Big Data can be used for strategic

Big Data can be used for strategic policy making in almost any field and the Greater Manchester Waste Disposal Authority (GMWDA), England’s largest Waste Disposal Authority, has turned to Big Data to better plan their services. In order to do that, they are collaborating with the University of Manchester who uses the data generated by the GMWDA. Together they help create environmentally sustainable solutions for Manchester and the 1.1 million tonnes of waste that is produced each year.

Waste is an important aspect of societies and getting rid of it links societies with all the economic and consumption practices that we are so familiar with as well as how we can improve our environment. Big Data can greatly contribute to that and help governments better understand what’s going on and how they can incentivy citizens to improve their lives.

How the GMWDA applies Big Data, as can be seen in this video, is only one way to improve urban waste management. In many cities around the world, Big Data practices are used to reduce waste and improve waste management. In the city of Songdo for example, a true smart city in the making, citizens have to use a chip card to dispose their garbage. This enables the government to measure how much waste is disposed of when and where. In addition, sensors are placed inside the containers that measure all kinds of data. When combined with usage trends data or historical data, cities can forecast when the ideal moment is to empty the containers as well as optimize waste collection routes.

Researchers in Ethiopia are even combining geographic and socioeconomic data to better understand how household waste is spatially distributed to better manage waste practices for the whole city. Researchers from the University of Stockholm are using Big Data to identify how waste collection routes in the city can be optimized. Using a wide variety of data such as roughly half a million entries of waste fractions, locations and weights they were able to develop waste generation maps of Stockholm, revealing quite a few inefficiencies.

Big Data has only recently started to be used by local governments, but urban waste management is only one application of Big Data that we will see a lot more in the smart cities of the future. There are a wide range op applications ranging from public safety, traffic management or water management that can be optimized using Big Data. The smart city of the future will be a lot more effective and efficient thanks to Big Data analytics.

Kết quả (Việt) 1:

Lớn dữ liệu có thể được sử dụng cho chiến lược chính sách làm trong hầu như bất kỳ lĩnh vực và các Greater Manchester chất thải xử lý Authority (GMWDA), của Anh lớn chất thải xử lý quyền, đã biến lớn dữ liệu tốt hơn kế hoạch dịch vụ của họ. Để làm điều đó, họ đang cộng tác với đại học Manchester người sử dụng các dữ liệu được tạo ra bởi GMWDA. Cùng nhau, họ giúp tạo ra các giải pháp môi trường bền vững cho Manchester và 1,1 triệu tấn chất thải được sản xuất mỗi năm.Chất thải là một khía cạnh quan trọng của xã hội và nhận được thoát khỏi nó liên kết xã hội với tất cả các kinh tế và tiêu thụ thực tiễn mà chúng tôi đang quá quen thuộc với là tốt như thế nào chúng tôi có thể cải thiện môi trường của chúng tôi. Lớn dữ liệu rất nhiều có thể đóng góp vào đó và giúp chính phủ hiểu rõ hơn những gì đang xảy ra và làm thế nào họ có thể các công dân incentivy để cải thiện cuộc sống của họ.Làm thế nào GMWDA áp dụng dữ liệu lớn, như có thể được nhìn thấy trong video này, là chỉ có một cách để cải thiện quản lý chất thải đô thị. Trong nhiều thành phố trên khắp thế giới, lớn dữ liệu được sử dụng để giảm bớt chất thải và cải thiện quản lý chất thải. Ở các thành phố của Songdo ví dụ, một thành phố thông minh sự thật trong thực hiện, công dân phải sử dụng một chip thẻ để xử lý rác thải của họ. Điều này cho phép chính phủ để đo bao nhiêu chất thải xử lý khi nào và ở đâu. Ngoài ra, cảm biến được đặt bên trong các thùng chứa đo lường tất cả các loại dữ liệu. Khi kết hợp với cách sử dụng xu hướng dữ liệu hoặc dữ liệu lịch sử, thành phố có thể thời khi thời điểm lý tưởng là để rỗng các thùng chứa cũng như tối ưu hóa tuyến đường bộ sưu tập chất thải.Các nhà nghiên cứu tại Ethiopia đang thậm chí kết hợp địa lý và các dữ liệu kinh tế xã hội để hiểu rõ hơn về làm thế nào rác được phân phối trong không gian để quản lý tốt hơn các thực hành chất thải cho toàn thành phố. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Stockholm sử dụng dữ liệu lớn để xác định như thế nào chất thải bộ sưu tập các tuyến đường trong thành phố có thể được tối ưu hóa. Bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu chẳng hạn như khoảng một nửa một mục triệu của chất thải phân số, vị trí và trọng lượng họ đã có thể để phát triển thế hệ chất thải bản đồ của Stockholm, tiết lộ một vài thiếu hiệu quả.Lớn dữ liệu đã chỉ mới bắt đầu được sử dụng bởi chính quyền địa phương, nhưng quản lý chất thải đô thị là các ứng dụng chỉ có một dữ liệu lớn mà chúng ta sẽ thấy nhiều hơn ở các thành phố thông minh của tương lai. Có rất nhiều loại op ứng dụng khác nhau, từ an toàn công cộng, quản lý lưu lượng truy cập hoặc quản lý nước có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng dữ liệu lớn. Thành phố thông minh của tương lai sẽ là nhiều hiệu quả và hiệu quả nhờ lớn dữ liệu analytics.