Presentatie 19 mei 2016 IenM/TNO – Jong Leefomgeving (‘s-Gravenhage) Erik van der Zee (Geodan)
Presentatie 19 mei 2016IenM/TNO – Jong Leefomgeving (‘s-Gravenhage)
Erik van der Zee (Geodan)
Wat is Big Data
Big Data Analysis
Big Data i.r.t. Smart Cities en IoT
Impact op domein Fysieke Leefomgeving (voorbeelden)
Wat is Big Data
Quiz! Kilobyte 103
Megabyte 106
Gigabyte 109
Terabyte 1012
Petabyte 1015
Exabyte 1018
Zettabyte 1021
Yottabyte 1024
Brontobyte 1027
Gegobyte 1030 ( = 1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 byte…)
Budhani, 2008 “A blanket term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand database management tools or traditional data processing applications”
Gartner “High-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making”
Steeds meer data creators (mensen + smart things “IoT”) Steeds meer content soorten (gestructureerd en ongestructureerd) Steeds meer variabelen (“phenomena”) Steeds meer delen via social networks (data duplicatie) Steeds meer bewaren (data, logfiles, “omdat het kan”) Steeds meer data combineren (“data met data” bvb output GIS analyse) Steeds meer voorspellen (extrapoleren, model output, scenarios)
Steeds hogere resoluties Ruimtelijke resolutie xy(z)
Tijd(sinterval) resolutie van snapshots (“pictures”) naar continuous streams (“movies”)
Meetspectrum (“banden”) van Multi-spectral naar Hyper-spectral (“data cubes”) Denk bvb Foto’s/Video’s maar ook aan AHN1, AHN2, AHN3, …
Steeds minder analoge data
Steeds meer ongestructureerde data
Steeds meer big data heeft een locatie component…
Big GEO Data + Big Spatial Analytics
Big Data Analysis
Steeds meer data leidt niet noodzakelijkerwijs tot informatie (inzicht) …
Big Data Analyse + Visualisatie nodig
Analyse van Verleden (historische data) Heden(real-time data) en Toekomst (model output)
Gestructureerde data vs Ongestructureerde data
Steeds meer informatie uit ongestructureerde data door slimme algoritmes (tekst / gezicht / object herkenning, ...) “convert to structured”
Visualisatie hoort ook bij analyse “een kaart meer zegt dan 1000 woorden” Voor Big Data nieuwe visualisaties, bvb “event
tunnels”, dynamische spider diagrammen (grafen) (zie bvb www.d3js.org)
Relatie met Smart Cities en IoT
SensingAnalysis andPrediction
Act(uat)ingraw events meaningful
events
Waarnemen
(data creatie)
Aansturen / notificeren /
routeren van objecten en
subjecten
Beschikbaarstelling
Open sensor data
Beschikbaarstelling
Analyses
Beschikbaarstelling
Acties
Sensing Analysis Act(uat)ing
Event processing
Complex Event Processing (CEP)(meerdere sensor streams)
“Temp. > 30°C”
“Wind < 5km/u”
“Temp. > 30°C” AND “Wind < 5km/u”
Alarmmelding “Smog risico”(“meaningful event”)
“Temp. > 30°C”
Alleen overgangen meten
Voorbeelden Fysieke Leefomgeving
Rijk◦ Politie en Inlichtingendiensten◦ Diverse Landelijke Meetnetten (KNMI, RWS, RIVM, NSO/ESA)
KNMI Meteorologie, Seismiek
RWS NDW Netwerk + LM Water + Zwemwater
RIVM LM Lucht, Bodem, Grondwater, Radioactiviteit, Mest, Hemelhelderheid, Geluid (Schiphol)
◦ Grote admin. gegevensverzamelingen o.a. Belastingdienst, CBS, …◦ Smart City werkgroepen bij Ministeries (EZ/IenM/…)◦ NS/ProRail projecten Virtuele Trein / Virtuele Infra◦ RWS Strategische visie op Big Data
Waterschappen (meet- en regelsystemen water management) Milieudiensten / RUDs Meetnetten luchtkwaliteit Provincies (…) Gemeenten (“Living Labs” in diverse steden, parkeersensoren, tracking &
tracing informatie stad- en streekvervoer, smart bins, …) Onderwijs (universiteiten) en onderzoeksinstituten (LOFAR meetnet) Geonovum Platform MS4S
Handhaving luchtkwaliteitsnormen
Handhaving geluidsnormen
Clean-up (cars) Event start
End of
event
Efficiëntere routeringen
Minder uitstoot Nox/fijnstof
Vermindering uitstoot door efficiënter parkeren (minder rondjes rijden Minder NOx uitstoot)
Landelijke meetnetten (GW/OW/Meteo)
Water Management en Modellering
Sensing – Analysis – Acting (sluizen)
Nationaal Datawarehouse Wegverkeergegevens (NDW) Dynamisch verkeersmanagement bijsturen
verkeersstromen bij files en overschrijding van normen (geluid/luchtkwaliteit) in bepaald gebied
Meting aerosols met smart phones
Citizen Science project RIVM (crowd sourcing)
Verdichting landelijke meetnetten
Airquality Egg (www.airqualityegg.com)
SmartCitizen Kit (www.smartcitizen.me)
Schepen http://www.marinetraffic.com/ais/
Vliegtuigen http://radar.vlieghinder.nl◦ Geluidsensors (meting geluidsoverlast Schiphol)
◦ Realtime informatie vliegtuigen (snelheid, locatie, type, etc.)
Treinen
…
Nederland volledig 3D gefotografeerd en laserscanned
Continue bijhouding 3D model via drones /self-driving cars
Gecombineerd met continue real-time sensing
Now THATs Big…
Big Data zinvol in Fysieke Leefomgeving◦ Real-Time VTH (toetsing op normen uit de
omgevingswet m.b.v. sensoren: geluidsbelasting / lucht- & waterkwaliteit / etc.)
◦ Gebruik van satelliet data (near real-time beelden van Nederland)
Huidige Meetnetten beter gebruiken◦ Beschikbaar stellen Open Sensor Data APIs
◦ Verdichting meetnetten d.m.v. crowd sourcing
Uitdaging Big Data Analytics koppelen aan VTH processen
Vragen?
Drs. Erik van der Zee
T +31 (0)20 5711 311M +31 (0) 6 1009 9691E [email protected] www.geodan.nlT @erikvanderzee
President Kennedylaan 11079MB AmsterdamThe Netherlands