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：
從建設內容上來看，當前智慧城市常見的建設模式是按行業條塊進行切分，對城市運行的關鍵條塊進行端到端的智慧化建設，全面提升該條塊的治理能力，落地形式多見為諸如智慧公安、智慧交通、智慧電網、智慧水利、智慧教育、智慧城管等建設項目。以智慧公安為例，目前在全國大規模鋪開建設的雪亮工程是公共安全領域智慧城市建設的最重要內容之一。雪亮工程以“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”為目標，力爭到2020年實現公共安全視頻監控建設聯網應用。根據《公共安全視頻監控建設聯網應用“十三五”規劃方案》，到2020年，要基本建成涵蓋中央、省、市、縣、鄉、村六級的公共安全視頻監控聯網應用體系。在全國范圍，中央每年選擇50個左右的地區進行重點支持。從2016至2020年，中央將為250個“雪亮工程”示范城市撥款逾100億元，計劃帶動地方政府近1000億元的投資建設。
從技術發展的角度來看，在近幾年的智慧城市建設實踐中，關鍵詞基本是圍繞著大數據與人工智能展開，建設智慧城市的主要抓手已然是城市運行過程中產生的各類數據信息。
在智慧城市的加持下，城市的數據總量正進行飛速增長，根據IDC調研報告顯示，全球所有信息數據中90%產生于近幾年，數據總量正在以指數形式增長。從2003年的5EB，到2013年4.4ZB，并將于2020年達到44ZB。也就是說2020年每個人可以均攤到5200GB以上的數據量。
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。
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。
