Истории успеха
news image

Большие данные большого города: как Big Data меняет жизнь Киева

Технический прогресс семимильными шагами меняет облик мира, и наша страна не является исключением. Инновации входят в повседневную жизнь украинских городов, и муниципальные власти все чаще прибегают к использованию современных технологий для решения проблем горожан. Внедрение услуг смарт-сити и обращение к большим данным для анализа поведения и потребностей населения, а также управления городской инфраструктурой постепенно становятся нормой жизни.

Общественный транспорт

Общественный транспорт — большая головная боль украинской столицы. Об этом прекрасно знают городские власти. И к решению транспортного вопроса в Киеве они подошли таким же образом, как и сеульские коллеги — путем анализа данных о перемещении людей по городу, полученных от телеком-оператора. Это был один из первых серьезных городских проектов с применением Big Data и город реализовал его совместно с компанией «Киевстар».

Обращаясь к операторской Big Data, в КМДА изначально пытались решить другую проблему — сбора данных о населении столицы и миграции: сколько человек фактически проживает в Киеве, сколько ежедневно перемещается между Правым и Левым берегом, сколько приезжает из городов-сателлитов, сколько в городе туристов и откуда они. А уже позднее из этой задачи выросла идея использовать большие данные и для оптимизации транспортных маршрутов.

Создание транспортной модели города происходило с января по сентябрь 2015 года. В ней учитывались и данные сети, и популярные остановки, и загруженность транспорта. В итоге власти получили карту с самыми «горячими» транспортными зонами. Оказалось, что в топ-10 самых популярных городских маршрутов входят только транзитные поездки на короткие дистанции, а самые серьезные пробки собираются отнюдь не в центре города.

Кроме того, мониторинг показал наиболее популярные остановки и дублирующиеся маршруты, позволил сопоставить самые «людные» маршруты с дорогами, по которым движется наибольшая часть общественного транспорта.
Big Data дала возможность рассчитать, с какой скоростью пассажир может добраться в разные части города из самых загруженных районов. Результат в большинстве случаев оказался неудовлетворительным: чтобы из одной загруженной точки столицы попасть в другую, часто нужно ехать с несколькими пересадками и на это уходит слишком много времени. Такое положение вещей заставило задуматься о том, какие маршруты нужны Киеву, чтобы в любую точку города можно было добраться не более чем за 60 минут и только с одной пересадкой.
Что это дало:
  • Запуск новых маршрутов, которые основаны на информации о реальных перемещениях горожан
  • Создание выделенной полосы для общественного транспорта
  • Установка новых светофоров с учетом данных транспортной модели
В планах:
  • Дальнейшая оптимизация маршрутов
  • Использование Big Data для анализа эффективности ночных маршрутов общественного транспорта
  • Улучшение доступности транспорта и сокращение времени на пересадки, более эффективное использование наземного и подземного транспорта
  • Туристическая инфраструктура

Помимо транспортных данных, киевские власти используют технологии Big Data и для анализа турпотока в городе. Однако несколько в другом ракурсе, чем это делается в Одесской области.

Здесь тоже изучают, откуда, когда и в каком количестве приезжают туристы, а также места, которые они посещают. Но так как плотность сот в городе с большим потоком людей выше, чем на морском побережье, в том числе и в зданиях, то внимание уделяется и наиболее посещаемым учреждениям.

Городу интересно направлять туристов в музеи и к культурным объектам, поэтому располагая информацией о том, что собираются посетить гости города, чиновники могут оперативно корректировать информацию на официальном сайте Kyiv.Travel и в путеводителях по украинской столице. Кроме того, Big Data помогает формировать персональные программы лояльности для пользователей карточками туристов.

Что это дает:
  • Разработка программы лояльности для туристов
  • Корректировка информации об интересных местах города на ресурсах для туристов

Открытый бюджет

Открытый бюджет, как и аналитика транспорта, — также один из первых проектов КМДА с применением Big Data. Город использует решение, которое обрабатывает данные в памяти серверов и создает аналитические отчеты практически на лету.

В общей системе хранятся данные обо всех транзакциях города. Они анализируются при помощи программного обеспечения, которое фиксирует отклонения от средних показателей. Так, в рамках интеграции открытого бюджета с системой электронных закупок Prozorro выяснилось, что в разных районах Киева на закупки одних и тех же товаров уходят разные средства. Например, в одном районе стоимость продуктов питания может на 30-50% отличаться от другого.

Кроме того, благодаря Big Data удалось выяснить, что в больницах, школах и других объектах соцкультбыта около 30% затрат приходится на энергоресурсы. Это то, что связано с неэффективностью использования тепла и электричества, а также термоизоляцией зданий. Сейчас многие проекты в этой сфере направлены на повышение энергоэффективности объектов.

Что это дает:
  • Лучшее понимание структуры расходов
  • Выявление аномальных показателей
  • Обнаружение финансовых «дыр» и определение, какие проекты нужны городу, чтобы их устранить
    По словам Юрия Назарова, советника городского головы в КМДА, это современный мировой тренд для анализа Big Data, ведь просто накопить данные — несложное дело. Гораздо сложнее их обрабатывать и получать быстрый нужный результат.

Детские сады и школы

В 2017 году власти запустили электронную запись в детсады. И Big Data позволяет четко понимать, где именно в Киеве садики перегружены. Исходя из этой информации, Департамент образования планирует строительство садов на ближайшие пять лет. Похожая работа ведется и со школами.

У города есть реестр с данными о жителях: местом прописки, датой рождения, паспортной информацией, также есть реестр садиков и школ. Когда человек записывает ребенка в детское учреждение, можно провести связь между родителем и ребенком, и увидеть, что на таком-то расстоянии в таком-то районе находится столько-то людей, и они ведут своих детей в садик настолько-то далеко. Излишняя удаленность от места жительства может быть знаком к тому, что необходимо построить еще один садик на расстоянии 10-15 минут ходьбы от дома. В долгосрочной перспективе Big Data позволит заранее прогнозировать потребность в садиках, например, при строительстве новых жилых комплексов. Это будет отправной точкой для понимания того, на какое количество мест необходим садик в этом районе.

Что это дает:
  • Понимание, сколько детских садов и где конкретно нужно построить в ближайшие годы
  • Возможность прогнозировать спрос на детские сады и школы в будущем

Медицина

В этом году городские власти запустили электронную запись в поликлиники. Первым районом стал Подольский район (в планах — Оболонский и другие). Сейчас собираются данные о том, кто больше всего посещает поликлиники и с какими проблемами, где какой спрос на специалистов, каких врачей надо привлекать городу и в каких поликлиниках, есть ли необходимость в новых больницах, какие медикаменты и протезы нужно закупать для социально незащищенных слоев населения. Раньше это все делалось вслепую.
Что это дало:
  • Понимание спроса на больницы и конкретных специалистов в районах города
  • Понимание потребностей незащищенных слоев населения и планирование закупок, исходя из этих данных

Управление трафиком

В ближайшем будущем власти планируют использовать Big Data для регулировки светофоров. Сейчас в Киеве установлено чуть больше 600 светофорных объектов (имеется в виду полностью оборудованный перекресток). Примерно половина из них нуждается в «интеллектуальной» системе управления трафиком – ITS – Intellectual Transport System. Это система, которая измеряет трафик и регулирует светофор. Для такого изменения могут использоваться датчики или камеры. Киев пошел по второму пути — город постепенно оборудуется камерами видеонаблюдения. На сегодняшний день их установлено около 4000 штук (большинство пока — в объектах культсоцбыта), до конца года планируется установить еще столько же, из них порядка 120 — на светофорных объектах.

Сегодня у Киева есть собственный дата-центр, в котором находится центр видеонаблюдения. Его сотрудники на камере видеонаблюдения видят трафик и проблемы в реальном времени. В будущем, благодаря датчикам количества машин, анализу скорости их движения и динамической транспортной модели, светофоры смогут регулировать свою работу автоматически

Что это дает:
  • Возможность быстрее реагировать на проблемы с трафиком на дорогах
  • В перспективе — автоматическое управление светофорами

Источник: ain.ua

Берни Экклстоун: Анатомия успеха

20 Июнь, 2017

SportBusiness International поговорил с главными лицами "Формулы-1", работавшими

Подробнее…
Apple — продажа это история о клиентах, а не о финансах

10 Май, 2017

Как известно, успех продукции любой компании зависит от

Подробнее…
Джек Митчелл — обнимите своих клиентов

19 Апрель, 2017

Совладелец крупной сети магазинов одежды Джек Митчелл вместе

Подробнее…