5 příkladů, odkud města berou data a jak je mohou využívat

Jan Strouhal | 04. 05. 2019
5 příkladů, odkud města berou data a jak je mohou využívat

Sílící digitalizace naskýtá nové možnosti pro města, která se stávají chytřejší. Při plánování jejich rozvoje mohou úředníci už dnes využívat širokou paletu datových zdrojů. Které to jsou?

Je tomu pár týdnů, kdy pražský primátor Zdeněk Hřib vzbudil nevoli veřejnosti návrhem na kontrolu využívání bytů podle dat z elektroměrů. V bouři argumentů proti zásahu do osobních práv se ale ztratil fakt, že města už dnes mohou pracovat s mnohými datovými zdroji, které se dají dále využívat pro účely správy a plánování dalšího městského rozvoje. 

Jakub Augustín, Big Data Competency Lead ze společnosti Adastra ČR, se s námi podělil o pět konkrétních příkladů, s čím vším už dnes municipality mohou reálně pracovat, a co vše tím získají. A dnes už zdaleka nejde jen o katastrální mapy.

Mobilní data

Informace o pohybu obyvatel sledované prostřednictvím mobilních operátorů jsou dnes už běžnou součástí datového portfolia municipalit. Při dlouhodobém sledování těchto anonymizovaných dat se dají najít vzorce chování obyvatel, které jsou přínosné při navrhování území. Umožní využít jeho potenciál naplno.

Města díky mobilním operátorům mohou pracovat s daty o pohybu obyvatelstva a získávat tím plastický obrázek o jejich toku. Díky tomu dokáží lépe plánovat jejich urbanistický rozvoj. Propojením těchto dat se statistickými daty o věku obyvatelstva v dané lokalitě získají úředníci přesnou představu o tom, zda na místě postavit centrum pro seniory, nebo naopak školku, případně sportovně-kulturní centrum.

Data o pohybu mobilních uživatelů pak slouží i k optimálnímu plánování veřejné dopravy, s čímž souvisí další bod.

Bikesharingová data

Česko zažívá v posledních pěti letech boom bikesharingových služeb různých typů a městu to jako vedlejší produkt přináší další datové sady využitelné pro vlastní rozvoj. Bikesharingové služby často s městy spolupracují a poskytují jim anonymizovaná data o pohybu sdílených kol či koloběžek. Tato data poskytují komplexní obrázek toku obyvatelstva a odhadují spádové oblasti v různých částech dne. 

Města díky tomu ví, na kterých úsecích je potřeba vybudovat či zmodernizovat cykloinfrastrukturu či kde naopak posílit linky veřejné dopravy, aby lépe navazovaly na huby, kde se koncentrují sdílené služby. Budoucnost městské mobility se totiž nachází v multimodalitě, což je kombinace využívání veřejné dopravy, sdílených bikesharingových služeb a taxi.

Některá evropská města pak kola bikesharingových služeb využívají jako nositele senzorů, které měří ovzduší, a data se tak využívají pro návrhy na zlepšení životního prostředí ve formě například výsadby nových stromů a podobně.

Taxi data

Zmínili jsme taxi, které je také zdrojem informací pro následné zkvalitnění života ve městech. S příchodem nových mobilních aplikací pro objednávání taxi je jasně čitelné, kdy a kam zákazníci jezdí. Tato data poslouží ke zlepšení dopravní situace ve městech, případně i k plánování optimálních tras linek MHD.

Data o psech

Jeden zahraniční příklad, jak se dá z nepříliš poutavých dat udělat data zajímavá a prospěšná, za všechny. Na Slovensku několik měst zveřejnilo i data o registrovaných psech na svém území. Byli rozděleni podle ulice, plemene a někde zveřejnili i míru jejich nebezpečnosti. Pokud se tato data zasadí do mapy, mohou se díky nimvarovat lidé, kteří mají fóbii ze psů, před stěhováním do dané ulice. Úředníci pak díky těmto datům vědí, kde posílit počet odpadkových košů, kde vybudovat nová místa pro venčení, případně kde naopak nebudovat dětská hřiště.

Platební terminály

Pokladem pro zpracování a využívání dat jsou dosud nepříliš prozkoumané platební terminály, jejichž počet kontinuálně roste. Ty dokáží poskytnout mnohé demografické údaje o zákaznících. Města mohou tyto údaje využívat například pro sledování toku obyvatel či zahraničních turistů, kteří budou platit jízdné v MHD přes platební terminál. 

Velký potenciál dat z platebních terminálů by ale měli cítit manažeři maloobchodních řetězců. Demografické údaje v kombinaci s bonitou zákazníka jim mohou snadno nahradit zákaznické karty. Obchody díky takovým datům mohou lépe plánovat zásobování a zaujmout zákazníka personalizovanou nabídkou.