Cidades Inteligentes - BigData: Análise das Características e Importância na Gestão Urbana

[Música] Olá pessoal tomamos novamente o assunto o novo assunto dessa semana né que é grande quantidade de dados eh que potencialmente são gerados né Por soluções que fazem parte do ecossistema eh da cidades inteligentes tá então nós discutimos já sobre a importância eh de de sensores né no contexto de IOT né da conectividade né da produção dos dados transmissão processamento e armazenamento né então nós estamos eh Nesse contexto aqui falando de muitos dados né Eh que tem diversas Vertentes né são Dados variáveis em tamanho em complexidade né em volume né Eh em variedade né Eh

como organizar tudo isso tá então eh não é à toa que o termo Big Data né Eh está em alta né contexto né porque eh a produção de dados é gigantesca e eh dado não é informação né é importante eh relembrar isso né então nós os sensores né sejam eles físicos os virtuais fazem coleta desses dados esses dados vão ser transformados informações né que com base nisso eh algumas decisões podem ser tomadas sobre eh o uso de um serviço o uso da tecnologia ou para economia de recurso enfim né ou para eh beneficiar diretamente o

cidadão tá então é importante fazer análise das características né e e a importância do grande conjunto de dados produzido né Eh PR cidades inteligentes né e que de certa forma tem um impacto muito grande na gestão Urbana né sobre os diversos aspectos bom então eu vou falar um pouco sobre eh eh de forma geral definição e características de Big Data tá eh as inúmeras fontes de dados né né que vão auxiliar na gestão Urbana né envolvendo as soluções tecnológicas né para transformar os ambientes em ambientes inteligentes tá eh e a a possibilidade de com base

nesse grande conjunto de dados provenientes diversos expositivos eh de eh proveniente de diversas Fontes usando tecnologias distintas né Podem impactar na análise preditiva então a gente só consegue predizer Algo Se nós temos dados né que foram eh devidamente eh organizados armazenados e organizados né e formatados para que potenciais decisões ao longo do tempo né futuramente possam ser tomadas né em função né de dados existentes né Eh então Eh A análise presi Diva pode ajudar eh eh a economizar recursos por exemplo né Eh a depender da das técnicas de análise positiva a a economia de recursos

pode ser maior ou menor então há diversos modelos que permitem que isso seja alcançado né e a predição pode errar também né mas a chance de acerto tende a ser grande se eh for utilizado modelos adequados para aquele conjunto de dados né Tecnologias decadas para processamento para diminuir o tempo de resposta e gerar informação em tempo hábil para tomar decisão então é nesse contexto que é esse contexto que eu vou trazer para vocês nessa aula então então o Big Data ele se refere a um enorme volume de dados né Eh tanto estruturado quanto não estruturado

então quando a gente fala de coleta de dados né provent de sensores a gente tem que levar em consideração que há diversos tipos de sensores né de diversas marcas diversos tamanhos diversas capacidades de aquisição de dados associado de diversos dispositivos também tem diferença em relação ao processamento a comunicação armazenamento local a propagação disso para para para grandes data Centers tá tá então a o ambiente ele é eh eh variável por si só em relação à tecnologia em relação ao tamanho em relação a tempo de transmissão enfim se a gente pensar exclusivamente na questão física né

que envolve eh coleta processamento transmissão e armazenamento tá eh Então os dados não há um padrão de estruturação de dados né em relação a diversas tecnologias de sensoreamento tá então de de alguma forma essa padronização logicamente ela seria benéfica né Eh pensando num consórcio de paralização de dados né Eh há iniciativas nesse nesse sentido mas a questão não é se existe um mecanismo para padronizar dados mas tão importante quanto é o uso dessa padronização quando um novo sensor vai ser desenvolvido uma nova tecnologia vai ser desenvolvida tá então se não houver uma eh uma um

acordo entre empresas que desenvolvem determinadas Tecnologias para poder para anização de formatos de dados essa estruturação ela vai ter que ser feita na ponta ou seja ela vai ter que ser feita quando eh eh el estiver armazenada em grandes centros de dados né e e isso vai envolver cursos computacionais para formatar adequadamente esses dados para que decisões e análises preditivas sejam eh eh sejam consideradas tá então nós estamos falando de Universo em que há muitos dados estruturados e também há muitos dados não estruturados tá então eu preciso pensar numa forma padronizada de estruturá-los né para

que eles sejam processados adequadamente e esse grande conjunto de dados ele é caracterizado pelo seu volume pela velocidade pela variedade e veracidade tá e exigem técnicas específicas de processamento e análise para extrair informação significativa então mais uma vez né só Relembrando que dada não é informação né a informação ela é proveniente de dados processados né devidamente armazenados ou que chegam e são armazenados em algum mecanismo de armazenamento temporário memória são processados então tem sido muito comum hoje uso de tecnologias de processamento de fluxo de dados né de date stream né Por conta especialmente da grande

capacidade que os recursos computacionais que nós temos hoje T né de processar isso em memória né então a oferta de memória em Componentes computacionais aumentado consideravelmente ao longo do tempo né então é possível processar muita coisa em memória hoje ao invés de armazenar isso em dispositivo de armazenamento secundário né O que eh leva o incremento do tempo de resposta né e e posterior tomada de decisão tá então eh eh essas as ferramentas né o frameworks de stream processamento de fluxo de dados ajuda muito né Na hora de ter respostas ricas por exemplo né Eh no

uso da da da informação produzida eh as características únicas como volume velocidade variedade velocidade né Podem capacitar eh as cidades a enfrentar desafios complexos né Então as o ambiente das cidades eh os problemas da cidad são problemas eh complexos que precisam de interação as soluções existentes geram dados as novas soluções inteligentes que podem ser interoperáveis com existentes eh vão gerar mais dados né Eh e como lidar com tudo isso né Eh ao integrar diferentes fontes de dados né e aplicar técnicas positivas quem eh eh ajuda a conceber essas soluções né Então as os os os

atores né que eh que fazem parte do movimento interdisciplinar para criar soluções né envolvendo as autoridades também elas eh e podem ajudar a melhorar a eficiência a sustentabilidade e a qualidade de vida nessas áreas em que vivem diversas pessoas tá eh então Eh é preciso né Eh urgentemente no na concepção de soluções para amenizar problemas nas cidades pensar em integrar dados Isso é Um Desafio muito grande e Tecnicamente falando também né embora a gente tenha muitas ferramentas tem oferta de conectividade tem oferta de processamento de armaz ento né mas há um desafio e de organização

né e de estruturação né e de como que eh decisões podem ser tomadas em função desses datados tá então e a integração é fundamental para que nós tenhamos soluções mais eficientes e eficazes que vão atingir diretamente seu cidadão tá então não basta ter dado tá a questão é como Eu transformo esses dados em informações relevantes então o volume refere-se idade de dados gerados né de forma constante né então grande volume de dados permite análises detalhadas e insides profundos então Eh Isso é verdade até certo ponto né ter muitos dados pode nos levar a ter eh

a criar estratégias e bastante interessantes e rápidos para resolver problemas mas esses dados em grande volume precisam ser devidamente estruturados devidamente coletados né então então de de certa forma eh ter muito os dados significa ter muitas soluções né Às vezes eu posso ter um conjunto de dados que é pequeno se comparado com outros mas ele trazer eh o FAD ele tá muito bem estruturado ele pode me trazer informação muito mais valiosa né Para que decisões sejam tomadas a velocidade ela indica a rapidez com que esses dados são gerados então há situações em que eh vai

ser necessário produzir muitos dados no intervalo de tempo muito curto e a necessidade de processar esses dados e também num Tempo muito curto né Para que alguma as decisões para que informações sejam produzidas e decisões sejam tomadas tá então aí a questão tecnológica a conectividade o armazenamento eh são fundamentais né Para que eh a saída né do processamento desses dados seja rápida né E que soluções possam soluções existentes ou novas soluções né do ponto de vista computacional possam obter esses dados rapidamente né E isso ser espalhado para sistemas e de tomadores de decisão tá por

exa os prefeitos né os governadores né a Defesa Civil a polícia militar né Polícia Civil para resolução de crimes Enfim uma série de coisas então a integração né entre bases de informações sobre determinados assuntos né ou aspectos que permeiem a vida do cidadão é fundamental né então a velocidade aí no caso ela é crucial paraa análise né em tempo real quase em tempo real para trazer respostas imediatas a variedade se refere a uma a gente comentou a diversidade de formatos né e tipos de dados que cada eh solução eh produz ou cada sensor gera né

Eh a velocidade a variedade ela amplia as fontes de informação né proporcionando uma visão mais completa tá então eh por exemplo né Eh um sistema de informação geográfica precisa de um conjunto de dados né que eh não tem eh eh que é diferente por exemplo eh de um um um sistema de informação eh que tá relacionado a processamento de folha de pagamento de um funcionário num ente público né então o sistema de informação geográfico leva em consideração muito eh a estruturação de dados né que envolve Latitude Longitude que a posição geográfica de determinado eh dispositivo

né ou de equipamento né eh imagens né Eh que são eh relevantes para aquele eh eh escopo né então e que é diferente de um formato de dado dados mais simples né então mas em algumas situações esse esses formatos de dados diferentes eles vão fazer parte de uma solução e mais completa tá então são fontes de dados e formatos distintos né que no no final né E vão fazer parte de uma solução que vai beneficiar a cidade né e o sensores urbanos dispositivos que coletam dados em tempo real sobre vários aspectos urbanos né como a

gente já falou diversas vezes aqui e não foge muito disso né muito principalmente em grandes cidades relacionado ao tráfego eh de de de pessoas de de eh dispositivos móveis né carro camião ônibus né trem metrô enfim né e qualidade do ar tá eh as redes sociais também né pode ser fontes de informações eh muito relevantes né paraa gestão da das cidades né Então as plataformas que geram grande quantidade de dados né sobre interações sociais né Eh então por exemplo aí ah eh algumas fontes de dados podem ser consumidas diretamente do tui por meio da da

pi aberta né Facebook do Instagram né em em em algumas situações né então isso permite análise por exemplo né de comportamentos de eventos sociais na cidade né então Eh como que ter acesso às informações de como que as pessoas estão se organizando para determinado evento via rede social vai impactar na organização eh do poder público para que torcidas organizadas entrem no estádio determinado horário antes do jogo como é que isso impacta a mobilidade urbana eh perto do estádio enfim tá então são eh situações em que nós precisamos de fontes de dados distintas para organizar diversos

setores que também produzem dados né então de modo a pensar uma solução inteligente em que eh torcidas organizadas não encontrem para evitar conflito de modo que o trânsito no entorno seja o o o menos eh eh complexo possível naquele horário né não inviabilizando eh os usuários do Bairro em torno do Estádio né E que a a a o poder público por meio da Polícia Militar Polícia Civil consigam se organizar também né para auxiliar na entrada de torcedores na saída também Então veja dizer eh a concepção da cidad inteligente também passa por isso né E isso

umaa forma eh tem relação com a produção de dados né Eh especialmente eh também associado a a sensores sociais né as redes sociais eh também outras fontes de dados T eh relação com o sistema de transporte né Eh monitorar tráfego sistema de bilagem eletrônica né Eh registros administrativos os dados coletados por órgãos do governo né para fins de administração tá então de emprego D demográfico né e importante particular para eh fomentar políticas públicas né Eh paraa criação de mais empregos em determinadas regiões da cidade n o que que aquela região precisa do ponto de vista

de de eh emprego né para pessoas que moram naquela região e não possam se deslocar muito longe daquele daquele local por conta do custo do transporte enfim tá então essa essa esse registro desses dados né o uso dos serviços urbanos né Eh também vai pode ajudar a administração pública a tomar decisões mais efetivas so por exemplo baseado nesse nesses aspectos e eh criar uma escola no bairro né que não tenha uma escola ou colocar um novo posto de saúde né ou trazer mais profissionais de saúde para aquela região que necessita Então veja que a quantidade

de dados o volume a variedade o tipo de dados né e a coleta principalmente disso né afeta nas tomadas de decisões e e por fim né Eh com base em tudo isso que nós discutimos né A análise preditiva né E aí entra aqui questões muito relacionadas a a ao tema de Inteligência Artificial pode eh maximizar as soluções do ponto de vista no tempo do ponto de vista da assertividade no ponto de vista da velocidade né com que essas informações chegam aos usuários tá eh então A análise preditiva é um processo de utilização de dados algoritmos

e modelos estatísticos para fazer previsões sobre eventos futuros né então tem como premissa aí permitir antecipar padrões que já ocorreram no passado né identificar tendências e tomar decisões ajudar a tomar decisões mais proativas tá então isso pode ser usado por exemplo para prever congestionamento para otimizar recurso eh das cidades para prever crimes por exemplo né Então como que o o os órgãos de inteligência de uma cidade né ou do estado pode baseada nesse conjunto de dados né prevê que a a incidência de determin tipo de delito em determinada região da cidade em determinada período do

ano aumenta né Eh E como que eh essas essas informações podem ajudar os cidadãos a se precaverem naquele período né Eh quando saem à noite ou no final do dia ou no final de semana né dado que historicamente né o registro de delitos naquela região aumenta né em determinado período do ano então são fontes de informações eh interessantes que eh o o o o eh os poderes constituídos né Associados à Segurança Pública pode utilizar para para eh ajustar o efetivo policial né de repressão a esses delitos nesse período de tempo tá então isso também é

um outro componente de um sistema que eh se pode se interligar eh com eh toda a gestão eh de sistemas públicos existentes nas cidades né e fomentar mais iniciativas inteligentes nas cidades tá então eh para finalizar essão as referências utilizadas nessa videoaula e recomendo a leitura dos textos base também dos materiais de apoio né então é sempre importante sempre possível vocês fazerem uso do materiais de apoio né os textos os vídeos né e fazerem discussões nos fóruns tá e a gente se vê na próxima [Música] k [Música]