Большие данные открывают новый взгляд на город и его экономику - город становится видимым в пространстве-времени. С помощью них можно выявить риски задолго до того как они проявят себя в финансовых параметрах предприятий сферы услуг, объектов коммерческой недвижимости, и других сегментах городской экономики.
Большие данные позволяют создать метрики и индикаторы эффективности, для которых обычная статистика не работает: коммерческая емкость места, полезное время пребывания, привязанность к месту, оценочная стоимость недвижимости и другие. Машинное обучение на массиве больших данных дает возможность генерировать синтетические данные, заменяющие недостающие источники информации с высокой степенью точности.
В лекции будет продемонстрировано использование больших данных в проектах мастер-планирования, застройки территории, расширения регионального рынка предприятий розничной торговли, и комплексов коммерческой недвижимости в различных городах мира: Москва, Екатеринбург, Санкт-Петербург, Барселона, Лондон, Нью-Йорк, Денвер, Дубай, Сингапур.
В качестве примера алгоритма поиска наилучшей локации для предприятий розничной торговли будет приведен пример сервиса, разработанного Habidatum совместно с платформой ОФД и Билайн. Ключевым параметрам поиска является индекс центральности - интегральная характеристика коммерческой емкости территории.
Алексей Новиков закончил географический факультет МГУ, кандидат географических наук. Возглавлял представительство Standard and Poor’s в РФ, работал деканом Высшей школы урбанистики НИУ ВШЭ, основатель и в настоящее время – президент компании Habidatum.
Фото: Ражден Гамезардашвили / Институт «Стрелка»,
Иллюстрация к интервью Алексея Новикова «Будущим города нельзя управлять»»