TSAI açık verileri içgörülere dönüştürüyor

TSAI

Kurumsal veri hayırseverliği girişimlerinin, açık veriler ile eyleme dönüştürülebilir öngörüler arasındaki boşluğu doldurmada oynayabileceği rol, etkileşimli araç tabanlı bir bakış açısıyla vurgulanıyor. Birden fazla New York City açık veri kaynağını birleştirerek yerelleştirilmiş özellikler üretiliyor ve New York City mahallelerinin şeklini kullanıcı ilgi alanlarına göre yeniden tanımlamak için makine öğrenimi kümeleme modelleri kullanılıyor. Nihai hedef, kullanıcıların topluluklarını ilgili, anlamlı mercekler aracılığıyla anlamaları için açık veya kendilerine ait diğer verileri modele yüklemelerine olanak sağlamaktır.

Topluluk sınırlarını yeniden şekillendirmek: veriye dayalı yeni bir bakış açısı

Zirvenin ana vurgusu, nüfus sayımı, mülk bilgileri, trafik akışı, kamu tesisleri dağıtımı vb. dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere New York City'deki birden fazla açık veri kaynağını entegre ederek oldukça yerelleştirilmiş bir sistem oluşturan devrim niteliğinde bir projenin sunulmasıdır. sistem. Gelişmiş makine öğrenimi kümeleme algoritmaları kullanılarak, görünüşte izole edilmiş bu veri noktaları, New York City mahallelerinin sınırlarını ve özelliklerini yeniden tanımlayan dinamik bir ağa akıllıca birleştirilir. Bu süreç yalnızca geleneksel idari bölünmelerin kısıtlamalarını kırmakla kalmıyor, aynı zamanda bölge sakinlerinin gerçek yaşam yörüngelerine, ilgi tercihlerine ve talep kalıplarına dayalı olarak gerçeğe daha yakın topluluk resimleri çiziyor.

Kurumsal Veri Hayırseverliği: Ayrımları Kapatmanın Gücü

TSAI, bu süreçte kurumsal veri hayırseverliği programlarının önemini özellikle vurguluyor. Giderek daha fazla şirket kendi veri kaynaklarının büyük potansiyelinin ve toplumsal refaha potansiyel katkılarının farkına vardıkça, giderek daha fazla şirket veri paylaşımı, teknik destek veya mali bağışlar yoluyla açık veri ekosistemine katılmaya başlıyor. Bu işbirlikleri yalnızca teknolojik inovasyonu ve uygulamayı hızlandırmakla kalmıyor, daha da önemlisi, devasa verilerden eyleme geçirilebilir içgörülere olan mesafeyi etkili bir şekilde kısaltarak hükümetin karar alma sürecine, kamu hizmeti optimizasyonuna ve topluluk gelişimine güçlü destek sağlıyor.

Kullanıcı Etkileşimi: Kişiselleştirilmiş Topluluk İçgörüleri Oluşturma

Proje, topluluğun canlılığını daha da artırmak için bölge sakinlerinin, işletme sahiplerinin ve topluluk kuruluşlarının kendi verilerini (kamuya açık veya özel) platforma yüklemelerine olanak tanıyan bir dizi kullanıcı dostu etkileşimli araç da tasarladı. Akıllı analiz yoluyla bu veriler, kişiselleştirilmiş topluluk içgörü raporları oluşturmak için mevcut modellerle derinlemesine entegre edilebilir. İster aile yaşamı için en iyi mahalleleri ararken, ister ticari yerleşim planlarken, ister toplumsal hizmet düzeylerini değerlendirirken, kullanıcılar büyük verilere dayalı doğru ve anlayışlı öneriler alabilir.

"TSAI'nin liderliğinde, topluluklarımızı yeniden tasarlamak için verilerin gücünü kullanarak yeni bir başlangıç ​​noktasında duruyoruz." Zirve organizatörleri şunları söyledi: "Devam eden çabalar ve işbirliği sayesinde açık verilerin büyümede itici güç olacağına inanıyoruz." New York City, şehirlerin ve hatta dünyanın gelişmesi için önemli bir motor.”