कैसे बिग डेटा एनालिटिक्स शहरों को स्मार्ट बनाते हैं

नवोन्मेषी विचार हमेशा कर्षण प्राप्त करते हैं और इसे रोक नहीं सकते क्योंकि वे देशों और अंततः ग्लोब में विस्तार करते हैं। आगे बढ़ने की प्रक्रिया भले ही मानवता के अस्तित्व की मिसाल पेश करती है हाल की तकनीकों ने हमारे गति के तरीकों को काफी बदल दिया है.

आज, प्रगतिशील क्रांति को चारों ओर से देखा जा सकता है, विशेषकर के साथ बड़े डेटा का अनुकूलन हमारे दैनिक जीवन के भीतर। हमारी सभ्यता एल्गोरिथम हो सकती है डेटा की भारी मात्रा में प्रक्रिया करें हमें हमारे चुनने की एक विस्तृत समझ प्रदान करने के लिए.

जैसे-जैसे बड़े डेटा और IoT का इंटरलास्टिंग मजबूत होता है, इससे हमारे जीवन स्तर में सुधार होगा, स्थायी दक्षता बनाएं और स्मार्ट शहरों की खेती करें कई महत्वपूर्ण तरीकों से.

स्मार्ट सिटीज में बिग डाटा

यदि आज प्रमुख शहरों को स्मार्ट परिवहन प्रणालियों में निवेश करना है, तो 2030 तक वे सालाना लगभग 800 बिलियन डॉलर की बचत करेंगे। उसके शीर्ष पर, स्मार्ट ट्रांसपोर्ट सिस्टम भी कुछ अन्य तरीकों से योगदान करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• कम ऑटोमोबाइल भीड़ और कम दुर्घटनाएं
• तेजी से लंबी दूरी की यात्रा में अधिक प्रगति
• प्रदूषण को कम करने से स्वच्छ हवा
• परिवहन नेटवर्क में अपडेट से नई नौकरियों की अधिकता

इसके अलावा, किसी भी उन्नत परिवहन विकल्प स्थापित व्यवसायों के लिए अपील की एक नए स्थान की तलाश में हैं, जैसा कि वे स्टार्टअप व्यवसायों के लिए करते हैं। कोई भी व्यवसाय यह जानना चाहता है कि उनके श्रमिकों और ग्राहकों की कुशल आधुनिक परिवहन तक पहुंच है। वह पहुंच व्यवसायों के लिए वार्षिक बजट कम करता है गैस लाभ और वितरण लागत में वे जो भुगतान करते हैं, उसके संदर्भ में.

बड़ा डाटा परिवहन बुनियादी सुविधाओं की जरूरतों और लागतों को ट्रैक करता है शहरों को अपने सार्वजनिक परिवहन विकल्पों का विस्तार करने के तरीकों को सबसे कुशल तरीके से परिभाषित करने में मदद करना। यह परिभाषित करता है कि शहर के किन क्षेत्रों को खोलने की आवश्यकता है और इस तरह की परियोजना के लिए पैसे जुटाने के लिए लोग कितने ग्रहणशील हैं। इस प्रकार के बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने वाले शहरों को कहा जाता है स्मार्ट सिटी और दुनिया के बहुत से नवाचारों पर चाहता है.

कई प्रमुख शहर INRIX का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं, जो एक प्रणाली है पारंपरिक सड़क सेंसर नेटवर्क और मोबाइल डिवाइस डेटा से डेटा का विश्लेषण करता है. सैन फ्रांसिस्को मेट्रोपॉलिटन ट्रांसपोर्टेशन कमीशन ने INRIX के प्रत्यक्ष डेटा संग्रह से प्रति वर्ष $ 250,000 से अधिक की बचत की। बाल्टीमोर मेट्रोपॉलिटन काउंसिल ने ईंधन दक्षता और श्रम लागत में प्रति वर्ष $ 25,000 की बचत की क्योंकि दक्षता में वृद्धि हुई.

कानून प्रवर्तन में बड़ा डेटा

लोकप्रिय धारणा के विपरीत, अपराध से लड़ने के मामले में, बड़ा डेटा वास्तव में पुलिस और अन्य कानून प्रवर्तन अधिकारियों को बिग ब्रदर की तुलना में कम व्यवहार करने की अनुमति देता है। डेटा एनालिटिक्स कानून प्रवर्तन अधिकारियों को अनुमति देता है वास्तविक मुसीबत स्पॉट और खतरनाक अपराधियों को ट्रैक करें.

कई स्थानीय एजेंसियां ​​PREDPOL या प्रेडिक्टिव पुलिसिंग सिस्टम का उपयोग करना शुरू कर रही हैं जो हर रिपोर्ट से तीन मुख्य डेटा बिंदुओं को एकत्रित करती हैं: अपराध का प्रकार, स्थान और घटना का समय, बनाना भविष्य में सटीक अधिकारी की तैनाती के फैसले.

एक बार उच्च आपराधिक गतिविधियों की पहचान हो जाने के बाद, उन क्षेत्रों में नई शिक्षा पहल और आउटरीच कार्यक्रमों का उपयोग किया जा सकता है.

PREDPOL का उपयोग करने के बाद से, पेंसिल्वेनिया के रीडिंग शहर ने 35 वर्षों में सबसे कम दर पर अपराध को देखा है, हिंसक अपराधों में 19% की गिरावट और चोरी में 44% गिरावट के साथ। सांता क्रूज़, कैलिफ़ोर्निया, उनके पहले परिणाम के समान था, जैसे कि चोरों ने 11% गिरा दिया और डकैतियों ने 27% की गिरावट की.

भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग के अलावा, एफबीआई 1 बिलियन डॉलर का निवेश किया अगली पीढ़ी की पहचान प्रणाली में जो संयोजन का उपयोग करता है डीएनए, उंगलियों के निशान, 3 डी चेहरे की तस्वीरें और आवाज की पहचान अपराधियों को पकड़ने के लिए। जैसे-जैसे स्मार्ट शहर इन प्रणालियों को अपने बुनियादी ढांचे में लागू करना शुरू करते हैं, अपराधों की मैपिंग की जाएगी से पहले वे भी होते हैं और अपराधियों को सेकंड के भीतर पहचाना जा सकता है.

शिक्षा में बड़ा डेटा

बड़े डेटा का संग्रह और विश्लेषण शिक्षकों को समझने में मदद करता है किन छात्रों को सहायता की आवश्यकता है, उन्हें सहायता की आवश्यकता क्यों है साथ ही उन क्षेत्रों की पहचान करना जिनमें वे उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं.

शिक्षक प्रत्येक छात्र के लक्ष्यों और जरूरतों का समर्थन करने के लिए प्रासंगिक व्यक्तिगत और समूह गतिविधियां प्रदान कर सकते हैं। शिक्षक कर सकेंगे छात्र प्रगति का आकलन करें छात्रों को चुनौती देने और उन्हें विकसित करने में मदद करने के लिए एक सुसंगत आधार पर.

विश्लेषण अधिक प्रदान करते हैं तीन आयामी अंतर्दृष्टि अपने छात्रों की प्रगति के दौरान माता-पिता को यह समझने का तरीका दें कि प्रत्येक बच्चा कैसे सीखता है। ऑल्टस्कूल यह प्रदान करने वाले पहले के -8 वीं कक्षा के स्कूल में से एक है व्यक्तिगत सीखने का अनुभव जो केवल सैन फ्रांसिस्को और न्यूयॉर्क जैसे स्मार्ट शहरों को विकसित करने में उपलब्ध है.

शिक्षा क्षेत्र में बड़े आंकड़ों की शुरूआत ने सभी उम्र के छात्रों को प्रोत्साहित किया है दूर से सीखो उनके घरों के आराम में। ये बड़े पैमाने पर खुले ऑनलाइन पाठ्यक्रम लाखों पाठ्यक्रम लेने वालों से डेटा एकत्र करते हैं और इसका विश्लेषण करते हैं मुसीबत क्षेत्रों का पता लगाएं जिससे छात्र फेल हो रहे हैं। लाखों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने के बाद, एल्गोरिदम ने लगातार एक "अनुकूली सीखने का अनुभव" देने के लिए प्रत्येक पाठ्यक्रम को अपडेट किया प्रत्येक व्यक्ति की ताकत, कमजोरियां और प्राथमिकताएं.

ये कई तरीके हैं जो स्मार्ट सिटीज़ को व्यक्तिगत और दूरस्थ शिक्षा प्लेटफ़ॉर्म में स्कूलों के अनुकूल बनाने के दो उदाहरण हैं, जो सीखने के अनुभव को हमेशा के लिए बदल सकते हैं.

स्वास्थ्य में बड़ा डेटा

संयुक्त राष्ट्र का कहना है कि 2050 तक, दुनिया की 66% आबादी को शहरी माना जाएगा। इस तरह की निकट भविष्यवाणियों में रहने वाली आबादी के साथ, इसका मतलब है कि स्वास्थ्य पहल हर किसी के लिए उपलब्ध होनी चाहिए चाहे उनकी पृष्ठभूमि, नस्ल या आर्थिक स्थिति कोई भी हो.

बड़ा डेटा पहले से ही वायरस के प्रकोप का अनुमान लगा सकता है और अवसाद के मामलों को भी ट्रैक कर सकता है। स्मार्ट शहर लाखों सेंसर का उपयोग करेंगे जो व्यक्तिगत चिकित्सा सेवाएं प्रदान करते हैं। स्मार्ट सिटी के कई नागरिक कर सकेंगे एक मोबाइल ऐप या मुफ्त खड़े कियोस्क द्वारा उनकी चिकित्सा सेवा को सक्रिय करें पूरे शहर भर में। पल्सपॉइंट रिस्पोंड एक व्यक्तिगत ऐप का एक बेहतरीन उदाहरण है सीपीआर से प्रशिक्षित अलर्ट, अचानक कार्डियक अरेस्ट के अलर्ट उनके तत्काल क्षेत्र के भीतर.

उसके शीर्ष पर, स्मार्ट शहरों ने पहले ही परीक्षण प्रणालियां शुरू कर दी हैं, जो बुजुर्ग मरीजों को नर्सिंग देखभाल सुविधा के बजाय अपने घरों में रहने का विकल्प देती हैं। इस प्रकार की प्रणालियों में एक स्टैंडअलोन टेबल, स्काइप के साथ एक टैबलेट और वायरलेस होम सेंसर का उपयोग किया जाता है रोगी और उनके दूरस्थ देखभाल करने वाले के बीच वीडियो संचार.

वायरलेस सेंसर घर की निगरानी करते हैं और सुरक्षा स्थितियों के बारे में अलर्ट भेजें जैसे कि रात के मध्य में एक बायीं ओर स्टोव या दरवाजे खुलते हैं। नॉर्वे के ओस्लो में इस प्रणाली का परीक्षण करने के बाद, अध्ययन से पता चला है कि प्रणाली प्रत्येक व्यक्ति के लिए $ 85,000 बचा सकती है क्योंकि उन्हें नर्सिंग सुविधा में जाने की ज़रूरत नहीं है.

ऊर्जा उपयोग में बड़ा डेटा

यदि व्यापक पैमाने पर लागू किया जाता है, तो स्मार्ट ऊर्जा दक्षता प्रणाली IoT उपकरणों और बड़े डेटा विज्ञान का उपयोग करके संयुक्त राज्य को $ 1.2 ट्रिलियन से अधिक बचा सकती है।.

दुनिया की ऊर्जा खपत का 75% से अधिक शहरों और से आता है 40% नगरपालिका की ऊर्जा लागत केवल सड़क प्रकाश व्यवस्था से आती है। स्मार्ट स्ट्रीट लाइट को अपनाने के बाद से नागरिकों की आवश्यकताओं के अनुरूप प्रकाश स्तर को स्वचालित रूप से समायोजित करें, लांसिंग, मिशिगन ने बचाया 70% उनकी ऊर्जा लागत.

विशेषज्ञों का अनुमान है कि 2020 तक दुनिया भर में इस्तेमाल होने वाले इन स्मार्ट लाइट बल्बों और लैंपों की संख्या 100 मिलियन से अधिक होगी। चार्लोट, नॉर्थ कैरोलिना जैसे अन्य शहरों ने स्मार्ट बिल्डिंग ऊर्जा प्रबंधन लागू किया है, जो अपने कुल ऊर्जा उपयोग में 8.4% और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में 20% की कटौती करते हैं।.

इसके अलावा, स्पैनिश शहर सैंटैंडर ने शहर के चारों ओर 12,500 वायु प्रदूषण और आरएफआईडी सेंसर स्थापित किए हैं, जिसमें ऊर्जा की लागत 25% और अपशिष्ट प्रबंधन की लागत में अतिरिक्त 20% की कमी आई है। स्मार्ट शहर मुश्किल से चल रहे हैं, फिर भी वे पहले से ही पर्यावरण और उनमें रहने वाले नागरिकों पर काफी प्रभाव डाल रहे हैं.

2025 का पूर्वानुमान

कुछ विशेषज्ञों का मानना ​​है कि अगले 5 वर्षों में स्मार्ट शहरों के निर्माण के लिए शहरों में प्रति वर्ष लगभग $ 400 बिलियन का निवेश किया जा सकता है। सरकार ने समुदायों की सहायता के लिए एक स्मार्ट सिटी पहल भी शुरू की है स्थानीय चुनौतियों से निपटें और शहर की सेवाओं में सुधार करें.

सभी उद्योग एक उछाल देखने की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि लोग स्वस्थ हो जाते हैं और लंबे समय तक रहते हैं जो अंततः भोजन और आवास उत्पादन की नई मांगों का कारण बनेगा। पिछले पारंपरिक तरीके हमारे उत्पादन की बहुत कम आपूर्ति करेंगे क्योंकि बड़े डेटा और स्मार्ट प्रौद्योगिकियों ने पहले से ही हमारे जीवन के तरीके और सभ्यता के विकास पर स्मारकीय प्रभाव डालना शुरू कर दिया है।.

संपादक की टिप्पणी: यह एक पोस्ट द्वारा लिखी गई है एंड्रयू दीन Hongkiat.com के लिए। एंड्रयू खुदरा क्षेत्र से लेकर चिकित्सा उपकरणों तक लगभग हर उद्योग में स्टार्टअप के लिए एक सलाहकार रहा है। वह दुबला कार्यप्रणाली लागू करता है और वर्तमान में व्यवसायों को बढ़ाने के बारे में एक पुस्तक लिख रहा है। एंड्रयू से ट्विटर पर संपर्क करें.

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