3 bài học Sử dụng dữ liệu từ Smart Cities

Tại Hoa Kỳ trong đại dịch COVID-19, đã có rất nhiều báo cáo về việc người dân thành thị di chuyển đến đất nước này. Lý do rất đơn giản: Ít hàng xóm hơn đã làm cho xã hội trở nên xa cách và nói chung, cuộc sống lành mạnh trở nên dễ dàng hơn. Nhiều người cũng biết rằng họ có thể làm việc ở bất cứ đâu vì công việc của họ không yêu cầu phải đến văn phòng.

Nhưng sự thật là các thành phố không bao giờ biến mất. Hơn một nửa dân số thế giới – khoảng 55% – sống ở các trung tâm đô thị và tỷ lệ này dự kiến sẽ đạt gần 70% vào năm 2050, theo Liên Hợp Quốc. Ngay cả trong thời kỳ đại dịch, các thành phố đã chứng tỏ sức sống của mình bằng cách cung cấp các dịch vụ quan trọng vào thời điểm các quan chức chạy đua để giải quyết cả khủng hoảng chăm sóc sức khỏe và hạn chế về nguồn lực.

Các thành phố vẫn là đầu tàu kinh tế, ngay cả khi người dân ở nhiều vùng đã chuyển sang làm việc tại nhà và sau đó là sắp xếp công việc kết hợp. Thực tế, các thành phố vẫn cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho hoạt động kinh doanh, Anders Lisdorf, một nhà tư vấn tại Copenhagen và là tác giả của cuốn sách Các thành phố thông minh làm sáng tỏ: Quan điểm thực tế về cách các thành phố có thể tận dụng tiềm năng của công nghệ mới .

Lisdorf nói: “Thành phố đang và sẽ tiếp tục là không gian mà phần lớn hoạt động kinh doanh sẽ được thực hiện. Các thành phố sẽ cung cấp bối cảnh cho hoạt động kinh doanh trong tương lai. Hiểu được thành phố thông minh đang đi đến đâu sẽ ảnh hưởng đến tương lai của hầu hết các doanh nghiệp. ”

Bài báo này nêu bật công việc của ba chính quyền khu vực – Newcastle upon Tyne, Vương quốc Anh; Heidelberg, Đức; và Chattanooga, Tennessee – để minh họa các cách thức mà chính phủ, giới học thuật và doanh nghiệp hợp tác đã sử dụng dữ liệu để phục vụ nhu cầu của các khu vực bầu cử của họ một cách chặt chẽ trong khi quản lý nhiều bên liên quan. Họ là hình mẫu cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, những người đang muốn làm nhiều hơn – và khai thác nhiều hơn – dữ liệu của họ. Họ đưa ra các bài học, bao gồm cách kết hợp các nguồn dữ liệu hiện tại và mới có thể tạo ra các nguồn giá trị mới, cách sử dụng dữ liệu cảm biến có thể dự đoán nhu cầu về dịch vụ, cách thu thập và phân tích dữ liệu vị trí có thể cô lập các mối nguy an toàn và giảm thiểu rủi ro an toàn công cộng – và cách dữ liệu được chuẩn bị đúng cách để chia sẻ và phân tích có thể tạo ra một tập hợp các ứng dụng có giá trị ngày càng phát triển.

1. Hiểu các thước đo chất lượng cuộc sống với dữ liệu thời gian thực

a. Dự án:

Newcastle upon Tyne, thành phố 268.000 người ở Vương quốc Anh, đã phát triển một bảng điều khiển dữ liệu đô thị được cung cấp bởi các phân tích tiên tiến giúp các quan chức và người dân thành phố hiểu được các số liệu ảnh hưởng đến sức khỏe và an toàn của cư dân, bao gồm cả việc tuân thủ các biện pháp ngăn cách xã hội.

b. Các lợi ích chính:

Bảng điều khiển cung cấp đánh giá chính xác về hiệu suất của người dân đối với các biện pháp an toàn COVID-19 cùng với một loạt các biện pháp khác, bao gồm cả chuyển động của phương tiện và người đi bộ, chất lượng không khí và các biện pháp tốc độ gió trong thời gian thực.

Trong thời kỳ đại dịch, các thành phố cần phải hiểu công dân của họ tuân thủ các nguyên tắc an toàn như cách xa xã hội tốt như thế nào. Nhưng khác với quan sát thông thường, ví dụ, xem lại cảnh quay CCTV, rất khó để đánh giá mức độ tuân thủ một cách có hệ thống. Thành phố Newcastle upon Tyne đã hoàn thành một dự án thử nghiệm để kiểm tra xem họ có thể làm được điều đó hay không, hợp tác với Đại học Newcastle để cung cấp cổng dữ liệu trực tuyến cho thấy tình trạng tắc nghẽn dành cho người đi bộ ở trung tâm thành phố, trong số những điểm nổi bật khác.

Sử dụng hệ thống chỉ báo đèn giao thông với đèn đỏ, xanh lá cây và vàng, Đài quan sát đô thị Newcastle sử dụng phân tích nâng cao để đo mật độ người đi bộ và xác định mức độ gần nhau của người đi bộ. Hệ thống loại bỏ các chi tiết nhận dạng cá nhân, xác định ẩn danh những người duy trì khoảng cách an toàn trong khi gắn cờ (màu đỏ) các trường hợp vi phạm các biện pháp tạo khoảng cách xã hội. Trong thời kỳ cao điểm của đại dịch, nhóm dự án đã đưa ra giả thuyết rằng cái nhìn sâu sắc này có thể giúp các quan chức công quyền đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng, chẳng hạn như hiểu những thông điệp nào sẽ thúc đẩy sức khỏe cộng đồng tốt nhất.

Được tài trợ bởi một số khoản tài trợ nghiên cứu từ Đại học Newcastle và hợp tác với Hội đồng Thành phố, Đài quan sát Đô thị, hiện đang được sản xuất, được thành lập từ rất lâu trước COVID-19. Mục đích của nó là cung cấp cho các nhà quản lý thành phố một bảng điều khiển theo dõi các biện pháp hiệu suất an toàn chính thông qua phân tích hàng nghìn cảm biến và các nguồn dữ liệu khác bằng thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI). Các nhà quản lý cũng sử dụng bảng điều khiển để theo dõi chuyển động xung quanh thành phố như lưu lượng và tắc nghẽn giao thông và người đi bộ , tỷ lệ sử dụng bãi đậu xe và theo dõi GPS xe buýt. Nó cũng theo dõi mức tiêu thụ năng lượng, chất lượng không khí và tiếng ồn.

c. Bài học kinh nghiệm chính:

Dự án bảng điều khiển tạo tiền đề cho các cải tiến dịch vụ công cộng trong tương lai và cải thiện chất lượng cuộc sống.

Jenny Nelson, giám đốc chương trình kỹ thuật số của thành phố Newcastle, tin rằng công nghệ phân tích quan sát và ngoại suy từ hành vi của con người sẽ là một trụ cột của quản lý đô thị trong tương lai vì kết quả phân tích có thể thúc đẩy các cuộc thảo luận chính sách đầy đủ thông tin.

Nelson nói: “Dữ liệu thời gian thực mang lại cho bạn tiềm năng tạo ra các kiểu ra quyết định mới và khác nhau” và điều chỉnh khi cần thiết theo các điều kiện.

2. Dữ liệu cảm biến cho phép quản lý tài nguyên thông minh

a. Dự án:

Quản lý rác thải thông minh dựa trên dữ liệu cảm biến đã giúp Heidelberg, Đức tối ưu hóa việc thu gom rác và tái chế khi nhu cầu được chứng minh là thay đổi trong thời kỳ đại dịch.

b. Lợi ích chính:

Xe tải chạy ít hơn giúp tiết kiệm thời gian, nhân công, tiêu hao nhiên liệu và giảm lượng khí thải mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.

Với 160.000 cư dân, Heidelberg, một thành phố ở bang Baden-Württemberg của Đức, là thành phố đi đầu trong việc triển khai công nghệ kỹ thuật số để cải thiện cuộc sống cho người dân trong khi tăng cường tính bền vững. Bộ phim phụ kỹ thuật số của thành phố, Digital-Agentur Heidelberg GmbH, có một số dự án, bao gồm cả việc thu gom rác hiệu quả hơn nhờ dữ liệu cảm biến. Các thùng chứa rác được trang bị cảm biến giúp các nhà quản lý thành phố theo dõi mức độ rác thải trong thời gian thực thông qua bảng điều khiển dựa trên đám mây.

“Thay vì đi đến những khu vực rất biệt lập của thành phố trong rừng mỗi tuần thứ hai, [nhà cung cấp đội xe tải] có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về việc có nên thực hiện chuyến đi hay không. Mặt khác, “chúng tôi sẽ nhận được thông báo sớm nếu các thùng chứa bị tràn, dẫn đến cảnh quan thành phố đẹp hơn và ít khiếu nại của người dân hơn”, Sebastian Warkentin, giám đốc điều hành Digital-Agentur cho biết. Do đó, thu gom rác là một lựa chọn hiệu quả hơn và thân thiện với môi trường trong thời điểm nhu cầu về rác luôn biến động, giúp thành phố đạt được các mục tiêu phát triển bền vững.

Warkentin cho biết hệ thống quản lý chất thải thông minh đã giảm đáng kể mức độ tiếng ồn, tắc nghẽn đường phố và chất lượng không khí cho người dân. Nó cũng giúp Heidelberg phân tích và dự báo nhu cầu quản lý chất thải trong tương lai. Hệ thống sử dụng một loạt các công nghệ, bao gồm cảm biến Internet of Things (IoT), mạng diện rộng năng lượng thấp, lưu trữ đám mây và phần mềm.

Khi các thành phố chậm trở lại, các hệ thống quản lý chất thải được cung cấp bởi dữ liệu cảm biến thời gian thực ngăn chặn sự kém hiệu quả của việc thu gom ở những khu vực chưa trở lại mức chất thải trước đây của chúng.

c. Bài học kinh nghiệm chính:

Phương pháp Agile được áp dụng thành công cho các dự án dữ liệu có thể dẫn đến những cơ hội mới.

Hầu hết các nhà lãnh đạo doanh nghiệp không phải suy nghĩ về các sắc thái của việc thu gom rác ở mức độ này, nhưng Heidelberg cho thấy làm thế nào mà một thứ bắt đầu từ mầm mống của một ý tưởng lại có thể phát triển theo những cách bất ngờ.

Heidelberg đã không bắt đầu dự án thu gom rác thải này với ý tưởng rằng thành phố sẽ kết thúc việc thành lập một doanh nghiệp. Các nhà quản lý dự án đã sử dụng một phương pháp linh hoạt để thử nghiệm những gì hiệu quả và những gì cần cải thiện, và họ vẫn tiếp tục. Dự án là kết quả của sự phát triển đồng đổi mới giữa tất cả các nhà cung cấp – bao gồm phần mềm, phần cứng và xe chở rác – mà mọi đối tác đều mang chuyên môn và công nghệ đến để thử nghiệm.

3. Trang tổng quan xác định chính xác các điểm nóng về tai nạn trên đường, cải thiện an toàn công cộng

a. Dự án: Để giải quyết sự gia tăng các vụ va chạm trên đường, Hamilton của Tennessee đã xây dựng một hệ thống sử dụng nhiều nguồn dữ liệu cho cơ quan thực thi pháp luật để xác định chính xác những điểm dễ xảy ra va chạm nhất.

b. Các lợi ích chính: Bảng điều khiển kết quả có thể hình dung các điểm nóng có khả năng xảy ra va chạm xe, cho phép các dịch vụ khẩn cấp bố trí nhân viên để có khả năng phản ứng nhanh hơn.

Thêm một sự thật đáng buồn nữa về đại dịch: trái ngược với dự đoán hợp lý (do có ít ô tô hơn trên nhiều con đường), số vụ tai nạn ô tô gây tử vong đã tăng lên ở bang Tennessee trong thời gian ngừng hoạt động khi có ít xe hơn trên đường. Trên thực tế, số người thiệt mạng trên các đường cao tốc của Mỹ đã tăng gần 5% trong chín tháng đầu năm 2020, theo Cục An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia. Tennessee tệ hơn mức trung bình của cả nước, với mức tăng 6% lên 1.004 ca tử vong do giao thông vào năm 2020.

Hamilton, bao gồm Chattanooga, đã làm việc từ năm 2019 để xây dựng một bảng điều khiển tinh vi bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu hệ thống thông tin địa lý (GIS), dữ liệu tai nạn tiểu bang từ Sở Giao thông vận tải Chattanooga và các nguồn dữ liệu công cộng khác (bao gồm cả thông tin thời tiết Bầu trời tối) để hình dung nơi có khả năng xảy ra vụ tai nạn tiếp theo. Được tài trợ bởi thành phố Chattanooga, chi phí dự án trong khoảng giữa sáu con số, và công việc được thực hiện bởi Trung tâm Tin học Đô thị và Tiến bộ (CUIP) tại Đại học Tennessee-Chattanooga, theo Reid Belew, giám đốc tiếp thị, CUIP .

Theo Jeremy Roland, một sinh viên mới tốt nghiệp CUIP, một mục tiêu là để cơ quan thực thi pháp luật sử dụng bảng điều khiển để giảm thiểu các điều kiện chín muồi đối với tai nạn ô tô, với hy vọng giảm thiểu các vụ tai nạn thực tế trong quá trình này. Một mục tiêu quan trọng khác là cho phép cả cơ quan thực thi pháp luật địa phương và các dịch vụ khẩn cấp phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn. Giả thuyết, vẫn đang được thử nghiệm với dữ liệu, là các sĩ quan xác định vị trí chiến lược có khả năng giảm thời gian phản ứng và cải thiện kết quả của nạn nhân vụ tai nạn. Roland nói: “Điều này ảnh hưởng đến những thứ như nơi họ định vị xe cảnh sát của họ trong một ngày nhất định, nơi họ thiết lập các tuyến đường tuần tra trong một ngày nhất định.

Mục tiêu thứ ba của dự án là cung cấp cho các chính quyền địa phương những hiểu biết rõ ràng về các địa điểm có sự cố cao, cho phép họ thực hiện các cải tiến trong một số trường hợp để làm cho các địa điểm an toàn hơn. Ví dụ: Roland cho biết các nhà phân tích đã xem xét kỹ hơn một địa điểm ở phía bắc Chattanooga với mật độ sự cố xảy ra rất cao trong suốt khoảng thời gian thiết lập dữ liệu.

Roland cho biết: “Hóa ra tại vị trí đó, có một cột điện được đặt quá gần với đường chính, thường gây ra va chạm. Một khi các quan chức thực hiện kết nối, họ có thể di chuyển cột. Họ có kế hoạch theo dõi hoạt động trong khu vực để xác định xem liệu việc di chuyển có tương quan với ít va chạm hơn hay không.

c. Bài học kinh nghiệm chính:

Các dự án thí điểm là rất quan trọng để kiểm tra các giả thuyết phân tích dữ liệu.

Dữ liệu vị trí chỉ là một chỉ số mà nhóm dự án đang phân tích để đo lường hiệu quả của bảng điều khiển. Quan trọng nhất, nhóm Chattanooga có kế hoạch kiểm tra xem thời gian phản ứng khẩn cấp có giảm hay không và giảm bao nhiêu. Trong khi đó, Roland và các đồng nghiệp nói rằng họ đã nhận được phản ứng rất tích cực từ sở cảnh sát. Nhóm đang đánh giá việc sử dụng dữ liệu trong tương lai.

Bất chấp đại dịch, vai trò trung tâm của các thành phố đối với cuộc sống của chúng ta và đời sống kinh tế của các khu vực chúng ta đang sống và làm việc, không có nhiều khả năng thay đổi. Được thúc đẩy làm nhiều hơn với ít hơn và làm việc với các đối tác học tập và kinh doanh, các khu vực đô thị cung cấp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp những bài học kinh nghiệm về cách các nhà lãnh đạo thành phố sử dụng dữ liệu. Điều đó bao gồm việc họ phát triển các trang tổng quan bắt đầu với một mục tiêu và – vì chất lượng dữ liệu tốt – dẫn đến những lợi ích mới, có giá trị.

Reference:

Data-Use Lessons from Smart Cities. Retrieved from https://insights.sap.com/data-use-lessons-smart-cities/