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智慧城市成功的七个关键层面
热点推荐2021年03月30日
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精明经济学的黄金法则可能是这样：输入的高质量数据越多，它将创造的价值就越大。然而，正如我们的报告《智慧城市成功的基础：七层数据治理和管理》（The foundation for smart city success: Seven layers of data governance and management,）所揭示的那样，并不是所有数据（因此并非所有智慧城市）都是平等创建的。
当前，许多智慧城市实际上只是孤立的智慧项目：有价值的服务（例如LED路灯或路面坑洼报告），但没有集成的生态系统，这些点服务缺少可导致指数式价值增长的精细数据和资源。连接计划并在计划之间共享数据后，更复杂的系统将变得可行。例如，作为城市范围支付系统的一部分，使用来自智能手机、智能交通卡和支持面部识别的支付机制的数据，就可以推广。
但是，无论是构建智能服务点还是智能生态系统，数据治理和管理都变得越来越重要。如今，这不再只是一个好主意，它可能等于赢得利益相关者支持的计划与陷入延迟和争议的计划之间的关键区别。但是，一流的数据策略可以为企业带来新的利润，为政府带来新的收入流，为创新提供更肥沃的环境，并为居民和本地企业提供更好的服务；全部支持可持续增长。
智慧城市成功的七个基础
对全球最佳实践的分析表明，针对公共和私人实体的最成功策略是建立在七个数据治理和管理层上的。使用这种模型，智慧城市以及帮助其构建和运营的公司可以实现一个数字生态系统，在该生态系统中，数据将被适当地准备、处理、征得同意、安全地收集、匿名和存储，并提供快速创新的货币化平台。
简而言之，这七个层面是：
1、数据类别（Data Categories）
智慧城市将从多个系统中提取数据，从交通传感器到手机，物联网再到电网。这些数据将形成许多类别，有些类别还有待想象。智慧城市的利益相关者必须建立适用于所有类别数据的数据治理和管理，而不仅仅是其当前项目中的数据。这意味着评估当前和将来的类别，并构建可伸缩的、灵活的模块化设计，可以根据需要对类别进行不同的处理。
2、同意许可（Consent）
当今大多数智慧城市项目都不会告诉人们他们正在收集什么数据、为谁收集数据或将如何处理所收集的数据。知情同意是一个挑战。以公民为中心的数据治理和管理需要为个人提供一种简单的方法，以了解其数据的用途、收益和选择加入和退出的能力（应定期鼓励这样做）。
3、收集（Collection）
数据必须经过分类，而且还必须进行标准化、验证、加密和分析，即使数据以不同的格式和来自不同的渠道到达也是如此。当前，许多物联网设备都缺乏在传输之前解析数据的能力，或者缺乏对数据进行可靠加密的带宽。智能数据策略将需要解决当今和未来的技术要求。需要强大而复杂的数据架构来处理来自5G等网络的大量信息。
4、匿名化（Anonymisation）
连接越多，网络入侵的风险就越大。为了应对这种风险，保护数据的最佳方法是将其匿名化。在存储之前从源头上对数据进行设计匿名化是必要的，尤其是在AI世界中，可以在大量看似无关的数据中检测出模式。从一开始就进行匿名化将有助于保持隐私完整并确保公民的安全。
5、存储（Storage）
无论如何存储数据（无论是存储在云中还是以其他方式），城市都需要能够保留并完全保护正确的部分，同时清除其余部分。有关数据保留和删除的政策需要满足运营需求并遵守当地法规。数据存储还需要通过强大的业务连续性计划和灾难或中断情况下的弹性/恢复计划来保护。
6、访问（Access）
考虑到智慧城市的规模和复杂性，很少有利益相关者拥有所有相关数据。管理模式将需要向不同的群体（例如居民、研究公司、公共部门实体等）提供安全的访问权限。不同的类型可能需要不同的访问参数。
7、货币化（Monetisation）
如上所述，好的数据应该转化为好的价值。政府和企业将需要具备上述六层结构和先进的分析功能，以确保他们不会错过宝贵的知识产权机会。为了支持创新，城市将需要适当的数据货币化框架和结构来快速评估用例的风险并增加其价值。以公民为中心的货币化将赢得最大的认可。
利用这七个层级，公共和私人利益相关者将能够创建一个坚实的基础来建设智慧城市。为此，必须转变角色和职责以将数据转化为价值并赢得公众支持。地方及国家，例如隐私专员、以及智能基础设施提供商、外部数据治理和隐私专家都将需要参与。至关重要的是，必须通过数字和物理手段严格征询公众的意见。
在进行智能建设时，城市有两个潜在的未来。有缺陷的数据治理和管理策略可能会削弱智慧城市的计划，从而使之失去价值，并增加潜在的公共或法规抵制情绪，从而可能完全终止项目。服务水平的下降和收入基础的下降将导致居民和企业流向那些生活质量更高且商业便利的地方。
另一方面，通过根据最佳实践设置的智能基础设施和优质服务（如上述七个步骤），城市可以期待居民生活更加幸福和环保。可持续增长以及吸引发展和创新业务以及顶尖人才的环境必不可少。
当前，许多智慧城市实际上只是孤立的智慧项目：有价值的服务（例如LED路灯或路面坑洼报告），但没有集成的生态系统，这些点服务缺少可导致指数式价值增长的精细数据和资源。连接计划并在计划之间共享数据后，更复杂的系统将变得可行。例如，作为城市范围支付系统的一部分，使用来自智能手机、智能交通卡和支持面部识别的支付机制的数据，就可以推广。
但是，无论是构建智能服务点还是智能生态系统，数据治理和管理都变得越来越重要。如今，这不再只是一个好主意，它可能等于赢得利益相关者支持的计划与陷入延迟和争议的计划之间的关键区别。但是，一流的数据策略可以为企业带来新的利润，为政府带来新的收入流，为创新提供更肥沃的环境，并为居民和本地企业提供更好的服务；全部支持可持续增长。
智慧城市成功的七个基础
对全球最佳实践的分析表明，针对公共和私人实体的最成功策略是建立在七个数据治理和管理层上的。使用这种模型，智慧城市以及帮助其构建和运营的公司可以实现一个数字生态系统，在该生态系统中，数据将被适当地准备、处理、征得同意、安全地收集、匿名和存储，并提供快速创新的货币化平台。
简而言之，这七个层面是：
1、数据类别（Data Categories）
智慧城市将从多个系统中提取数据，从交通传感器到手机，物联网再到电网。这些数据将形成许多类别，有些类别还有待想象。智慧城市的利益相关者必须建立适用于所有类别数据的数据治理和管理，而不仅仅是其当前项目中的数据。这意味着评估当前和将来的类别，并构建可伸缩的、灵活的模块化设计，可以根据需要对类别进行不同的处理。
2、同意许可（Consent）
当今大多数智慧城市项目都不会告诉人们他们正在收集什么数据、为谁收集数据或将如何处理所收集的数据。知情同意是一个挑战。以公民为中心的数据治理和管理需要为个人提供一种简单的方法，以了解其数据的用途、收益和选择加入和退出的能力（应定期鼓励这样做）。
3、收集（Collection）
数据必须经过分类，而且还必须进行标准化、验证、加密和分析，即使数据以不同的格式和来自不同的渠道到达也是如此。当前，许多物联网设备都缺乏在传输之前解析数据的能力，或者缺乏对数据进行可靠加密的带宽。智能数据策略将需要解决当今和未来的技术要求。需要强大而复杂的数据架构来处理来自5G等网络的大量信息。
4、匿名化（Anonymisation）
连接越多，网络入侵的风险就越大。为了应对这种风险，保护数据的最佳方法是将其匿名化。在存储之前从源头上对数据进行设计匿名化是必要的，尤其是在AI世界中，可以在大量看似无关的数据中检测出模式。从一开始就进行匿名化将有助于保持隐私完整并确保公民的安全。
5、存储（Storage）
无论如何存储数据（无论是存储在云中还是以其他方式），城市都需要能够保留并完全保护正确的部分，同时清除其余部分。有关数据保留和删除的政策需要满足运营需求并遵守当地法规。数据存储还需要通过强大的业务连续性计划和灾难或中断情况下的弹性/恢复计划来保护。
6、访问（Access）
考虑到智慧城市的规模和复杂性，很少有利益相关者拥有所有相关数据。管理模式将需要向不同的群体（例如居民、研究公司、公共部门实体等）提供安全的访问权限。不同的类型可能需要不同的访问参数。
7、货币化（Monetisation）
如上所述，好的数据应该转化为好的价值。政府和企业将需要具备上述六层结构和先进的分析功能，以确保他们不会错过宝贵的知识产权机会。为了支持创新，城市将需要适当的数据货币化框架和结构来快速评估用例的风险并增加其价值。以公民为中心的货币化将赢得最大的认可。
利用这七个层级，公共和私人利益相关者将能够创建一个坚实的基础来建设智慧城市。为此，必须转变角色和职责以将数据转化为价值并赢得公众支持。地方及国家，例如隐私专员、以及智能基础设施提供商、外部数据治理和隐私专家都将需要参与。至关重要的是，必须通过数字和物理手段严格征询公众的意见。
在进行智能建设时，城市有两个潜在的未来。有缺陷的数据治理和管理策略可能会削弱智慧城市的计划，从而使之失去价值，并增加潜在的公共或法规抵制情绪，从而可能完全终止项目。服务水平的下降和收入基础的下降将导致居民和企业流向那些生活质量更高且商业便利的地方。
另一方面，通过根据最佳实践设置的智能基础设施和优质服务（如上述七个步骤），城市可以期待居民生活更加幸福和环保。可持续增长以及吸引发展和创新业务以及顶尖人才的环境必不可少。
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