Большие данные и города: три реальных проекта
Издание Fortune описывает три реальных проекта в сфере Big Data в американских городах. Согласно Бюро переписи США, в 2013 году в городах жили 269,9 млн человек, что на 2,3 млн больше, чем годом ранее. По мере того, как города увеличиваются, их проблемы множатся и усугубляются. В результате городские власти начинают все больше надеяться на то, что ИТ – и, в частности, решения в области Big Data, – помогут изменить ситуацию к лучшему.
Пример первый: трафик в Лос-Анжелесе. Британские ученые выяснили, чем быстрее человек добирается до нужно места, тем более счастливым и менее утомленным он себя чувствует (в оригинале исследования указано: «Чем дольше человек добирается на машине до нужного ему места, тем хуже его психологическое состояние»). Очевидно, это правило не работает для путешествий, а только имеет отношение к рутинным, ежедневным перемещениям.
Но в 2010 году компания Xerox Labs придумала, как бороться с вездесущими пробками Лос-Анжелеса.
Основная идея исследователей была связана с тем, что пробки образуются автомобилями, которые в часы пик ищут, куда бы припарковаться. Они оснастили все парковочные места датчиками, после чего узнать, есть ли свободные места, стало возможным заранее через мобильное приложение. Более того, стоимость парковки стала динамической, и менялась в зависимости от активности водителей. В результате число пробок в городе уменьшилось на 10%. Мелочь, но эффект налицо.
Пример второй: коммунальные услуги и сервис в Нью-Йорке. До 2002 года жители этого города «висели на телефоне» по 20 минут, чтобы дозвониться до компаний, управляющих коммунальными услугами, по какому-либо вопросу. Но в 2002 году компания Accenture спроектировала контакт-центр, куда можно позвонить по короткому номеру 311 и связаться с оператором, который сразу переадресует, куда нужно. Контакт-центр создает большой поток данных, которые затем становятся основой общегородской отчетности Citywide Performance Reporting о состоянии коммунальных систем. Также они используются в решении DataBridge, формирующем прогнозы о состоянии коммунальных систем в будущем. Одной из проблем является все возрастающее число звонков в контакт-центр: чем легче дозвониться, тем чаще люди звонят, и тем мельче становятся поднятые ими проблемы.
Пример третий: общественная безопасность в Лос-Анжелесе. Ранее в этом городе полицейские полагались исключительно на свой инстинкт в отношении того, в какой квартал заехать при патрулировании. Сейчас у них есть аналитическое приложение PredPol, которое предсказывает, где произойдет следующее преступление. Эксперты города выяснили, что преступление – это сочетание трех факторов: существование таких «рассадников», как бары, в которых владельцы закрывают глаза на драки, ограбленные ранее дома, потому что грабители уже знают туда дорогу и вполне могут решить повторить ограбление, а также дома, расположенные рядом с теми, что уже подвергались кражам: там преступники разведали местность.
ПО PredPol использует данные за 10-летний период. В результате использования решения преступность в тех районах Лос-Анжелеса, где патрульные перемещаются в зависимости от рекомендации системы, снизилась на 13%. В тех районах, где PredPol не применялась, преступность выросла на 0,4%. Для создания решения потребовалось пять лет исследований.