Suurandmete testimise taristu (BDTI) ressursid hõlmavad tehnilist dokumentatsiooni, kasutuselevõtu juhendeid, taaskasutatavat koodi ja parimaid tavasid, et toetada haldusasutusi ja organisatsioone.
Esiletõstetud ressursid
Selleks et aidata haldusasutustel ja organisatsioonidel suurandmeid ja analüütikat maksimaalselt ära kasutada, oleme koondanud kõik BDTI ressursid spetsiaalsesse Gitlabi hoidlasse. See hõlmab tehnilist dokumentatsiooni, juurutamisjuhendeid, taaskasutatavat koodi ning meie pilootide parimaid tavasid ja edulugusid.
Sissejuhatus georuumilisse analüüsi
Tuvastage andmete mustrid, kasutades geograafilist, ruumilist ja asukohateavet.
- Lugege georuumiliste infosüsteemide (GIS), nende tähtsuse ja selle kohta, kuidas need aitavad kaasa kaasaegsetele väljakutsetele rahvatervise, kliimamuutuste, aruka liikuvuse, linnaplaneerimise ja palju muud
- Tutvuge kahe kõige levinuma georuumilise andmetüübiga: Vektori- ja rasterandmed
- Tutvuge KNIME georuumilise analüüsi laiendusega (CGA Harvardi poolt ühiselt välja töötatud), mida saab kasutada GIS-andmetele juurdepääsuks, nende muutmiseks, manipuleerimiseks ja töötlemiseks madala koodiga viisil
Õppige statistika põhialuseid ja selle vajalikkust andmete analüüsimiseks.
- Sukelduge kirjeldavasse statistikasse valitud sotsiaalse nähtuse kohta ELis, keskendudes keskse suundumuse, varieeruvuse, kuju jaotumise, seoste ja uurimuslike kruntide näitajatele.
- Tutvuge tõenäosuse mõistega, uurides erinevaid sündmusetüüpe, tõenäosusarvutusi ja keerukamaid teemasid, nagu tingimuslik tõenäosus ja Bayesi teoreem.
- Tutvuge KNIME statistikalaienditega, mida saab kasutada võõrväärtuste tuvastamiseks, korrelatsioonimaatriksite saamiseks, testhüpoteeside saamiseks ja paljuks muuks madala koodiga.
Üksustevaheliste keeruliste suhete analüüsimine ja andmete mustrite avastamine.
- Õppige graafikute teoreetilisi põhikontseptsioone, sealhulgas terminoloogiat
- Tutvuge graafikute rakendustega, mis keskenduvad kasutusjuhtumitele, mis hõlmavad reisi planeerimist Euroopa Liitu ja Euroopa Liidus
- Õppige, kuidas modelleerida, töödelda, analüüsida ja visualiseerida graafikuid ilma kodeerimiseta KNIME Analytics Platformi abil
Töölauadandmete visualiseerimiseks: Liiklusõnnetuste ülevaadete analüüsimine ja esitamine
Muutke keerulised andmed selgeteks, teostatavateks teadmisteks, suurendades teie võimet tõhusalt suhelda.
- Saage põhjalik ülevaade andmete visualiseerimise tehnikatest ja nende rakendustest linnaohutuse analüüsis
- Saage praktilisi kogemusi staatiliste andmekogumite haldamisel ja visualiseerimisel
- Õppige oskusi andmete eeltöötlemisel, salvestamisel ja integreerimisel, kasutades PostgreSQL-i
Keerukateandmekogumite edastamine: Reaalajas andmete integreerimine linnateabesse
Õppige reaalajas andmeid integreerima ja visualiseerima.
- Ehitage fundamentaalne arusaam andmete visualiseerimise tehnikatest ja tööriistadest
- Saage kogemusi reaalajas andmete integreerimisel ja visualiseerimisel
- Vaadake andmete visualiseerimise praktilisi rakendusi avaliku sektori otsuste tegemisel, eelkõige linnaplaneerimises ja keskkonnajuhtimises
Kliimaandmete kasutamine: Turismi klassifitseerimine ja prognoosiv analüüs
Tehke täpseid prognoose ja teadlikke otsuseid, paljastades ajalooliste andmete mustrid ja suundumused.
- Mõista andmete klassifikatsiooni ja ennustavat analüütikat
- Õppige kasutama Jupyteri märkmikke andmetöötluseks ja MinIO-d andmete turvaliseks salvestamiseks ja haldamiseks
- Arendada kogemusi masinõppe mudelite rakendamisel reaalmaailma andmetele
Ajalooliste andmete analüüsimine, et avastada mustreid ja seoseid tulevaste sündmuste prognoosimiseks, suundumuste tuvastamiseks.
- Hankige kindel arusaam ennustavast modelleerimisest, kasutades reaalmaailma andmeid
- Saage kogemusi selliste andmetööriistadega nagu R Studio ja MongoDB
- Hankige praktilisi oskusi automatiseeritud andmetorude loomiseks
Loomuliku keele töötlemine & andmete visualiseerimine: Kodanike osaluse suurendamine
Rakendage andmepõhiseid meetodeid, et paremini mõista uuringu tulemusi ja avastada rakendatavaid teadmisi.
- Õpi kasutama NLP-d tekstide tõlkimisel ja lausete analüüsimisel
- Hankige kogemusi küsitluse vastuste analüüsimisel hulgi.
- Ehitage oskusi andmete salvestamise ja töötlemise haldamiseks Apache Superset, MongoDB ja Jupyter sülearvutite abil
Innovatsiooni paneeldiskussiooni tutvustus: ELi haldusasutuste andmepõhised kasutusjuhtumid
Avastage, kuidas andmepõhised teadmised, mis põhinevad avatud andmetel, võivad muuta põhjalikult avalikke teenuseid kogu Euroopas, muutes keerulised probleemid hallatavateks lahendusteks.
BDTI katsenäidis: Andmepõhiste lahenduste rakendamine
BDTId peamiste probleemide lahendamiseks ja mõjusate tulemuste saavutamiseks kasutanud projektijuhtide ettekanded.
Tasuta kursus, mis aitab haldusasutustel uurida BDTI raames pakutavaid vahendeid praktilise kasutusjuhtumi kaudu. Kursus juhendab osalejaid tüüpilise andmeprojekti töövoo kaudu, mis järgib fiktiivset kasutusjuhtumit. Kursuse slaidid ja otseülekanded on saadaval allpool olevatel linkidel.
- osa: Andmetele juurdepääs ja nende uurimine: Asetage alus andmete analüüsimiseks, laadides ja uurides asjakohaseid andmekogumeid.
- osa: Andmete puhastamine ja ümberkujundamine: Valmistage andmed analüüsiks ette, puhastades ja muutes neid.
- osa: Andmete segamine ja säilitamine: Õppige andmete segamise ja salvestamise automatiseerimise tehnikaid.
- osa: Põhianalüüs: Alustage analüütilist protsessi, käsitledes peamisi eesmärke.
- osa: Täiustatud moodul: Andmete kogumine veebist ja geovisualiseerimine.
Kasutusjuhtumite loend: Inspiratsioon ja mallid oma kasutusjuhtumi loomiseks.
Need tegeliku kasutamise juhtumid näitavad, kuidas andmepõhised teadmised, mis põhinevad avatud andmetel, võivad anda valitsustele võimaluse probleemidele kiiresti reageerida, suurendada tõhusust, edendada läbipaistvust ja luua tõhusamaid poliitikameetmeid kodanike hüvanguks. Kasutusjuhtumite läbivaatamine võib innustada haldusasutusi välja töötama ja rakendama oma andmepõhiseid lähenemisviise.
Andmekasutusjuhtumi mallid
Nende materjalide eesmärk on toetada haldusasutusi andmekasutusjuhtumite määratlemisel ja kavandamisel.
BDTI praktilisedvahendid: Selles dokumendis on esitatud sellised vahendid nagu küsimustikud, kontrollnimekirjad, otsustuspuud ja raamistikud.
Projekti ulatuse määramise metoodika: Käesolevas dokumendis antakse juhiseid haldusasutustele, kes on huvitatud andmeprojektide katsetamisest. Käesoleva dokumendi eesmärk on pakkuda kasutajatele kasulikke vahendeid oma katselise kasutusjuhtumi määratlemiseks ja kavandamiseks.
BDTI vahe-eesmärgid
-
2019
BDTI käivitab ja esimesed piloodid algavad.
-
Märts 2019
Häkatoni andmete kogumine: BDTI võttis kasutusele spetsiaalse eksemplari, et toetada nutitelefoni andmete kogumise kohandatud rakendust, koondades kahe nädala jooksul ligikaudu 1,5 TB väga isikustatud andmeid ja säilitades need turvaliselt S3-s rangete privaatsus- ja juurdepääsukontrollidega.
-
2019. aasta mai
Vabad töökohad internetis: Andmelabori suurandmete platvorm, mis võimaldab ELi riikide statistikaametitel uurida ja töödelda tööjõuturutaristu kogutud andmeid, et saada reaalajas teavet tööturu kohta.
Automaatne identifitseerimissüsteem: Katseprojekti eesmärk oli kasutada laevade loodud automaatsete identifitseerimissüsteemide (AIS) geopositsioneerimise suurandmeid, et parandada olemasoleva merendusstatistika kvaliteeti ja võrreldavust ning luua uusi statistilisi tooteid.
-
2020
Katseprojektid jätkuvad ning BDTI meeskond teeb koostööd avaliku halduse ja akadeemiliste ringkondadega kogu Euroopas.
-
veebruar 2020
Norra, Difi (avaliku halduse ja e-valitsuse amet): Loodi andmejärv, kasutades PEPPOLi riigihankeandmeid, mis võimaldab tehinguandmete analüüsimist, et suurendada hangete tõhusust, avastada ebatõhusust ja anda teavet edasiseks täiustamiseks.
-
aprill 2020
Valencialinn, Hispaania: katseprojekt, mille eesmärk on koguda COVID-19 kohta suures koguses olemasolevates teaduslikes tõendites ja reguleerimisdokumentides sisalduvaid teadmisi ning edastada need nüüdisaegsete andmete visualiseerimise vahendite abil hallataval viisil arstidele ja juhtidele.
Milanoomavalitsusüksus: Prognoosiv modelleerimisraamistik kodanike liikuvuse andmete analüüsimiseks Milanos COVID-19 teise etapi ajal, mis võimaldab andmepõhiste teadmiste kaudu teadlikku poliitikakujundamist.
-
juuli 2020
Firenzelinn: Katseprojekt, mille eesmärk on mõista COVID-19 mõju liikuvusele, kasutades ära arukate linnade kontrolliruumi (SCCR) kogutud andmeid – mis on suurema projekti REPLICATE oluline osa ja võimaldaja –, et tagada liikumispiirangute kaotamine vastutustundlikul ja kontrollitud viisil.
Euroopa Vereliit ja Euroopa Komisjon (tervise ja toiduohutuse peadirektoraat): Katseprojekt kogu ELi hõlmava avatud juurdepääsuga platvormi loomiseks ja haldamiseks, mis kogub andmeid, et toetada uuringut COVID-19st tervenenute plasmateraapia kohta.
-
september 2020
Itaalia, Portugal ja Norra: Katseprojektis osalesid Itaalia, Portugali ja Norra ametiasutused ning selle keskmes oli skaleeritava virtuaalkeskkonna ja analüütika rutiinide pakkumine, et töötada hankeandmetega ja toetada e-riigihangete andmeruumi loomist.
-
Märts 2021
Casola Valsenioomavalitsusüksus: Analüüsidarahvastiku jaotust ja interneti kättesaadavust Casola Valsenios, et saada teavet tulevaste lairibataristu kasutuselevõtu ja keskkonnaseire algatustega seotud otsuste tegemiseks.
-
2021. aasta mai
Casola Miglierinaomavalitsusüksus: Energiatarbimise mudelite analüüsimineja taastuvenergia tootmise optimeerimine, kasutades täiustatud andmeanalüüsi meetodeid, sealhulgas prognoosivat modelleerimist ja aegridade analüüsi.
-
2022
Tulemused hakkavad näitama, kuidas BDTI aitab haldusasutustel ja avaliku sektori juhitavatel projektidel parandada kodanike kogemusi, muuta valitsus tõhusamaks ning edendada suurandmete kaudu ettevõtlust ja majandust laiemalt.
-
2023
Katseprojektid jätkuvad ja algavad teadmiste jagamisega seotud teabevahetustegevused.
-
Märts 2023
Käivitatakse spetsiaalne BDTI veebisait, kus kirjeldatakse üksikasjalikult BDTI teenust, jagatakse ressursse ja katsetatakse edulugusid.
-
2023. aasta mai
BDTI meeskond korraldab andmeoskuste veebiseminare ja seminare, et edendada avaliku sektori andmepädevust.
-
Oktoober 2023
Dun Laoghaire'i vald, Dublin: Katseprojekt, mille eesmärk on kasutada integreeritud liiklus- ja ürituste andmeid strateegilise linnaplaneerimise jaoks ning anda kohalikele omavalitsustele ja kogukondadele praktilist teavet, et toetada säästva linnalise liikumiskeskkonna algatusi.
BDTI meeskond osaleb avatud ja paindlike arukate linnade tippkohtumisel ja Euroopa piirkondade nädalal, tutvustades lahendust ja korraldades kasutusjuhtumite seminare.
BDTI Kitchen Newsletter annab välja igakuiseid BDTI uudiseid, üritusi ja avaliku sektori andmeanalüüsi ülevaateid.
-
Jaanuar 2024
GRNET ja Makedoonia Ülikool, Kreeka: GRNET ja UoM käivitavad katseprojekti, et muuta üle 3000 avaliku teenuse struktureeritud kirjeldusi sisaldav MITOS lingitud avatud andmeteks.
BDTI meeskond osaleb ja esitleb OASC 2024.
Käivitatakse BDTI Essentialsi veebikursus: „Andmepõhise avaliku sektori võimaldamine: BDTI Essentialsi sissejuhatav kursus“, millega edendatakse andmekirjaoskusega ja uuenduslikku avalikku sektorit kogu ELis.
-
veebruar 2024
BDTI Kitchen Newsletter annab välja igakuiseid BDTI uudiseid, üritusi ja avaliku sektori andmeanalüüsi ülevaateid.
-
Märts 2024
BDTI reklaammaterjalid tõlgitakse kõigisse 24 Euroopa keelde.
-
2024. aasta mai
Bochumilinn, Saksamaa: Katseprojekt, mille eesmärk on luua masinõppe mudel, et põhjalikult muuta puude tervise seiret ja prognoosimist linnapiirkondades.
Turu linn ja ülikool, Soome: Koostööpõhine katseprojekt liiklusvoogude analüüsi ettevalmistamiseks, et parandada ühistransporti, kombineerides mitut liikuvusandmete allikat geoandmetega.
-
juuli 2024
BDTI Skills Studio pakub töötubasid ja veebiseminare, mis hõlmavad erinevaid andmeanalüüsi teemasid, võimaldades osalejatel omandada praktilisi teadmisi ja praktilisi kogemusi.
Napolilinn, Itaalia: Katseprojekt linnaplaneerimise ja liikuvuse strateegiate tõhustamiseks avaliku ruumi ja liikuvusega seotud andmete täiustatud analüüsi kaudu.
-
Oktoober 2024
BDTI meeskond korraldab Berliinis arukate riikide konverentsil seminari, kus arutatakse, kuidas piirkonnad ja linnad saaksid kasu avaliku sektori teabe taaskasutamisest innovatsiooni eesmärgil.
Arezzolinn, Itaalia: Katseprojekt, mille eesmärk on edendada andmepõhist otsuste tegemist, et vähendada tundlikult linna õnnetuste ja vigastatute arvu, kasutades Arezzo omavalitsuse ohtlike teede ja ristmike ulatusliku andmebaasi põhjalikku ja üldist analüüsi.
-
november 2024
BDTI meeskond korraldab FARI Brüsseli konverentsil seminari selle kohta, kui oluline on andmete taaskasutamine linnade ja piirkondade tuleviku jaoks.
-
jaanuar 2025
Pilootosalejad tutvustavad oma juhtumiuuringuid BDTI Pilot Showcase virtuaalsel üritusel.