Pastaraisiais metais išmaniųjų miestų koncepcija tapo plačiai populiari, apibūdinanti miesto inovacijų modelį, gebantį išnaudoti skaitmeninio pasaulio funkcijas ir duomenis, gautus naudojant IoT technologijas, siekiant pagerinti viešąsias paslaugas, tokias kaip sveikatos apsauga, judumas, vandens tiekimo kokybė ir kt., kartu keliant piliečių ir miesto naudotojų gyvenimo kokybę. Apskritai, išmaniųjų miestų modelis siejamas su savybėmis, būdingomis atsparumui, tvarumui, valdymui, paslaugų ir išteklių administravimui, taip pat gyvenimo būdo ir pačios gyvenimo kokybės gerinimui (Al Nuaimi ir kt., 2015).

Šiuo požiūriu – ir siekiant šių tikslų – akivaizdi Big Data, IoT technologijų ir jų integracijos svarba: iš tiesų, pagrindinės išmaniųjų miestų temos gali būti įgyvendintos per duomenų surinkimą, jų saugojimą ir galiausiai apdorojimą sprendimų priėmimui, t. y. sprendimų priėmimo procesui (pvz., miesto judumo infrastruktūros gerinimas ir kt.). Viena aiškiausių išmaniųjų miestų apibrėžimų yra:

 

Fizinių, IT, socialinių ir ekonominių infrastruktūrų sujungimas, siekiant panaudoti kolektyvinį miesto intelektą“ (Chourabi ir kt., 2012).

Remiantis tuo, galima suformuluoti loginę koncepcijos struktūrą ir apibrėžti jos veikimo kriterijus:

  • Kaip jau aptarta, duomenų srautai gali būti generuojami iš daugybės skirtingų šaltinių, tokių kaip socialiniai tinklai, pirkimo sandorių duomenys ir kt. Šie Big Data taip pat gali būti gaunami naudojant IoT technologijas;
  • IoT įrenginiuose įmontuoti jutikliai generuoja papildomus duomenų srautus, kurie, apdorojus, gali suteikti informacijos apie aplinką ir žmones: pavyzdžiui, miesto teritorijose veikiančios kameros, eismo detekcijos jutikliai, oro kokybės jutikliai ir kt.;
  • Tam, kad visi šie srautai būtų saugomi ir prieinami apdorojimui – per kurį vėliau galima pereiti prie sprendimų priėmimo fazės – Cloud yra pasirinktas įrankis, nes, kaip jau minėta, tai ekonomiškai tvari ir patikima sistema;
  • Duomenų apdorojimo – arba duomenų analizės – dėka galima suprasti, kokius sprendimus priimti miesto teritorijose, siekiant optimizuoti valdžios ir žemės administravimo veiksmus ir tuo pačiu pagerinti visų gyvenimo kokybę.

Praktinis pavyzdys, kaip šios technologijos gali padaryti miestą išmanesnį ir funkcionalesnį, yra eismo valdymas: atsižvelgiant į didelį žmonių skaičių, besikoncentruojančių miesto teritorijose, Big Data, IoT ir Cloud integracija gali padėti apibrėžti strategijas, kurios gali būti pritaikytos realiu laiku, siekiant sumažinti neigiamus spūsčių ir dėl jų kylančios taršos padarinius. Šiuo atveju jutikliai gali rinkti eismo duomenis, kurie, apdorojus, gali perduoti instrukcijas šviesoforų ir kitų objektų aktuatoriams, kad jie galėtų optimizuoti veiklą ir įsikišti, siekiant užkirsti kelią spūstims ir kitoms neigiamoms išorinėms pasekmėms.