Big Data прочно входит в нашу жизнь. Большие данные активно применяются во многих сферах человеческой жизни: маркетинг, ретейл, логистика. Поскольку я увлекаюсь урбанистикой, то с интересом изучаю возможности применения "Больших данных" для улучшения жизни горожан.
Big Data – это огромные наборы данных, которые не помещаются на стандартных носителях. Консалтинговая компания Gartner описывает Big Data как наборы информации большого объёма, с высокой скоростью ввода и вывода и с высоким многообразием, которые требуют новых форм обработки с целью оказания содействия при принятии решений, открытии новых явлений или оптимизации процессов.
Качественное функционирование транспортной системы города не возможно без оптимизации транспортных потоков и управления миграционными внутригородскими процессами. Для этих целей отлично подойдут возможности "больших данных". Эти данные – сильнейшая движущая сила современного умного города. Чтобы получить доступ к релевантной информации, которая позволит строить долгосрочную управленческую политику, город наполнен датчиками, сенсорами, видеокамерами с подключением к высокоскоростной инфраструктуре передачи данных.
Лидером в применение технологий Big Data на транспорте является Москва. Здесь собирают данные со всех возможных источников, анализируя не только фактический трафик для оперативного корректирования графиков наземного общественного транспорта, но и данные о перемещениях пассажиров используя все возможные каналы: мобильные сети, карты "тройка", камеры и тд. Все это помогает максимально сократить время, затрачиваемое на перемещения по городу, оперативно реагировать на изменения пассажиропотоков, изменять количество подвижного состава и т.п.
Еще один интересный кейс - использование Big Data для планирования транспортных схем городов, а именно - данных мобильных операторов. При правильном подходе к анализу и структурированию этих данных можно получить информацию о том, где живут и работают, как добираются до работы, куда и когда ездят на дачу жители города с точностью до 500 м и нескольких минут.
Поскольку мобильными телефонами сейчас пользуются фактически все, то для исследований ежедневных траекторий перемещений в агломерации, возможны два типа данных:
1. объем трафика конкретной базовой станции;
2. регистрация перемещения телефона от одной базовой станции к другой.
Первый тип данных проще получить и использовать, поскольку они обезличены. Хронологическая последовательность создает траекторию суточного/недельного/годичного движения телефона(абонента). Таким способом, в крупных городах можно провести сплошное обследование мобильности населения, как через разовые замеры, так и непрерывное. Для социологических обследований было бы полезно иметь возможность связать с идентификатором аппарата сведения о пользователе: год рождения, пол и тп.
Подобные проекты реализуются в России повсеместно. Так, например, в столице ежегодно тратят около 100 млн.рублей на закупку и анализ данных сотовых операторов. Они описывают место проживания и перемещение каждого абонента сотовой связи по Москве и области. Так, «дом» абонента - место, где он регулярно пребывает в ночное время, «работа» – место, где он проводит больше времени с 10 до 17 часов в будние дни. Абоненту, в рабочие часы постоянно перемещающемуся по городу, приписывается разъездная работа. А тому, кто въезжает в регион Москвы и области и выезжает из него в рабочие дни, приписывается статус «трудового мигранта». Если абонент проводит за городом более 50 часов в месяц в выходные и праздники, он получает статус «дачника». «Турист» определяется оператором как абонент, который находится в регионе недолгое время и не совершает перемещений, характерных для работающего абонента.
Анализ полученных данных использовался для доработки Московского железнодорожного узла и Московских центральных диаметров в 2017–2018 годах, и для разработки территориальной схемы Троицкого и Новомосковского округов Москвы. Данные операторов связи показали, что в «Новой Москве» регулярно находится в 2 раза больше людей, чем официально зарегистрировано. Это учли при прокладке новых линий метрополитена, а также при проектировании, реконструкции и строительстве магистралей и внутригородской дорожной сети.
В Перми в 2018 г. была завершена работа по обработке данных мобильного оператора для разработки комплексной схемы организации дорожного движения в Пермской городской агломерации. Стоимость работ порядка 600 тыс., а их результатом стали как данные дислокации мест пребывания владельцев мобильных терминалов, так и пути их перемещения.
Можно с уверенностью сказать, что дальнейшее развитие систем сбора, хранения и обработки данных позволит отслеживать долгосрочные тенденции и планировать развитие городских агломераций. Учитывая, что к 2050 году около 85 процентов людей будут жить в городах, самыми комфортными условиями для жизни смогут похвастаться те из них, которые смогут быстрее среагировать на изменения среды и потребности человека.