数据分析在城市规划或智慧城市的发展中发挥着至关重要的作用。
公众对环境可持续性、碳排放和各种其他问题的认识不断提高，这促使政府认识到创建以人为本的城市的必要性，即围绕公民而非汽车或企业设计的城市。这些“智慧城市”被认为代表了城市规划的未来趋势，对于解决城市问题至关重要。另一方面，数据分析是这种新设计趋势的重要组成部分。数据分析在帮助城市实现碳中和、改善城市交通以及以安全、长期和具有成本效益的方式管理其基础设施方面发挥着关键作用。数据分析是智慧城市规划的重要组成部分。
分布在整个城市环境中的物联网 (IoT) 设备数量不断增加，有可能改变我们对城市运作方式的看法。大数据分析、机器学习、人工智能 (AI) 和数据可视化都在进步，为市政管理员和领导者提供了帮助理解这些数据流的工具。与此同时，城市正在构建新的数据集成和共享平台，打破传统的运营孤岛，并允许所有利益相关者和潜在的解决方案供应商访问。
因此，大数据的优势是许多智慧城市计划的重要组成部分。例如，交通和运输模式的预测分析可以减少拥堵并提高公共交通服务的效率，公共安全、社会关怀和其他关键服务的城市资源可以使用最新的分析、能源效率计划可以针对最脆弱的家庭和适合改造计划的建筑物，开放数据平台可以增加公民的参与度并鼓励新想法。
公共服务和城市管理的所有要素都可以从数据分析中受益。以下是一些示例。向无碳城市过渡：高级数据分析对于城市、公用事业和其他合作伙伴优化能源和资源流动以实现其崇高的零碳目标至关重要。例如，基于分布式可再生能源、存储技术和微电网的社区能源系统的有效管理需要分析。根据欧盟资助的共享城市计划(由伦敦、米兰和里斯本领导)等项目，能源数据被用于可持续能源管理系统 (SEMS)，该系统可优化社区层面的能源生产和消费。 SEMS 还连接到作为项目一部分而创建的更大的城市数据平台。
城市交通部门一直是使用复杂分析的先驱。来自传感器和其他设备的实时数据有助于优化跨交通方式的链接，以通过改进信息服务缩短旅行时间、降低运营成本并增加客户便利性。作为交通控制系统的一部分，中国杭州实施了阿里巴巴的城市大脑平台来预测交通模式和识别事故。它说，由于这个平台，这座城市在中国最拥挤的城市名单上从第 5 位降到第 57 位。通信公司还使用电话数据来帮助缓解拥塞。
城市可以利用数据分析来更好地监控和管理各种市政基础设施，并采用预测性维护来降低风险和成本。密苏里州堪萨斯城通过将数据分析和传感器技术与绿色基础设施相结合，节省了 10 亿美元的基础设施费用，与 45 亿美元的智能污水改善项目相关。通过数据分析也可以获得对经济表现的新见解。爱尔兰都柏林是万事达卡合作的少数几个城市之一，作为其城市可能项目的一部分。万事达卡的城市支出研究被用于市议会的经济监测报告，以帮助议会更好地了解都柏林人和游客的消费习惯，并将都柏林的表现与爱尔兰其他地区的表现进行比较。
尽管所有本地服务都有更大的数据使用潜力，但城市管理者还必须克服几个关键困难。其中一些问题，例如维护数据质量和确定每个应用程序的关键目标，长期以来一直困扰着大规模数据分析计划。在市政管理中使用大数据和数据分析会带来一些具体问题。
智慧城市概念承诺整合来自多个来源的数据，包括众多组织、不同环境和各种智能设备。尽管如此，组织内的数据集成仍然是最困难的 IT 问题之一。整个 IT 和通信行业采用开放标准降低了技术障碍，但政治和组织障碍通常是最难克服的。目前强调制定指导智慧城市发展的标准是解决这些挑战的重要一步。
智慧城市的兴起带来了大量新数据流，为改善本地服务带来了巨大希望。这也将城市置于有关数据所有权和使用的讨论的前沿。如果国家和国际数据隐私法规(例如欧盟通用数据保护法规)到位，许多智慧城市技术将被接受。另一方面，一些城市认为他们需要做更多的事情。为了应对智慧城市兴起带来的潜在问题，居民、政府和服务提供商之间的互动必须适应。随着大数据、机器学习和人工智能 (AI) 在城市管理以及公共和私人服务中变得越来越普遍，这只会变得更加明显。
智慧城市正在进入一个重要的新发展阶段，以在关键指标和优先成果方面取得显着改善。这种增长需要将数字创新和以数据为中心的观点纳入服务设计和市政规划程序。数据用于增强决策，实现实时运营控制，提升服务质量和效率，促进与人、公司和其他利益相关者的互动，这就是智慧城市技术投资价值的实现方式。
