隨著全球城市化發展的不斷衍進，當前城市發展面臨著巨大的挑戰，對城市運行與管理也提出了新的要求。以中國為例，城市化發展尤其迅速，1978年中國城市化率為17.8%，2017年已達到59%，快速的城市化給城市發展帶來的新問題比較典型的諸如：二元社會變成了三元社會——市民、農民、移民(流動人口)，城市人口管理成為難題；城市病隨之快速到來，交通問題、事故災害、公共安全等問題均不可小視。
為了應對城市化所帶來的全新挑戰，各國不約而同的以智慧城市建設作為解決問題的抓手。中國作為全球最大的智慧城市實施國之一，無疑也將其作為重中之重。同時，隨著云計算技術、IoT技術、大數據技術與人工智能技術等不斷的進步，我國智慧城市建設也邁入了新臺階。智慧城市建設范圍較大，涵蓋的領域眾多，涉及了城市運行的方方面面。
智慧城市的建設，就是要在云計算、大數據、芯片、算法等基礎能力技術的助推下，從如此巨量的數據海洋中挖掘出城市運行所需要的價值信息，全量數據匯聚、全量大數據計算已經成為業內的共識。可以說，智慧城市建設正在經歷一次重大轉型，各種大數據處理與應用技術的不斷產生，加速驅動著智慧城市建設向更高層級進化。同時，城市中豐富多樣的業務場景也催生出不同的用戶需求與落地的應用。
大數據在智慧城市建設中的作用與地位
在智慧城市建設中，大數據的作用與地位正在發生深刻的變化，大數據從以前的單純技術支撐手段，逐步向智慧城市的核心建設內容與應用抓手轉變——隨著城市規模越來越大、城市人口越來越多、構成越來越復雜，傳統的按條塊分工模式早已無法滿足城市的管理與運營，城市的精細化治理只有依靠全面的分析與科學的決策才可持續，只有大數據對城市運行產生的數據進行充分理解與分析，才可支撐新型智慧城市的有序運行，大數據已經逐步成為智慧城市的信息化基礎設施之一，是數據驅動下的新型智慧城市的重要組成部分。
大數據在智慧城市領域的主要應用瓶頸與問題
1.大數據拉通存在壁壘
以大數據為核心的新型智慧城市建設，在落地實踐的過程中也面臨著許多新的困難。最關鍵問題之一就是數據拉通共享存在嚴重壁壘。
大數據作為新型智慧城市的基礎設施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企業等城市實體在生產運營中產生的各類數據。但在實際工作中，跨部門之間的協調十分困難，目前各政府部門的管理體系呈現條線化，各部門對自己的上級部門負責，對橫向拉通缺乏動力，導致很難形成全面的數據拉通與共享，最終導致智慧城市建設的基礎難以夯實。
2.大數據質量欠佳，影響可用性
由于歷史建設時，缺乏數據層面的頂層設計與統籌規劃，導致城市各行業各條塊數據的可用性也存在一定問題，表現為數據質量欠佳，在數據融合與關聯后，直接影響的就是數據的可用性。
于此同時，新型智慧城市建設背景下，對數據的要求較通常而言更高，許多場景都需要對數據進行實時更新，甚至實現從數據產生到采集入庫全流程的數據臺賬。但是許多政府部門的數據采集頻率偏低，數據治理缺乏。以水電煤汽油數據為例，大部分管理部門均在1個月才更新1次數據，這會導致數據的有效性存在偏差。
3.大數據管理與應用缺乏體系規范
智慧城市在每天的運行中，不斷在處理與分析數據，也不斷地產生分門別類的數據。對于數據的管理與應用均需要成體系的去看待，需要從頂層設計的高度，全面盤活資源，建立大數據管理與應用的體系與規范，才能避免當前普遍存在的數據無人采集、無人更新維護、無人使用的現象，不讓數據“躺在檔案庫中睡覺”。
經過多年的不斷發展，可以斷言，城市各行各業已經基本完成大數據基礎體系的建立，以及行業大數據的整合與治理。在接下來的智慧城市建設中，大數據建設與應用的重點，已經逐步從建立標準、夯實基礎、建設算力等基礎建設內容向跨行業拉通、大數據應用轉變。如何打破行業壁壘，整合更多的城市數據資源，如何在大數據的層面更高效、更精準的響應各類業務應用需求，逐步形成”用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的智慧城市建設新模式，是未來智慧城市建設的關鍵。
時至今日，大數據早已在各類智慧城市應用場景中不斷落地，并產生了不少成效與典型案例，大數據理念和大數據方法論也逐步成為人們的標準化思維之一。隨著數據采集、數據治理、結構化解析等技術不斷發展、可適配的場景越來越多，可以預見，大數據作為一種新時代的信息基礎設施，必定會在智慧城市建設中形成更全面的覆蓋。