市のデータ:なぜ気にする必要があるのですか?
未来都市カタパルトのシャーロットハットン
生成されるデータの量は増え続けています。日常の個人的な活動には、データベースにフィードバックするデバイスが付属しています。統合されたナビゲーションアプリを使用して街を移動し、自治体が提供する公共サービスにアクセスし、非接触型カードで地方交通機関を使用し、クレジットカードで購入しています。
プライベート、共有、オープンのいずれであっても、増大するデータの群れは有用な洞察に満ちています。このリソースにより、私たちが都市環境とどのように相互作用し、都市がどのように私たちにより良いサービスを提供できるかを理解することができます。 WLANやIoTなどのテクノロジーの継続的な加速により、都市データの生成は継続するように設定されていると、 Future Cities Catapult のビジネス開発インターンであるCharlotteHutton氏は述べています。 。
でも何?
つまり、私たちの都市の意思決定者は、今日直面している課題に対する革新的なソリューションを生み出すことを目的として、このデータを効果的に利用する方法を理解する必要があります。いくつか例を挙げると、大気汚染、都市の移動、住宅危機、社会的孤立などの課題があります。市当局は、データを使用してこれらの問題を診断し、限られたリソースをより効果的にターゲットにするために、どのように組織化するかを検討し始めています。
ロンドン特別区の吠え声とダゲナムは、市当局が彼らのためにデータを機能させる方法を示しています。彼らのCorporateInsight Hubは、評議会のデータをより有効に活用して顧客のニーズを理解し、将来の需要を予測し、行動介入を設計することを目的として作成されました。
そのようなプロジェクトの1つは、賭博店とギャンブル依存症の関係をモデル化したものです。これは、学校が賭け屋に近いこと、地域のメンタルヘルスの問題、ホームレスの避難所、フードバンク、ペイデイローン店の存在を分析することによって達成されました。このモデリングにより、自治区はどの領域が最も危険にさらされているかを特定し、将来の方針を決定することができました。
この例は、データの有効性がデータの接続にあることを示しています。この接続がなければ、データは単なるデータです。データセットを組み合わせることで、それらの間の関係と傾向を特定し、大規模なシステムがどのように機能するかについての豊富な洞察を明らかにすることができます。これはまた、データサイエンティストがこのデータを効率的に組み合わせ、メソッドと洞察を広く複製する際に直面する課題を浮き彫りにします。
トンボロ これは、チームがこの問題に積極的に取り組んでいるFuture CitiesCatapultのプロジェクトの例です。データセットを共通の形式に接続し、接続されたデータモデルを共有できるようにするためのオープンソースツールは、都市がデータモデリングと知識共有に取り組む方法を変える可能性があります。
たとえば、リーズのデータサイエンティストが、都市のどの地域が高齢者の社会的孤立のリスクが最も高いかを特定する革新的な方法を開発する場合、モデリングコードと一緒にオンラインでアップロードすることで、その方法をマンチェスターと共有できます(ただし、重要なのは、データ自体を共有しないことです。
Future CitiesCatapultのデータおよびデジタルイノベーションのリードPprojectマネージャーであるJonRobertsonは、次のように考えています。労働市場における比較的新しく、限られた、高価なスキル。そのため、都市で応用データサイエンスから迅速に規模のメリットを得るには、最初から「オープン」で「コラボレーション」の考え方を適用することが重要になります。
地方自治体のデータと洞察のリーダーは、データサイエンスを地方自治体に適用する場合、オープン性とコラボレーションの価値に基づく運用モデルがどのように機能するのか、そしてそれが他の人と協力するために何を意味するのかを尋ねたいと思うかもしれません。地方自治体での従来の働き方とは大きく異なりますが、刺激的な可能性が開かれます。」
データが私たちの都市の意思決定者にとって有用なリソースであることは間違いありません。データの生成は増加している可能性がありますが、データを使用してイノベーションを実現する方法に影響を与える現在および将来の課題は数多くあります。ただし、これらの課題は、これらの問題を克服する新しい革新的な方法を発見する機会ももたらします。
このブログの作成者は、Future CitiesCatapultのTomboloプロジェクトのビジネス開発インターンであるCharlotteHuttonです。
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