15 listopada 2018, 10:00:III Edycja Kongresu 590 - Centrum Wystawienniczo-Kongresowe Województwa Podkarpackiego - G2A Arena Jasionka 954 36-002 Rzeszów, Polska

Inteligentne miasta zaleją nas danymi

Smart_City

Do roku 2020 rynek analityki związanej z Internetem rzeczy osiągnie wartość ponad 23 mld USD, a liczba inteligentnych urządzeń generujących dane wyniesie 20,4 mld – oceniają specjaliści z firmy IDC.

Dynamiczny rozwój IoT coraz bardziej przybliża realizację wizji inteligentnych miast, gdzie analiza zebranych informacji będzie wpływać na poprawę jakości życia mieszkańców. Rozwój inteligentnych miast spowoduje, że trzeba będzie poradzić sobie z zalewem danych wymagających analizy w czasie rzeczywistym.

Priorytet dla Unii Europejskiej

Inwestycje związane z inteligentnymi miastami stanowią priorytet dla władz Unii Europejskiej, które w latach 2014–2020 zamierzają przeznaczyć na ten cel nawet 18 mld euro. Na świecie istnieją już inteligentne miasta, jak choćby Masdar w Zjednoczonych Emiratach Arabskich, które docelowo ma być pierwszą samowystarczalną pod względem energetycznym metropolią. Prace nad tym projektem wciąż trwają.

W Polsce istnieją już zaczątki kompleksowych strategii smart, jednak obecnie realizowane inicjatywy mają na celu rozwiązywanie konkretnych problemów. W Bielsku Białej funkcjonuje jednorodna platforma zarządzania energią, w Rzeszowie dzięki e-usługom obywatele mogą załatwić sprawy bez potrzeby fizycznej obecności w urzędzie, natomiast w Gdańsku planuje się wdrożenie w tym roku systemu wskazującego wolne miejsca parkingowe w miejskich strefach parkowania.

Potężny strumień danych do opanowania

Mniej lub bardziej inteligentne miasta funkcjonują od tak dawna, że wydawać by się mogło, że koncepcja ta nie jest już tak atrakcyjna dla inwestorów, jak jeszcze kilka lat temu. Nic bardziej mylnego: firma badawcza Frost & Sullivan przewiduje, że rynek inteligentnych miast wciąż będzie się rozwijał i do 2025 roku osiągnie wartość ponad 2 mld USD, co oznacza, że gwałtownie wzrośnie liczba generowanych danych. Jest to ogromna szansa dla firm analitycznych, których systemy stanowią nieodłączną część projektów smart city.

Globalne współdziałanie na rzecz IoT i smart city

Coraz większego znaczenia w inicjatywach związanych ze smart city i Internetem rzeczy nabierają narzędzia analityczne, dlatego SAS rozpoczął współpracę z Cisco i Hitachi. Jej efektem jest udział w pracach dwóch biznesowych laboratoriów IoT w Lizbonie. Firma realizuje także wspólne projekty z Uniwersytetem Technologicznym w Sydney (UTS) i Wyższą Szkołą Inżynierii na Politechnice Nanyang, a we wrześniu tego roku została strategicznym partnerem analitycznym Wuxi High-Tech Zone, chińskiego centrum innowacji i transformacji przemysłowej. Jak wynika z danych Deloitte, połowa projektów pilotażowych inteligentnych miast, które realizowane są obecnie na świecie, zlokalizowana jest właśnie w Chinach.

SAS rozpoczął również budowę sieci biur dedykowanych Internetowi rzeczy i smart city. Na początku tego roku otwarto globalny oddział IoT, którego zadaniem jest wspieranie wykorzystania inteligentnych urządzeń w przestrzeni miejskiej. Planuje się, że biura SAS w São Paulo i Mexico City zostaną rozbudowane o IoT Experience Centers, gdzie znajdzie się miejsce dla lokalnych startupów poszukujących wskazówek w zakresie Internetu rzeczy. W 2019 roku, w siedzibie SAS w Karolinie Północnej ma zostać otwarte laboratorium IoT.

Analityka w służbie inteligentnych miast

Analiza danych pochodzących m.in. od uczniów, z autobusów szkolnych oraz inteligentnych urządzeń pozwoliła na zrezygnowanie z 50 autobusów szkół publicznych w Bostonie oraz ograniczenie kilometrów pokonywanych przez szkolny transport aż o milion rocznie.

Urząd miasta Cary w Karolinie Północnej korzysta z systemów analitycznych SAS do monitorowania zużycia wody.

Departament Finansów w hrabstwie Wake County w Karolinie Północnej wykorzystuje narzędzia SAS do prognozowania wartości rynku nieruchomości.

Czujniki zamontowane w lokomotywach GE Transportation umożliwiają zbieranie danych dotyczących m.in. zużycia paliwa, natomiast analiza informacji pochodzących z pojazdów pozwala na taką organizację ruchu, aby pociągi kursowały zgodnie z rozkładem.