Smart Data & Advanced Analytics - Ein Anwendungsbeispiel

KYBEIDOS-Broschüre: Smart Data und Advanced Analytics

Feinstaub in Städten mit Smart Data und Advanced Analytics begegnen

KYBEIDOS-Anwendungsszenario für Smart Data Analytics

Anhand unseres Smart Data-Beispielszenarios zeigen wir nicht nur die technologische Möglichkeiten mit SAS/Hadoop, sondern auch wie die Feinstaubbelastung in Städten mit Smart 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 Smart Analytics heute schon möglich ist, hat KYBEIDOS den Showcase „Prognose der Feinstaubbelastung“ aufgesetzt. Auf Basis der aktuellsten Hadoop- und SAS-Technologien erstellten wir eine exemplarische Smart Data-Umgebung. 

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 den verschiedenen Hadoop-Distributoren bildeten das Grundgerüst für die technologische Basis. Aber auch von der Forschungsseite und der Open Data-Community wurde deutliches Interesse signalisiert das Projekt fördern zu wollen. Gerade die Zusammenarbeit mit Universitäten sichert die Innovationskraft an allen Punkten der prädiktiven Auswertung. 

Interessant für alle Branchen

Dieses exemplarische Anwendungsszenario kann als Modell auf viele andere Branchen übertragen werden: Industrie, Handel, Finanzen, ...

Im Prinzip eignet sich das Verfahren für alle Unternehmen, die mit Smart 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