Big dados de streaming com um impacto de políticas públicas
Quase todas as áreas de uma cidade tem a capacidade de utilizar os dados grandes, seja na forma de impostos, sensores em edifícios e pontes, a monitorização padrão de tráfego, dados de localização e dados sobre a atividade criminal. Criação de políticas viáveis que tornam as cidades mais seguras, mais eficientes e mais desejável lugares para viver e trabalhar requer a coleta e análise de grandes quantidades de dados a partir de uma variedade de fontes.
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Grande parte dos dados que é pertinente para a pesquisa sobre melhorias nas políticas públicas é recolhido por várias agências da cidade e tomou historicamente meses ou anos para analisar (como dados anuais do censo, registros policiais e registros fiscais da cidade). Mesmo dentro de uma agência específica, como o departamento de polícia, os dados podem ser recolhidos por distritos separados e não é facilmente compartilhadas por toda a cidade e suas comunidades vizinhas.
Como resultado, os líderes da cidade têm uma abundância de informações sobre pessoas como as políticas impactadas em sua cidade em anos anteriores, mas tem sido muito desafiador para compartilhar e alavancagem rápida mudança de dados para tomar decisões em tempo real que podem melhorar a vida da cidade. O que torna alavancar esses dados ainda mais complicado é o fato de que os dados são gerenciados e armazenados em silos separados.
Isso causa problemas, porque uma relação direta pode existir entre diferentes aspectos das operações da cidade. Os decisores políticos estão começando a perceber que a mudança só pode acontecer se eles podem usar os dados e os dados disponíveis a partir de melhores práticas para transformar o estado atual de seu ambiente. A cidade mais complexo, mais existe uma necessidade de alavancar dados de mudar as coisas para melhor.
Isso está mudando como os decisores políticos, cientistas e inovadores de tecnologia se unem para implementar políticas com base em dados em movimento. Por exemplo, para projetar e implementar um programa para melhorar o congestionamento do tráfego, você pode precisar de recolher dados relativos à população, os números do emprego, as condições das estradas e clima. Grande parte dessa dados foram coletados no passado, mas é armazenado em vários silos e representa uma visão estática da informação histórica.
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Para fazer sugestões com base em informações de streaming atual, você precisa de uma nova abordagem. Pesquisadores de uma universidade técnica na Europa estão coletando dados de tráfego em tempo real a partir de uma variedade de fontes, tais como dados de Sistema de Posicionamento Global (GPS) de veículos que viajam, sensores de radar nas estradas, e dados meteorológicos. Eles integrados e analisados os dados de streaming para diminuir o congestionamento do tráfego e melhorar o fluxo de tráfego.
Ao analisar os dados estruturados e não estruturados como os eventos estão acontecendo, os sistemas podem avaliar condições de viagem atuais e fazer sugestões sobre rotas alternativas que irá reduzir o tráfego. Finalmente, o objetivo é ter um grande impacto sobre o fluxo de tráfego na cidade. Dados em movimento é avaliado em conexão com os dados históricos para que as recomendações fazem sentido no contexto com condições reais.
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streaming de dados pode ter um impacto significativo sobre as taxas de criminalidade nas cidades. Por exemplo, um departamento de polícia usa análise preditiva para identificar padrões de criminalidade por hora e local. Se uma mudança repentina é encontrado em um padrão identificado para um novo local, a polícia pode despachar oficiais para o local certo, na hora certa. Após o fato, estes dados podem agora ser usados para analisar melhor os padrões de comportamento criminoso.