ທຸກໆການເຄື່ອນໄຫວຂອງມະນຸດ, ທຸກໆການເດີນທາງຂອງຍານພາຫະນະ, ທຸກໆເຫດການໃນຕົວເມືອງ ສ້າງກະແສຂໍ້ມູນທີ່ສະທ້ອນເຖິງຈັງຫວະ ແລະ ໂຄງສ້າງແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງຕົວເມືອງ.
ປ່ຽນມຸມມອງຂອງທ່ານກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ.
ເມື່ອເຂດຕົວເມືອງມີການເຕີບໂຕໄວກວ່າທີ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທາງກາຍະພາບຂອງພວກມັນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະທຸກໆບັນຫາທີ່ຕິດຂັດກາຍເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທາງສັງຄົມ, ວິທີການດຽວທີ່ຈະວາງແຜນ ແລະ ດຳເນີນງານທີ່ມີປະສິດທິພາບແມ່ນການເບິ່ງການຈະລາຈອນເປັນສອງຊັ້ນຂະໜານກັນຄື: ຊັ້ນທາງກາຍະພາບທີ່ພວກເຮົາເຫັນ; ແລະຊັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງເຂົ້າໃຈ. ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ຫຼັກການໃໝ່: ການວາງແຜນການຈະລາຈອນທາງກາຍະພາບທັງໝົດຕ້ອງອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ; ແລະບັນຫາທີ່ຕິດຂັດທາງກາຍະພາບທັງໝົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການຫຼຸດຜ່ອນໂດຍຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະພິຈາລະນາການຂະຫຍາຍ ຫຼື ການກໍ່ສ້າງໃໝ່.
ຖ້າພວກເຮົາບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ມູນ ແລະ ສັງເກດເບິ່ງດ້ວຍຕາເປົ່າເທົ່ານັ້ນ, ການຈະລາຈອນຈະເບິ່ງຄືກັບຊຸດທີ່ວຸ້ນວາຍ ແລະ ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້ສະເໝີ. ແຕ່ເມື່ອກະແສຂໍ້ມູນຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບ, IoT, GPS, ແຜນທີ່ດິຈິຕອນ, ການຂົນສົ່ງສາທາລະນະ, ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນຕົວເມືອງຖືກລວມເຂົ້າກັນ, ພວກເຮົາຈະເຫັນພາບທີ່ແຕກຕ່າງ. ກະແສການຈະລາຈອນທາງກາຍະພາບແມ່ນເກີດຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກຳ: ໃຜໄປໃສ, ເວລາໃດ, ໃນເສັ້ນທາງໃດ, ແລະ ດ້ວຍເຫດຜົນຫຍັງ; ການຈະລາຈອນພື້ນຖານແມ່ນຫຍັງ, ຄວາມຜັນຜວນຕາມລະດູການແມ່ນຫຍັງ; ສາເຫດທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຫຍັງ, ແລະ ປະກົດການທ້ອງຖິ່ນແມ່ນຫຍັງ.
ຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາແຍກແຍະລະຫວ່າງສາເຫດ ແລະ ຜົນກະທົບ; ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາວາງແຜນໄດ້ງ່າຍໂດຍອີງໃສ່ພື້ນຜິວໃນຂະນະທີ່ບໍ່ສົນໃຈບັນຫາພື້ນຖານ. ດັ່ງນັ້ນ, ການວາງແຜນການຂົນສົ່ງທີ່ທັນສະໄໝບໍ່ສາມາດສືບຕໍ່ອີງໃສ່ການສຳຫຼວດຄົງທີ່ ຫຼື ແບບຈຳລອງເສັ້ນຊື່ໄດ້, ແຕ່ຕ້ອງອີງໃສ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວ, ໃນເວລາຈິງ ແລະ ໃນຮອບວຽນໄລຍະຍາວ.
ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກເກັບກຳ ແລະ ໄດ້ມາດຕະຖານແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການສ້າງແບບຈຳລອງພຶດຕິກຳການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຈຳລອງສະຖານະການການວາງແຜນ. ເຕັກໂນໂລຊີການສ້າງແບບຈຳລອງຈຸນລະພາກ ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງຫຼາຍຕົວແທນຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດສ້າງແບບຈຳລອງວິທີທີ່ຍານພາຫະນະຫຼາຍຮ້ອຍພັນຄັນມີປະຕິສຳພັນເຊິ່ງກັນແລະກັນໃນທຸກໆວິນາທີ. ແບບຈຳລອງເຫຼົ່ານີ້ຢືນຢັນວ່າເສັ້ນທາງໃໝ່, ການປ່ຽນເສັ້ນທາງທີ່ຖືກດັດແປງ, ຫຼື ຊ່ອງທາງລົດເມທີ່ອຸທິດຕົນຈະສ້າງຜົນກະທົບແນວໃດ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ຂໍ້ມູນປ່ຽນການວາງແຜນຈາກສະຖານະການຄາດຄະເນໄປສູ່ສະຖານະທີ່ຖືກຕ້ອງ. ພຽງແຕ່ເມື່ອຕົວເລືອກຕ່າງໆຖືກຈຳລອງ ແລະ ພິສູດແລ້ວໃນສະພາບແວດລ້ອມດິຈິຕອນເທົ່ານັ້ນທີ່ເມືອງສາມາດຕັດສິນໃຈການລົງທຶນທາງດ້ານຮ່າງກາຍຢ່າງໝັ້ນໃຈໄດ້, ຫຼີກລ່ຽງຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດຈະຢູ່ໄດ້ຫຼາຍທົດສະວັດ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການວາງແຜນທີ່ເໝາະສົມ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທາງດ້ານຮ່າງກາຍກໍຍັງມີຂໍ້ຈຳກັດ. ຖະໜົນຫົນທາງບໍ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ທັນທີ, ຂົວບໍ່ສາມາດສ້າງໄດ້ພາຍໃນສອງສາມເດືອນ, ແລະງົບປະມານຂອງລັດບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຂະຫຍາຍທຸກໆຈຸດທີ່ຈຳກັດ. ໃນທີ່ນີ້, ຂໍ້ມູນຍັງສືບຕໍ່ມີບົດບາດເປັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງອ່ອນ, ຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງແຂງ.
ເມື່ອລະບົບການຄາດຄະເນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນສາມາດລະບຸບັນຫາທີ່ຕິດຂັດໄດ້ 10-30 ນາທີກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ, ເມືອງຕ່າງໆມີຄວາມສາມາດໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການແຊກແຊງທີ່ອ່ອນໂຍນ: ການປັບວົງຈອນໄຟຈະລາຈອນ, ການປີ້ນເລນ, ການສ້າງສັນຍານໄຟຂຽວ, ການກະຈາຍການຈະລາຈອນຈາກໄລຍະໄກຜ່ານແຜນທີ່ດິຈິຕອນ, ຫຼື ການແນະນຳເສັ້ນທາງທາງເລືອກໂດຍກົງໃສ່ໂທລະສັບຂອງພົນລະເມືອງ. ມາດຕະການເຫຼົ່ານີ້ມີປະສິດທິພາບເພາະວ່າມັນມີອິດທິພົນຕໍ່ພຶດຕິກຳ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການ - ສອງປັດໄຈທີ່ກຳນົດຮູບແບບການຈະລາຈອນ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການສຶກສາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຖ້າພຽງແຕ່ 10-15% ຂອງຜູ້ໂດຍສານປ່ຽນເວລາ ຫຼື ການເລືອກເສັ້ນທາງຂອງເຂົາເຈົ້າ, ບັນຫາທີ່ຕິດຂັດສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເປີດຖະໜົນເຖິງແມ່ນວ່າຈະຍາວເຖິງແມັດດຽວ.
ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງສຸມໃສ່ ວິທີແກ້ໄຂທີ່ອ່ອນໂຍນ.
ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃນການດຳເນີນງານໃນທັນທີເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນພື້ນຖານສຳລັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມຕ້ອງການໃນໄລຍະຍາວ. ໂຕກຽວ (ຍີ່ປຸ່ນ) ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດບໍ່ພຽງແຕ່ໂດຍການກໍ່ສ້າງຖະໜົນຫົນທາງໃໝ່ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນປີ້ລົດໄຟຕາມຊົ່ວໂມງ ແລະ ປັບຕາຕະລາງເວລາເພື່ອແຈກຢາຍຄວາມຕ້ອງການ. ສິງກະໂປໃຊ້ ERP ເພື່ອແຈກຢາຍຄວາມຕ້ອງການໂດຍອີງໃສ່ລາຄາ. ເຊອຸນ (ເກົາຫຼີໃຕ້) ໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບວົງຈອນໄຟຈະລາຈອນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພາລະໃນສີ່ແຍກໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂະຫຍາຍ. ລອສແອງເຈລິສ (ອາເມລິກາ) ດຳເນີນການສີ່ແຍກ 4,500 ແຫ່ງຈາກສູນຂໍ້ມູນດຽວ. ໂຄເປນເຮເກນ (ເດນມາກ) ໃຊ້ຂໍ້ມູນລົດຖີບ ແລະ ສະພາບອາກາດເພື່ອຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການຈະລາຈອນທີ່ຊ້າໃນຊ່ວງເວລາທີ່ມີຄົນໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ເມືອງເຫຼົ່ານີ້ທັງໝົດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາທີ່ຕິດຂັດດ້ວຍຂໍ້ມູນແມ່ນມີປະສິດທິພາບ ແລະ ລາຄາຖືກກວ່າການສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ແຂງແກ່ນ.
ເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນກາຍເປັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ອ່ອນໂຍນຢ່າງແທ້ຈິງ, ບັນດາຕົວເມືອງຕ້ອງການສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນແບບລວມສູນ: ສູນຂໍ້ມູນການເຄື່ອນທີ່ໃນຕົວເມືອງເປັນສູນກາງ; ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນສຳລັບການຈຳລອງ ແລະ ການທົດສອບການຂົນສົ່ງ; ເຄື່ອງຈັກຈະລາຈອນ AI ສຳລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນເວລາຈິງ; ແລະ ລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ (ITS) ສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ສະຖາບັນຕ່າງໆຕ້ອງປັບຕົວ: ບັງຄັບໃຫ້ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ການຈຳລອງໃນການວາງແຜນ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງອົງການ ແລະ ທຸລະກິດການຂົນສົ່ງ, ການມາດຕະຖານ API, ແລະ ການສ້າງຕັ້ງ sandboxes ເພື່ອທົດລອງໃຊ້ຮູບແບບການຈັດຕັ້ງຈະລາຈອນໃໝ່.
ເມື່ອພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ອ່ອນນຸ້ມ ແລະ ສະຖາບັນຕ່າງໆເຂົ້າກັນໄດ້, ບັນດາຕົວເມືອງສາມາດປັບປຸງການໄຫຼວຽນຂອງການຈະລາຈອນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຜ່ານວິທີແກ້ໄຂທີ່ອ່ອນນຸ້ມໂດຍບໍ່ຕ້ອງອີງໃສ່ການລົງທຶນໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ແຂງແກ່ນພຽງຢ່າງດຽວ. ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຄວບຄຸມໄຟຈະລາຈອນອັດສະລິຍະ, ການຈັດສັນເລນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ລະບົບເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ, ແລະ ການແນະນຳເສັ້ນທາງ, ບັນດາຕົວເມືອງບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມປອດໄພໃນສະພາບອາກາດທີ່ຮຸນແຮງອີກດ້ວຍ - ເຊິ່ງສິ່ງທີ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ແຂງແກ່ນພຽງຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້.
ທັງໝົດຂ້າງເທິງນີ້ນຳໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ເປັນເອກະພາບ: ການຂົນສົ່ງບໍ່ແມ່ນການແຂ່ງຂັນເພື່ອສ້າງຖະໜົນຫົນທາງອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ເປັນການແຂ່ງຂັນເພື່ອເກັບກຳ ແລະ ຈັດລະບຽບກະແສຂໍ້ມູນ. ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທາງກາຍະພາບແມ່ນພື້ນຖານ, ແຕ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງຂໍ້ມູນແມ່ນຄວາມສາມາດ. ເມືອງທີ່ເປັນແມ່ບົດຂໍ້ມູນຈະເປັນຜູ້ຄວບຄຸມວິທີການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງຜູ້ຄົນ, ຫຼີກລ່ຽງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທາງສັງຄົມຈາກຄວາມແອອັດ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ ທາງເສດຖະກິດ , ແລະ ປັບປຸງຄຸນນະພາບຊີວິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຕົວເມືອງທີ່ທັນສະໄໝ, ການວາງແຜນການຂົນສົ່ງຕ້ອງອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ; ແລະ ບັນຫາທາງກາຍະພາບທັງໝົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການຫຼຸດຜ່ອນໂດຍຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະພິຈາລະນາການຂະຫຍາຍຕົວໃດໆ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html
(0)