Smart Cities e Big Data
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Kiev Gama [email protected] @kievgama slideshare.net/kievgama Smart Cities e Big Data V ENCONTRO DE ESTUDOS SOBRE TECNOLOGIA, CIÊNCIA E GESTÃO DA INFORMAÇÃO 3/10/2014
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O crescimento contínuo de cidades traz problemas relacionados ao tráfego, segurança, consumo de água e energia, dentre outros, que têm sido cada vez mais difíceis de serem administrados. Neste contexto, as tecnologias de informação e comunicação (TICs) podem ter papel importante, podendo auxiliar no monitoramento, controle e tomada de decisões diante de tais problemas. O uso de tecnologia pode vir desde a coleta de dados na rua a mecanismos que auxiliem no monitoramento da cidade e na tomada de decisões. O conceito de Cidades Inteligentes (Smart Cities) é uma tendência mundial relativa ao uso de soluções intensivas de TICs como instrumento, otimizando certos aspectos da vida urbana, tais como mobilidade urbana, educação, saúde, segurança pública, uso de água e eletricidade dentre diversos outros domínios. A quantidade de informação digital a ser capturada por sistemas focados em cada um destes domínios é enorme, e, ao mesmo tempo, as expectativas para processar esta informação aumentam à medida que, cada vez mais, dados vão compondo um grande histórico de informação. O advento da Internet das Coisas permite coletar dados valiosos por meio de sensores distribuídos por cidades e, por outro lado, a Web oferece um grande volume de dados relevantes no contexto de cidades e que podem ser extraídos a partir de redes sociais e portais de dados, por exemplo. Esta grande quantidade de dados pode ser utilizada para posterior análise, gerando informações úteis, tais como causalidade entre dados e tendências analíticas, em suma, o que vem sendo chamado de Big Data, neste caso, aplicado ao contexto de Cidades Inteligentes
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Kiev Gama [email protected]
@kievgama
slideshare.net/kievgama
Smart Cities
e
Big Data V ENCONTRO DE ESTUDOS SOBRE TECNOLOGIA, CIÊNCIA E GESTÃO DA INFORMAÇÃO
3/10/2014
Um projeto de cidade inteligente
energias renováveis
coleta de lixo inteligente
trânsito inteligente
prédios inteligentes
casas inteligentes
* inteligentes
Masdar city
(Emirados Árabes)
Como está
(final de 2012)
Como ficará
New Songdo City (Coréia do Sul)
Como está Como ficará
(2014)
(2013)
Esqueçam!
Isso não é para nós!
7.2 bilhões
(2013)
Image by Scott Woods
Mundo:
70% em cidades,
até 2050
América Latina:
85% da população em cidades,
até 2025
slide 11
Que tal
mais estradas?
A solução é:
transporte coletivo...
SEGURANÇA
EDUCAÇÃO
ENERGIA
SAÚDE
RESÍDUOS
ÁGUA
T I C s (Tecnologias de Informação e Comunicação)
para o resgate!
Cidades Inteligentes
“Smart Cities”
Tendência mundial relativa ao uso de
soluções intensivas de TICs como
instrumentos para tornar cidades mais
inteligentes, otimizando certos
aspectos da vida urbana.
Cidades Inteligentes?
(e as pessoas?)
TICs ajudando a
tomar decisões e a
fornecer serviços para
o cidadão
Governo: Visão de comando e controle
População: Visão de “usuário” da cidade
Trânsito: Onde há gargalos e por quê?
Saúde: Quais os perfis dos pacientes em cada posto
de saúde/hospital?
Energia: Quais locais provocam picos no consumo?
Trânsito: Qual a melhor rota de A a B agora?
Saúde: Onde enfrento a menor fila para ser
atendido agora?
Energia: Como otimizar o meu consumo em casa?
Como fazer tudo isso
funcionar?
Estratégia Típica de TICs
para Smart Cities:
Monitorar e Controlar
Coletar Dados Urbanos
através de sensores
(Internet das Coisas – IoT)
Integrar dados
de sistemas legados
Construir serviços para
Processar dados e gerar
informação
“Chuva” constante de dados
heterogêneos (diferentes formatos e fontes)
(Muitos dados…)
Aplicativos
Data Storage Análise de dados
Serviços Inteligentes
Sensores/sistemas produzindo dados
Dados
Serviços
A organização do Caos
“Panopticon Urbano”
Monitorar e Controlar não
é a melhor solução!
É necessário uma
estratégia alternativa
(ou complementar)
CIDADÃOS como
agentes PARTICIPATIVOS e
FISCALIZADORES
Aplicativos
Data Storage Análise de dados
Serviços Inteligentes
IoT e sistemas produzindo dados
Dados
Serviços
CROWDSENSING
pessoas como
SENSORES
pessoas = Consumidores E
Produtores de Dados
(muito mais
dados…)
Aplicativos
Data Storage Análise de dados
Serviços Inteligentes
Sensores/sistemas e Pessoas produzindo dados
Dados
Serviços
Aplicativos
Data Storage Análise de dados
Serviços Inteligentes
Sensores/sistemas e Pessoas produzindo dados
Dados
Serviços
Pessoas já geram
enormes massas de
dados pessoais…
…juntando isso a
dados IoT, estamos
partindo para
volumes ainda
maiores
Big Data
Novo cenário – Grandes quantidades de dados produzidos por sensores, pessoas
e sistemas
– Dados não estruturados (texto, video, fotos, etc)
– Necessário análises para extrair informação relevante
“Difficult Data”
Necessidade de novas técnicas – Bancos relacionais não são adequados a esse contexto
3 Vs Volume
Velocidade
Variedade
Veracidade (4?) Valor (5?)
Big Data Analytics
Processamento de grande quantidade de dados
Geração de informação relevante
Identificação de padrões e correlações nos dados
Promessas
– Vantagem competitiva
– Auxílio nas decisões de negócio
• estragégico e operacional
– Aumento de receita
Cidades Inteligentes
– Novos insights para gestão urbana
Diversas áreas potenciais
Mobilidade urbana
Saúde
Segurança pública
Gestão de água
Eficiência energética
Resíduos urbanos
Análise de sentimento dos cidadãos
tranquilien.com
Tentativas:
Google Flu Trends
Hedonometer.org
Tranquilien - Modelagem de padrões de mobilidade
- Predição de deslocamentos
Google Flu Trends Estatísticas baseadas em
- Histórico de casos
- Histórico de buscas no Google
Hedonometer - Mineração de sentimentos em redes sociais
Realtime Big Data:
A cidade em tempo
real
CAP theorem
• Consistency
– Todos os nós vêem os mesmos dados ao mesmo tempo
• Availability
– Garantia de que cada requisição recebe uma resposta
indicando se foi bem sucedida ou se falhou
• Partition tolerance
– O sistema continua a operar independente da perda
arbitrária de mensagens ou falha de parte do sistema
Arquitetura Lambda
• query = function(alldata)
• Princípios arquiteturais para construir sistemas
robustos e escaláveis
– Tolerância a falhas
• Dados não podem ser corrompidos
– Dados são imutáveis
• Dados crus não serão alterados
– Recomputação
• Garantindo os dois princípios anteriores, pode-se recomputar
dados e gerar a informação que for necessária
Arquitetura Lambda
E se esses dados
fossem
disponibilizados
para qualquer um?
dados abertos
GOVERNAMENTAIS
Publicação e disseminação das
informações do setor público na
Web
formato bruto e aberto
reutilizáveis em aplicações digitais
desenvolvidas pela sociedade.
Mas...
não queremos apenas
dados históricos.
Real time + Big +
Além de crowdsensing
(pessoas coletando dados)
Estimular o
crowdsourcing
(pessoas resolvendo
problemas)
hackathons
Além de dados,
também
precisamos de
APIs
Mashups
Composição de Aplicações usando
diferentes APIs
Web 3.0 programável
Necessidade de
ecossistemas de
software e modelo de
negócios
Clever cities
The multiplexed metropolis
(2013-09-07 Edition)
http://econ.st/17art5a
http://econ.st/17art5a
“The technology giants building smart cities are
mostly paying attention to technology, not
people…ignoring the creative process of harnessing
technology at the grass roots,” writes Anthony
Townsend of New York University in his forthcoming
book, “Smart Cities: Big data, civic hackers, and the
quest for a new Utopia”. But the two sides need not
necessarily be opposed.
Clever cities
The multiplexed metropolis
(2013-09-07 Edition)
Alguns desafios para o uso de
(Real time) Big Data em Smart Cities
- Privacidade
- Integração (aplicações e dados)
- Transformar dados estáticos em
dinâmicos (real time)
- Alinhar governos e cidadãos
- Modelo de negócios sustentável
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