การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เมืองฉลาดขึ้นได้อย่างไร

ความคิดสร้างสรรค์มักจะได้รับแรงดึงและไม่สามารถยับยั้งได้ในขณะที่พวกเขาขยายไปทั่วประเทศและในที่สุดโลก กระบวนการก้าวไปข้างหน้าเป็นตัวอย่างให้เห็นถึงความอยู่รอดของมนุษยชาติแม้ว่า เทคโนโลยีล่าสุดได้เปลี่ยนวิธีการผลักดันไปข้างหน้าอย่างมาก.

วันนี้การปฏิวัติที่ก้าวหน้าสามารถเห็นได้รอบตัวโดยเฉพาะกับ การปรับตัวของข้อมูลขนาดใหญ่ ภายในชีวิตประจำวันของเรา อารยธรรมของเราสามารถอัลกอริทึม ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้เรามีความเข้าใจอย่างละเอียดเกี่ยวกับการเลือกของเรา.

เนื่องจากการเชื่อมโยงของข้อมูลขนาดใหญ่และ IoT แข็งแกร่งขึ้นสิ่งนี้จะปรับปรุงมาตรฐานการครองชีพของเราเท่านั้น, สร้างประสิทธิภาพที่ยั่งยืนและฝึกฝนเมืองอัจฉริยะ ในหลายวิธีที่สำคัญ.

ข้อมูลขนาดใหญ่ในเมืองอัจฉริยะ

หากเมืองใหญ่ ๆ ต้องลงทุนในระบบการขนส่งที่ชาญฉลาดในวันนี้จากนั้นภายในปี 2030 พวกเขาจะประหยัดเงินได้ประมาณ 800,000 ล้านเหรียญต่อปี ยิ่งไปกว่านั้นระบบการขนส่งอัจฉริยะยังมีส่วนร่วมในวิธีอื่น ๆ เช่น:

• ความแออัดของรถยนต์น้อยลงและอุบัติเหตุน้อยลง
• ความก้าวหน้าที่มากขึ้นในการเดินทางทางไกลที่เร็วขึ้น
• อากาศที่สะอาดจากการลดมลพิษ
• มีงานใหม่จำนวนมากจากการอัพเดทในเครือข่ายการขนส่ง

นอกจากนี้ตัวเลือกการขนส่งใด ๆ ที่อัพเกรด อุทธรณ์ไปยังธุรกิจที่จัดตั้งขึ้น กำลังมองหาสถานที่ใหม่เช่นเดียวกับการเริ่มต้นธุรกิจ ธุรกิจใดต้องการทราบว่าพนักงานและลูกค้าของพวกเขาสามารถเข้าถึงการขนส่งที่ทันสมัยมีประสิทธิภาพ การเข้าถึงนั้น ลดงบประมาณรายปีสำหรับธุรกิจ ในแง่ของสิ่งที่พวกเขาจ่ายในระยะก๊าซและค่าจัดส่ง.

ข้อมูลใหญ่ ติดตามความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งและค่าใช้จ่าย การช่วยเมืองกำหนดวิธีในการขยายตัวเลือกระบบขนส่งสาธารณะในวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดเท่าที่จะทำได้ มันกำหนดสิ่งที่พื้นที่ของเมืองที่จำเป็นในการเปิดขึ้นและวิธีการที่คนที่เปิดกว้างเกี่ยวกับความคิดริเริ่มในการหาเงินสำหรับโครงการดังกล่าว เมืองที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทนี้เรียกว่า เมืองที่ชาญฉลาด และหลาย ๆ คนทั่วโลกต้องการที่จะสร้างสรรค์นวัตกรรม.

เมืองสำคัญหลายแห่งเริ่มใช้ INRIX ซึ่งเป็นระบบที่ วิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายเซ็นเซอร์ถนนแบบดั้งเดิมและข้อมูลอุปกรณ์มือถือ. ค่าคอมมิชชั่นการขนส่งนครซานฟรานซิสโกประหยัดกว่า $ 250,000 ต่อปีจากการรวบรวมข้อมูลโดยตรงของ INRIX สภาเทศบาลนครบัลติมอร์ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายเชื้อเพลิงและค่าแรงถึง 25,000 เหรียญสหรัฐต่อปีเนื่องจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น.

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการบังคับใช้กฎหมาย

ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่ได้รับความนิยมในแง่ของการต่อสู้กับอาชญากรรมข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ตำรวจและเจ้าหน้าที่บังคับใช้กฎหมายอื่น ๆ ประพฤติตนไม่เหมือนพี่ใหญ่มากกว่า การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เจ้าหน้าที่ผู้รักษากฎหมายสามารถ ติดตามจุดปัญหาที่แท้จริงและอาชญากรที่อันตราย.

หน่วยงานท้องถิ่นหลายแห่งเริ่มใช้ระบบ PREDPOL หรือระบบตรวจสอบเพื่อคาดการณ์ที่รวบรวมจุดข้อมูลหลักสามจุดจากทุกรายงาน: ประเภทของอาชญากรรมสถานที่และเวลาของเหตุการณ์, เพื่อทำ การตัดสินใจใช้งานของเจ้าหน้าที่ที่แม่นยำในอนาคต.

เมื่อมีการระบุกิจกรรมอาชญากรรมสูงโครงการความรู้ใหม่และโปรแกรมการเข้าถึงสามารถนำไปใช้ในเขตอำนาจศาลเหล่านั้น.

นับตั้งแต่การใช้ PREDPOL เมืองเพนซิลเวเนียรัฐเพนซิลเวเนียได้ลดอัตราอาชญากรรมลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบ 35 ปีโดยอาชญากรรมรุนแรงลดลง 19% และการลักขโมย 44% ซานตาครูซ, แคลิฟอร์เนีย, เห็นผลลัพธ์ที่คล้ายกันกับครั้งแรกของพวกเขาเนื่องจากการลักขโมยลดลง 11% และการปล้นลดลง 27%.

นอกเหนือจากการตรวจสอบการคาดการณ์ FBI ลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ เข้าสู่ระบบการระบุรุ่นต่อไปซึ่งใช้การรวมกันของ DNA, ลายนิ้วมือ, ภาพถ่ายใบหน้า 3 มิติและการจดจำเสียง เพื่อระบุอาชญากร เมื่อเมืองอัจฉริยะเริ่มนำระบบเหล่านี้มาใช้ในโครงสร้างพื้นฐาน, อาชญากรรมจะถูกแมป ก่อน พวกเขายังเกิดขึ้นและอาชญากรสามารถระบุได้ภายในไม่กี่วินาที.

ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านการศึกษา

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้นักการศึกษาเข้าใจ นักเรียนคนไหนต้องการความช่วยเหลือ, ทำไมพวกเขาต้องการความช่วยเหลือ เช่นเดียวกับการระบุพื้นที่ที่ พวกเขาเก่ง.

นักการศึกษาสามารถจัดกิจกรรมบุคคลและกลุ่มที่เกี่ยวข้องเพื่อสนับสนุนเป้าหมายและความต้องการของนักเรียนแต่ละคน ครูผู้สอนจะสามารถ ประเมินความก้าวหน้าของนักเรียน บนพื้นฐานที่สอดคล้องกันเพื่อท้าทายนักเรียนและช่วยให้พวกเขาเติบโต.

การวิเคราะห์ให้มากขึ้น ข้อมูลเชิงลึกสามมิติ ความคืบหน้าของนักเรียนขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้ปกครองเข้าใจวิธีการเรียนรู้ของเด็กแต่ละคน AltSchool เป็นหนึ่งในโรงเรียนระดับ K-8th แห่งแรกที่ให้สิ่งนี้ ประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคล ซึ่งมีให้เฉพาะในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะเช่นซานฟรานซิสโกและนิวยอร์ก.

การแนะนำข้อมูลขนาดใหญ่ในพื้นที่การศึกษาทำให้นักเรียนทุกวัย เรียนรู้จากระยะไกล ในความสะดวกสบายของบ้านของพวกเขา หลักสูตรออนไลน์ขนาดใหญ่ที่เปิดกว้างเหล่านี้รวบรวมข้อมูลจากผู้รับหลักสูตรนับล้านและวิเคราะห์ไปยัง ค้นหาพื้นที่ที่มีปัญหา ที่ทำให้นักเรียนล้มเหลว หลังจากวิเคราะห์จุดข้อมูลหลายล้านจุดแล้วอัลกอริทึมจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในแต่ละหลักสูตรเพื่อมอบประสบการณ์การเรียนรู้แบบปรับตัวตาม จุดแข็งจุดอ่อนและความชอบของแต่ละคน.

นี่เป็นเพียงสองตัวอย่างของหลาย ๆ เมืองที่สมาร์ทกำลังปรับโรงเรียนให้เข้ากับแพลตฟอร์มการเรียนรู้ส่วนบุคคลและระยะไกลซึ่งอาจเปลี่ยนประสบการณ์การเรียนรู้ตลอดไป.

ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านสุขภาพ

สหประชาชาติกล่าวว่าภายในปี 2593 ประชากร 66% ของโลกจะถูกมองว่าเป็นคนในเมือง ด้วยประชากรที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ที่ใกล้เคียงเช่นนี้หมายความว่าทุกคนจะต้องมีโครงการริเริ่มด้านสุขภาพ.

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถคาดการณ์การแพร่ระบาดของไวรัสและติดตามกรณีของภาวะซึมเศร้า เมืองอัจฉริยะจะใช้เซ็นเซอร์นับล้านที่ให้บริการทางการแพทย์เฉพาะบุคคล พลเมืองของเมืองอัจฉริยะหลายคนจะสามารถ เปิดใช้งานบริการทางการแพทย์ของพวกเขาโดยแอพมือถือหรือซุ้มฟรี ทั่วเมือง Pulsepoint Respond เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของแอพส่วนบุคคลที่ แจ้งเตือนผู้ที่ไม่รู้อิโหน่อิเหน่ผ่านการฝึกอบรมการทำ CPR ของการจับกุมหัวใจทันที ภายในพื้นที่ใกล้เคียง.

ยิ่งไปกว่านั้นเมืองอัจฉริยะได้เริ่มทดสอบระบบที่ให้ผู้ป่วยสูงอายุมีทางเลือกที่จะอยู่ในบ้านของพวกเขาแทนที่จะอยู่ในสถานพยาบาล ระบบประเภทนี้รวมถึงตารางแบบสแตนด์อโลนแท็บเล็ตที่มี Skype และเซ็นเซอร์ไร้สายภายในบ้านที่ใช้สำหรับ การสื่อสารทางวิดีโอระหว่างผู้ป่วยและผู้ดูแลระยะไกล.

เซ็นเซอร์ไร้สายตรวจสอบบ้านและ ส่งการแจ้งเตือนเกี่ยวกับสถานการณ์ความปลอดภัย เช่นเตาซ้ายหรือประตูเปิดในตอนกลางคืน หลังจากการทดสอบระบบนี้ในเมืองออสโลประเทศนอร์เวย์การศึกษาได้แสดงให้เห็นว่าระบบสามารถประหยัดเงินได้ $ 85,000 สำหรับแต่ละคนเพราะพวกเขาไม่ต้องย้ายเข้าไปอยู่ในสถานพยาบาล.

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการใช้พลังงาน

หากนำมาใช้ในวงกว้างระบบประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างชาญฉลาดสามารถช่วยประเทศสหรัฐอเมริกาได้มากกว่า $ 1.2 ล้านล้านโดยใช้อุปกรณ์ IoT และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่.

กว่า 75% ของการใช้พลังงานของโลกมาจากเมืองต่าง ๆ และ 40% ต้นทุนพลังงานเทศบาลมาจากไฟถนนเท่านั้น ตั้งแต่การนำไฟถนนอัจฉริยะมาใช้ซึ่ง ปรับระดับแสงโดยอัตโนมัติเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของประชาชน, Lansing, Michigan บันทึกแล้ว 70% ของต้นทุนพลังงาน.

ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าภายในปี 2563 จะมีหลอดไฟและโคมไฟอัจฉริยะเหล่านี้มากกว่า 100 ล้านหลอดที่ใช้ทั่วโลก เมืองอื่น ๆ เช่นชาร์ลอตต์นอร์ ธ แคโรไลน่าได้ดำเนินการจัดการพลังงานอาคารอย่างชาญฉลาดซึ่งลดการใช้พลังงานทั้งหมดลง 8.4% และการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 20%.

ยิ่งไปกว่านั้นเมืองซานกันเดอร์สเปนติดตั้งมลพิษทางอากาศและเซ็นเซอร์ RFID 12,500 รอบเมืองซึ่งลดค่าใช้จ่ายพลังงานลง 25% และลดค่าใช้จ่ายในการจัดการขยะอีก 20% เมืองที่ชาญฉลาดนั้นกำลังดำเนินการอยู่ แต่พวกเขาก็ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและประชาชนที่อาศัยอยู่ในนั้น.

การพยากรณ์ 2025

ผู้เชี่ยวชาญบางคนเชื่อว่าเมืองต่างๆสามารถลงทุนได้เกือบ 400,000 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีเพื่อสร้างเมืองอัจฉริยะในอีก 5 ปีข้างหน้า รัฐบาลได้เปิดตัวโครงการเมืองอัจฉริยะเพื่อช่วยเหลือชุมชน จัดการกับความท้าทายในท้องถิ่นและปรับปรุงบริการในเมือง.

อุตสาหกรรมทั้งหมดคาดว่าจะเห็นความเจริญรุ่งเรืองในขณะที่ผู้คนมีสุขภาพดีและมีชีวิตยืนยาวขึ้นซึ่งในที่สุดจะทำให้เกิดความต้องการใหม่สำหรับการผลิตอาหารและที่อยู่อาศัย วิธีการแบบดั้งเดิมในอดีตจะให้การผลิตน้อยมากเพราะข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีอัจฉริยะได้เริ่มสร้างผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อวิถีชีวิตและการเติบโตของอารยธรรม.

หมายเหตุจากบรรณาธิการ: นี่คือโพสต์ที่เขียนโดย Andrew Deen สำหรับ Hongkiat.com แอนดรูว์เป็นที่ปรึกษาให้กับ บริษัท สตาร์ทอัพในเกือบทุกอุตสาหกรรมตั้งแต่ค้าปลีกจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์ เขาใช้ระเบียบวิธีการผลิตแบบลีนและขณะนี้กำลังเขียนหนังสือเกี่ยวกับการขยายธุรกิจ ติดต่อแอนดรูบน Twitter.

โพสต์นี้ถูกส่งผ่านแบบฟอร์มการติดต่อของเรา คลิกที่นี่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับมัน.