Negli ultimi anni, il concetto di smart city ha acquisito ampia popolarità, riferendosi a un modello di innovazione urbana capace di sfruttare le funzioni del mondo digitale e i dati ottenuti tramite tecnologie IoT per migliorare i servizi pubblici come sanità, mobilità, qualità dell’approvvigionamento idrico, ecc., innalzando al contempo la qualità della vita dei cittadini e degli utenti della città. In generale, il modello di smart city è legato a caratteristiche inerenti la resilienza, la sostenibilità, la governance, la gestione dei servizi e delle risorse, oltre che al miglioramento della qualità degli stili di vita e della vita stessa (Al Nuaimi et al., 2015).

In quest’ottica – e al fine di raggiungere questi obiettivi – è evidente l’importanza dei Big Data, delle tecnologie IoT e dell’integrazione tra le due: infatti, i temi chiave delle smart city possono essere implementati attraverso l’acquisizione dei dati, la loro archiviazione e, infine, la loro elaborazione per il decision-making, ovvero il processo di presa di decisioni (ad esempio, il miglioramento delle infrastrutture di mobilità urbana, ecc.). Una delle definizioni più chiare di cosa si intenda per smart city è:

 

La connessione tra infrastrutture fisiche, informatiche, sociali ed economiche per sfruttare l’intelligenza collettiva della città” (Chourabi et al., 2012).

Da ciò, è quindi possibile arrivare al quadro logico che sta alla base del concetto stesso e definire i suoi criteri operativi:

  • Come già discusso, i flussi di dati possono essere prodotti da un’enorme quantità di fonti diverse, come social network, dati delle transazioni di acquisto, ecc. Questi Big Data possono essere ottenuti anche tramite tecnologie IoT;
  • I sensori integrati nei dispositivi IoT generano ulteriori flussi di dati che, una volta elaborati, possono fornire informazioni sull’ambiente e sulle persone: si pensi, ad esempio, alle telecamere attive nelle aree urbane, ai sensori di rilevamento del traffico, ai sensori della qualità dell’aria, ecc.;
  • Affinché tutti questi flussi possano essere archiviati e resi disponibili per l’elaborazione – attraverso la quale si può poi giungere alla fase decisionale – il Cloud è lo strumento privilegiato perché, come già detto, è un sistema economicamente sostenibile e affidabile;
  • Attraverso l’elaborazione dei dati – o analisi dei dati – è possibile comprendere quali decisioni prendere nelle aree urbane per snellire le azioni di governo e di gestione del territorio e, allo stesso tempo, migliorare la qualità della vita di tutti.

Un esempio pratico di come queste tecnologie possano rendere una città più intelligente e funzionale è la gestione del traffico: dato l’elevato numero di individui che gravitano verso le aree urbane, l’integrazione di Big Data, IoT e Cloud può supportare la definizione di strategie adattabili in tempo reale per mitigare gli effetti negativi della congestione e l’inquinamento che ne deriva. In questo caso, i sensori possono raccogliere dati sul traffico che, una volta elaborati, possono fornire istruzioni agli attuatori nei semafori e in altri oggetti affinché possano ottimizzare le attività e intervenire per prevenire congestioni e altre esternalità negative.