de.wedoany.com-Bericht: Der Stadtrat von Melbourne (City of Melbourne) hat sich für Databricks entschieden, um eine einheitliche Daten- und Künstliche Intelligenz-Plattform aufzubauen, die derzeit über 700 Produktionsdatensätze und mehr als 40 KI-Anwendungsszenarien innerhalb des Rates unterstützt. Diese Implementierung integriert Informationen, die zuvor über verschiedene Tools, Systeme und lokale Infrastrukturen verteilt waren, in die bestehende Data Central-Plattform des Rates.
Nach einer Bewertung der technischen Architektur stellte der Rat fest, dass Mitarbeiter viel Zeit mit der manuellen Erfassung und Aufbereitung von Daten verbringen mussten und dass uneinheitliche Standards sowie fragmentierte Systeme zu geringer Analyseeffizienz und erschwerter Zusammenarbeit führten. Der Rat entschied daraufhin, die bestehenden Altsysteme und isolierten Systeme in eine einheitliche Daten-, Analyse- und KI-Plattform zu integrieren.
Eine der herausragendsten Anwendungen dieser Plattform ist ein Fußgänger-Chatbot. Mitarbeiter des Rates, Stadtplaner und lokale Unternehmen können durch Fragen in natürlicher Sprache Einblicke in die Fußgängerströme in Melbourne gewinnen. Der Bot nutzt nahezu Echtzeitdaten des städtischen Sensornetzwerks und zielt darauf ab, die Abhängigkeit von speziellen Datenanfragen zu verringern. Laut dem Stadtrat kann das Tool zur Analyse von Bewegungsmustern in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden und unterstützt die Bezirksplanung, Personalbesetzung und Entscheidungen zu lokalen Veranstaltungen. Darüber hinaus wird die Plattform in Bereichen wie Wissensdatenbank-Management, prädiktiver Stadtbetrieb, intelligente Bürgerdienste und Finanzanalyse eingesetzt.
Der Fußgänger-Chatbot richtet sich sowohl an interne als auch externe Nutzer. Lokale Unternehmen können ihn nutzen, um die Personenbewegungen in der Stadt zu verstehen und darauf basierend ihre Personalplanung, Öffnungszeiten oder lokale Veranstaltungen anzupassen; die Teams des Rates nutzen dieselben Daten für Planung und Wirtschaftsanalyse. In Zukunft plant die Stadt Melbourne, dem Chatbot weitere Datenquellen wie Ereignisse, Störungen und Straßenverkehrsinformationen hinzuzufügen, um ein umfassenderes Bild der städtischen Dynamik zu erhalten und das System von einer reinen Fußgängerzählung auf mehrdimensionale Indikatoren auszuweiten, die die Nutzung der Stadt durch Bürger, Arbeitnehmer und Besucher beeinflussen.
Andrew Rowse, Stadtrat für Innovation und Bildung der Stadt Melbourne, erklärte, dass die Zusammenarbeit mit Databricks darauf abziele, KI-Lösungen zu entwickeln, die reale Probleme lösen, und gleichzeitig interne KI-Fähigkeiten aufzubauen, was mit den strategischen Prioritäten und KI-Prinzipien der Stadt übereinstimme. Er betonte, dass jede Lösung letztlich der Gemeinschaft von Melbourne diene und die auf Databricks aufgebaute Infrastruktur dem Rat das Vertrauen gebe, die Wirkung auf die gesamte Stadt auszudehnen.
Databricks sieht das Melbourne-Projekt als Sinnbild für einen breiteren Trend im Regierungs- und öffentlichen Dienstleistungssektor: Behörden suchen nach Möglichkeiten, KI-Projekte in Betriebsumgebungen zu implementieren und die zugrunde liegenden Daten zu verwalten. Databricks weist darauf hin, dass die Kombination aus einer zentralisierten Datenumgebung und praktischen Serviceanwendungen zu einem neuen Modell in diesem Bereich wird. Adam Beavis, Vizepräsident und Country Manager von Databricks für Australien und Neuseeland, erklärte, dass dieser Wandel über die Experimentierphase hinausgehe. Er ist der Ansicht, dass die beste KI in alltägliche Erfahrungen integriert werden sollte, um Organisationen zu helfen, schneller zu arbeiten, Entscheidungen zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Der Stadtrat von Melbourne stützt sich auf die sichere und kontrollierbare Daten- und KI-Basis von Databricks, um schnellere städtische Dienstleistungen, intelligentere Abläufe und konkrete Auswirkungen für die Bewohner zu ermöglichen. Melbourne veranschaulicht den allgemeinen Wandel, den Databricks im öffentlichen Sektor beobachtet: Organisationen bringen KI vom Experiment in die großflächige Produktion.
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