Feinstaub in Städten mit Big Data Analytics begegnen

KYBEIDOS-Broschüre: Big Data und Analytics 3.0 mit SAS und Hadoop

KYBEIDOS-Anwendungsszenario für Big Data mit SAS/Hadoop

Anhand unseres Big Data-Beispielszenarios zeigen wir nicht nur die technologische Möglichkeiten mit SAS/Hadoop, sondern auch wie die Feinstaubbelastung in Städten mit Big Data Analytics konkret begegnet werden kann.   

Stellen Sie sich vor, Sensoren im Straßenbelag beurteilen die Wetterlage oder identifizieren Rettungsfahrzeuge und passen Geschwindigkeitsgrenzen vorausschauend daraufhin an. Das Ziel: Weniger Staus, weniger Unfälle. Zukunftsmusik? Mitnichten. 

Herangehensweise und Zielrichtung

Zu einer „Smart City“ gehören weit mehr als Connected Cars. So lassen sich auch komplexe Umweltprobleme heute ganz „smart“ lösen. Um anschaulich zu machen, was mit SAS Analytics heute schon möglich ist, hat KYBEIDOS den Showcase „Prognose der Feinstaubbelastung“ aufgesetzt. Dazu haben wir uns in den vergangenen Monaten verstärkt mit den neuesten SAS-/Hadoop-Technologien beschäftigt, uns mit SAS- und Cloudera-Architekten abgestimmt und auf Basis von SAS Technologien wie SAS Visual Analytics eine Big-Data-Umgebung aufgebaut.

Das Ziel ist ein durchgängiges Szenario: vom Messen/Erfassen der Daten über die Analyse bis hin zu den Regelprozessen in der Stadt. An dessen Ende steht die Entscheidung, welche konkreten Maßnahmen aus problematischen Messwerten abgeleitet werden. Das kann bei einer akut erhöhten Belastung zum Beispiel heißen, dass beispielsweise Kraftwerke heruntergeregelt werden. 

Für unseren Demo-Fall nutzen wir öffentlich zugängliche Daten (aus der Region Stuttgart) und untersuchen, wie sich bestimmte Einflussfaktoren auf die Feinstaubentwicklung auswirken. So weit, so üblich. Spannend aber: Wir können eine Prognose für die Entwicklung der kommenden zwei Wochen geben. 

Das ist nicht nur umweltpolitisch hochinteressant, sondern ein echter Wirtschaftsfaktor: Schließlich kann ein Überschreiten von Schwellenwerten millionenschwere EU-Strafgeldbußen nach sich ziehen! 

KYBEIDOS-Netzwerk für Smart City-Lösungen

Doch der Beweis, dass es technologisch möglich ist, hat uns nicht gereicht. Damit dieser Showcase nicht im luftleeren Raum bleibt, sind wir auf die Suche nach Unterstützung für dieses Projekt gegangen. Denn ein solch ambitioniertes Analyseprojekt erfordert ein starkes Netzwerk. 

Partnerschaften mit SAS und Cloudera bilden das Grundgerüst für die technologische Basis. Und eines lässt sich jetzt schon sagen: Sowohl von Forschungsseite als auch von der Open Data Community gibt es bereits deutliche Signale, das Projekt fördern zu wollen. Gerade die Zusammenarbeit mit Universitäten sichert die Innovationskraft an allen Punkten der prädiktiven Auswertung von Umweltdaten, sodass wir in absehbarer Zeit eine marktfähige Gesamtlösung entwickeln können, die über den technischen Use Case hinausgeht. 

Interessant für alle Branchen

Und dieser Use Case ist längst nicht auf den öffentlichen Sektor beschränkt. Einmal erfolgreich umgesetzt, kann das Modell auf viele andere Branchen übertragen werden: Industrie, Handel, Finanzen – die Liste ist fast beliebig lang. 

Im Prinzip eignet sich das Verfahren für alle Unternehmen, die mit Big Data zu tun haben – egal, ob es sich um eine Erhöhung der Produktqualität, eine Senkung der Entwicklungszyklen, vorausschauende Wartungsaktivitäten, eine Verbesserung der Kundeninteraktion oder eine Optimierung von Vertriebsprozessen geht. 

Sie möchten sich jetzt schon einen Einblick verschaffen, wie das Ganze funktioniert? Nichts leichter als das. Wir präsentieren Ihnen gerne den Prototypen bei Ihnen im Unternehmen oder bequem per Webex. 

Kommen Sie einfach auf uns zu!

Video: Feinstaub mit Analytics begegnen