随着智慧城市和配套技术的兴起，政府以及其他参与者们将开始探索全新的数据源——传感器、测量仪以及车载联网系统，以提升与基础设施相关的每日城市管理的效率。同时，他们还要将社交媒体以及各种网络数据源纳入他们的决策模型之中。
从事智慧城市的工作者们，习惯处理那些体积与速度有限的简化和结构性数据。从传感器和测量仪表上所得的M2M数据的采集、储存以及处理，都对能源、交通和水利部门构成了重要的挑战。最大的难度，将在于界定数据处理的结果，并选择经济可行的数据管理平台。开放的数据平台必须建立起来，从而满足民众探索多源数据的需求。
客户与其它智慧城市利益相关者，利用移动设备消费或产生数据，其频率变得越发频繁，尤其是在智能手机和平板电脑上。他们的行为，越来越多地与GIS发生了关联。这样的局面，不仅驱动了用户界面的变化，还催生了客户互动策略的变化。
智能交通，被地方政府与交管人员推崇备至。在欧盟市场，智能交通系统(ITS)正处于蓬勃发展阶段，且增长趋势显著。ITS的投标工作，在欧洲的几大城市正风风火火地进行着。随着时间的推移，全新的ITS功能将会涌现出来，并能进一步助推智能交通市场的增长。
同样，智能能源也处于发展初期。能源公司仍在为智能电网寻求一种商业案例。智能测绘以和电网数据的可行性，将驱动着客户和电网分析的投资。Frost & Sullivan公司预测，到2020年，智能能源将在智能城市的发展中带来高额的投资回报。
截至目前，智能水务的收益较低，且应用范围仅限于一些国家。到2020年，智能水务市场前景并不容乐观，其增长势头也将缓慢。(编译|龙薇)
原文来源：Key Data-related Trends Tied to Smart Cities
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