مدیران شهری دیگر نمیتوانند صرفاً بر تجربه یا روشهای سنتی تکیه کنند؛ بلکه نیاز دارند با تکیه بر ابزارهای نوین، بهویژه «هوش تجاری»، چشماندازی روشن از آینده شهر ترسیم نمایند. هوش تجاری (Business Intelligence) با گردآوری، پردازش و تحلیل دادههای گوناگون از بخشهای مختلف شهری همچون حملونقل، محیطزیست، جمعیت، انرژی و خدمات عمومی، بستری را فراهم میکند که مدیران بتوانند تصمیماتی آیندهنگر و مؤثر اتخاذ کنند.
امروزه کشورهایی نظیر سنگاپور، فنلاند، آلمان، هلند و کرهجنوبی با بهرهگیری از هوش تجاری در سیستمهای مدیریت شهری، توانستهاند ساختاری علمی و دادهمحور برای اداره شهرها ایجاد کنند. به عنوان مثال، در شهر سنگاپور، دادههای مربوط به ترافیک از صدها حسگر و دوربین در سطح شهر جمعآوری و در سامانه مرکزی تجزیهوتحلیل میشود. با استفاده از این اطلاعات، مسیرهای جایگزین به رانندگان پیشنهاد داده میشود تا از تراکم ترافیک در ساعات اوج جلوگیری گردد. همین سیستم توانسته است تا ۲۵ درصد از زمان سفرهای شهری را کاهش دهد. در شهر هلسینکی فنلاند نیز، دادههای مصرف انرژی ساختمانها در طول سال جمعآوری میشود و هوش تجاری با تحلیل الگوهای فصلی، نقاط پرمصرف را شناسایی میکند تا مدیران بتوانند با سیاستهای اصلاحی مصرف انرژی را کاهش دهند. در آمستردام هلند، پلتفرم تحلیلی شهر با ترکیب دادههای آبوهوا، مصرف برق و دادههای حملونقل، امکان پیشبینی تقاضای انرژی در روزهای خاص را فراهم کرده است. این اقدام باعث شده شهر از خاموشیهای ناگهانی یا هدررفت انرژی جلوگیری کند و پایداری شبکه را افزایش دهد.
هوش تجاری به مدیران شهری این امکان را میدهد که تصویر جامع و دقیقی از وضعیت فعلی شهر در اختیار داشته باشند و بر اساس الگوهای رفتاری، تغییرات جمعیتی و نیازهای آینده، تصمیماتی اثربخش اتخاذ کنند. برای مثال، در سئول کرهجنوبی، دادههای مربوط به تراکم جمعیت در ایستگاههای مترو بهصورت لحظهای تحلیل میشود و سیستم هوش تجاری، زمان حرکت قطارها را بهگونهای تنظیم میکند که ازدحام کاهش یابد. در نتیجه، رضایت شهروندان از حملونقل عمومی تا ۳۰ درصد افزایش یافته است. همچنین تحلیل بازخوردهای شهروندان از طریق شبکههای اجتماعی در شهرهایی مانند برلین و زوریخ، باعث شده تصمیمگیریهای شهری بیش از پیش با نیاز واقعی مردم هماهنگ شود.
در بعد اقتصادی نیز، هوش تجاری نقش قابل توجهی در کاهش هزینهها و افزایش بهرهوری دارد. برای نمونه، در شهر بارسلونا، استفاده از دادههای هوشمند برای کنترل روشنایی خیابانها، مصرف برق شهری را تا ۳۵ درصد کاهش داده است. این کاهش هزینهها نتیجه مستقیم تحلیل دادهها و تصمیمگیری مبتنی بر هوش تجاری است. در سنگاپور نیز، دادههای جمعآوریشده از سیستمهای حملونقل عمومی به شهرداری کمک کرده است مسیرهایی که تردد کمی دارند شناسایی شده و بهجای آن مسیرهای پرتردد توسعه یابند؛ اقدامی که منجر به صرفهجویی میلیونها دلار در هزینههای عملیاتی شده است.
در مقابل، بیتوجهی به فناوریهای دادهمحور و عدم بهرهگیری از هوش تجاری در مدیریت شهری میتواند پیامدهای سنگینی به همراه داشته باشد. شهرهایی که فاقد سامانههای تحلیلی هستند، معمولاً با تصمیمات واکنشی مواجهاند. به عنوان نمونه، برخی شهرهای بزرگ در کشورهای در حال توسعه، به دلیل نبود تحلیل دادههای ترافیکی، تنها پس از ایجاد گرههای سنگین و نارضایتی عمومی اقدام به اصلاح مسیرها میکنند. یا در زمینه مدیریت آب، عدم استفاده از هوش تجاری باعث میشود نشت یا هدررفت منابع آب تا مدتها شناسایی نشود، در حالیکه با تحلیل دادههای فشار و جریان میتوانستند این مشکل را در همان روزهای نخست رفع کنند.
از دیدگاه اقتصادی، نرخ بازگشت سرمایه (ROI) در پروژههای هوش تجاری شهری نیز یکی از شاخصهای مهم ارزیابی است. این شاخص نشان میدهد هر واحد سرمایهگذاری در سیستمهای دادهمحور تا چه اندازه باعث صرفهجویی در هزینهها و افزایش بهرهوری میشود. به عنوان مثال، در یکی از پروژههای شهر هلسینکی، شهرداری برای راهاندازی پلتفرم BI در حوزه مدیریت انرژی حدود پنج میلیون دلار هزینه کرد، اما پس از یک سال، صرفهجویی ناشی از کاهش مصرف انرژی و تعمیرات غیرضروری، بالغ بر هشت میلیون دلار بود. این بدان معناست که هر یک دلار سرمایهگذاری، ۱.۶ دلار بازدهی ایجاد کرده و نرخ بازگشت سرمایه به حدود ۶۰ درصد رسیده است.
در شهر سنگاپور نیز استفاده از هوش تجاری در حملونقل عمومی منجر به کاهش ۲۵ درصدی هزینههای مدیریتی و افزایش ۳۰ درصدی بهرهوری خدمات شده است و نرخ بازگشت سرمایه در این پروژهها بین ۴۵ تا ۷۰ درصد گزارش شده است. در هلند، اجرای سامانههای تحلیلی در حوزه پایش منابع آب و انرژی توانسته میانگین بازگشت سرمایهای بیش از ۵۵ درصد به همراه داشته باشد و از هدررفت منابع طبیعی جلوگیری کند. به عنوان مثال، تحلیل دادههای سطح آب در مناطق پست کشور باعث شده سیستمهای تخلیه و سدها بهصورت خودکار و پیشدستانه فعال شوند تا از خسارت سیل جلوگیری گردد؛ رویکردی که میلیونها یورو صرفهجویی مالی در پی داشته است.
در شکل زیر، مدل مفهومی این فرآیند ارائه شده است. این مدل نشان میدهد که هوش تجاری چگونه از طریق تقویت آیندهنگری، بر بهبود تصمیمگیری، افزایش رضایت شهروندان و ارتقای بازگشت سرمایه شهری اثر میگذارد:
هوش تجاری (BI)
↓
افزایش تحلیل دادهها و پیشبینی روندها
↓
آیندهنگری مدیریت شهری
↓
تصمیمگیری دادهمحور و تخصیص بهینه منابع
↓
بهبود کارایی اقتصادی، رضایت شهروندان و ROI
بنابراین میتوان گفت که هوش تجاری نه تنها یک فناوری، بلکه ابزاری راهبردی برای آیندهنگری شهری است. شهرهایی که امروز به تحلیل داده و تصمیمگیری هوشمندانه اهمیت میدهند، در مسیر توسعه پایدار و زیستپذیری بیشتر گام برمیدارند. آینده مدیریت شهری متعلق به شهرهایی است که توانایی دیدن آینده از دل دادههای امروز را دارند؛ و این توانایی، همان نقطه تمایز میان شهرهای موفق و شهرهای گرفتار در چرخه بحران است.
نظر شما