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Smarte Daten in smarten Städten

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März 9, 2018 veröffentlicht von

Staus, verstopfte Straßen, Engpässe in Ver- und Entsorgung stellen moderne Städte vor immer größere Herausforderungen. Doch wie sollten die Städte darauf reagieren? Häufig sehen Verantwortliche in der Digitalisierung nicht nur die Abhilfe bisheriger Probleme, sondern auch einen Motor für die zukünftige Entwicklung. Innerhalb eines Smart-City-Konzeptes werden die Aufgaben der Kommune Schritt für Schritt in eine vollautomatische IT-Umgebung überführt.

 

Rascher unterwegs

Der Bereich Verkehr, in dem die Digitalisierung voranschreitet, dürfte einer der am meisten sichtbarsten sein. Zunächst fallen Verkehrsleitsysteme und die Parkraumbewirtschaftung ins Auge. Um die Verkehrsströme effizient leiten zu können – und somit Staus und die daraus resultierende Umweltbelastung durch unnötig anfallende Abgase zu vermindern – müssen viele einzelne Daten an Messstationen und Sensoren erfasst werden. Diese in großer Menge anfallenden Daten sind meist normiert und die einzelnen Datensätze recht klein. Dasselbe gilt für die Parkraumbewirtschaftung, in denen Sensoren den Belegt/Unbelegt-Status eines Parkplatzes abfragen und an die zentralen Server der Kommune zurückmelden. Letzteres wird bereits bei vielen Parkhäusern praktiziert. Nun sind diese Daten für sich alleine stehend nicht besonders aussagekräftig. Erst in der Gesamtanalyse ergibt sich das ganze Bild. Dafür stehen Big-Data-Systeme zur Verfügung, die diese großen Mengen an Informationen in Echtzeit verarbeiten und passend für eine Analyse aufbereiten, denn je älter die Information ist, umso weniger hilft sie, Verkehrsströme aktuell zu lenken.

Doch auch im Individualverkehr profitieren die Bürger. So können smarte Navigationssysteme ihre Daten sofort an eine Verkehrsleitstelle übermitteln. Diese informiert in Echtzeit über Unfälle, Staus oder Einsätze der Rettungskräfte, da Sensoren die Straßen permanent erfassen.

Flottenmanagement der Zukunft

Mit zum Bereich Verkehr gehört die Verwaltung des städtischen Flottenparks. Ob Feuerwehr, kommunale Kranken- und Sicherheitsdienste oder lediglich die gewöhnlichen Dienstwagen der städtischen Angestellten – die Übersicht über den Status über jedes einzelne Einsatzfahrzeug schont das Budget des öffentlichen Sektors. Doch auch andere Datenquellen fließen in die Stadtplanung mit ein. Der Energiesektor mit seinen intelligenten Stromzählern wäre ein weiteres Beispiel. Hier können die Verbrauchswerte von kommunalen Körperschaften als auch die der Betriebe und Privathaushalte ausgelesen werden, um eine bessere Ressourcenplanung sicherzustellen. Ein Schnittpunkt zum Bereich Verkehr ist beispielsweise die neu aufkommende elektrische Mobilität. Um diese attraktiv zu gestalten, sollten Ladestationen über die Stadt verteilt angeboten werden. Um nun die passende Menge an Energie sofort bei Bedarf bereitstellen zu können, müssten die Daten aus der Verkehrserhebung, aus dem elektrisch angetriebenen Fahrzeug selbst und aus dem Stromnetz zu einem aussagefähigen Bild verknüpft werden können.

Diese zwei Felder illustrieren, wie eine Smart City in Zukunft aussehen könnte. Da die Datenerfassung dezentral über verteilte Sensoren verläuft, kommt hier Internet of Things (IoT) zum Tragen. Diese extrem granulare Infrastruktur erfordert auf Seite der kommunalen Rechenzentren eine völlig neue Herangehensweise.

Lösungsansätze?

Ein klassisches Enterprise-Ressource-Planning-System (ERP), das vermutlich bis in jüngster Zeit die erste Wahl gewesen wäre, reicht nun nicht mehr aus. Dieses ist nicht in der Lage, eine extrem hohe Anzahl und Dichte von Informationen in Echtzeit aufzunehmen und zu verarbeiten. Auch bei Daten mit extrem unterschiedlicher Struktur kommt es rasch an seine Grenzen. Auch für eine Analyse ist es – aufgrund seiner grundlegenden Konzeption als Planungssystem für Unternehmensressourcen – nicht geeignet. Ein weiteres Problem könnte die Sicherheit der erhobenen Daten und ihrer Ergebnisse ein. Falls jede Körperschaft einer Kommune in ihren eigenen Datensilos arbeitet, führt das außerdem zu Mehrkosten, da die Daten redundant verarbeitet werden. Nicht zuletzt führt eine IT-Landschaft, in der die verschiedenen Informationen nicht zusammengefügt werden können, zu einer Inflexibilität in der die Systeme nicht mehr skaliert werden können.

Ohne Plattform geht es nicht

Zukünftig geht bei Smart City kein Weg an Big Data vorbei. Die Daten verschiedener Sensoren als auch anderer Quellen wie etwa der Dokumentation in den jeweiligen Ämtern werden gesammelt, zusammengefügt, korreliert und in Echtzeit verarbeitet – wie im Beispiel der Steuerung der Verkehrsströme im Falle eines Unfalls. Danach werden sie auf der Plattform des Big-Data-Systems gespeichert. Leistungsfähige Systeme verarbeiten ein Datenvolumen auf Petabyte-Ebene zu wesentlich geringeren Kosten als herkömmliche Lösungen. Die ihnen eigene Flexibilität kommt Big Data dabei zupass. Steigt die Datennachfrage, können zusätzliche Rechenknoten problemlos dem Server-Pool hinzugefügt werden. Neben der eigentlichen Datenerfassung und -verarbeitung ist auch die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen essentiell. Eine Sicherheitskomponente überprüft in Big-Data-Lösungen den Datenverkehr und warnt bei Sicherheitsrisiken beziehungsweise behebt das Problem in Echtzeit. Denn je mehr Städte und Gemeinden auf die Digitalisierung setzen, umso vitaler wird sowohl die effiziente Nutzung als auch der Schutz der Daten.

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Über den Autoren

Christopher Rummel ist als Regional VP Sales für Hortonworks tätig und ist unter anderem für die Geschäftsentwicklung des Unternehmens im deutschsprachigen Raum verantwortlich. Vorher bekleidete er ähnliche Positionen bei Unternehmen wie bei EMC oder der Parametric Technology Corporation in Tokio.

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Bilder & Medien unterliegen gesonderten Urheberrechten

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