“智慧城市”是建立在新一代信息技術支撐下的城市形態，通過信息和通信技術的應用，提升城市的管理水平，提高市民的生活質量，令城市運行和市民生活更加智能。“智慧城市”的建設核心有兩點：一是所需信息的獲取和傳遞，二是所得信息的處理與應用。如果說信息的獲取和傳遞造就了“數字城市”，那么通過信息的分析處理與應用從而獲得支撐和保障城市智慧化運營的決策信息，則是從“數字城市”到“智慧城市”質變的關鍵所在。

“智慧城市”的信息處理與應用需要具備快速從海量數據中獲取決策信息的能力。現代化都市中無所不在的移動設備、RFID、無線傳感器以及互聯網應用每時每刻都在產生紛繁復雜的巨量數據。以視頻監控為例，一個大型城市目前用于視頻監控的攝像頭約50萬個，一個攝像頭一個小時的數據量就是幾G，每天視頻采集數據量在3PB左右。“智慧城市”的“智慧”主要出自對上述巨量信息的分析挖掘處理。大數據技術的應用恰好有效滿足了“智慧城市”信息處理需求。如果說具有感知功能的傳感器是智慧城市的末梢神經，連接傳感器的城市寬帶網絡是智慧城市的神經系統，那么大數據應用就是智慧城市的大腦，是城市運行的智慧引擎。

大數據技術可以應用在“智慧城市”運行的各個環節和領域，從宏觀到微觀，大到城市規劃，小到交通調度，都發揮著提升決策能力的作用。

在城市規劃方面，一個城市經歷了多年的建設運行管理，收集、累積了大量的地理、氣象等自然信息，以及經濟、社會、文化、人口等社會人文信息，通過分析模型的建立將這些數據有機關聯起來并進行分析挖掘，可以有效預測城市未來發展，可為城市規劃提供強大的決策支持。如合理布局城市功能區域、科學規劃市政配套以及準確預測基礎設施建設容量，從而加強城市規劃與建設的科學性和前瞻性。

在安全防范方面，通過互聯網、熱線電話等渠道的關鍵詞搜索及語義智能分析，可以提升輿情分析的及時性和全面性，及時掌握社情民意、發現人為或自然災害、恐怖事件，從而提高應急處理能力和安全防范能力。例如采集、記錄市民求助熱線，通過電信運營商的用戶地址信息，將每個電話與地理信息關聯起來;再結合社交網站、市政道路改造、道路監控設備等信息一起進行深入分析，城市管理部門可以及時對潛在問題進行預判，通過應急預案組織或告知市民避險。

在節能減排方面，利用移動互聯網無處不在和覆蓋面廣的特點以及家用電器智能化的發展趨勢，可以對家用電器進行在線管理，或進行用電量用電時段分析。既能實現我們熟知的自動抄表等功能，還可在線實時獲取能源使用情況，做到對相關能源的實時監控，及時調控，并為電費分時定價提供合理依據。

在道路出行方面，大數據下的智慧交通，就是融合傳感器、監控視頻和GPS等設備產生的海量數據，甚至與氣象監測設備產生的天氣狀況等數據相結合，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，并快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。例如：結合行車方向、車輛數量、交通擁擠情況等信息，推薦最佳的出行方式和路線，從而有效實現車輛路徑調度和交通擁堵疏通，減少市民通行時間。

綜上所述，大數據技術為城市智能化管理提供了有效的工具和手段，但真正獲取有效的決策信息，還得依靠城市管理部門和管理者的經驗與智慧，在浩瀚的數據海洋中發掘應用點，進行相關數據的提取和關聯，建立科學的分析模型，才能充分發揮大數據的作用。

大數據是否大的難以處理?

盡管現如今的企業對于大數據項目充滿了熱情，但究竟有多少關于大數據的探討最終變成了實際執行的大數據項目呢?到底是哪些因素阻礙了企業對于大數據項目的實施呢?

該項調查的重點是基于用戶對于大數據的“三大特性”(數據量、種類、輸入和處理速度)的態度進行的采訪，這三大特性定義了大數據。截至到七月，有140多名香港地區的IT專業人士參與了這項仍在進行中的調查。

大數據項目從討論到正式部署

首先統計的是受訪者所在企業目前的狀態和對大數據采用的計劃。調查結果顯示，采用率很低，僅有五分之一(20.1%)的受訪專業人士表示，他們的企業目前正在使用大數據技術進行生產，另外，有9.7%的機構計劃在未來12個月內實施大數據項目。

但也有40.3%的IT專業人士表示，他們所在的企業沒有任何實施大數據項目的計劃。而表示不確定的受訪者也占到了29.5%的比例。

對于該項新興技術采用的趨勢和態度不同的企業各有不同：大多數企業往往對這項新技術持懷疑、等待和觀望的態度。但是，這項調研也顯示了香港地區的大多數IT專業人士都對他們所在的企業實施大數據計劃的態度是十分鮮明的：它們要么非常積極的贊成該技術，要么直接持拒絕態度，并沒有留下一點持懷疑態度的空間。

大數據項目的驅動因素和其所面臨的挑戰

為了更好的了解市場對于該技術的熱情和接受程度，我們讓受訪者基于他們對于大數據三大特性的印象對大數據的益處進行了評價。

大數據的收集和分析大量數據的能力獲得最高評價，有47%受訪者將這一特性評為最重要的益處。評價第二的是：處理各種數據格式的能力(占29.1%)。大數據技術傳遞速度和性能分析是排名最低，只有23.9%的IT專業人士認為該特性是其最重要的益處。

調查顯示，關于實施大數據項目所面臨的挑戰：數據集成工具較差(占48.8%)，數據質量差(占39.8%)，缺乏數據架構(占39%)和混亂的數據所有權(占39%)位列受訪者們調查結果的前四名。

在這四大因素中，前三名的挑戰與技術不成熟和數據管理有關。盡管這些問題都是相當麻煩的，但他們主要是與技術相關的問題，