Technologie Big Data zum Transport. "Big Data" half, Touristen zu berechnen. Erstellen eines Zentrums für Innovation auf dem Gebiet der Zivilluftfahrt, um das Know-how auf dem Gebiet der großen Daten zu stärken

Megafon entwickelte sich mit den "Töchtern" der russischen Eisenbahnen der Testversion des Dienstes zur Analyse des Passagiertransports basierend auf "Big Data", berichtet RBC-Berichte mit Bezug auf den Vertreter des Maxim Motine-Betreibers. Das Werkzeug hilft, die Größe und detaillierte Merkmale des Transportmarktes sowie den Anteil des Transportunternehmens in der Nähe der Echtzeit zu ermitteln.

Nun gibt es eine vorbereitende Arbeit zur Implementierung des Big Data-Analysis-Systems, bestätigte den Leiter der ErP-Systemabteilung (System zur Planung der Ressourcen des Unternehmens) des Managements der Informationstechnologie FPK Railways Oleg Emenko. "Zu einem bestimmten Projekt kann dies nur 2016 inkarniert sein", sagte Emchenko.

Der im Jahr 2013 startierte Megafon-Geoanalitics-Dienst war das ursprüngliche Ziel, die Last des Netzwerks zu prognostizieren. Damit können Sie den genauen Betrag des Passagierverkehrs abschätzen, Informationen über Routen erhalten (wer, wann, wann, wann, wo und wo gesendet werden), das Layout von Transportmodi. Der Service wertet auch die Belegschaft der Passagiere und die Reise Nature (Geschäftsreisen, Tourismus, persönliche Bedürfnisse) aus. Alle Daten sind unpersönlich.

Sie können mehr als 10.000 Ereignisse pro Sekunde für mehr als tausend Parameter analysieren, den Direktor von Megafon für Segment Marketing und Client Analyst Roman Postnikov präzisiert. Seit drei Jahren wurden mehr als 5 Petabyten von Informationen angesammelt - das Volumen, das mit mehr als 30 Milliarden Fotos auf Facebook vergleichbar ist. Postsnons stellt sicher, dass unter jedem Client seine Liste der Parameter für die Analyse definiert ist, d. H. In der Tat sprechen wir von einer universellen Cloud-Lösung, die absolut unterschiedliche Kunden nach Typ verwendet werden kann, die große Datenarrays analysieren müssen.

In Megafon berechneten sie, dass Transportunternehmen in Russland in Russland über Studien des Personenverkehrs mehr als 1,2 Milliarden Rubel jährlich ausgeben. "Gleichzeitig können die Unternehmen selbst nur einen Teil der ihnen zur Verfügung stehenden Daten sammeln, und unser Service ermöglicht es, das gesamte Bild des gesamten Marktes als Ganzes zu sehen", genehmigen sich die Buchstaben. Auch wenn der Beförderer dank der Einführung des Dienstes seinen Anteil auf dem gesamten Passagiermarktmarkt um 1,5-2% erhöhen kann, dann ist es Milliarden Rubel, sagt er.

Große Datenlösungen können auch zur Verwaltung der städtischen Infrastruktur verwendet werden. Das Expertenzentrum des elektronischen Staates, der Moskauer Regierung, wird einen Vertrag abschließen, in dem die Stadt in 11 verschiedenen Kürzungen aggregierte diskutschende Gegospatialdaten von örtlichen Telekommunikationsbetreibern erhalten wird. Die Verbraucher dieser Informationen werden der staatliche einheitliche Unternehmen "Nor- und Pi-Generalplan von Moskau", der Verkehrsabteilung und die Entwicklung der Straßenverkehrsinfrastruktur, der Abteilung für Kultur und andere Metropolregionen sein.

10/01/2018, Mo, 10:03, MSK , Text: Maria sysoykina

Innovatives Zentrum "Safe Transportation", das vor einem Jahr in der Moskau-Metro erstellt wurde, kombiniert Entwickler von Lösungen, um mit digitalen Technologien zu arbeiten. Im Rahmen der ersten strategischen Sitzung des Innovationscenters gab es eine Diskussion neuer Technologien, die russische Unternehmen angeboten wurden, sowie Initiativen, die bereits vom Zentrum implementiert wurden.

Gemeinschaft um den "sicheren Transport"

Innovationscenter "Safe Transportation" begann, eine Gemeinschaft von Experten und Entwicklern zu schaffen, um Ideen und Erfahrungen mit modernen Technologien auszutauschen, um verschiedene Transportherausforderungen für Moskau zu lösen. Innerhalb der Gemeinschaft sind sie als Unternehmen, die bereits mit "sicherer Transport" und neuen Teilnehmern zusammenarbeiten, vereinigt. Bei der ersten strategischen Sitzung des Zentrums, Vertreter von ABBYY, Maxim Telecom-Unternehmen, Yandex. Taxi, Avito, "Software" und andere teilten ihre Vision der notwendigen technologischen Verkehrsänderungen in Moskau, diskutierten die Rolle der Technologien in der Bildung von Neue innovative Dienstleistungen und sie schlugen Ideen zur Personalisierung der Interaktion der Stadt mit seinen Bewohnern vor.

Große Daten ändern Kommunikation

Die Idee, ein Zentrum zu schaffen, wurde im August 2018 geboren. Das Hauptziel dieser Initiative ist die Umwandlung der Interaktion mit den Passagieren, dem Rückzug der Kommunikation mit den Bürgern auf ein neues, personalisiertes Niveau. Die Analyse großer Daten hilft, die Ziele zu erreichen. Das Innovationscenter hat die Möglichkeit, mit den Daten der Gerichtsbarkeit des Transportverkehrsabteilung von Organisationen zusammenzuarbeiten, ihre Forschung zu erfüllen, Hypothesen zu erfüllen, die Arbeiten an der Bausegmente für gezielte Kommunikationsunternehmen vornehmen.

"Wir sammeln ziemlich viele heterogene entspannende Passagierdaten und auf der Grundlage der Analyse können wir wichtige Informationen an die Bürger ansprechen", erklärt der Leiter des Innovationszentrums Yuri emelyanov.. - Szenarien können sehr unterschiedlich sein. Beispielsweise gibt es häufig Änderungen in Routen, Reparaturen, überlappenden Bewegungen aufgrund von Ereignissen, Aktivitäten. Analysieren der Daten, können wir über Änderungen in diesen Fluggästen informieren, die sich oft auf diese Routen bewegen. "

Projekte des Innovationszentrums

Es gibt im Sparschwein des Zentrums und größerer Projekte, zum Beispiel eine Analyse der Zufriedenheit der Bezirke der Stadt Moskau bei der Verwendung von Landtransport. Die Experten des Zentrums führten zu zahlreichen Umfragen zu diesem Thema, analysierten die Ergebnisse und formulierten die Initiativen, um Routen, Zeitpläne und Stopps zu wechseln. Diese Initiativen unterliegen verschiedenen Verwaltungsausschüssen, die innerhalb des Transportkomplexes gehalten werden, und in der Genehmigung ist ihre Umsetzung in untergeordneten Organisationen tätig. Das Feedback zu umgesetzten Initiativen wird erneut in ein innovatives Zentrum eingegeben, in dem die Ergebnisse der Arbeit und der Zufriedenheit der Bürger bewertet werden. Dieses Programm begann im März 2018 und zeigte sich im Moment ausreichend erfolgreich. Nun ist das Zentrum aktiv an einem ähnlichen Programm für die Moskauer Metro beteiligt.

Privatinteresse ist ein Entwurfszentrum für analytische Unterstützung von Ereignissen innerhalb der Weltmeisterschaft. Experten des Zentrums analysierten den Personenverkehr an den Tagen der Spielstätten, die in Moskau-Stadien (Luzhniki, Spartak, Fangzone auf Sparrow Mountains), so bald wie möglich, nach dem Spiel zufriedenstellende Umfragen und entwickelte Empfehlungen zur Optimierung der Last auf dem Transportsystem der Stadt umgesetzt und effizientere Transportdienstorganisation.

Bewertung der Lastverteilung auf das Stadion "Luzhniki". Fragment des analytischen Berichts über das Spiel Russland - Saudi-Arabien, am 14. Juni, am Tag der Eröffnung der Meisterschaft

Eine separate Richtung der Arbeit des Zentrums war die Unterstützung mobiler Anwendungen für Bürger. "Safe Transport" kooperiert mit einer Reihe von Entwicklern, einschließlich Infocompas, die den Assistentenassistenten in Moskau entwickelt. "Wir versuchen, Initiativen aufrechtzuerhalten, um verschiedene Dienste zu erstellen, die auf mobilen Anwendungen für Bürger basieren. Für uns ist dies einer der Kommunikationskanäle mit der Bevölkerung der Stadt ", sagt Yuri Emelyanov. - Zum Beispiel führten die Experten des Zentrums zusammen mit den Entwicklern der mobilen Anwendung "Assistent Moskau" eine Arbeit, um den Anerkennungsalgorithmus der staatlichen Anmeldezeichen zu verbessern. " Vor dem Innovationszentrum gibt es viele Ehrgeizaufgaben für das kommende 2019.

Die Daten sind zu einem wichtigen Vermögenswert geworden, sie zeigen einen erheblichen Wert für sich. Mit dem richtigen Ansatz der Definition des Eigentümers und des aufmerksamen Gebäudes zu ihnen können sie allen Teilnehmern des Transportprozesses einen Gewinn erzielen. Sie können jedoch ein Apfel der Zwietracht werden ", schreibt das Magazin.

"Die Daten wurden in ein Vermögenswert umgewandelt. Die Daten sind heute Gold und Öl des XXI-Jahrhunderts. Einer, der lernen lernen, mit ihnen schneller zu arbeiten, um zu klingen, Produkte von ihnen herzustellen, die den Mehrwert erhöhen, er wird voraus sein ", überzeugte Mikhail Mishustin seine Zuhörer, Leiter des Bundessteuerdienstes, an der digitalen Transformation und der Qualität der Lebenssitzung. Blick aus den Regionen "Im Rahmen des russischen Investitionsforums in Sotschi. Er spricht über die sogenannten Big-Daten - und an wen, wie nicht an den Kopf der FTS, wo Daten über das Einkommen und das Eigentum von Millionen von Russen gesammelt werden, all ihren Wert verstehen? Tatsächlich wiederholte der Beamte nur den Satz, den Sie auf Hunderten von Foren auf der ganzen Welt von den Managern von Tausenden von Unternehmen hören, einschließlich Global. Und die erste Frage, die ergibt: Zeiten Die großen Daten sind zu einem wertvollen Vermögenswert geworden, es bedeutet, dass die beschriebenen Regeln, die beschrieben werden, wie sie kontaktieren, der sie besitzt, ist es möglich, diese Daten zu welchem \u200b\u200bPreis zu kaufen?

Die Technologie großer Daten beinhaltet das Vorhandensein von drei Elementen: Riesige Datenarrays, Rechenleistung für eine sehr schnelle Verarbeitung dieser Daten und speziellen mathematischen Modelle, mit denen Sie die vorbestimmten Parameter vergleichen können, auf die der Zugriff zuvor verboten war. Auf diese Weise können Sie neue, sehr oft nicht offensichtliche Bindungen und Muster identifizieren und basieren bereits auf der Grundlage von Managemententscheidungen und machen einen Gewinn (oder als Option -, um sozial wichtige Aufgaben zu lösen).

Um von großen Daten zu profitieren, mussten sie die Technologie zurücksetzen. In jüngerer Zeit haben Unternehmen Rechenleistung und Algorithmen, die in der Lage sind, enorme Datenarrays in Echtzeit, Rechenzentren, in denen diese Daten gespeichert werden können, das sogenannte Internet der Dinge aufweisen, die Echtzeit ermöglicht, Daten von Geräten zu empfangen und verschiedene Geräte verbessern die Eigenschaften und fällt den Preis für Sensoren, die zur Erfassung von Daten verwendet werden.

Alexey Fedeev, Leiter der Service-Sendungsabteilung der Kunden "Siemens Mobility", definiert den Grenze, mit dem Daten als groß angesehen werden können: 1 Million Messungen, sogenannte Datumseinheiter. Ab diesem Zeitpunkt können wir analytische Modelle implementieren, die auf dem Big Data-Ansatz basieren.

Pioniere waren Flugzeughersteller. Der Wert großer Daten, auf deren Grundlage Sie in dieser Branche Fehlfunktionen und Geräteausfälle vorhersagen können, sind besonders groß. Zum Beispiel, jetzt Boeing 737 mit zwei Motoren in sechs Stunden Flug von Flügen, 240 Tausend Terabyte von Daten (der Datenbetrag auf Papierträger in der Lenin-Bibliothek ist größer, aber nicht viel - etwa 84 mal). Wir sprechen über die Entfernung mehrerer hunderttausend Parameter für den Flug, obwohl die bisherigen Generationen von Flugzeugen sie nur wenige hundert sammelten.

Im vergangenen Jahr wird der Leiter der Bergbaufirma Tinto (in seinem Park die Daten von unbemannten Muldenkippern entfernt, Bohrungen auf Steinbrüchen, Lokomotiven und im Hafen), dass die Zentrale in Perth 2,4 Terabyte von Daten jede Minute (ungefähr 3,5 Tausend. Terabyte pro Tag).

Andrei Borodin, Chefingenieur des Projekts im Design Design Design and Technology Bureau Center für Digital Technologies Abteilung für Informatisierung der russischen Eisenbahnen, sagt, dass die Daten aus der Sicht der Fachleute heiß sind (das ist in der Verarbeitung sofort, In Echtzeit), warm und kalt (nicht genutzt, aber für den Speicher gelassen).

"Und sogar Rohdaten werden von vielen Unternehmen harmonisch als ein Vermögenswert in Betracht gezogen, der in der Lage ist, Wert zu geben, selbst wenn Unternehmen sie nun nicht nutzen können, - um prädiktive Modelle oder Echtzeit-Antwortsysteme zu erstellen", sagt Oleg Pyatakov, Leiter der Anlageanalyse von das Unternehmen "2050. Digital. " Er ist sicher, dass es sicher ist, dass es zuversichtlich ist, dass er zumindest in naher Zukunft, um Daten wegen von Daten zu erzeugen: "Wir brauchen die Fähigkeit, die Daten (Geräte / Benutzerkennungen, temporäre Labels) zuzusetzen, zumindest minimale Daten für diejenigen Zielparameter, die versuchen, optimieren, die Fähigkeit, einen Steuerungseffekt zu entwickeln. In der Tat, in traditionellen (alten) Managementsystemen, war die Situation die Situation, in der mehr als 95% der aus verschiedenen Gründen gesammelten Daten nicht zur Entscheidung verwendet wurden. "

"Russische Eisenbahnen" wurde zu einem der ersten Unternehmen in Russland, das den Prozess der digitalen Transformation begann. Und mit der Technologie großer Daten funktioniert das Halten natürlich auch. Natürlich ist der erste Bereich, um sie anzuwenden, offensichtlich - regelmäßige Sammlung von Daten aus dem Walzbestand und der Infrastruktur mit dem Internet der Dinge.

In Siemens Mobility, ein strategischer Partner der russischen Eisenbahnen in diesem Bereich, wird eine klare Unterscheidung von zwei Konzepten - Daten und Informationen durchgeführt. Daten, die durch Rollmaterial, Infrastruktur, laut Alexei Fedoseyev erzeugt werden, gehören zur operativen Organisation: "Sobald wir die technischen Systeme der Deutschen Bahn oder russische Eisenbahnen installiert haben, gehören Daten."

Dann werden im Rahmen von Serviceverträgen im Rahmen von Einzelverträgen zur Verarbeitung dieser Daten in nützliche Informationen umgewandelt. Beispielsweise erzeugen "Schlucken" Züge, die auf dem MCC betrieben werden, Diagnosemeldungen über den technischen Zustand einzelner Untertypen des elektrischen Zuges generieren. Diese Daten werden aggregiert und auf dem geschützten Kanal werden auf den Server auf dem Territorium der Russischen Föderation übertragen. Und erst dann, sagt Alexey Fedeev, im Zentrum für Analyse- und Verarbeitungsdaten, die von den JSC Russischen Eisenbahnen und Siemens im Februar 2017 gegründet wurden, diese aggregierten Daten in nützliche Informationen umgewandelt werden.

Die Mitarbeiter des Zentrums verwenden analytische Modelle, die auf der Grundlage der erhaltenen technischen Parameter es ermöglichen, das Konzept der vorausschauenden Wartung umzusetzen, die Ausfälle der kritischen Versammlungen des Rollvorrats vorhersagen, sagt der Experte. Ein Beispiel ist die Verarbeitung von Daten, die aus dem Traktionsantriebssystem erhalten wird. Aber nicht nur. Gesteuert, zum Beispiel und das System der Passagiertüren. Beim Bewegen des elektrischen Zugmodus der Stadt kann das Werk der Beifahrertür den Zug an der Station beeinflussen, Ausfälle und Ausfälle in ihrer Arbeit können Verletzung der Bewegungsgrafiken beeinflussen. Für diese Informationen haben die Mitarbeiter der Ruhebahnendirektion von JSC "Russian Railways" Zugriff auf diese Informationen über ein computergestütztes Cormap-Wartungssystem. Das System ist offen, basiert auf den Problemen der Ausgabe von Zügen in die Zeile.

Die Prädiktive Analytics Analytics-Modelle für Hochgeschwindigkeitszüge, die von Siemens für deutsche, spanische, russische, türkische Eisenbahnen sowie Eurostar geliefert werden, werden in den letzten drei oder vier Jahren verbessert. Je mehr Daten verarbeitet werden, desto genauer die Modelle funktionieren. Das Ergebnis wird zu einem Anstieg der technischen Bereitschaft der Züge. Zum Beispiel begann die Arbeit des Zentrums der Fernüberwachung von Siemens auf Velaro-Zügen in Spanien etwas früher als mit "SAPSANS" in Russland. Die Modelle ermöglichen es Ihnen, die Ausfälle von Traktionsmotoren in fünf bis sieben Tagen vorherzusagen, was zu fast vollständigen Ausschluss der Möglichkeit der Verletzung des Zeitplans der Bewegung aufgrund der Verringerung des Schubs führte. Infolgedessen zeigte Renfe die Bereitschaft, 100% der Kosten des Tickets an die Passagiere zu kompensieren, wenn der Zug länger als 15 Minuten auf der Madrid-Linie - Barcelona verzögert wurde. Die Reaktion der Passagiere ließ sich nicht lange abwarten: Der Anteil des Schienentransports im Passagierumsatz in dieser Richtung stieg von 20 auf 61%, und der Lufttransport sank von 80 auf 39%.

Wenn Sie russische Erfahrungen in der Einführung ähnlicher Modelle der vorhersagenden Diagnostik der SAPSAN-Züge annehmen, sind die positiven Effekte laut Alexey Fedoseyev offensichtlich: Auf der Linie Moskau - St. Petersburg Train Park "SAPSAN" ist bereits mehr als mehr als bestanden 7 Millionen Kilometer ohne Verzögerungen aufgrund technischer Ausfälle, die 5 Minuten überschreiten (dies ist einer der Parameter, setzt sein Unternehmen zur Bewertung des Zuverlässigkeitsniveaus).

Ein wichtiger Bestandteil der Arbeit mit großen Daten war die Erstellung der sogenannten vertrauenswürdigen Umwelt - es ist für den sicheren Gebrauch von Daten bestimmt, was den rechtswidrigen Zugriff darauf beseitigt. Beispielsweise basiert das "vertrauenswürdige Umfeld des Lokomotivenkomplexes" auf den Zugang zu Daten, die von Lokomotiven, Verbrauchern dieser Daten erzeugt werden - Mitarbeiter der russischen Eisenbahnen, Dienstleistungsunternehmen, Hersteller von Rollmaterialien und Herstellern von Komponenten.

Nicht immer die Beziehung basiert auf einer Partnerbasis. In diesem Fall ist es möglich, den an der Bestimmung und der Verarbeitung von Daten beteiligten Parteien zu konfrontieren. Wie es passieren kann, demonstriert die Geschichte, die sich gerade mit der dänischen Firma Maersk entwickelt, der Anführer des Meerestransports. Im Jahr 2014 entschied das Unternehmen, dass er sein Geschäft des Ozeanverkehrs graben würde. Maersk berichtete dann, dass ein einfacher Versand von gekühlten Früchten aus Ostafrika nach Europa auf einer Kette von 30 Personen und Organisationen stattfindet und etwa 200 Interaktionsakte (Übertragung von Dokumenten, Kommunikation) zwischen ihnen und 20% der Lieferkosten erfordert der Waren, bestehend aus Waren, wird behandelt, Übertragung von Dokumenten und Verwaltung des Prozesses. Maersk würde die Kosten in diesem Bereich radikal senken, wo er seit 60 Jahren keine ernsthafte Änderung hatte.

Im Jahr 2016 entschied sie sich für Technologie und Partner, begann mit der Zusammenarbeit mit IBM-Unternehmen als Fachträger des fortgeschrittenen Wissens im Blockchain. Das Blockchain-System von intelligenten Verträgen, die genannten Tradelens, begann 2017 getestet zu werden. Im Januar 2018 kündigten Maersk und IBM die Schaffung eines Joint Ventures an. Arbeitete mit Partnern zusammen, um zu verstehen, wie die Übertragung von Informationen beschleunigt und die Anzahl der Fehler reduziert wird. Es wurde angekündigt, dass bis Ende 2018 eine vollwertige kommerzielle Handelsversion von Tradelens gestartet wird. Bis Mitte 2018 enthielt das System Daten über 154 Millionen Ereignisse (Datum der Ankunft von Schiffen, Berichten zum Senden und Ankommen von Containern, Zollgenehmigungen, kommerziellen Konten und Cavias, dh der Dokumente der Fracht des Carriers vom Versender) Ihre Zahl an 1 Million jeden Tag befestigte - im Allgemeinen war Tradelene bereit für den vollen Betrieb.

In der Testphase schlossen sich 92 Teilnehmer dem System an: Reeder, Ozeanträger, Verlader, Häfen (zum Beispiel ein sehr großer Hafen von Rotterdam, durch den bis zu 2/3 der Ozeanwaren für Europa) und den Zoll. Aber gleichzeitig, wie das Testen endete, wurde bekannt, dass andere Ocean-Träger kategorisch weigerten, eine Verbindung zu Tradelens herzustellen. Und ohne Informationen dieser Spieler ist die vollständige Nutzung des Systems ausgeschlossen.

Es scheint, dass für Maersk dieser Widerstand zu einer Überraschung geworden ist. Mitte November nahm das dänische Unternehmen das Angebot der Wettbewerber an den ersten SIX (MSc, CMA CGM, Hapag-Lloydand und Ocean Network Express) an, um eine nicht-kommerzielle Vereinigung einzugeben, die neue Maßstäbe für den Informationsaustausch entwickeln wird in der Industrie. Andre Simha, die CIO-Firma MSC, die Ocean Carrier Nummer 2, teilte Reportern, dass sein Unternehmen gerne Tradelens beitreten würde, wenn das Unternehmen offener wird. Im Allgemeinen ist MSc viel eher die Idee, durch einen gemeinnützigen Association zu arbeiten, denn trotz Versprechen des gleichen Zugangs auf Informationen, alle intellektuellen Rechte an Tradelen, zwischen IBM und Maersk aufgeteilt sind. Träger mochten die Aussicht nicht, ihre Daten in das System zu geben, obwohl ihr Hauptkonkurrent sie verdienen wird. Oleg Pyatakov glaubt immer noch, dass Maersk auf dem richtigen Weg ging, und am Ende werden die proprietären Lösungen von leistungsstarken Unternehmen letztendlich gewinnen, und offene Standards ohne die Teilnahme starker Spieler. Maersk muss jedoch zum Besitz eines solchen wertvollen Vermögenswerts als Daten konkurrieren müssen. Im November wurde die Erstellung eines konkurrierenden Systems des Systems angekündigt.

Moskau ist ein riesiges Megalopolis von 11.979.529 Einwohnern nach der Volkszählung 2013. Jeder von ihnen geht an die Arbeit, verwendet ein Mobiltelefon (und nicht auf keinen), steigt in die U-Bahn ab, steht in Staus. Daraufhin erfolgt der Stadtdienst, Regierungsbehörden, private Unternehmen, die verschiedene Dienstleistungen anbieten. Tausende von Videokameras, Hunderttausende von Sensoren, Monitoren, die das Leben der Stadt, Millionen von Mobiltelefonen, 3G / 4G-Modems steuern. Alles zusammen sind Milliarden Datenquellen, die Verarbeitung, die Sie Informationen zur weiteren Planung der Entwicklung der Stadt, das Management seiner Transportströme erhalten, erhalten, um die Sicherheit der Metropole sicherzustellen. Eines der wenigen Werkzeuge, die mit der Bearbeitung einer solchen Anzahl von Informationen umgehen können, sind die Lösungen der Big Data-Klasse. Überlegen Sie, wo sie verwendet werden können.

Die Dichte der Bevölkerung und der Daten zur Bewegung von Bewohnern

Das Hauptwerkzeug zur Bestimmung der Anzahl und der Struktur der Bevölkerung, deren Bereichsverteilung ist derzeit die Volkszählung. Der Hauptmangel der Volkszählung ist die Kosten ihrer Holding und des Mangels an Daten zur Bewegung von Bewohnern. Die Informationsquelle für die Volkszählung dient den Bewohnern selbst, deren Umfrage an ihrem Wohnort durchgeführt wird.

Welche Vorteile können die Verwendung von Big Data-Lösungen bereitstellen? Um diese Frage zu beantworten, definieren Sie zuerst, welche Daten wir benötigen:

wo Einwohner ausgeben und arbeiten;
von wo und wo sie an Wochentagen und Wochenenden gehen;
muskoviten und Gäste der Hauptstadt werden verwendet;
wo kommt von von und warum.

Um diese Informationen zu sammeln, müssen wir zunächst die Datenquelle und die Methode ihrer Analyse ermitteln. Um den Standort des Bewohners zu ermitteln, ist die optimale Verwendung von Daten am Standort seines Mobiltelefons (es ist immer bei Ihnen). Wie kann man das machen?

Verfügbar:

daten von zellulären Betreibern über den Standort des Telefondienstes;
daten aus spezialisierten Dienstleistungen (wie "yandex.bakes");
daten aus mobilen Anwendungen mit integrierter Ortsdefinitionsfunktionalität der Stadt für die Bequemlichkeit der Bewohner.

Es können verschiedene Algorithmen verwendet werden, um die erhaltenen Informationen abhängig von der Quelle, dem Format, der Methode ihrer Bestimmung zu analysieren. Aber hier sind die Hauptbestimmungen.

Die Definition eines Ortes, an dem sich die Bewohner die Nacht verbringen, und wo sie arbeiten, können durch Analyse von Daten zur Bewegung und Durchführung von Aktionen erhalten werden. Zum Beispiel zeigen die periodische Abwesenheit von Anrufen von 22:00 bis 7:00 Uhr und der Mangel an Bewegung, wo die Person lebt, und das Mangel an Bewegungen in den Arbeitsstunden - wo dieselbe Person arbeitet, mit einem der Kriterien, die zunehmen Die Genauigkeit ist die Aktivität des Telefons des Teilnehmers an diesem Ort. Hier ist es auch möglich, herauszufinden, wie oft eine Person während der Arbeitszeiten bewegt, wie viele Menschen in der Stadt in der Stadt, die sich auf eine dauerhafte Bewegung beziehen (Kuriere, Treiber und andere Berufe).

Die Bestimmung der Bewegungsrichtung der Bewohner erfolgt auf dieselbe Weise wie die gleichen Daten über die Bewegung von zellulären Abonnenten, und ermöglicht es, die grundlegenden Bewegungsstrecke von Anwohnern, Besuchern, Arbeitsmigranten zuzuordnen, sammeln Statistiken der Bewegungsstatistiken von Bezirke und Anweisungen, lernen, wie oft Bewohner und Gäste Geschäfte, kulturelle Veranstaltungen, städtische Sehenswürdigkeiten besuchen, sowie wie beliebt sind bestimmte Orte in der Stadt.

Verfolgung der Bewegungsgeschwindigkeit und der besuchten Orte können Sie zuordnen, wie eine Person verwendet wird: ein Auto, ein Auto, eine U-Bahn, ein öffentlicher Verkehrsmittel, einen Langstreckenverkehr.

Analyse der Arbeit der städtischen Infrastruktur und der Sicherstellung der Sicherheit der Bevölkerung

Eine große Anzahl von Ampeln, städtischen Verkehrskontrollsystemen, Event-Video-Rekordsysteme (Überwachungskameras), öffentliche Verkehrskontrolle in der Stadt mit einer Bevölkerung von mehr als einer Million Menschen benötigen einen koordinierten Ansatz zur Verwaltung und Zentralisierung von Daten. Eines der Probleme, die gleichzeitig bei der Einführung von Systemen der stadtweiten Videoüberwachung identifiziert wurden, war die Unmöglichkeit, die auftretenden Ereignisse zu kontrollieren (zum Beispiel, um rechtswidrige Maßnahmen) durch die Kräfte des Betriebsdienstes zu erkennen. In Anbetracht der aktuellen Fähigkeiten moderner Technologien wird es möglich, einzelne verteilte Systeme zu erstellen, was sowohl die Ereigniserkennung auf verschiedenen Quellen (Bewegungssteuerungssysteme, Beobachtungskammern und andere) und ihren Analyst für die Betriebsreaktion bereitstellt: Rufen Sie die Polizei, Reparaturorganisationen an, andere operative Dienstleistungen Städte. Eine andere Verwendung von Big Data-Lösungen ist eine verteilte und langfristige Speicherung von gesammelten Informationen, die Suche nach den erforderlichen Daten und zugehörigen Ereignissen. Was durch diesen oder dieser Änderung der Situation in der Stadt verursacht wurde, welchen Ereignissen er vorausgeht, an wen sie beeinflusst wurden - dies ist ein kleiner Teil der Fragen, mit denen Sie "Big Data" beantworten können.

Daten anlegen

Einer der wichtigsten Momente der auftretenden Ereignisse besteht darin, die Eigenschaften von Objekten zu bestimmen, in denen sie teilnehmen. Um Daten zu sammeln, können vollständig unterschiedliche Quellen verwendet werden: Zum Beispiel für die von dem Mobilfunkbetreiber erhaltenen Daten, die Eigenschaften des Einzelnen, auf dem die SIM-Karte für die Beobachtungssysteme registriert ist - Informationen von einzelnen Erkennungssystemen, Abteilungsdatenbanken, Abteilungskennzahlen. Einer der wichtigsten Punkte ist die Möglichkeit, Informationen anonymisieren, um personenbezogene Komponenten bei der Übertragung von Daten aus verschiedenen Besitzern, Quellen zu beseitigen.

Hauptprobleme

Und doch gibt es in all dem ein Löffel von Teer. Das Hauptproblem aller Integrationslösungen, insbesondere wenn der Datenaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen, Organisationen durchgeführt wird, sind legislative Beschränkungen, die keine Daten ermöglichen, Daten in dem Formular bereitzustellen, in dem sie vorhanden sind. Infolgedessen ist die vorläufige Verarbeitung auf der Seite des Eigentümers erforderlich.

GESAMT

Ich möchte, dass ich meine moderne Technologie der Bearbeitung von "Big Data" Ihnen ermöglicht, die Stadt erheblich mehr als vorhandene IT-Dienste bereitzustellen. Es erfordert keine Aktualisierung der vorhandenen Infrastruktur, da die derzeit verwendeten Datenquellen verwendet werden können.

Mit Hilfe der Big-Datenträgerklasse können Sie die Bequemlichkeit der Bewohner der Stadt und ihrer Gäste steigern, die Anzahl der Staue ohne Einschränkungen der Eintritt in die Stadt reduzieren, und indem die Verkehrsströme steuern, verringern Sie die Anzahl der Verbrechen aufgrund der Betriebsreaktion, Verbesserung der Qualität der städtischen Dienstleistungen aufgrund ihrer operativen und automatischen Kontrolle.