate și utilizate în diferite scopuri sub eticheta așa-zisului Date mare sau „date la scară largă”. De câțiva ani încoace, transformarea digitală pe care o trecem cu toții presupune o schimbare de paradigmă, de activități în care influența analizei unui număr mare de cifre ne oferă valori cu aplicații și predicții posibile și utile dacă ne uităm la din perspectiva locuibilității și a designului orașului, experții îl numesc Smart Data.
Pentru a începe să înțelegem cum funcționează, vom încerca să răspundem la câteva întrebări…
Ce se înțelege prin Big Data sau ce este?
Această tehnologie este cea care permite sintetizarea și analizarea eficientă și rapidă a unui volum mare de date din surse foarte diferite. Ca exemple; din căutările pe care le facem pe Google, prin semnalele GPS în funcție de mișcările noastre, din achizițiile pe care le facem, din toate informațiile care sunt postate pe internet, articol, rețele sociale, bloguri sau acele obiecte pe care le-am conectat în case la internet… etc. Mai putem verifica câteva indicații în această postare fiind că în plus, datele sunt analizate complet automat, instantaneu și în timp real.
Când și cum s-a născut
Nu se știe exact din moment ce când există sau când a fost inventat la un punct istoric, este adevărat că fenomenul a fost deja expus de un informatician John Mashey în raportul numit „Big Data and the Next Wave of Infrastress”. Studiul menționat a intuit că creșterea de neoprit a volumului de informații ar fi foarte greu de gestionat de către infrastructurile umane și fizice utilizate în 1998. Eventual atunci când apare, se datorează costurilor reduse de stocare a informațiilor și, bineînțeles, creșterii. în viteza de procesare.
Amintiți-vă că stocarea notelor, numerelor și cifrelor este inutilă… Trebuie să analizați!
Care este volumul de creștere
Credem că înțelegem că următorul grafic arată clar curba ascendentă doar de pe dispozitive mobile, computere, tablete… etc. Este doar un exemplu de creștere copleșitoare într-un anumit sector în care diagrame de date mari furnizați informații relevante:
Apropo, locul în care sunt stocate se bazează pe așa-numitulcentru de date că sunt centre de colectare a informațiilor de tehnologie și de calcul și care aparțin guvernelor, organizațiilor și companiilor mari dacă vorbim de un număr mare care utilizează tehnici de extragere și traducere a configurațiilor exacte.
Pentru ce sunt Big Data?
Studiul datelor ne permite să găsim acele relații pe care la prima vedere nu le putem vedea și deși pare că nu au nimic în comun, dacă le organizăm, dacă le contrastăm și schematizăm, putem detecta diferite modele, corelații și tendințe. pentru a lua decizii specifice, realizând prognoze și diagnostice mai fiabile care pot fi utilizate, de exemplu, pentru îmbunătățirea locuinței orașelor și a eficienței acestora, ținând cont de rata de creștere a orașelor din întreaga lume.
Cum functioneazã
Funcționează folosind software open source (Hadoop) în care fișierele mari sunt procesate și împărțite în altele mai mici pentru a ne putea gestiona mai rapid și mai ușor și care oferă și copii de rezervă. Dacă transferăm acest aspect la informațiile pe care le-am analizat și obținut de la un oraș, într-un mod ordonat și schematic, un model de platformă Smart City pe care îl putem găsi, ca exemplu:
Cum se utilizează informațiile
În ceea ce privește orașele, managementul proceselor și infrastructurilor avansează foarte rapid pe baza informațiilor despre traficul pe care îl suportă în fiecare zi și a unei estimări mai precise care va determina posibilul trafic viitor. Variabile nesfârșite studiate care se vor îmbunătăți ca exemplu; eficiența transportului sau economiile de energie care ar putea fi realizate.
Putem folosi un studiu de volum Big Data pentru a trata comportamentul cetățenilor și planificarea urbană a acestora, nevoile acestora, sau întreținerea predictivă industrială și costurile sau eșecurile acesteia, chiar și previziunile în domeniul sănătății.
În următorul infografic putem vedea câteva dintre reperele de interes:
Exemple de date mari și aplicarea lor
De la departamentul de urbanism și analiză a orașului MIT avem proiectul Treepedia despre inteligența orașelor. Orașe inteligente. Orașele din întreaga lume concurează pentru zone mai verzi și, prin urmare, pentru mai mulți copaci. Creșterea numărului de copaci și a volumului acestora în orașe contribuie la reducerea temperaturilor urbane și la creșterea evaporării apei prin crearea unor microclimate mai confortabile, atenuând și poluarea aerului din activitățile urbane zilnice sau contribuind la evitarea inundațiilor în timpul ploilor abundente. Deci, în general, copacii sunt destul de necesari în țesutul urban.
După încorporarea datelor prin intermediul unui nou sistem de date mari au putut compara diferite orașe inteligente și stabiliți o analiză a beneficiilor de a avea mai mulți sau mai puțini copaci:
Dacă ne mutăm în New York City, de exemplu, mai mult de două treimi din energie este folosită în aparate și clădiri, destinată în principal încălzirii și răcirii spațiilor, iluminatului sau electricității. Deci, clădirile sunt punctele cheie pentru a practica eficiența și economisirea energiei.
Cu aceste rate de utilizare a energiei, un obiectiv primordial a fost să analizăm dacă putem fi mai eficienți în utilizarea energiei. Aici este locul exemplu de utilizare a datelor mari pentru a începe să înțelegem consumul de energie și de ce există zone care consumă mai puțin decât altele.
Pentru a înțelege cum poate fi util, ce modalitate mai bună decât să vedem o conferință TED la Barcelona unde ne arată gradul de utilizare a datelor în comparație cu turismul din Spania ca exemplu perfect de utilizare pentru a fi mai eficient și mai eficient dintr-un plan economic, urban. , și perspectiva urbanismului.infrastructuri … etc.
Dacă ți-a plăcut acest articol, distribuie-l!
