Ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) trong quản lý đô thị thông minh

I. Vì sao nên áp dụng big data trong quản lí đô thị thông minh ?

Với tốc độ đô thị hóa ngày càng gia tăng trên toàn cầu, các thành phố đang phải đối mặt với áp lực lớn trong việc phát triển hạ tầng bền vững và hiệu quả. Dự báo đến năm 2050, gần 70% dân số thế giới sẽ sinh sống tại các khu vực đô thị, trong khi đến năm 2030, con số này được ước tính đạt khoảng 60%. Nguyên nhân thúc đẩy quá trình đô thị hóa đến từ sự dồi dào về cơ hội cũng như chất lượng cuộc sống (QoL) được cải thiện tại các thành phố.

Trong bối cảnh này, mô hình thành phố thông minh đã nổi lên nhờ sự kết hợp của nhiều công nghệ tiên tiến như Internet vạn vật (IoT), hệ thống thời gian thực và đặc biệt là dữ liệu lớn (big data). Xu hướng hiện nay tập trung vào việc tận dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) để xây dựng các đô thị “thông minh” và “tự bền vững”.

Dữ liệu lớn – được đặc trưng bởi khối lượng khổng lồ, tốc độ xử lý cao và tính đa dạng – đang trở thành công cụ đột phá trong quản lý đô thị. Không chỉ dừng lại ở việc giám sát tức thời, big data còn hỗ trợ dự báo nhu cầu tương lai, từ đó giúp quy hoạch và vận hành hạ tầng hiệu quả, linh hoạt và thân thiện môi trường.

Các nghiên cứu tập trung vào 5 lĩnh vực trọng điểm: năng lượng, giao thông, nước, chất thải và hạ tầng xanh cho thấy dữ liệu lớn mang lại nhiều giá trị: tiết kiệm năng lượng, giảm thiểu tắc nghẽn, phân phối nước hợp lý, tối ưu hóa thu gom rác. Đây đều là những yếu tố thiết yếu nhằm quản lý sự phát triển đô thị nhanh chóng, đồng thời hạn chế tối đa tác động tiêu cực đến môi trường.

II.Phân loại big data trong bối cảnh đô thị thông minh

Dữ liệu lớn (big data) gồm đặc tính: khối lượng, tốc độ và đa dạng. Các nguồn dữ liệu chính gồm: cảm biến giao thông, năng lượng, môi trường; mạng xã hội phản ánh hành vi cộng đồng; dữ liệu GIS và vệ tinh cho quy hoạch; dữ liệu tiện ích và IoT để giám sát, bảo trì dự đoán. 

2.1. Hạ tầng tính toán
Điều này đề cập đến các nền tảng xử lý khác nhau thường được sử dụng cho các tập dữ liệu lớn đến từ thành phố thông minh. Tùy theo yêu cầu dữ liệu, hạ tầng tính toán có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực/gần thời gian thực hoặc theo chế độ xử lý lô. Ví dụ, Hadoop thường được sử dụng cho xử lý lô, trong khi Spark được sử dụng cho xử lý thời gian thực.

2.2. Hạ tầng lưu trữ
Dữ liệu thu thập từ các thành phố thông minh rất đa dạng, từ dữ liệu đa phương tiện cho đến văn bản. Phần lớn dữ liệu cảm biến có bản chất phi cấu trúc, do đó bên cạnh cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường, cần thêm các loại cơ sở dữ liệu khác. Vì vậy, hạ tầng lưu trữ được chọn là trục thứ hai, xác định loại hình lưu trữ cần thiết tùy thuộc vào kiểu dữ liệu lớn. Ngoài các hệ thống lưu trữ dựa trên SQL như Oracle, MySQL, v.v., thành phố thông minh còn cần đến các hệ thống NoSQL (MongoDB, Aerospike, HBase, Cassandra, v.v.) và NewSQL (HStore, VoltDB, v.v.).

2.3. Sự đa dạng dữ liệu
Thành phố thông minh tạo ra nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc (tùy thuộc vào bản chất của nguồn dữ liệu).

• Dữ liệu chuỗi thời gian: là dãy giá trị hoặc sự kiện thu được từ các phép đo lặp lại theo thời gian. 
• Dữ liệu luồng: dữ liệu đến liên tục, ví dụ dữ liệu cảm biến, lưu lượng Internet, v.v. 
• Dữ liệu chuỗi (sequence): gồm các phần tử hoặc sự kiện có trật tự được ghi lại có hoặc không có khái niệm cụ thể về thời gian. Ví dụ: dữ liệu từ hệ thống bán lẻ thông minh, ADN con người, v.v. 
• Dữ liệu đồ thị: thông tin đến từ mạng xã hội, web, mạng cảm biến cơ thể người, v.v., vốn phù hợp để mô hình hóa dưới dạng cấu trúc đồ thị. 
• Dữ liệu không gian (spatial): dữ liệu thu được từ các nguồn như viễn thám, hệ thống thông tin địa lý (GIS), hoặc hình ảnh y tế. 
• Dữ liệu đa phương tiện: bao gồm hình ảnh, video, âm thanh. 

Mỗi loại dữ liệu đều có những đặc tính riêng và được phân tích bằng các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác nhau. Bảng 1 cung cấp sự đối chiếu giữa các loại dữ liệu và kỹ thuật khai phá dữ liệu tương ứng.

2.4. Phân tích dữ liệu
Nhiều thuật toán học máy được sử dụng để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn do thành phố thông minh tạo ra nhằm dự đoán, xác định xu hướng, khám phá thông tin ẩn hoặc hỗ trợ ra quyết định. Tùy vào yêu cầu, cần lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp:

• Thuật toán có giám sát: dùng cho phân loại và dự đoán/hồi quy.
• Thuật toán không giám sát: thường dùng cho phân cụm và tách tín hiệu nguồn.
• Thuật toán bán giám sát: áp dụng cho tập dữ liệu lớn chưa gán nhãn, nơi mà các thuật toán giám sát truyền thống không thể dùng. Các kỹ thuật này tận dụng sự tương đồng cấu trúc giữa dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để khái quát ánh xạ hàm trên tập dữ liệu lớn.
• Học tăng cường (reinforcement learning): xây dựng ánh xạ phù hợp giữa quan sát và hành động nhằm tối đa hóa hàm phần thưởng. 

2.5. Trực quan hóa dữ liệu
Đây là một trong những khía cạnh then chốt của dữ liệu lớn trong hạ tầng thành phố thông minh vì nó giúp các bên liên quan hiểu được ý nghĩa của dữ liệu bằng cách đặt chúng vào ngữ cảnh trực quan.

• Trực quan hóa không gian: ánh xạ các đối tượng dữ liệu vào những điểm cụ thể trên hệ tọa độ, cho phép biểu diễn đơn giản hóa một tập dữ liệu phức tạp. Ví dụ: biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ phân tán.
• Trực quan hóa trừu tượng: cung cấp tóm tắt dữ liệu quy mô lớn trước khi hiển thị. Ví dụ: khối dữ liệu (data cubes), biểu đồ histogram, phân cấp tổng hợp.
• Trực quan hóa tương tác: cho phép trực quan hóa và tương tác của người dùng trong thời gian thực. Ví dụ: Microsoft Pivot Viewer, Tableau.

III. Ứng dụng dữ liệu lớn trong đô thị  thông minh cho phát triển hạ tầng bền vững

3.1 Khung dữ liệu lớn cho đô thị thông minh 

Sơ đồ được chia thành 4 vùng (Zone), thể hiện toàn bộ quy trình từ việc thu thập dữ liệu → lưu trữ → xử lý → ứng dụng.

Zone 1: Sensing Hub (Trung tâm cảm biến)

• Bao gồm các cảm biến và công nghệ mạng (Sensors + Networking Technologies). 
• Chức năng: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong thành phố như giao thông, môi trường, năng lượng, y tế, nhà ở, giám sát an ninh, v.v. 
• Dữ liệu sau đó được chuyển đến Gateway (cổng kết nối) để truyền tới hệ thống lưu trữ.
  

Zone 2: Storage Hub (Trung tâm lưu trữ)

• Bao gồm các công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn: Hadoop, MongoDB. 
• Chức năng chính: 
  • Data filtering (lọc dữ liệu) để loại bỏ dữ liệu không cần thiết. 
  • Offline Storage (lưu trữ ngoại tuyến) và Realtime Storage (lưu trữ thời gian thực) để quản lý dữ liệu theo tính chất sử dụng.
    

Zone 3: Processing Hub (Trung tâm xử lý)

• Thành phần chính: Data Analytic Engine (công cụ phân tích dữ liệu). 
• Các công nghệ đi kèm: 
  • MapReduce, Hive, HDFS, HBASE → phục vụ cho xử lý và phân tích dữ liệu lớn. 
  • Machine Learning → học máy để dự đoán, phân tích chuyên sâu. 
• Chức năng: Biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định.
  

Zone 4: Application Hub (Trung tâm ứng dụng)

• Thành phần chính: 
  • API Management (quản lý API) → cho phép các ứng dụng khác nhau truy cập vào dữ liệu. 
  • Dashboards (bảng điều khiển trực quan) → hiển thị dữ liệu, báo cáo cho người quản lý thành phố.
    

Kết nối đến nhiều dịch vụ thông minh khác nhau (Smart-city Services): Năng lượng, giao thông, giám sát, nhà thông minh, y tế và môi trường.

3.2 Các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn phổ biến trong đô thị  thông minh

Trường hợp sử dụng	Công nghệ nền tảng	Ưu điểm
Chăm sóc sức khỏe	Cảm biến sinh học, thiết bị đeo thông minh, v.v.	* Dự đoán sớm các bệnh truyền nhiễm và dịch bệnh * Dữ liệu sức khỏe của người dân luôn sẵn có mọi lúc, mọi nơi * Giúp các công ty bảo hiểm xây dựng chính sách tùy chỉnh cho từng cá nhân
Giao thông	Xe tự hành, cảm biến hồng ngoại, thẻ RFID, v.v.	* Quản lý giao thông tự động * Giảm ùn tắc giao thông, đặc biệt tại các thành phố lớn * Cải thiện an toàn đường bộ nhờ các biện pháp phòng ngừa * Quản lý đội xe tự động và theo dõi theo thời gian thực
Quản lý năng lượng	Công tơ thông minh, cảm biến năng lượng, v.v.	* Nâng cao hiệu quả cung cấp điện nhờ dự đoán cung-cầu chính xác hơn * Xây dựng cơ cấu giá điện động, mang lại lợi ích cho khách hàng
Giám sát môi trường	Cảm biến nhiệt độ & độ ẩm, cảm biến khí, v.v.	* Theo dõi mức độ ô nhiễm của thành phố theo thời gian thực * Hỗ trợ dự báo thời tiết tốt hơn
Quản trị thông minh	Kết hợp nhiều loại cảm biến	* Giúp nâng cao nhận thức về nhu cầu của người dân * Cho phép quản lý thành phố hiệu quả hơn * Giúp giảm tỷ lệ tội phạm nhờ giám sát toàn thành phố

IV. Case study đã ứng dụng big data trong việc phát triển đô thị thông minh 

1.Seoul, Hàn Quốc
Seoul nổi bật với hệ thống dịch vụ đô thị toàn diện dựa trên ICT. Thành phố triển khai dịch vụ chính phủ trực tuyến, kiểm soát giao thông theo thời gian thực bằng GPS, hệ thống chiếu sáng đường phố tự động, và đặc biệt là thẻ thông minh dùng cho mọi phương tiện giao thông. Các công tơ điện thông minh trong hộ gia đình giúp người dân theo dõi và điều chỉnh mức tiêu thụ năng lượng.

2. Singapore

Với sáng kiến Smart Nation, Singapore tập trung vào giao thông thông minh. Thành phố áp dụng hệ thống cố vấn giao thông trên toàn bộ đường cao tốc, tín hiệu đèn giao thông tự động, và hướng dẫn đỗ xe dựa trên dữ liệu thời gian thực. Nhờ quản trị tập trung, hợp tác công – tư và dân số am hiểu công nghệ, Singapore nhanh chóng triển khai các giải pháp này, dù chi phí lớn và mô hình khó nhân rộng sang đô thị quy mô khác.

3. Barcelona, Tây Ban Nha

Barcelona nổi bật với hệ thống xe buýt tự động, trạm dừng sử dụng năng lượng mặt trời, hiển thị giao thông thời gian thực và chia sẻ xe đạp bằng thẻ thông minh. Thành phố còn triển khai hệ thống quản lý rác thải hoàn toàn tự động và chiếu sáng LED tiết kiệm năng lượng. Thành công đến từ cơ chế phân quyền, vốn EU và hợp tác công – tư, song thách thức lớn vẫn là bảo mật dữ liệu cá nhân theo quy định GDPR.

4.New York, Hoa Kỳ
New York ứng dụng dữ liệu lớn để quản lý giao thông, cung cấp cảnh báo an ninh 24/7 qua màn hình thông minh, cùng nhiều dịch vụ ICT như WiFi công cộng, dịch vụ cảnh sát trực tuyến và giám sát ô nhiễm. Thành phố có lợi thế về dữ liệu phong phú nhưng lại gặp khó khăn do quản trị phân tán và bất bình đẳng xã hội, đòi hỏi chính sách bao trùm và thích ứng.

Tìm hiểu thêm: Xu hướng phát triển Smart city tại Việt Nam 2025

Bạn đang tìm kiếm một giải pháp quản lý khu công nghiệp và đô thị thông minh toàn diện ?

Liên hệ với VNTT ngay hôm nay để được Demo và tư vấn triển khai miễn phí !

—————————–

Công ty CP Công nghệ & Truyền thông Việt Nam (VNTT)

– Địa chỉ: Tầng 16, Toà nhà WTC Tower , Số 1, Đường Hùng Vương, Phường Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh.

– Hotline: 1800 9400 – 0274 222 0222

– Email: marketing@vntt.com.vn

– Facebook: https://facebook.com/eDatacenterVNTT

– Zalo OA: https://zalo.me/edatacentervntt