Big Data (Большие Данные) – это технологии сбора и обработки огромных массивов данных, позволяющие на выходе получить конкретную и понятную информацию для ее дальнейшего применения.
Обычно большие массивы данных поступают из различных источников: Интернета (соцсети, СМИ, сайты), корпоративных архивов документов и устройств (датчиков, приборов, детекторов, камер).
Чего ожидать от Big Data в ближайшие годы?
Компания IDS провела исследование, которое выявило тенденции, связанные с Big Data.
Эксперты советуют: «Don’t Focus on Big Data; Focus on the Data That’s Big» (не фокусируйтесь на Big Data, сконцентрируйтесь на данных, которые важны). Дело в том, что с помощью технологий Big Data могли бы найти применение на 20% больше потенциально полезных данных, чем используется сейчас (менее 3%). Данные просто теряются из-за невозможности их обработки и анализа «ручными» способами. А между тем, по прогнозу экспертов, к 2025 году доля критически важных данных (которые могут спровоцировать чрезвычайные ситуации и человеческие жертвы) вырастет на 20%.
Аналитики прогнозируют, что в 2025 году объем данных в мире составит 163 зеттабайт (Збайт = 10 в 21 степени байт). Это в 10 раз больше, чем в 2016 году: информация растет взрывообразно, удваиваясь каждые два года. Причина – в 3 раза больше информации станет генерироваться автоматически, без участия пользователей. А более 20% всех генерируемых данных будет поступать в режиме реального времени.
Чтобы не утонуть в море информации, нужно научиться использовать технологии Big Data во благо, осваивать и применять их огромный потенциал и возможности в работе. Умение управлять большими массивами данных в реальном времени – это способ приобрести неоспоримые конкурентные преимущества в своей сфере деятельности.
Как Big Data используются в транспортном планировании?
Технологии Big Data становятся двигателями развития современной инфраструктуры, в частности, создания «умных городов» и «умной транспортной инфраструктуры». Возможности Big Data незаменимы в эффективном управлении городским движением в режиме реального времени.
В сфере транспортного планирования технологии Big Data применяются для сбора данных с метеостанций, камер фото- и видеофиксации, транспортных детекторов, систем геолокации и навигации, транспортных карт, сотовых операторов. В итоге получается значительная по размерам информационная основа, которая применяется для транспортного планирования и моделирования, в том числе в режиме реального времени. Технологии Big Data позволяют объединять разрозненные транспортные данные, проводить анализ и принимать управленческие решения.
На основе технологий Big Data развиваются системы управления транспортом Москвы. Динамическая транспортная модель столицы, используемая в ГКУ ЦОДД Москвы, предоставляет информацию о дорожно-транспортной ситуации в режиме реального времени. Системы на базе подхода динамической макромодели используют данные детекторов транспорта об интенсивности и скорости движения и других объектов транспортной инфраструктуры. С помощью таких систем можно прогнозировать скорость движения по участкам дорог и интенсивность движения, что, в свою очередь, позволяет управлять светофорами, выявлять заторы по ходу движения пассажирского транспорта, места скопления автомобилей, анализировать аварийные ситуации и своевременно реагировать на них.
