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Taller de Big Data para Smart Cities

Descripción

La realización de tareas complejas como definir las rutas óptimas de recogida de basura en tiempo real, la entrega de mensajería dinámica, el poder anticiparse a los atascos del tráfico y la aglomeración de los ciudadanos, o conocer el sentir de los turistas en cada momento para involucrarlos en las decisiones adoptadas son  algunos ejemplos de aplicaciones Big Data que ya representan casos de éxito en nuestras ciudades.

En este entorno, asistimos a una verdadera explosión de datos generados fundamentalmente por las interacciones de las personas en las redes sociales y de los miles de sensores y dispositivos conectados (Internet de las cosas) y es precisamente en las ciudades donde se concentran la mayoría de la población y de todos estos dispositivos. Además del gran volumen de datos que hay que gestionar en las urbes de hoy en día, éstos son de una gran variedad (más del 80 por ciento son no estructurados) y es necesario tomar decisiones a una gran velocidad (en caso de tener que desviar el tráfico debido a un incendio, por ejemplo). Estas son precisamente las 3 Vs que caracterizan  todo proyecto de Big Data.

Objetivos

El objetivo principal de este taller es el de dar a conocer de forma práctica y amena una serie de técnicas y procesos fundamentales en el análisis del Big Data con un caso de estudio aplicado en el entorno del Smart City. Además, este evento pretende servir de foro de comunicación y reflexión sobre el estado actual y futuro en la aplicación del Big Data, dando a conocer problemas industriales reales para su aplicación.

El taller consta de tres partes:

  1. [10:00 - 10:30] Presentación de Bienvenida. Introducción al Big Data y su Aplicación al Smart City

  2. [10:30 - 13:00] Introducción al Taller y Caso práctico de Análisis de Tráfico. En el caso de las Smart Cities es preciso capturar, almacenar, procesar y analizar gran cantidad de datos procedentes de fuentes muy diversas para poder transformarlos en conocimiento útil para la toma de decisiones y poder anticiparnos a lo que va a pasar. Algunas de las áreas susceptibles de mejora gracias al uso de Big Data son: la seguridad ciudadana, la movilidad urbana, la gestión de la eficiencia energética y los residuos urbanos y el análisis de sentimiento del ciudadano. Como caso práctico, presentaremos una ejercicio de predicción de la densidad del tráfico en una zona del área metropolitana de Manhatan, en Nueva York. Nos basamos para este caso en datos reales obtenidos a partir de sensores de tráfico y disponibles desde el área de movilidad del ayuntamiento de Nueva York. Utilizaremos aplicaciones como Hive y HCatalog para el almacenamiento y procesado de los datos. El análisis de las densidades de tráfico se llevará a cabo utilizando algoritmos y modelos de predicción mediante las librerías de minería de datos de Rhadoop.

  3.  

NOTICIAS

27 de Noviembre 2015

Localización

  • AB

    Edificio de Investigación Ada Byron

Contacto

  • Correo electrónico email

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