что такое открытые данные какова их роль в управлении городом

Что такое открытые данные

В рамках реализации Указа Президента России от 7 мая 2012 г. № 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления», а также выполнения постановления Правительства Российской Федерации от 10 июля 2013 № 583 «Об обеспечении доступа к общедоступной информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления в информационно-телекоммуникационной сети Интернет в форме открытых данных» на официальном сайте исполнительных органов государственной власти Камчатского края в сети интернет создан раздел открытые данные.

Открытые государственные данные («открытые данные») – это информация (в том числе документированная), созданная в пределах своих полномочий государственными органами, либо поступившая в указанные органы и организации, а также информационно-аналитическими организациями, участвующими в публикации собственных открытых данных на территории Российской Федерации, которая подлежит размещению в сети Интернет в формате, обеспечивающем ее автоматическую обработку в целях повторного использования без предварительного изменения человеком (машиночитаемый формат, например, CSV, XML, JSON, ODS и другие), и может свободно использоваться в любых соответствующих закону целях любыми лицами независимо от формы ее размещения (простая совокупность сведений, база данных и т.д.)».

Целью раскрытия данных и их публикации в машиночитаемых форматах и есть облегчение к ним доступа заинтересованных лиц, которые могут их переработать и выдать ценные исследования, приложения, аналитические исследования т.д. Открытые данные являются своего рода основой для большого числа социально-значимых и общественно-полезных проектов.

Условия использования открытых данных:

Пользователь без заключения договора может использовать (в том числе повторно) открытые данные свободно, бесплатно, бессрочно, безвозмездно и без ограничения территории использования, в том числе имеет право копировать, публиковать, распространять открытые данные, видоизменять открытые данные и объединять их с другой информацией, использовать открытые данные в некоммерческих и коммерческих целях, использовать для создания программ для ЭВМ и приложений.

При использовании открытых данных Пользователь обязан:

Пожалуйста, подождите. Документ загружается.

Источник

Какую роль играют открытые данные в формировании «Умного города». Мнение специалиста

Чтобы Петербургу стать умным, нужно научиться правильно обрабатывать и хранить данные.

Перевод в цифру всех процессов, а это то, к чему мы идем, образует огромные базы информации. Многое из этого должно быть открыто для разработчиков, чтобы они могли создавать новые сервисы, улучшающие жизнь горожан.

Например, приложение для оценки безопасности района. В Европе открытые данные очень существенно помогают развивать систему «умных городов».

«Конечно, Санкт-Петербург продвинулся в открытых данных. То есть это портал data.gov.spb.ru. Довольно много данных там опубликовано, возможно с этими данными работать, хорошо сделанный портал.

Работа эта происходит не совсем системно, главное в этой бессистемности — то, что мало просто данные опубликовать, надо, чтобы с ними начали работать. Это означает непрерывное прохождение разного рода мероприятий для разработчиков, для журналистов, для активистов, чтобы на основе них что-то создавали».

«Это одна из тех областей, которые как раз могут быть предметом госполитики в области данных. Как организовать работу так, чтобы понять, что туристам интересно, что надо развивать, что не надо развивать. Это вопрос не только открытости данных, которые государство собрало, но и доступа государства к данных коммерческих компаний, которые еще должны быть готовы делиться.

Я бы сделал на этом акцент и сказал, что в принципе применение областей данных, которые могут вернуться в дальнейшем налогами, поступлениями от туристов, это очень важно».

Источник

О том, как устроены открытые данные в России

Не секрет, что в России за последние годы, с одной стороны, стало больше открытых данных, с другой — накопилось немало критики.

Так неслучайно получилось, что тематика открытых данных — это то, чем я занимаюсь давно и знаю о большей части инициатив в этой области не по наслышке, а по собственному опыту участия. Здесь я постараюсь обойтись без ссылок на свои проекты, чтобы не нарушать правил сайта, их легко будет найти по их названиям в любом случае. Но постараюсь дать все ссылки на официальные ресурсы.

Поэтому, вместо предисловия, я представлюсь.

Меня зовут Иван Бегтин, я вот уже несколько лет продвигаю идею открытых данных в России, возглавляю небольшую некоммерческую организацию (Инфокультура) от лица которой и вместе с сотоварищами мы организуем соревнования, пропагандируем открытость данных среди госорганов.

Кроме всего прочего я вхожу в Совет по открытым данным при Правительственной комиссии по координации Открытого Правительства и ряд общественных и экспертных советов при органах власти и в курсе многих успешных (и провальных) государственных инициатив в этой области.

Ну и поскольку я, в том числе, в комментариях на Хабре читаю много вопросов, заданных явно или неявно, то на самые частые я отвечу в этой заметке, а также на те, что будут в комментариях.

Что сейчас происходит в России с открытыми данными?

Чтобы ответить на этот вопрос надо с самого начала разделить два понятия. Открытые данные — как открытую форму представления любых баз данных. Собранных ли активистами, подготовленных ли коммерческими компаниями или же опубликованных государственных органами. Открытые данные — это всеобъемлющий термин охватывающий все возможные источники появления данных, главное чтобы данные были доступны для свободного повторного использования и были машиночитаемыми (плюс соблюдение 8 принципов открытых данных о которых тут уже писалось.

А вот открытые государственные данные — это такой подвид открытых данных который производится изнутри государственной машины. Это может быть информация, как о самом государстве, так и то что госорганы собирают при выполнении их функций.

Исходя из этих определений можно сказать что то что в России происходит с открытыми данными вцелом — это на 100% зависит от нас самих, как мы собираем, публикуем, убеждаем и так далее публиковать данные, так это и происходит. Есть множество проектов которые существуют автономно от государства — это сообщество GIsLab, это наши проекты OpenGovData и Hubofdata и практически все краудпроекты на MediaWiki можно отнести к инициативам по открытым данным поскольку они предоставляют API для получения данных любым желающим.

Этот закон содержит набор поправок в федеральный закон от 9 февраля 2009 года N 8-ФЗ „Об обеспечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления“ и в федеральный закон от 27 июля 2006 года N 149-ФЗ „Об информации, информационных технологиях и о защите информации“ о том что данные должны публиковаться в форматах открытых данных.

Далее в распоряжении Правительства Российской Федерации от 10 июля 2013 г. N 1187-р г. был представлен перечень тех данных которые должны публиковаться в первую очередь.

Полный перечень законов, распоряжений и постановлений собран, например, на портале открытых данных г. Москвы в разделе „Документы“. Там множество документов, как федеральных, так и тех что приняты московской мэрией.

2. Кто в России отвечает за открытые государственные данные?

Можно было бы сказать что Правительство целиком, но это не совсем так. Утверждение планов открытости ведомств, в которые входят и работы по открытым данным, занимается Совет по открытым данным. Совет по открытым данным — это название рабочей группы при Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого Правительства.

Я также вхожу в этот совет и могу сказать что несмотря на громкое название у Совета нет практически никаких полномочий. Да и не может быть в виду российской структуры государственного управления в которой все советы носят исключительно консультационную форму. Фактически единственный ресурс совета — это возможность донести до его председателя Министра Абызову ту или иную позицию.

С другой стороны, в виду того что закон об открытых данных, это были поправки в 8-ФЗ, то методическое сопровождение раскрытия данных и создание федерального портала открытых данных осуществляет Минэкономразвития России.

Здесь надо сделать небольшое отступление. В 2012-2013 годах, когда тема открытых данных в России только-только приобретала форму государственной инициативы, был ведомственный спор между Минкомсвязи и Минэкономразвития о том какое ведомство будет курировать эту тему. В итоге победило тогда Минэкономразвития и в дальнейшем именно оно было основным исполнителем усилий по открытости данных.

Результатом этого было множество последствий, главное из которых было в том что акцент на раскрытии данных сместился от государственных информационных систем как это хотело Минкомсвязи, на официальные сайты госорганов требования к которым всегда задавало Минэкономразвития.

3. На какие деньги существуют все эти инициативы?

Тема открытых данных практически начисто отсутствует во всех государственных программах включая программу „Информационное общество“. За последние несколько лет существенные инвестиции в то чтобы открытые данные были доступны проводило лишь Правительство Москвы которое создало московский портал открытых данных и вплоть до того что рекламировало его на улицах города.

На федеральном уровне ничего подобного не было. Все члены совета по открытым данным работают без какой-либо компенсации их усилий.
Да и расходы на создание федерального портала открытых данных невелики.

Фактически, все заседания совета которые проходили и на которых присутствовали представители госорганов за это время сводились к тому чтобы убедить госорганы потратить усилия на открытие данных. В каких то случаях это приносило результаты, а в каких-то все разговоры разбивались на встречные просьбы »… а вы помогите чтобы нам выделили бюджет на XXX миллионов рублей и мы всё-всё-всё откроем. «. Самый яркий пример такого поведения был Росстат, похожая ситуация была с ЦИК России и многими другими ведомствами.

Аналогично со всеми субъектами федерации и муниципалитетами. Ни один из них денег на внедрение практики публикации открытых данных не получил, все усилия сводились к тому чтобы убедить их тратить собственные деньги на эти инициативы. Какие-то субъекты в этом продвинулись, а какие-то откровенно забили и просто саботировали раскрывая не данные, а их симуляцию.

4. Использует ли хоть кто-то в России открытые данные?

Если коротко, то да.
Да, данные используют и более чем активно. Используют активисты и бизнес, используют к коммерческих проектах, общественных и личных, используют для того чтобы улучшить существующие продукты, так и для того чтобы создать новые.

Есть несколько областей и наборов данных которые более чем востребованы. В первую очередь это такие данные как:
— База государственных и муниципальных закупок;
— Оперативные данные ЦБ РФ по валютам и открытые данные по банкам;
— База ФИАС (федеральная адресная информационная система);
— Данные по спутниковой группировке ГЛОНАСС
и многое другое.

Существует несколько десятков проектов по отслеживанию новых госмунзаказов (Закупки360, Бикотендер), по анализу контрагентов (Спарк.Интерфакс, Контур.Фокус, Коммерсант.Картотека) которые используют данные напрямую. Агрегируя данные о компаниях, о контрактах, закупках, лицензиях и прочем. Смешивая открытые данные и те которые они получают из коммерческих источников — они создают коммерческие продукты. В результате, на базе открытых данных существуют и развиваются состоявшиеся коммерческие продукты.

На основе базы ФИАС и до неё на основе базы КЛАДР работает значительное число сервисов по всей стране. Эта база, обычно, используется не для создания новых продуктов, а для улучшения удобства проверки адресов в многочисленных коммерческих информационных системах.

Данные ЦБ используются практически всеми сайтами показывающими официальные курсы валют и всеми сайтами по анализу банков и банковской системы вцелом.

Кроме этих данных есть много других — гораздо более узкоспециализированных и которые также активно используются, но чаще всего их пользователи себя не афишируют и малоизвестны.

5. И всё таки почему так мало примеров тех кто данные используют?

Главная причина в том основные пользователи данных — это коммерческие компании которые совершенно не заинтересованы, ни в том чтобы раскрывать свои доходы, ни в том чтобы рассказывать про свою бизнес модель. Да и вообще тратить на это время большинство из них не желает. Ко всему этому примешивается их опасение что рассказав о том как и сколько они зарабатывают на тех или иных данных у них сразу же начнутся проблемы и за те данные что они получают бесплатно им придется платить. Опасение не то чтобы небезосновательное, но и не то чтобы неоправданное.

По этой причине все те примеры что я называю — это примеры о которых я знаю и те примеры что на виду.

6. И всё равно полезных данных очень мало. Всё остальное это, либо бессмысленые наборы данных, либо с отвратным описанием

Полезных данных действительно мало. И я скажу больше, наиболее полезные и востребованные данные публиковались ещё до того как сам термин «открытые данные» появился в виде государственной инициативы.

ЦБ РФ — публикует данные уже с десяток лет в виде API через SOAP сервисы. База ФИАС появилась в виде открытых данных гораздо раньше. И данные по госконтрактам публикуются в машиночитаемом виде с 2008 года.

Все очень просто. Есть те данные которые госорганы публикуют в ответ на общественный или корпоративный запрос и те данные которые они публикуют в обязаловку по разнорядке.

Требования которые были сформулированы в законе об открытых данных и распоряжении правительства для большинства госорганов — это очередная назойливая муха. Они не понимают зачем это делать, они не понимают кому это нужно, они не понимают в чем польза от открытия данных и они не понимают какая им с этого выгода. Как результат мы получаем массу примеров «плохих данных» когда в разделах на сайтах органов власти данные публикуются без описания, без схем, с пустыми файлами данных или иными особенностями. Чаще всего такие данные публикуются представителями пресс-службы органов и те делают это всё по принципу «формального закрытия», бессодержательной публикации позволяющей поставить галочку в результатах.

7. Почему всё плохо?

Нельзя сказать что всё совсем плохо. У России не последние места в рейтингах открытости данных вроде Open Data Index и Open Data Barometer. Но причин радоваться, действительно мало, и причин у того что всё идет так тяжело множество.

Одна из причин в том что у открытых данных в России очень мало явно заявляющих свой интерес потребителей.
Дело в том что в мире основными потребителями открытых данных являются:
— некоммерческие организации и активисты (гражданское общество);
— журналисты;
— коммерческие компании;
— университеты.

С каждым из потребителей у нас в России есть свои проблемы.
Независимых некоммерческих организаций теперь почти нет. Все что жили на зарубежные гранты теперь, либо закрываются, либо перестраиваются под госгранты, либо резко сворачивают свою активность. Наша некоммерческая организация существует исключительно по то причине что все учредители это люди занимающиеся бизнесом и у нас была и есть возможность тратить немножко средств на её поддержание и в том что самые большие проекты мы делали при поддержке Фонда Кудрина. Единственного, пожалуй, который из фондов в России поддерживает общественные проекты на открытых данных. Других возможностей фактически нет. Государственные грантооператоры не выделяют средств на подобные проекты, коммерческих спонсоров для проектов на открытых данных найти очень сложно ну а брать иностранные гранты теперь табу.

Журналистика почти вся в России весьма далека от нейтральной подачи информации. Но даже провластные издания не взаимодействуют с госорганами на предмет открытости их данных для того чтобы их использовать в работе. Увы, за все эти годы направление журналистики данных так и не обрело заметных очертаний в нашей стране и до сих пор журналисты оказывают очень малое влияние на открытости государства в тех или иных вопросах. Пронзительные экономические аналитики, исследователи демографии, словоохотливые социологи — все они на страницах СМИ не формируют запроса к органам власти на открытость.

Коммерческие компании здесь всё просто — их очень мало. Коммерческие компании использующие открытые данные можно разделить на две категории. Первая группа — это тех кто живет за счет государственных заказов и данные им нужны чтобы показать свои компетенции в том чтобы больше заказов получить. И вторая группа живущая на информационном рынке крайне малочисленная и не желающая взаимодействовать с госорганами без острой необходимости. В основном по причинам глубокого недоверия государственной машине.

И наконец высшие учебные заведения. Увы, запроса со стороны ВУЗов на то чтобы данные были доступны для исследований, для возможности студентов использовать актуальные данные в своей работе, этого запроса просто нет. Если в мире университеты формируют собственные базы данных по направлениям исследований и работы их факультетов, то в России это если и есть, то в весьма ограниченных формах.

До введения санкций, закона об иностранных агентах и прочего ухудшения внешней и внутренней политики я бы сказал что однозначно да. Когда всё начиналось Россия была в G8, подписывала G8 Open Data Chapter, претендовала на участие в Open Government Partnership. Сейчас развитие темы открытых данных происходит при высоком сопротивлении государственного аппарата. Наиболее востребованные данные раскрываются с большим трудом. Детальная образовательная, криминальная и иная муниципальная статистика крайне труднодоступна. Государственные геоданные по прежнему открываются тяжело. Но многое другое возможно. Это климатические, транспортные и иные данные востребованные на практике.

9. Почему лично я во всём этом участвую?

Причин много. Главная в том что я ввязался открытые данные еще в 2009 году со злости что во всем мире эта тема развивается, а в России ничего нет. Другая в том что устройство «государства», не только российского — это моё давнее хобби. При том что наибольшие усилий приходились и приходятся не только на то чтобы убеждать чиновников в открытости данных, а в том чтобы самостоятельно собирать данные из разных источников и превращать в открытые данные.
— К заметке прилагаю пару опросов и как и обещал, готов ответить на все вопросы по существу в комментариях.

Источник

Большие данные и умные города: как подготовиться к будущему?

Это перевод статьи Big Data & Smart Cities: How can we prepare for them? Автор оригинала, Александр Гонфалоньери (Alexandre Gonfalonieri), пишет об ИИ, инновационных технологиях для бизнеса и общества.

Каждую неделю в города перебираются 1,3 миллиона человек, и можно ожидать, что к 2040 году 65 % населения мира станет городским. Причем 90 % роста численности горожан придется на страны Азии и Африки.

Последние несколько десятилетий эксперты пытаются повысить качество жизни в городах разными способами: от ввода платы за проезд по зонам с перегруженным движением до популяризации электровелосипедов (e-bikes).

Разговоров об умных городах много, но что стоит за этим понятием?

Умный город — тот, где с помощью передовых технологий расширен перечень доступных жителю услуг и оптимизирован каждый аспект городских мероприятий.

Какова роль больших данных в этой формуле?

Представьте: дисплей на приборной панели вашего автомобиля показывает предупреждение о том, что из-за погодных условий добраться до работы привычным путем будет трудно. Дальше программа перестраивает маршрут на основе показателей, которые отслеживает в реальном времени.

Вот вы въехали на крытую автостоянку, и бортовой компьютер уже подсказывает свободное парковочное место. При этом он учитывает, откуда вам будет ближе идти к работе, исходя из статистики предыдущих поездок.

Такой подход уже не будущее, а реальность. Большие данные (Big Data), интернет вещей (IoT) и распределенные датчики интенсивно внедряются в мегаполисах для реализации того, что многие называют городом будущего.

Это проявляется и в развертывании систем коммуникации: местные оптоволоконные сети, муниципальный Wi-Fi, специализированные приложения для конкретных задач (умные парковки, уличное освещение, вывоз и переработка отходов).

В нескольких крупных городах мира уже выбрали подход, при котором во главе угла не конкретные приложения, а данные как связующий элемент.

Данные — кровь, которая бежит по венам умного города.

Общий фундамент

Чтобы стать умными, города должны отвечать одному общему требованию: собирать достоверную информацию (с датчиков), на основе которой можно вырабатывать решения на долгосрочную перспективу. Потому что данные — золото нашего времени.

Если встроить датчики в городскую инфраструктуру и создать новые точки сбора данных — в том числе от горожан с их мобильными устройствами, — администрация умного города сможет анализировать большие данные, чтобы более точно отслеживать и прогнозировать происходящее.

Пример датчика, полезного в управлении городом

Большие данные — богатый источник возможностей для развития городских сервисов. Упрощенно говоря, Big Data — это огромный массив данных, анализ которого позволяет бизнесу принимать стратегические решения и получать лучшие результаты.

Анализ больших данных незаменим, когда у вас горы информации и нужно отыскать в ней закономерности или неочевидные идеи, которые позволят сделать ценные выводы.

Для развития умных городов очень важны информационно-коммуникационные технологии (ИКТ): они обеспечивают доступ к данным, собранным с помощью информационных систем. Механизм, который будет особенно полезен умным городам, известен как интернет вещей (IoT). Он основан на взаимодействии между устройствами, которые обмениваются данными через интернет, беспроводные и другие сети.

Интернет вещей нужен умным городам, чтобы собирать и эффективно обрабатывать данные, которые затем можно применить в конкретной области. Городские датчики и другие подключенные к сети устройства получают данные из нескольких «перевалочных пунктов» и анализируют, чтобы упростить принятие решений.

А еще на жизнедеятельность городов очень повлияют облачные платформы и аналитические приложения. Они предлагают экономичные средства управления данными и решениями, связанными с работой транспорта. Это создает основу для построения более безопасных и полезных маршрутов на уже существующих дорогах.

Приложения машинного обучения принимают данные с подключенных устройств и в режиме реального времени передают их на смартфоны путешественников.

Три уровня данных

Первый уровень — технологическая основа, которая включает в себя критическую массу смартфонов и датчиков, подключенных к высокоскоростным каналам связи.

Второй уровень — особые приложения, которые превратят сырые данные в предупреждения, идеи и действия. Тут за дело берутся разработчики и поставщики технологии.

Третий уровень — использование городами, компаниями и населением. Многим приложениям для эффективной работы нужны массовое распространение и способность менять свое поведение.

Проблемы управления городом

Системные интеграторы города не могут собрать весь объем данных, который хранится по разрозненным базам и системам с ограничением прав доступа и использования.

В наших городах уже накоплены тонны информации, но большая ее часть используется для решения отдельных задач и не встроена в общую систему управления городом. К таким данным относятся официальная статистика, карты, сведения о публичных торгах и закупках.

Технологии способны произвести переворот по многим направлениям: сделать парковки удобнее, улучшить уличное освещение, оптимизировать транспортный поток, вывоз и сортировку мусора, задействовать умные системы безопасности, прогнозировать катастрофы. Но пока информация слишком фрагментарна. Нужно собрать все существующие стандарты на единой унифицированной платформе.

Будет ли город умным, зависит от способности организаций обмениваться данными и анализировать их. Только обмен ключевой информацией в реальном времени позволит компаниям частного и социального сектора разрабатывать приложения для автоматизации задач и софт для инфраструктуры умного города.

Проблема в том, что пока под каждый новый тип датчика зачастую нужна своя база данных, которую городу приходится закупать. Когда между сенсорами и БД нет эффективного и прозрачного взаимодействия, извлечь пользу из полученных данных практически невозможно.

Наконец, большое значение имеет цена решений: именно в финансирование упираются многие инициативы по развитию умных городов. Одно из главных препятствий, мешающих сдвинуть подобные проекты с места — первоначальные затраты на установку минимально необходимого числа датчиков, без которого нет смысла и начинать.

В реальных развивающихся городах действия не скоординированы, а данные до сих пор собираются вручную.

Улучшаем город с помощью данных

Проанализируем, как данные упрощают жизнь в городах мира.

В бывшей столице Китая, городе Нанкин, датчики установлены на 10 000 такси, 7 000 автобусов и на миллионе частных машин. Данные, которую удается собрать таким образом, ежедневно поступают в Информационный Центр Нанкина. Там эксперты централизованно отслеживают и анализируют сведения о транспортных потоках, а затем отправляют обновления на смартфоны пассажиров. Это уже позволило властям города создать новые маршруты, которые улучшают транспортную ситуацию без строительства новых дорог.

Трениталия, главная железнодорожная компания Италии, установила датчики на поезда и теперь мгновенно узнает об изменениях в техническом состоянии каждого состава. Компании стало проще планировать ремонт поездов и действовать на опережение, предотвращая происшествия. Благодаря технологическим инновациям путешественники получили надежный и удобный сервис, а города избегают серьезных проблем.

В Лос-Анджелесе на протяжении 4,5 тысячи миль старое уличное освещение заменяют светодиодными лампами. Цель не только в том, чтобы стало светлее, но и в создании централизованной системы, которая будет информировать город о состоянии каждой лампочки. Когда одна из них перегорит, найти и заменить ее можно будет практически мгновенно. В перспективе можно будет управлять цветом освещения или заставить его мигать для оповещения горожан.

Группы, объединяющие множество людей, генерируют тонны информации. Большие данные позволяют понять, когда, как и почему собираются толпы, а также предсказывать их поведение и перемещения.

Миллионы датчиков уже работают в крупных городах. В ближайшем будущем их число будет расти — до тех пор, пока они не охватят все: от уличных фонарей и урн до энергопотребления и дорожной ситуации.

Информационные вызовы

Чтобы эффективно управлять данными, недостаточно их собирать и хранить. Нужно передавать и объединять — делать их доступными департаментам, организациям или всему обществу.

В крупнейших городах США и других стран миллионы датчиков каждую миллисекунду, секунду, минуту, час и день создают невообразимый объем данных… Большая их часть никогда не используется.

Умные города должны строиться на сетях, в которых возможен свободный обмен информацией.

При развертывании умного города совместное пользование данными — это и обязательное требование, и ценная возможность. Ясно, что распределение данных между городскими департаментами и платформами — ключевой момент планирования.

Возьмусь сделать прогноз: большинство городов внедрят совместное пользование данными как промежуточный этап на пути от интеграции данных к информационному обмену, а затем и к магазинам данных.

Создание цифровой инфраструктуры

Лучший способ организовать совместное пользование данными — применять открытые API. Вместе с рынками данных — или наряду с ними — они упрощают обмен информацией и позволяют включать в экосистему новых партнеров. Вот почему API — важнейший элемент любой платформы для умного города.

Все чаще власти городов вкладывают в API, с помощью которого разработчики и общественные организации могут получать доступ к открытым данным.

Чтобы создать хорошую платформу умного города, нужно следующее:

Идеальная платформа для обмена данными

Система совместного пользования данными должна обеспечивать обмен «в облаках». Это обеспечит лучшую переносимость, безопасность и конфиденциальность при передаче данных, а также ускорит разработку и тестирование приложений. Благодаря своей универсальности платформа обеспечит эти преимущества всем приложениям, в том числе специализированным. А значит весь городской софт будет опираться на актуальные технологии.

Платформа должна поддерживать два режима обмена данными: публичный и приватный. Если в отдельных приложениях данные смешиваются, особенно важно отслеживать, как они используются, обеспечивать надежную систему безопасности и управления.

Наконец, необходимо извлечь выводы из данных — привести их к виду, понятному людям, которые будут обрабатывать и использовать эти данные.

Big Data — ключевой элемент в системах городского масштаба, всеохватных по числу подключенных устройств. Технологии обработки больших данных сыграют ведущую роль в развитии умного градостроения будущего.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

Это перевод статьи Big Data & Smart Cities: How can we prepare for them? Автор оригинала, Александр Гонфалоньери (Alexandre Gonfalonieri), пишет об ИИ, инновационных технологиях для бизнеса и общества.

Каждую неделю в города перебираются 1,3 миллиона человек, и можно ожидать, что к 2040 году 65 % населения мира станет городским. Причем 90 % роста численности горожан придется на страны Азии и Африки.

Последние несколько десятилетий эксперты пытаются повысить качество жизни в городах разными способами: от ввода платы за проезд по зонам с перегруженным движением до популяризации электровелосипедов (e-bikes).

Разговоров об умных городах много, но что стоит за этим понятием?

Умный город — тот, где с помощью передовых технологий расширен перечень доступных жителю услуг и оптимизирован каждый аспект городских мероприятий.

Какова роль больших данных в этой формуле?

Представьте: дисплей на приборной панели вашего автомобиля показывает предупреждение о том, что из-за погодных условий добраться до работы привычным путем будет трудно. Дальше программа перестраивает маршрут на основе показателей, которые отслеживает в реальном времени.

Вот вы въехали на крытую автостоянку, и бортовой компьютер уже подсказывает свободное парковочное место. При этом он учитывает, откуда вам будет ближе идти к работе, исходя из статистики предыдущих поездок.

Такой подход уже не будущее, а реальность. Большие данные (Big Data), интернет вещей (IoT) и распределенные датчики интенсивно внедряются в мегаполисах для реализации того, что многие называют городом будущего.

Это проявляется и в развертывании систем коммуникации: местные оптоволоконные сети, муниципальный Wi-Fi, специализированные приложения для конкретных задач (умные парковки, уличное освещение, вывоз и переработка отходов).

В нескольких крупных городах мира уже выбрали подход, при котором во главе угла не конкретные приложения, а данные как связующий элемент.

Данные — кровь, которая бежит по венам умного города.

Общий фундамент

Чтобы стать умными, города должны отвечать одному общему требованию: собирать достоверную информацию (с датчиков), на основе которой можно вырабатывать решения на долгосрочную перспективу. Потому что данные — золото нашего времени.

Если встроить датчики в городскую инфраструктуру и создать новые точки сбора данных — в том числе от горожан с их мобильными устройствами, — администрация умного города сможет анализировать большие данные, чтобы более точно отслеживать и прогнозировать происходящее.

Пример датчика, полезного в управлении городом

Большие данные — богатый источник возможностей для развития городских сервисов. Упрощенно говоря, Big Data — это огромный массив данных, анализ которого позволяет бизнесу принимать стратегические решения и получать лучшие результаты.

Анализ больших данных незаменим, когда у вас горы информации и нужно отыскать в ней закономерности или неочевидные идеи, которые позволят сделать ценные выводы.

Для развития умных городов очень важны информационно-коммуникационные технологии (ИКТ): они обеспечивают доступ к данным, собранным с помощью информационных систем. Механизм, который будет особенно полезен умным городам, известен как интернет вещей (IoT). Он основан на взаимодействии между устройствами, которые обмениваются данными через интернет, беспроводные и другие сети.

Интернет вещей нужен умным городам, чтобы собирать и эффективно обрабатывать данные, которые затем можно применить в конкретной области. Городские датчики и другие подключенные к сети устройства получают данные из нескольких «перевалочных пунктов» и анализируют, чтобы упростить принятие решений.

А еще на жизнедеятельность городов очень повлияют облачные платформы и аналитические приложения. Они предлагают экономичные средства управления данными и решениями, связанными с работой транспорта. Это создает основу для построения более безопасных и полезных маршрутов на уже существующих дорогах.

Приложения машинного обучения принимают данные с подключенных устройств и в режиме реального времени передают их на смартфоны путешественников.

Три уровня данных

Первый уровень — технологическая основа, которая включает в себя критическую массу смартфонов и датчиков, подключенных к высокоскоростным каналам связи.

Второй уровень — особые приложения, которые превратят сырые данные в предупреждения, идеи и действия. Тут за дело берутся разработчики и поставщики технологии.

Третий уровень — использование городами, компаниями и населением. Многим приложениям для эффективной работы нужны массовое распространение и способность менять свое поведение.

Проблемы управления городом

Системные интеграторы города не могут собрать весь объем данных, который хранится по разрозненным базам и системам с ограничением прав доступа и использования.

В наших городах уже накоплены тонны информации, но большая ее часть используется для решения отдельных задач и не встроена в общую систему управления городом. К таким данным относятся официальная статистика, карты, сведения о публичных торгах и закупках.

Технологии способны произвести переворот по многим направлениям: сделать парковки удобнее, улучшить уличное освещение, оптимизировать транспортный поток, вывоз и сортировку мусора, задействовать умные системы безопасности, прогнозировать катастрофы. Но пока информация слишком фрагментарна. Нужно собрать все существующие стандарты на единой унифицированной платформе.

Будет ли город умным, зависит от способности организаций обмениваться данными и анализировать их. Только обмен ключевой информацией в реальном времени позволит компаниям частного и социального сектора разрабатывать приложения для автоматизации задач и софт для инфраструктуры умного города.

Проблема в том, что пока под каждый новый тип датчика зачастую нужна своя база данных, которую городу приходится закупать. Когда между сенсорами и БД нет эффективного и прозрачного взаимодействия, извлечь пользу из полученных данных практически невозможно.

Наконец, большое значение имеет цена решений: именно в финансирование упираются многие инициативы по развитию умных городов. Одно из главных препятствий, мешающих сдвинуть подобные проекты с места — первоначальные затраты на установку минимально необходимого числа датчиков, без которого нет смысла и начинать.

В реальных развивающихся городах действия не скоординированы, а данные до сих пор собираются вручную.

Улучшаем город с помощью данных

Проанализируем, как данные упрощают жизнь в городах мира.

В бывшей столице Китая, городе Нанкин, датчики установлены на 10 000 такси, 7 000 автобусов и на миллионе частных машин. Данные, которую удается собрать таким образом, ежедневно поступают в Информационный Центр Нанкина. Там эксперты централизованно отслеживают и анализируют сведения о транспортных потоках, а затем отправляют обновления на смартфоны пассажиров. Это уже позволило властям города создать новые маршруты, которые улучшают транспортную ситуацию без строительства новых дорог.

Трениталия, главная железнодорожная компания Италии, установила датчики на поезда и теперь мгновенно узнает об изменениях в техническом состоянии каждого состава. Компании стало проще планировать ремонт поездов и действовать на опережение, предотвращая происшествия. Благодаря технологическим инновациям путешественники получили надежный и удобный сервис, а города избегают серьезных проблем.

В Лос-Анджелесе на протяжении 4,5 тысячи миль старое уличное освещение заменяют светодиодными лампами. Цель не только в том, чтобы стало светлее, но и в создании централизованной системы, которая будет информировать город о состоянии каждой лампочки. Когда одна из них перегорит, найти и заменить ее можно будет практически мгновенно. В перспективе можно будет управлять цветом освещения или заставить его мигать для оповещения горожан.

Группы, объединяющие множество людей, генерируют тонны информации. Большие данные позволяют понять, когда, как и почему собираются толпы, а также предсказывать их поведение и перемещения.

Миллионы датчиков уже работают в крупных городах. В ближайшем будущем их число будет расти — до тех пор, пока они не охватят все: от уличных фонарей и урн до энергопотребления и дорожной ситуации.

Информационные вызовы

Чтобы эффективно управлять данными, недостаточно их собирать и хранить. Нужно передавать и объединять — делать их доступными департаментам, организациям или всему обществу.

В крупнейших городах США и других стран миллионы датчиков каждую миллисекунду, секунду, минуту, час и день создают невообразимый объем данных… Большая их часть никогда не используется.

Умные города должны строиться на сетях, в которых возможен свободный обмен информацией.

При развертывании умного города совместное пользование данными — это и обязательное требование, и ценная возможность. Ясно, что распределение данных между городскими департаментами и платформами — ключевой момент планирования.

Возьмусь сделать прогноз: большинство городов внедрят совместное пользование данными как промежуточный этап на пути от интеграции данных к информационному обмену, а затем и к магазинам данных.

Создание цифровой инфраструктуры

Лучший способ организовать совместное пользование данными — применять открытые API. Вместе с рынками данных — или наряду с ними — они упрощают обмен информацией и позволяют включать в экосистему новых партнеров. Вот почему API — важнейший элемент любой платформы для умного города.

Все чаще власти городов вкладывают в API, с помощью которого разработчики и общественные организации могут получать доступ к открытым данным.

Чтобы создать хорошую платформу умного города, нужно следующее:

Идеальная платформа для обмена данными

Система совместного пользования данными должна обеспечивать обмен «в облаках». Это обеспечит лучшую переносимость, безопасность и конфиденциальность при передаче данных, а также ускорит разработку и тестирование приложений. Благодаря своей универсальности платформа обеспечит эти преимущества всем приложениям, в том числе специализированным. А значит весь городской софт будет опираться на актуальные технологии.

Платформа должна поддерживать два режима обмена данными: публичный и приватный. Если в отдельных приложениях данные смешиваются, особенно важно отслеживать, как они используются, обеспечивать надежную систему безопасности и управления.

Наконец, необходимо извлечь выводы из данных — привести их к виду, понятному людям, которые будут обрабатывать и использовать эти данные.

Big Data — ключевой элемент в системах городского масштаба, всеохватных по числу подключенных устройств. Технологии обработки больших данных сыграют ведущую роль в развитии умного градостроения будущего.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

Источник