4-7 minut

Co mogą zyskać samorządy dzięki big data?

Analiza wielkich zbiorów danych z różnych źródeł jest coraz częściej wykorzystywanym narzędziem wspierającym planowanie przestrzenne, transportu i zarządzanie kryzysowe w miastach.

Z TEGO ARTYKUŁU DOWIESZ SIĘ:
  1. JAKIE DANE O PRZEMIESZCZENIACH I LOKALIZACJI URZĄDZEŃ MOBILNYCH SĄ DOSTĘPNE NA RYNKU.
  2. W JAKI SPOSÓB DANE SĄ ANONIMIZOWANE, GWARANTUJĄC POSZANOWANIE PRYWATNOŚCI
  3. JAKIE INFORMACJE O MIESZKAŃCACH ORAZ RUCHU TURYSTYCZNYM ZDOBYŁY SAMORZĄDY TRÓJMIASTA DZIĘKI ANALIZIE DANYCH Z SIECI KOMÓRKOWEJ T‑Mobile
  4. DLACZEGO ANALIZA BIG DATA OPARTA NA DANYCH JEST DOKŁADNIEJSZYM SPOSOBEM PROWADZENIA BADAŃ POPULACJI NIŻ KONWENCJONALNE ANKIETY I WYWIADY

Olbrzymia ilość informacji powstających przy okazji wykorzystywania technologii cyfrowych to dziś zjawisko obecne w każdej sferze życia. Większość firm, niezależnie od profilu działalności, stara się takie informacje wykorzystywać do analizy trendów aby lepiej przygotować ofertę i planować z wyprzedzeniem działania biznesowe. Informacje te mogą być zbierane w sposób konwencjonalny – gdy np. kasjer w supermarkecie pyta nas o kod pocztowy, ale znacznie powszechniejsze są metody zautomatyzowane – gdy płacimy kartą, nasz telefon loguje się w sieci, czy używamy aplikacji do otwarcia bramki na autostradzie. Dużą popularnością cieszą się dane związane z lokalizacją oraz przemieszaniem się urządzeń mobilnych. Źródłem takich danych mogą być m.in. operatorzy komórkowi, firmy tworzące aplikacje na urządzenia mobilne czy ekosystemy np. Android stworzony przez Google.

Analiza ruchu turystycznego w Trójmieście

Analiza big data, która dziś jest standardem w firmach, powoli wkracza również do jednostek administracji rządowej i samorządowej. Coraz częściej dane o lokalizacji pomagają samorządom odpowiedzieć na szereg pytań związanych z ruchem turystycznym, wykorzystaniem infrastruktury miejskiej oraz planowaniem przestrzennym. Dane te są naturalnie zanonimizowane i zagregowane, więc nie zdradzają żadnych innych informacji o zachowaniach konkretnego użytkownika telefonu.

Jednym z najważniejszych takich projektów w Polsce z udziałem samorządów jest „Analiza aktywności i potencjału ludnościowego województwa pomorskiego, obszaru metropolitalnego i Trójmiasta w oparciu o zachowania użytkowników sieci telefonii komórkowych w 2019 roku” przygotowane przez Pomorskie Biuro Planowania Regionalnego we współpracy z władzami Gdańska, Gdyni i Sopotu1. Celem badania było oszacowanie rzeczywistej liczby osób przebywających w Trójmieście i okolicach oraz analiza ich dróg przemieszczania się.

Samorząd chciał m.in. porównać dane przestrzenne big data z oficjalnymi danymi meldunkowymi i informacjami Głównego Urzędu Statystycznego. Ostatecznie, analiza tych informacji ma posłużyć planowaniu infrastruktury drogowej i szynowej, organizacji komunikacji miejskiej, a także planowaniu zabudowy. Wcześniej podobne projekty przeprowadzono w Warszawie i Wrocławiu.

Nowoczesny spis dzięki analizie big data

Jednym z atutów projektu było wykorzystanie danych operatora T‑Mobile, który – jak podkreślają analitycy samorządu – jako jedyny w Polsce miał możliwość przeprowadzenia analizy na zanonimizowanych i zagregowanych danych zgodnie z obowiązującymi standardami polityki prywatności . Informacje te są „produktem ubocznym” normalnego funkcjonowania sieci komórkowej – powstają, gdy telefon szuka najlepszego sygnału stacji bazowych, a także gdy użytkownik korzysta z usług głosowych i internetowych. Warto podkreślić, że T‑Mobile przetwarza wyłącznie dane o urządzeniach mobilnych użytkowników, którzy wyrazili na to zgodę. Niezależnie od tego, aby zagwarantować pełną anonimowość, z analiz usunięte zostały informacje z miejsc logowania się mniej niż pięciu kart SIM.

Obecnie operator telefonii komórkowej T‑Mobile to nie tylko dostawca usług połączeń głosowych i transmisji danych. To również dostawca rozwiązań technologicznych do budowy inteligentnego miasta – Smart City., Rozwiązania Big Data wpisują się w rozwój Smart City, dostarczając wiedzę niezbędną do planowania rozwoju gmin i miast w całej Polsce. Co istotne, dzięki zaawansowanym technikom cyberbezpieczeństwa możemy zagwarantować najwyższą ochronę i dbałość o przetwarzane dane.

Zgromadzone w ten sposób informacje pozwoliły m.in. oszacować rzeczywistą liczbę mieszkańców oraz odwiedzających rejon Trójmiasta turystów. Obciążenie transportu miejskiego w godzinach pracy, czy najchętniej odwiedzane atrakcje turystyczne. Co zaskakujące, niektóre wyniki pomiarów odbiegały od tych uzyskiwanych we wcześniejszych badaniach prowadzonych konwencjonalnymi metodami (spisów ludności i ankiet). Na przykład, na podstawie analizy big data przyjęto, że za mieszkańców woj. pomorskiego można uznać 2,24 mln osób – choć GUS podaje liczbę 2,34 mln.

Warto podkreślić, że analiza big data oparta na różnych źródłach danych wpisuje się w strategię dotyczącą planowania przyszłych działań samorządu. Eksperci sugerują nawet konieczność prowadzenia cyklicznych badań tego rodzaju – co dwa lata – w celu aktualizacji informacji o mieszkańcach i ruchu.

Rewolucyjne zastosowanie analizy big data T‑Mobile do szacowania ruchu tranzytowego, mieszkańców i  turystów przez Pomorskie Biuro Planowania Regionalnego zostało docenione w konkursie organizowanym przez Smart City Forum. W czerwcu 2022 roku zdobyło nagrodę Smart City Awards w kategorii rozwiązań i wdrożeń2.

Nie tylko analiza ruchu

Ale zbiory big data oparte o różne dane, w tym z systemu telefonii komórkowej mogą zaoferować znacznie więcej możliwości. Informacje te pozwalają zweryfikować deklaratywne dane pochodzące z standardowych badań i skonfrontować je z danymi rzeczywistymi. Zmniejszają również koszty prowadzenia badań mieszkańców – są bowiem dokładniejsze i łatwiejsze do przeprowadzenia niż wywiady, czy okresowo przeprowadzane spisy ludności.

W przypadku Trójmiasta, dane dostarczyły również informacji o tzw. współodpowiedzialności konkretnych lokalizacji i atrakcji turystycznych. Przyjrzenie się tym informacjom pozwala ocenić m.in. efektywność kampanii promocyjnych miast i urealnić cele marketingowe w przyszłości.

Informacje tego rodzaju mogą również pomoc w sterowaniu ruchem samochodów, określeniem przepustowości skrzyżowań, płynności ruchu, czy średniej prędkości pojazdów. Umożliwiają również odpowiednie przygotowanie miejsc parkingowych dla potrzeb mieszkańców.

Na tym nie koniec. Informacje płynące od operatorów komórkowych już wykazały swoją przydatność w zarządzaniu kryzysowym związanym z wojną na Ukrainie. Dane o realnym przepływie uchodźców zbierane przez samorządy (w przypadku pomocy uchodźcom z ogarniętej wojną Ukrainy był to przede wszystkim Urząd Miasta Przemyśl), służą dostarczeniu skuteczniejszej i lepiej dobranej pomocy – od żywności i ubrań, po artykuły medyczne3.

Ta sama technika gromadzenia i przetwarzania informacji z sieci komórkowych z powodzeniem może zostać wykorzystana do monitorowania bezpieczeństwa podczas imprez masowych. Samorządy, na terenie których takie wydarzenia się odbywają, mogą sprawdzić liczebność grupy ludzi na danym terenie przed, podczas i po imprezie – co ma kluczowe znaczenie dla przygotowania służb odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zdrowie. Dane takie mogą posłużyć również do oszacowania realnej liczby osób znajdujących się w strefie zagrożenia, do której trzeba dotrzeć z pomocą lub zorganizować ewakuację.

Najważniejsze wnioski

Przeprowadzona przez władze Gdańska, Gdyni i Sopotu analiza ruchu mieszkańców i turystów odwiedzających województwo pomorskie to doskonała demonstracja możliwości, jakie daje analiza big data w oparciu o dane o użytkownikach telefonii mobilnej. Samorządom, oprócz weryfikacji informacji z konwencjonalnych spisów i ankiet, pozwala m.in. na:

  • lepsze planowanie sieci transportu miejskiego
  • przygotowanie usług turystycznych odpowiadających realnemu zapotrzebowaniu
  • przygotowanie imprez masowych
  • szybką i precyzyjną reakcję w sytuacjach kryzysowych

 

1https://storymaps.arcgis.com/stories/84b01fec4a8548c4a8d91839f8f5ec29

2https://smartcityforum.pl/laureaci/

3https://www.computerworld.pl/news/Jak-technologia-moze-pomoc-podczas-kryzysu-uchodzczego,438509.html

Analiza Ruchu Big Data

Ten artykuł dotyczy produktu

Analiza Ruchu Big Data

Przejdź do produktu

Data publikacji: 28.07.2022

Chcesz dostawać informacje o nowych wpisach?

Chcesz dostawać informacje o nowych wpisach?

Zostaw swój adres e-mail