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Utilizzo dei Big Data: l’Internet Of Things e le Smart City

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Utilizzo dei Big Data: l’Internet Of Things e le Smart City

30 marzo 2018
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Il concetto dell’Internet delle Cose (chiamato anche Internet of Things o IOT) è ormai sempre più diffuso ed, essenzialmente, fa riferimento a tutti quegli oggetti dotati di connettività e appositi sensori che permettono la produzione di dati. Possiamo definire gli oggetti legati all’IOT come veri e propri “smart objects” che raccolgono e inviano dati relativi alle performance del prodotto o alle modalità di utilizzo di chi lo possiede.

A livello concettualmente più ampio, l’Internet of Things è in un certo senso legata anche al discorso precedentemente affrontato in merito alle Industry 4.0, poiché anche in quel caso abbiamo a disposizione macchine o singoli componenti (e dunque oggetti) che inviano una serie di dati relativi al loro funzionamento.

D’altro canto, l’Internet Of Things può essere limitata concettualmente ai soli prodotti consumer e, in questo caso, il primo esempio che vale la pena menzionare riguarda il mondo dei trasporti, e l’utilizzo delle cosiddette scatole nere, che sono in grado di rilevare e verificare una serie di parametri legati allo stile di guida del conducente del mezzo. Le scatole nere possono essere installate a fronte di offerte particolarmente vantaggiose a livello assicurativo, offrendo quindi il doppio vantaggio di garantire un’offerta a livello di RCA al contraente e un maggiore controllo sulle liquidazioni dei sinistri alla compagna assicurativa.

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Vi sono poi le cosiddette automobili connesse, che sono in grado di inviare dati di vario genere provenienti da diversi sensori: in questo caso, le informazioni possono riguardare la manutenzione proattiva del mezzo, la proposta di contenuti digitali per i sistemi di entertainment, l’ottimizzazione dei percorsi stradali e via discorrendo. Fortemente legata all’IOT è anche la domotica, ma non mancano neppure esempi di sensori utilizzati in agricoltura per il monitoraggio di parametri atmosferici specifici, come precipitazioni, umidità, ventilazione, temperatura.

E ancora, l’IOT ha già fatto la sua comparsa anche nel settore dell’Entertainment, con l’utilizzo, da parte di un celebre parco gioco, di braccialetti con RFID per il monitoraggio degli spostamenti degli utenti così da poter posizionare correttamente il personale in prossimità delle attrazioni più visitate (o addirittura previste tramite algoritmi di predictive analysis), o per rifornire punti di ristoro. Per quanto riguarda invece le smart city, il concept alla base di questa definizione prevede un utilizzo sempre più intensivo delle tecnologie informatiche e di comunicazione col fine ultimo di elevare l’efficienza delle città in vari settori: dal consumo energetico all’inquinamento, dalla mobilità alla sicurezza.

Svariati progetti di smart city condividono l’utilizzo di dati provenienti da sensori o da social network e richiedono l’utilizzo di tecnologie capaci di contenere e manipolare grandi quantità di dati, sia strutturati che non. Si prenda per esempio il caso della città cinese di Yinchuan, scelta per sperimentare specifiche tecnologie per la sua trasformazione in smart city. Yinchuan, ben lontana dalle colossali Pechino e Shanghai, si è dimostrata un caso di successo: alcune delle soluzioni “smart” adottate all’interno del perimetro cittadino riguardano la gestione dei rifiuti tramite contenitori “intelligenti” che sono in grado di segnalare la necessità di essere svuotati, e dunque rendendo possibile una programmazione più efficiente della raccolta dei rifiuti. Senza contare l’implementazione destinata al traffico: dei circa 500,000 veicoli cittadini, oltre la metà sono stati dotati di un’etichetta RFID (Radio Frequency Identification: una tecnologia per l’identificazione automatica di oggetti, animali o persone basata su dispositivi elettronici capaci di rispondere all’interrogazione a da parte di lettori fissi o portatili a radiofrequenza) per il tracciamento degli spostamenti. Il sistema di gestione del traffico di Yinchuan utilizza i segnali RFID assieme ai dati provenienti dalle telecamere e riesce in questo modo a monitorare in tempo reale e prevedere i flussi di traffico. Sulla base delle rilevazioni e delle previsioni può dunque, per esempio, calibrare i tempi dei semafori.
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