首先，大數據技術能夠提供工具來解決城市管理所面臨的問題。例如，大數據技術能夠快速處理大量包括視頻、語音等非結構性數據，能在海量數據、惡劣網絡環境和復雜業務處理情況下，實現大量圖片的實時網絡傳輸和快速持久化存儲;能夠同時對任意站點的圖像、視頻進行顯示，流暢播放、實時對比、快速報警;能夠進行多條件檢索等，從而更好地解決交通監管、安全防護等問題。大數據技術可以使醫療、教育等服務更加流暢、更加人性化。大數據技術存儲的海量多類型、富維度的醫療記錄可以使診斷更加準確、快速，并節約費用。
其次，基于大數據技術的智慧城市IT系統，可以使整個城市信息集中在一個平臺上，使城市管理系統成為一個完整的大腦，從而能夠將城市管理的分析和決策集成化。過去幾年，由于技術因素的限制，很多智慧城市系統仍然建立在獨立的信息模塊之上。例如，交通部門的數據和公安部門的數據不在同一個IT系統內。再例如，應急處理所需要的交通、安防、醫療、位置等信息的數據協同非常難以實現，有效的應急處理也只能可望不可及。因此，“信息孤島”現象很普遍。大數據技術對解決上述難題提供了新的希望。大數據技術能夠在收集智慧城市各模塊數據的基礎上，對數據進行交互分析，從而建立起基于數據的、超越傳統感知和經驗的輔助決策系統。例如，市內某路段的車流變得異常，城市管理系統可以推斷出這里非常可能出了車禍或其它事故，從而及時派出警車排除故障。再例如，如果城市某地發生了重大事故，城市管理系統可以從全局出發，了解并管理全部的救急資源，協調和安排好警車、消防車、救護車等資源的調度和使用。同時，管理系統還能夠獲取傷病人員的個人健康檔案，準確地提供醫療等善后服務，也能夠準確地獲取事故地段的地質、建設、管道等情況，從而更好地處理事故。
最后，大數據智能分析能夠給智慧城市的管理和服務系統提供新的洞察力。因為城市的各項管理和服務是持續進行的，日積月累，自然會形成大量數據的積累，在這些數據中也必然隱藏著對這個城市一些潛在特征的描述。社會科學的很多規律和經驗，在海量積累的數據里自然存在著，在等待我們去發現和了解，從而為城市的智慧化、精細化管理提供決策依據。如果使用現代人工智能的方法，例如，深度學習(deep learning), 演繹推理(deductive reasoning)、知識表現(knowledge representation)，統計推理(Bayesian inference)、語義分析(semantic analysis)等，對城市本身各個模塊產生的數據進行交互分析，非常可能產生新的商業價值和新的管理和服務建議。例如，通過人工智能的方法，交互分析長江某區域商業飼料銷售的數據、獸藥銷售的數據、養殖面積的數據、天氣預報的數據、環境污染的數據等，我們也許能夠了解一些死豬會出現在長江的隱性規律，并由此采取相應的措施來保障長江的清潔、防范疾病的蔓延、為飼養農戶提供及時的幫助。此外，各城市還可以根據對環境監測歷史數據的綜合分析，預測火災、水災等自然災害的發生規律。
綜上所述，大數據技術的不斷發展，為建造真正的智慧城市逐漸夯實了技術基礎。基于大數據技術的新一代智慧城市的規劃和建設具有后發優勢。新一代智慧城市不僅會有以感知化和互聯互通為特征的神經系統，還將會有以大數據技術為支撐的綜合智能化分析和決策系統。只有這樣的智能化系統，才能使智慧城市的管理系統和服務系統充分、有效、合理地發揮各自的作用，解決目前困擾各地的“信息孤島”現象，做到信息資源的共享，智能決策的集成，實現智慧城市讓城市生活更美好、更幸福的目標。因此，可以說，大數據分析和決策是新一代智慧城市的大腦，是提升智慧城市“智商”的關鍵。
京公網安備 11010502049343號