随着全球城市化发展的不断衍进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市运行与管理也提出了新的要求。以中国为例，城市化发展尤其迅速，1978年中国城市化率为17.8%，2017年已达到59%，快速的城市化给城市发展带来的新问题比较典型的诸如：二元社会变成了三元社会——市民、农民、移民(流动人口)，城市人口管理成为难题；城市病随之快速到来，交通问题、事故灾害、公共安全等问题均不可小视。
为了应对城市化所带来的全新挑战，各国不约而同的以智慧城市建设作为解决问题的抓手。中国作为全球最大的智慧城市实施国之一，无疑也将其作为重中之重。同时，随着云计算技术、IoT技术、大数据技术与人工智能技术等不断的进步，我国智慧城市建设也迈入了新台阶。智慧城市建设范围较大，涵盖的领域众多，涉及了城市运行的方方面面。
智慧城市的建设，就是要在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下，从如此巨量的数据海洋中挖掘出城市运行所需要的价值信息，全量数据汇聚、全量大数据计算已经成为业内的共识。可以说，智慧城市建设正在经历一次重大转型，各种大数据处理与应用技术的不断产生，加速驱动着智慧城市建设向更高层级进化。同时，城市中丰富多样的业务场景也催生出不同的用户需求与落地的应用。
大数据在智慧城市建设中的作用与地位
在智慧城市建设中，大数据的作用与地位正在发生深刻的变化，大数据从以前的单纯技术支撑手段，逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂，传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营，城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续，只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析，才可支撑新型智慧城市的有序运行，大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一，是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。
大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题
1.大数据拉通存在壁垒
以大数据为核心的新型智慧城市建设，在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。
大数据作为新型智慧城市的基础设施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中，跨部门之间的协调十分困难，目前各政府部门的管理体系呈现条线化，各部门对自己的上级部门负责，对横向拉通缺乏动力，导致很难形成全面的数据拉通与共享，最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。
2.大数据质量欠佳，影响可用性
由于历史建设时，缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划，导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题，表现为数据质量欠佳，在数据融合与关联后，直接影响的就是数据的可用性。
于此同时，新型智慧城市建设背景下，对数据的要求较通常而言更高，许多场景都需要对数据进行实时更新，甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低，数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例，大部分管理部门均在1个月才更新1次数据，这会导致数据的有效性存在偏差。
3.大数据管理与应用缺乏体系规范
智慧城市在每天的运行中，不断在处理与分析数据，也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待，需要从顶层设计的高度，全面盘活资源，建立大数据管理与应用的体系与规范，才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象，不让数据“躺在档案库中睡觉”。
经过多年的不断发展，可以断言，城市各行各业已经基本完成大数据基础体系的建立，以及行业大数据的整合与治理。在接下来的智慧城市建设中，大数据建设与应用的重点，已经逐步从建立标准、夯实基础、建设算力等基础建设内容向跨行业拉通、大数据应用转变。如何打破行业壁垒，整合更多的城市数据资源，如何在大数据的层面更高效、更精准的响应各类业务应用需求，逐步形成”用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的智慧城市建设新模式，是未来智慧城市建设的关键。
时至今日，大数据早已在各类智慧城市应用场景中不断落地，并产生了不少成效与典型案例，大数据理念和大数据方法论也逐步成为人们的标准化思维之一。随着数据采集、数据治理、结构化解析等技术不断发展、可适配的场景越来越多，可以预见，大数据作为一种新时代的信息基础设施，必定会在智慧城市建设中形成更全面的覆盖。