Smart Cities e Big Data

Kiev Gama
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@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

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)

Aplicativos
Data Storage
Análise de dados Serviços Inteligentes
Sensores/sistemas produzindo dados
Dados
Serviços

Monitorar e Controlar não é a melhor solução! É necessário uma estratégia alternativa (ou complementar)

CIDADÃOS como agentes PARTICIPATIVOS e FISCALIZADORES

Aplicativos
Data Storage
IoT e sistemas produzindo dados
Dados
Serviços

pessoas = Consumidores E Produtores de Dados

Aplicativos
Data Storage
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
-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

E se esses dados fossem disponibilizados para qualquer um?

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.

Além de crowdsensing (pessoas coletando dados)
Estimular o
crowdsourcing (pessoas resolvendo problemas)

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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