Auta sivuston kehittämistä jakamalla artikkeli ystävien kanssa!
Kun Big Data analysoi kaupunkeja
Vaikka emme niitä näekään, niin yritysten, hallintojen tai kansalaisten itsensä tuottamaa tietoa tallennetaan ja kiertää ympäri maailmaa valtavia määriä dataräjähdysmäisesti, joka odottaa käsittelyä ja käyttöä eri tarkoituksiin ns. Suuri data tai "suuren mittakaavan data". Jo muutaman vuoden digitaalinen muutos, jota me kaikki käymme läpi, olettaa paradigman muutosta, toimintaa, jossa lukuisten lukujen analyysin vaikutus tarjoaa meille arvoja, mahdollisia ja hyödyllisiä sovelluksia ja ennusteita, jos katsomme asuttavuuden ja kaupunkisuunnittelun näkökulmasta asiantuntijat kutsuvat sitä Smart Dataksi.
Yrittääksemme ymmärtää, miten se toimii, yritämme vastata joihinkin kysymyksiin …
Mitä Big Data tarkoittaa tai mitä se tarkoittaa?
Juuri tämä tekniikka mahdollistaa suuren tietomäärän syntetisoinnin ja analysoinnin tehokkaasti ja nopeasti hyvin erilaisista lähteistä. Esimerkkeinä; Googlessa tekemistämme hauista, liikkeidemme mukaisten GPS-signaalien kautta, tekemistämme ostoksista, kaikesta Internetiin julkaistusta tiedosta, artikkelista, sosiaalisista verkostoista, blogeista tai kohteista, jotka olemme yhdistäneet talot Internetiin jne. Voimme vahvistaa vielä joitain viitteitä tässä viestissä siitä, että lisäksi tiedot analysoidaan täysin automaattisesti, välittömästi ja reaaliajassa.
Milloin ja miten hän syntyi
Ei ole tarkkaan tiedossa, koska se on olemassa tai milloin se keksittiin historiallisessa vaiheessa, on totta, että ilmiön paljasti jo tietojenkäsittelytieteilijä John Mashey raportissa nimeltä "Big Data and the Next Wave of Infrastress". Kyseinen tutkimus intuitioi, että tietomäärän pysäyttämätöntä kasvua olisi erittäin vaikea hallita vuonna 1998 käytetyillä inhimillisillä ja fyysisillä infrastruktuureilla. Mahdollisesti kun se syntyy, se johtuu tiedon tallennuksen alhaisista kustannuksista ja tietysti kasvusta. käsittelynopeudessa.
Muista, että muistiinpanojen, numeroiden ja lukujen tallentaminen on hyödytöntä … Sinun on analysoitava!
Mikä on kasvun määrä
Uskomme ymmärtävämme, että seuraavan kaavion avulla nouseva käyrä havaitaan selvästi vain mobiililaitteista, tietokoneista, tableteista jne. Se on vain yksi esimerkki valtavasta kasvusta tietyllä alalla isot datakaaviot anna asiaankuuluvat tiedot:
Muuten, missä niitä säilytetään, perustuu nsdatakeskus että ne ovat teknologian ja tietojenkäsittelyn tiedonkeruukeskuksia ja kuuluvat hallituksille, organisaatioille ja suurille yrityksille, jos puhumme suurista joukoista, jotka käyttävät tekniikoita tarkan kokoonpanon poimimiseen ja kääntämiseen.
Mihin Big Data on tarkoitettu?
Aineiston tutkimisen avulla voimme löytää ne suhteet, joita emme ensi silmäyksellä näe ja vaikka näyttää siltä, että niillä ei ole mitään yhteistä, jos järjestämme ne, jos vertaamme ja kaavailemme ne, voimme havaita erilaisia malleja, korrelaatioita ja trendejä. tehdä konkreettisia päätöksiä luotettavampien ennusteiden ja diagnoosien saamiseksi, joita voidaan käyttää esimerkiksi kaupunkien asuttavuuden ja tehokkuuden parantamiseen ottaen huomioon kaupunkien kasvuvauhti ympäri maailmaa.
Kuinka se toimii
Se toimii avoimen lähdekoodin ohjelmistolla (Hadoop), jossa suuret tiedostot käsitellään ja jaetaan pienempiin, jotta voimme käsitellä meitä nopeammin ja helpommin, ja joka tarjoaa myös varmuuskopiot. Jos siirretään tämä näkökohta kaupungilta analysoimiimme ja saamiimme tietoihin järjestetyllä ja kaavamaisella tavalla, esimerkiksi Smart City -alustamalli, jonka voimme löytää:
Kuinka käyttää tietoa
Kaupunkien osalta prosessien ja infrastruktuurien hallinta etenee erittäin nopeasti perustuen sen päivittäin tukemaan liikennetietoon ja tarkempaan arvioon, joka määrää tulevan mahdollisen liikenteen. Loppumattomia tutkittuja muuttujia, jotka paranevat esimerkkinä; liikenteen tehokkuus tai saavutettavissa oleva energiansäästö.
Big Data -volyymitutkimuksen avulla voimme käsitellä kansalaisten käyttäytymistä ja kaupunkisuunnittelua, tarpeita tai teollisuuden ennakoivaa kunnossapitoa ja sen kustannuksia tai epäonnistumisia, jopa terveydenhuollon ennusteita.
Seuraavassa infografiassa näemme joitain kiinnostavia virstanpylväitä:
Big data esimerkkejä ja niiden sovellus
MIT:n kaupunkisuunnittelun ja kaupunkianalyysin osastolla on Treepedia-projekti kaupunkien älykkyydestä. Älykkäät kaupungit. Kaupungit ympäri maailmaa kilpailevat viheralueista ja siten enemmän puista. Puiden määrän ja tilavuuden kasvu kaupungeissa alentaa kaupunkien lämpötiloja ja lisää veden haihtumista luomalla mukavampaa mikroilmastoa, vähentäen myös päivittäisen kaupunkitoiminnan aiheuttamaa ilmansaastetta tai auttamalla välttämään tulvia rankkasateiden aikana. Joten yleensä puut ovat melko välttämättömiä kaupunkirakenteessa.
Tietojen sisällyttämisen jälkeen uudella iso datajärjestelmä ovat voineet verrata erilaisia älykkäitä kaupunkeja ja laatia analyysi enemmän tai vähemmän puita saavista eduista:
Jos muutamme esimerkiksi New Yorkiin, yli kaksi kolmasosaa energiasta käytetään laitteisiin ja rakennuksiin, jotka on tarkoitettu pääasiassa tilojen lämmitykseen ja jäähdytykseen, valaistukseen tai sähköön. Joten rakennukset ovat energiatehokkuuden ja -säästön avainkohtia.
Näillä energiankäyttöasteilla ensisijaisena tavoitteena oli analysoida, voimmeko olla tehokkaampia energiankäytössä. Tässä on esimerkki Big Datan käytöstä alkaa ymmärtää energiankulutusta ja miksi on alueita, jotka kuluttavat vähemmän kuin muut.
Ymmärtääksemme, kuinka se voi olla hyödyllistä, mikä olisikaan parempi tapa kuin nähdä TED-konferenssi Barcelonassa, jossa se näyttää meille datan käytettävyyden verrattuna Espanjan matkailuun täydellisenä esimerkkinä tehokkaamman ja tehokkaamman taloudellisen kaupunkisuunnittelun käytöstä. , ja kaupunkisuunnittelun näkökulmasta infrastruktuurit … jne.
Jos pidit tästä artikkelista, jaa se!
