隨著城市化、交通擁堵等問題不斷增多且變得更加復雜，如何優化大數據才能更有效地管理和解決與智慧城市相關的問題？

　　未來的公共交通主要從通勤者的角度出發，滿足他們的期望：更少的等待時間、智慧購票、實時信息、舒適出行和個人安全。

　　世界各地的城市有不同的文化、美食和旅游景點，但大多數城市都面臨著與城市化、交通擁堵和復雜性類似的挑戰。

　　據聯合國估計，目前全球一半以上的人口居住在城市地區，到2030年，這一數字預計還要增加60%。因此，如果要有效地解決這些長期性的問題，市政當局需要找到應對這些挑戰的辦法。

　　不幸的是，由于城市人口的快速增長，一些公共服務將會受到影響，因為市政當局試圖提供同等質量的服務體驗，然而提供服務的速度趕不上人口增長的速度。

　　對于市民來說，他們會注意到，受到影響最明顯的一個領域是公共交通領域，因為人們很難忽略交通擁擠和交通污染帶來的影響。在這個領域，許多人認為智慧城市模式是解決這些問題的最佳實踐方法。

　　例如，沙特阿拉伯最近宣布了一項NEOM計劃，該計劃斥資5000億美元，旨在打造一個新的智慧城市經濟開發區，將影響26500公里以內的區域。沙特阿拉伯將在安全、物流和護理等領域使用智慧、可持續和互聯的技術，以改善當地居民、游客和企業的生活，幫助該地區在傳統石油出口經濟的基礎上再現繁榮。

　　盡管智慧城市技術潛力無限，但這個概念本身是相對較新的。因此，如果要實現期望的結果，就需要解決許多挑戰。例如，最開始可能需要整合數字資產，以實現網絡實時運營的可視性。

　　除了這種整體的網絡設計和管理方法之外，城市的運輸部門還需要運用其他五項關鍵的IT能力來部署和集成有效的智慧城市技術：

　　1.系統優化能力

　　利用智慧城市方法來規劃和克服交通挑戰，在很大程度上取決于收集和處理大量數據，同時還要應對日常挑戰、過去的系統和相互沖突的業務目標。

　　優化能力對于管理城市問題的復雜性至關重要，因為優化能力有助于實現手工過程的自動化，最大限度地提高效率和速度，以存儲、檢索和優先處理數據。

　　無論數據來自于政府部門之間，還是車輛上、道路上或軌道上的物聯網傳感器，有效的數據優化可以幫助市政當局區分不同的任務，并排出優先順序，然后找出解決這些問題的最佳途徑。

　　例如，阿姆斯特丹的公共交通服務提供商GVB使用優化能力來管理一系列特殊情況，包括干擾情況、需求高峰，甚至是每輛電車、公共汽車和地鐵的駕駛員偏好。通過提高能見度，GVB可以更靈活、更有效地重新部署和重新配置資源，從而保證100萬乘客的通暢出行。

　　智慧城市的數據不應局限于公共交通網絡，因此從周邊城鎮、當地活動甚至天氣等其他來源獲取能夠影響公共交通運輸的數據至關重要。

　　優化能力使主管部門能夠實時做出反應，提出新的解決方案，并迅速適應并吸收城市規劃者的豐富經驗和知識。

　　2.數據集中能力

　　在任何大城市的背后，都有一大批公共部門和公務員，以及眾多的私營機構和服務機構，他們共同努力，維持著城市的運營。通常情況下，這種運營方法會導致信息流動中斷和數據孤島的出現。

　　當城市數據生成并存儲在孤立的平臺上時，數據孤島就會產生，其他部門可能無法訪問到這些孤島，因此也無法找到有用的數據。

　　最終，在擁有正確的數據的同時，通過一個集中的單一平臺運行數據，以便分析來自城市其他部分的信息，將有助于產生可操作性強的方案。這種互聯性是任何智慧城市的核心所在，對整合規劃、運營和預測分析至關重要。

　　在澳大利亞，昆士蘭鐵路公司就采用了這種模式將鐵路管理的方法統一起來。該公司新成立的管理中心于2016年完工，該中心配備了長約24米的屏幕，可以展示整個城市網絡，幫助其管理不斷增長的列車，以及管控城市軌道交通網絡的復雜性。

　　通過更好地整合各項業務，昆士蘭鐵路可以提供更動態的時間安排表，更智能的車次分配，以及更有效地應對突發事件。

　　這種集成平臺是打破數據孤島的關鍵，有助于實現不同部門、規劃團隊和員工之間的有效溝通。實時集成為持續優化提供了發展動力。

　　3.分析能力

　　如今，運輸機構很容易獲取有關乘客、設備和基礎設施的數據。即便如此，許多人仍在努力實現這些數據的價值，但未能找到利用該數據改善運營的方法。單獨的數據是沒有價值的，除非它能夠提供支持決策的可操作的見解。

　　通過創建交通數據反饋機制，相關人員可以收集數據，并且能夠很快看到決策的影響程度，從而可以對結果進行測評，并進一步細化。比如，相關人員可以根據歷史記錄分析實時數據，這些記錄涵蓋了公交在預定停靠站點停留的時間，從而優化服務或進一步提高維護窗口的持續時間。

　　高級分析有助于在更長的時間框架中對性能進行更深入的分析。自我學習技術可以將特定的數據段反饋給規劃團隊進行審查，使他們能夠更新數據池中最關鍵的部分，從而提高流程的準確性。

　　無論是關注擁擠程度對乘客行為的影響，或是特殊事件對網絡使用情況產生的影響，規劃者都可以將數據與乘客的出行情況及其滿意度聯系起來，從而改善未來的交通發展計劃。

　　4.預測能力

　　高級分析的預測能力可以在模擬網絡和資產的變化中發揮重要作用，并實時評估這些變化的影響。在一個真正的智慧城市中，來自外部和內部的數據都可以用于預測未來交通基礎設施的需求將發生怎樣的變化。

　　不同來源的數據有不同的用途，比如通過人口普查數據來了解人口的變化情況，或者通過醫院的記錄來了解未來在緊急運輸服務方面的需求。

　　比較“假設”情景的能力也是很重要的，該能力有助于分析投資的長期影響或公共交通運營的變化。除此之外，該能力還可以為應急方案提供明確的選項，以支持規劃團隊的工作。

　　通過有限的政府資源，公務員可以運用預測分析，以掌握大量的可用數據，從而提高效率，響應市民的需求。

　　最終，有關數據驅動和物聯網驅動的預測不僅可以提高政府的響應能力，而且還可以通過降低與未來基礎設施變化相關的風險，創造出更有利于創新的環境。

　　5.移動辦公能力

　　全球大約1300萬人在公共交通部門就職，且馬德里、巴黎或柏林等歐洲城市的從業人員最多。

　　由于員工人數龐大且分散，關鍵的公共交通服務提供商主要通過移動技術向員工授權，允許駕駛員、維護人員和支持人員能夠即時獲取所需的信息，同時也讓市民更容易獲取信息。

　　正如市民依賴于即時獲取日程安排等信息一樣，移動辦公解決方案逐漸成為了全球所有行業員工的必備工具。

　　在正確實施的情況下，移動應用程序可以作為一個窗口，對城市的交通基礎設施進行操作，不管使用的是什么設備，都可以節省其運行的時間和金錢。

　　智慧城市2018

　　轉變為智慧城市十分重要，并且許多城市已經意識到了走向智慧的好處，并且開始了智慧城市建設。例如，新加坡正在開發一個系統，該系統可以將城市建筑、基礎設施、綠地和其他的生活領域進行虛擬化，并將結果以3D形式展示出來。

　　不管城市是在繼續智慧城市建設，還是打算在2018年開啟智慧城市之旅，以上5個IT能力都可以提供相應的基礎。用旅程一詞來表示智慧城市的建設過程，這體現了其最終目的不僅僅是打造智慧城市。在各種智慧城市項目中，有效的交通服務將是衡量智慧城市建設是否成功的主要標準，因為交通會對市民的生活環境、經濟和個人生活產生重大影響。

　　未來的公共交通將以通勤者為中心，減少其等待時間，實現智能售票，發布實時信息，保證出行舒適和乘客人身安全。

　　諸如芬蘭的赫爾辛基等城市正在努力實現這一目標，預計到2025年，城市將把現有的公共交通網絡轉變成全面的、點對點的、“按需出行”的交通系統。同樣，倫敦交通運輸公司也在通過優化其員工隊伍，發揮其12500名勞動力的作用，這意味著運輸公司的員工在解決乘客需求時將不再受其角色的限制。

　　通過采取綜合的技術手段，并確保提供這五種IT能力的解決方案，城市可以轉變交通方式，提供更好的服務，并為未來的城市化發展奠定基礎。