Comment l'analyse des données volumineuses rend les villes plus intelligentes

Les idées novatrices gagnent toujours en popularité et ne peuvent être refusées à mesure qu'elles se développent à travers les pays et éventuellement le monde. Le processus d'aller de l'avant illustre la survie de l'humanité, même si les technologies récentes ont radicalement changé nos méthodes de progression .

Aujourd'hui, la révolution progressive est visible partout, en particulier avec l' adaptation des grandes données dans notre vie quotidienne. Notre civilisation peut traiter de manière algorithmique des quantités massives de données pour nous fournir une compréhension détaillée de notre choix.

À mesure que l'entrelacement du Big Data et de l'IoT se renforcera, cela ne fera qu'améliorer notre niveau de vie, créer une efficacité durable et cultiver les villes intelligentes de plusieurs manières significatives.

Big Data dans les villes intelligentes

Si les grandes villes investissaient aujourd'hui dans des systèmes de transport intelligents, elles économiseraient 800 milliards de dollars par an d'ici 2030. En plus de cela, les systèmes de transport intelligents contribuent également de plusieurs autres façons, y compris:

• Moins de congestion automobile et moins d'accidents
• Plus d'avancées dans les voyages longue distance plus rapides
• Air pur de la réduction de la pollution
• Excédent de nouveaux emplois découlant des mises à jour dans les réseaux de transport

De plus, toute option de transport améliorée s'adresse aux entreprises établies qui recherchent un nouvel emplacement, comme elles le font pour les entreprises en démarrage. Toute entreprise veut savoir que ses travailleurs et ses clients ont accès à un transport moderne efficace. Cet accès réduit les budgets annuels des entreprises en fonction de ce qu'ils paient en termes de consommation d'essence et de coûts de livraison.

Les données massives suivent les besoins et les coûts des infrastructures de transport, aidant les villes à définir des moyens d'étendre leurs options de transport public de la manière la plus efficace possible. Il définit ce que les zones de la ville doivent ouvrir et comment les gens réceptifs sont sur les initiatives visant à recueillir des fonds pour un tel projet. Les villes qui utilisent ce type d'analyse de données volumineuses sont appelées villes intelligentes et une grande partie du monde veut en bénéficier.

De nombreuses grandes villes commencent à utiliser INRIX, un système qui analyse les données des réseaux de capteurs routiers traditionnels et des données des appareils mobiles . La Metropolitan Transportation Commission de San Francisco a économisé plus de 250 000 dollars par an grâce à la collecte de données directe d'INRIX. Le Baltimore Metropolitan Council a économisé 25 000 dollars par an en carburant et en main d'œuvre grâce à une efficacité accrue.

Big Data dans l'application de la loi

Contrairement à la croyance populaire, en matière de lutte contre le crime, le big data permet en fait à la police et aux autres agents d'application de la loi de se comporter moins comme Big Brother que plus. L'analyse de données permet aux agents d'application de la loi de repérer les véritables points chauds et les criminels dangereux .

De nombreux organismes locaux commencent à utiliser PREDPOL ou des systèmes de police prédictifs qui recueillent trois principaux points de données de chaque rapport: le type de crime, le lieu et l'heure de l'incident, pour prendre des décisions précises de déploiement des agents à l'avenir .

Une fois les activités criminelles identifiées, de nouvelles initiatives d'éducation et des programmes de sensibilisation peuvent être utilisés dans ces juridictions.

Depuis l'adoption de PREDPOL, la ville de Reading, en Pennsylvanie, a vu son taux de criminalité tomber à son plus bas niveau depuis plus de 35 ans, avec une baisse de 19% des crimes violents et une baisse stupéfiante de 44% des cambriolages. Santa Cruz, en Californie, a enregistré un résultat similaire avec des cambriolages de 11% et des vols de 27%.

En plus de la police prédictive, le FBI a investi 1 milliard de dollars dans un système d'identification de nouvelle génération qui utilise une combinaison d' ADN, d'empreintes digitales, de photos faciales 3D et de reconnaissance vocale pour identifier les criminels. À mesure que les villes intelligentes commenceront à implanter ces systèmes dans leur infrastructure, les crimes seront cartographiés avant même qu'ils ne se produisent et les criminels peuvent être identifiés en quelques secondes.

Big Data dans l'éducation

La collecte et l'analyse des données volumineuses aide les éducateurs à comprendre quels élèves ont besoin d'aide, pourquoi ils ont besoin d'aide et à identifier les domaines dans lesquels ils excellent .

Les éducateurs peuvent fournir des activités individuelles et de groupe pertinentes pour soutenir les objectifs et les besoins de chaque élève. Les enseignants seront en mesure d' évaluer les progrès des élèves sur une base cohérente afin de mettre au défi les élèves et les aider à grandir.

L'analyse fournit des aperçus plus tridimensionnels des progrès de leurs élèves tout en permettant aux parents un moyen de comprendre comment chaque enfant apprend. AltSchool est l'une des premières écoles de la 8e année à offrir cette expérience d'apprentissage personnalisée qui n'est disponible que dans les villes en développement telles que San Francisco et New York.

L'introduction de grandes données dans le domaine de l'éducation a encouragé les étudiants de tous âges à apprendre à distance dans le confort de leur foyer. Ces cours en ligne massifs recueillent des données auprès de millions de participants et les analysent pour trouver les domaines problématiques qui font échouer les étudiants. Après avoir analysé des millions de points de données, les algorithmes ont continuellement mis à jour chaque cours pour offrir une «expérience d'apprentissage adaptative» basée sur la force, les faiblesses et les préférences de chaque individu .

Ce ne sont que deux exemples des nombreuses façons dont les villes intelligentes adaptent les écoles à des plateformes d'apprentissage plus personnalisées et à distance qui peuvent changer l'expérience d'apprentissage pour toujours.

Big Data en santé

Les Nations Unies disent que d'ici 2050, 66% de la population mondiale sera considérée comme urbaine. Avec des populations vivant dans des proximités si proches, cela signifie que les initiatives de santé doivent être accessibles à tous, peu importe leur origine, leur race ou leur statut économique.

Les données massives peuvent déjà prédire l'apparition de virus et même dépister les cas de dépression. Les villes intelligentes utiliseront des millions de capteurs qui fournissent des services médicaux personnalisés. De nombreux citoyens des villes intelligentes pourront activer leur service médical via une application mobile ou des kiosques gratuits dans toute la ville. Pulsepoint Respond est un excellent exemple d'application personnalisée qui alerte les spectateurs formés à la RCP des arrêts cardiaques soudains dans leur région immédiate.

En outre, les villes intelligentes ont déjà commencé à tester des systèmes qui permettent aux patients âgés de rester chez eux plutôt que dans un établissement de soins infirmiers. Ces types de systèmes comprennent une table autonome, une tablette avec Skype et des capteurs domestiques sans fil utilisés pour la communication vidéo entre le patient et son soignant à distance .

Les capteurs sans fil surveillent la maison et envoient des alertes sur les situations de sécurité, telles qu'un poêle à gauche ou des portes s'ouvrant au milieu de la nuit. Après avoir testé ce système à Oslo, en Norvège, l'étude a montré que le système peut économiser 85 000 $ pour chaque personne puisqu'ils n'ont pas besoin d'emménager dans un établissement de soins infirmiers.

Big Data dans l'utilisation de l'énergie

S'ils sont mis en œuvre à grande échelle, les systèmes d'efficacité énergétique intelligents pourraient permettre aux États-Unis d'économiser plus de 1, 2 billion de dollars en utilisant des dispositifs IoT et des outils d'analyse de données volumineuses.

Plus de 75% de la consommation mondiale d'énergie provient des villes et 40% du coût énergétique municipal provient uniquement de l'éclairage public. Depuis l'adoption de lampadaires intelligents qui ajustent automatiquement les niveaux de lumière pour répondre aux besoins des citoyens, Lansing, au Michigan, a économisé 70% de son coût énergétique.

Les experts prédisent que d'ici 2020, plus de 100 millions de ces ampoules et lampes intelligentes seront utilisées dans le monde entier. D'autres villes comme Charlotte, en Caroline du Nord, ont mis en place une gestion intelligente de l'énergie des bâtiments, qui a permis de réduire leur consommation d'énergie totale de 8, 4% et les émissions de gaz à effet de serre de 20%.

En outre, la ville espagnole de Santander a installé 12 500 capteurs de pollution de l'air et RFID dans la ville, ce qui a réduit les coûts énergétiques de 25% et les coûts de gestion des déchets de 20% supplémentaires. Les villes intelligentes sont à peine en cours, mais elles ont déjà un impact considérable sur l'environnement et les citoyens qui y vivent.

Les prévisions de 2025

Certains experts estiment que les villes pourraient investir près de 400 milliards de dollars par an dans la construction de villes intelligentes au cours des cinq prochaines années. Le gouvernement a même lancé une initiative de ville intelligente pour aider les communautés à relever les défis locaux et améliorer les services municipaux .

Toutes les industries peuvent s'attendre à un boom lorsque les gens deviennent en meilleure santé et vivent plus longtemps, ce qui entraînera de nouvelles demandes de nourriture et de production de logements. Les méthodes traditionnelles passées fourniront très peu de notre production parce que les données massives et les technologies intelligentes ont déjà commencé à avoir des impacts monumentaux sur notre mode de vie et la croissance de la civilisation.

Note de l'éditeur: Ceci est un billet écrit par Andrew Deen pour Hongkiat.com. Andrew a été consultant pour des startups dans presque tous les secteurs, du commerce de détail aux appareils médicaux. Il met en œuvre une méthodologie allégée et écrit actuellement un livre sur la mise à l'échelle des entreprises. Contactez Andrew sur Twitter.

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