Современные технологии изменили характер и количество доступной информации: общество привыкло к оперативному сбору и передаче данных в реальном времени. Все это привело к изменениям в системе реагирования на чрезвычайные ситуации: благодаря прямым трансляциям, сбору большого объема данных, регистрации и распространению информации через социальные сети оперативность реагирования на ЧС значительно возросла. Кроме того, информацию можно обрабатывать с помощью инструментов больших данных.

Внедрение информационно-коммуникационных технологий поспособствовало переходу от централизованных моделей управления к краудсорсингу с использованием социальных сетей. Это благоприятно сказалось на процессах обработки информации и принятия решений.

Однако существуют проблемы с использованием и автоматической обработкой полученной информации: существующие платформы для интеграции групповых ресурсов, разделяющие запросы от пострадавших людей и координационных групп, не способны прогнозировать развитие входящих сообщений или чрезвычайных ситуаций в зонах с ограниченной связью. Существующие недостатки требуют создания методик и систем, способных эффективно интегрировать большие данные и автоматическую обработку для управления службами МЧС и едиными экстренными службами.

Аспирант МТУСИ Максим Шишкин предложил подход, который позволит объединить большие данные с автоматической обработкой для эффективного управления едиными службами экстренного реагирования МЧС. В ходе исследования были проанализированы существующие способы применения больших данных в экстренных службах, а также исследована и описана их архитектура. Об этом CNews сообщили представители МТУСИ.

«Архитектура больших данных предназначена для поддержки разработки систем в разнообразных областях, объединяя архитектурные шаблоны и программные компоненты. Разработанная с участием более 600 учёных и специалистов, эта архитектура независима от конкретных поставщиков технологий и предназначена для инженеров, работающих с данными, ученых, системных архитекторов и разработчиков ПО. В архитектуре выделены пять основных ролей: поставщик данных, потребитель данных, поставщик приложений для обработки данных, поставщик фреймворков и системный провайдер. Функции архитектуры включают подготовку и курирование данных (проверка, очистка, стандартизация), аналитику (извлечение знаний из данных), визуализацию (представление данных пользователю), и доступ (обработка запросов)», – сказал Максим Шишкин.

Технологии больших данных играют важную роль в прогнозировании и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. До стихийных бедствий анализ больших данных помогает создавать устойчивые инфраструктуры и сообщества, а также разрабатывать планы по управлению рисками и уязвимостями. Мониторинг и прогнозирование позволяют лицам, принимающим решения, рассчитать риски и принимать обоснованные решения. При подготовке к стихийным бедствиям технологии больших данных улучшают планирование, координацию и информационную деятельность. Интеграция больших данных трансформировала процесс принятия решений, делая его более обоснованным и гибким.

«На основании проведенных исследований сделаны выводы, подтверждающие целесообразность и перспективность использования больших данных с автоматической обработкой в единых экстренных службах МЧС. Интеграция таких данных может оптимизировать и автоматизировать работу служб, повысить безопасность людей и предотвратить катастрофы, благодаря возможности прогнозировать развитие событий на всех стадиях ЧС», – отметил Максим Шишкин.

Из-за ресурсных и инфраструктурных ограничений процесс интеграции текущих служб идёт очень медленно. Ожидается, что технология будет предоставляться как сервис для всех экстренных служб централизованно в масштабах страны и за ее пределами.

Источник