автор: Нина Глущенко
Большие данные большого города: как Big Data меняет жизнь Киева
Технический прогресс семимильными шагами меняет облик мира, и наша страна не является исключением. Инновации входят в повседневную жизнь украинских городов, и муниципальные власти все чаще прибегают к использованию современных технологий для решения проблем горожан. Внедрение услуг смарт-сити и обращение к большим данным для анализа поведения и потребностей населения, а также управления городской инфраструктурой постепенно становятся нормой жизни. Раннее редакция AIN.UA уже рассказывала об опыте Львова и Одесской области, на этот раз речь пойдет о Киеве.

Материал подготовлен при поддержке «Киевстар»
Что это значит?

Этот материал подготовлен журналистами AIN.UA по редакционным стандартам и опубликован при поддержке рекламодателя.
Общественный транспорт
Общественный транспорт — большая головная боль украинской столицы. Об этом прекрасно знают городские власти. И к решению транспортного вопроса в Киеве они подошли таким же образом, как и сеульские коллеги — путем анализа данных о перемещении людей по городу, полученных от телеком-оператора. Это был один из первых серьезных городских проектов с применением Big Data и город реализовал его совместно с компанией «Киевстар».

Обращаясь к операторской Big Data, в КМДА изначально пытались решить другую проблему — сбора данных о населении столицы и миграции: сколько человек фактически проживает в Киеве, сколько ежедневно перемещается между Правым и Левым берегом, сколько приезжает из городов-сателлитов, сколько в городе туристов и откуда они. А уже позднее из этой задачи выросла идея использовать большие данные и для оптимизации транспортных маршрутов.

Создание транспортной модели города происходило с января по сентябрь 2015 года. В ней учитывались и данные сети, и популярные остановки, и загруженность транспорта. В итоге власти получили карту с самыми «горячими» транспортными зонами. Оказалось, что в топ-10 самых популярных городских маршрутов входят только транзитные поездки на короткие дистанции, а самые серьезные пробки собираются отнюдь не в центре города.
Кроме того, мониторинг показал наиболее популярные остановки и дублирующиеся маршруты, позволил сопоставить самые «людные» маршруты с дорогами, по которым движется наибольшая часть общественного транспорта.
Big Data дала возможность рассчитать, с какой скоростью пассажир может добраться в разные части города из самых загруженных районов. Результат в большинстве случаев оказался неудовлетворительным: чтобы из одной загруженной точки столицы попасть в другую, часто нужно ехать с несколькими пересадками и на это уходит слишком много времени. Такое положение вещей заставило задуматься о том, какие маршруты нужны Киеву, чтобы в любую точку города можно было добраться не более чем за 60 минут и только с одной пересадкой.
Что это дало:
Запуск новых маршрутов, которые основаны на информации о реальных перемещениях горожан
Создание выделенной полосы для общественного транспорта
Установка новых светофоров с учетом данных транспортной модели
В планах:
Дальнейшая оптимизация маршрутов
Использование Big Data для анализа эффективности ночных маршрутов общественного транспорта
Улучшение доступности транспорта и сокращение времени на пересадки, более эффективное использование наземного и подземного транспорта
Туристическая инфраструктура
Помимо транспортных данных, киевские власти используют технологии Big Data и для анализа турпотока в городе. Однако несколько в другом ракурсе, чем это делается в Одесской области.

Здесь тоже изучают, откуда, когда и в каком количестве приезжают туристы, а также места, которые они посещают. Но так как плотность сот в городе с большим потоком людей выше, чем на морском побережье, в том числе и в зданиях, то внимание уделяется и наиболее посещаемым учреждениям.

Городу интересно направлять туристов в музеи и к культурным объектам, поэтому располагая информацией о том, что собираются посетить гости города, чиновники могут оперативно корректировать информацию на официальном сайте Kyiv.Travel и в путеводителях по украинской столице. Кроме того, Big Data помогает формировать персональные программы лояльности для пользователей карточками туристов.
Что это дает:
Разработка программы лояльности для туристов
Корректировка информации об интересных местах города на ресурсах для туристов
Открытый бюджет
Открытый бюджет, как и аналитика транспорта, — также один из первых проектов КМДА с применением Big Data. Город использует решение, которое обрабатывает данные в памяти серверов и создает аналитические отчеты практически на лету.

В общей системе хранятся данные обо всех транзакциях города. Они анализируются при помощи программного обеспечения, которое фиксирует отклонения от средних показателей. Так, в рамках интеграции открытого бюджета с системой электронных закупок Prozorro выяснилось, что в разных районах Киева на закупки одних и тех же товаров уходят разные средства. Например, в одном районе стоимость продуктов питания может на 30-50% отличаться от другого.

Кроме того, благодаря Big Data удалось выяснить, что в больницах, школах и других объектах соцкультбыта около 30% затрат приходится на энергоресурсы. Это то, что связано с неэффективностью использования тепла и электричества, а также термоизоляцией зданий. Сейчас многие проекты в этой сфере направлены на повышение энергоэффективности объектов.
Что это дает:
Лучшее понимание структуры расходов
Выявление аномальных показателей
Обнаружение финансовых «дыр» и определение, какие проекты нужны городу, чтобы их устранить
По словам Юрия Назарова, советника городского головы в КМДА, это современный мировой тренд для анализа Big Data, ведь просто накопить данные — несложное дело. Гораздо сложнее их обрабатывать и получать быстрый нужный результат.
Детские сады и школы
В 2017 году власти запустили электронную запись в детсады. И Big Data позволяет четко понимать, где именно в Киеве садики перегружены. Исходя из этой информации, Департамент образования планирует строительство садов на ближайшие пять лет. Похожая работа ведется и со школами.

У города есть реестр с данными о жителях: местом прописки, датой рождения, паспортной информацией, также есть реестр садиков и школ. Когда человек записывает ребенка в детское учреждение, можно провести связь между родителем и ребенком, и увидеть, что на таком-то расстоянии в таком-то районе находится столько-то людей, и они ведут своих детей в садик настолько-то далеко. Излишняя удаленность от места жительства может быть знаком к тому, что необходимо построить еще один садик на расстоянии 10-15 минут ходьбы от дома. В долгосрочной перспективе Big Data позволит заранее прогнозировать потребность в садиках, например, при строительстве новых жилых комплексов. Это будет отправной точкой для понимания того, на какое количество мест необходим садик в этом районе.
Что это дает:
Понимание, сколько детских садов и где конкретно нужно построить в ближайшие годы
Возможность прогнозировать спрос на детские сады и школы в будущем
Медицина
В этом году городские власти запустили электронную запись в поликлиники. Первым районом стал Подольский район (в планах — Оболонский и другие). Сейчас собираются данные о том, кто больше всего посещает поликлиники и с какими проблемами, где какой спрос на специалистов, каких врачей надо привлекать городу и в каких поликлиниках, есть ли необходимость в новых больницах, какие медикаменты и протезы нужно закупать для социально незащищенных слоев населения. Раньше это все делалось вслепую.
Что это дало:
Понимание спроса на больницы и конкретных специалистов в районах города
Понимание потребностей незащищенных слоев населения и планирование закупок, исходя из этих данных
Управление трафиком
В ближайшем будущем власти планируют использовать Big Data для регулировки светофоров. Сейчас в Киеве установлено чуть больше 600 светофорных объектов (имеется в виду полностью оборудованный перекресток). Примерно половина из них нуждается в «интеллектуальной» системе управления трафиком – ITS – Intellectual Transport System. Это система, которая измеряет трафик и регулирует светофор. Для такого изменения могут использоваться датчики или камеры. Киев пошел по второму пути — город постепенно оборудуется камерами видеонаблюдения. На сегодняшний день их установлено около 4000 штук (большинство пока — в объектах культсоцбыта), до конца года планируется установить еще столько же, из них порядка 120 — на светофорных объектах.

Сегодня у Киева есть собственный дата-центр, в котором находится центр видеонаблюдения. Его сотрудники на камере видеонаблюдения видят трафик и проблемы в реальном времени. В будущем, благодаря датчикам количества машин, анализу скорости их движения и динамической транспортной модели, светофоры смогут регулировать свою работу автоматически
Прямая трансляция дорожной ситуации на Майдане
Что это дает:
Возможность быстрее реагировать на проблемы с трафиком на дорогах
В перспективе — автоматическое управление светофорами
Сложно переоценить важность Big Data для современного города. С каждым днем жизнь в нем становится интенсивнее и требовательность горожан к получению качественных сервисов предсказуемо растет. Ведь никто не хочет тратить время в пробках вместо того, чтобы провести лишний час с семьей или водить ребенка в школу на другой конец города.

Все мы — современные люди, пользуемся услугами мобильной связи и тем самым оставляем за собой след, который просто нужно уметь правильно прочитать, чтобы сделать жизнь в городе удобнее и комфортнее. Анализ пользовательской активности в сети — это огромный источник полезных данных, которые в конечном итоге способны экономить время, ресурсы, оптимизировать затраты, делать жизнь безопаснее и легче. И это очень радует, когда город учитывает интересы и потребности своих граждан. Хотя, честно говоря, и от нас, граждан, тоже многое зависит — мало выделить отдельные полосы для общественного транспорта, нужно еще, чтобы их не занимали машины, которые решили припарковаться на «свободном месте» или не загружали своими авто водители, которые «спешат больше других». Это взаимный процесс. Культура большого начинается с малого.
Владимир Остащук
Директор по работе с государственными предприятиями Киевстар
© 1999—2017 AIN.UA
[email protected]
Made on
Tilda