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都市のほぼすべての地域で、税金の形態、建物および橋梁上のセンサー、交通パターンの監視、位置データ、犯罪行為に関するデータなどが含まれます。都市をより安全に、より効率的に、より望ましい生活と仕事の場にするための実行可能な政策を策定するには、さまざまな情報源から大量のデータを収集して分析する必要があります。
<！ - 1 - >公共政策の改善に関する研究に関連するデータの多くは、様々な市の機関によって収集され、分析には数カ月または年を要しています（毎年の国勢調査データ、警察記録、市税記録）。警察などの特定の機関であっても、データは別の地区で収集され、市およびその周辺のコミュニティで容易に共有することはできません。
<！その結果、市の指導者たちは、以前の年に市の人々が政策にどのように影響を与えたかについて豊富な情報を持っていましたが、変化の速いデータを共有して活用することは、都市生活を改善することができます。このデータをさらに複雑にするのは、データを別々のサイロに管理して格納するという事実です。これは、市政運営のさまざまな側面の間に直接の関係が存在する可能性があるため、問題を引き起こします。ポリシー作成者は、ベストプラクティスの利用可能なデータとデータを使用して環境の現在の状態を変えることができる場合にのみ変更が発生することを認識し始めています。都市が複雑になればなるほど、データを活用してより良いものを変える必要性が増しています。
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政策立案者、科学者、技術革新者が協力して、動いているデータに基づいて政策を実施するにつれ、これは変化しています。たとえば、渋滞を改善するプログラムを設計して実施するには、人口、雇用数、道路状況、天気などのデータを収集する必要があります。このデータの多くは過去に収集されていますが、さまざまなサイロに格納されており、履歴情報の静的ビューを表しています。現在のストリーミング情報に基づいて提案を行うには、新しいアプローチが必要です。欧州の技術大学の研究者は、走行中の車両からのGPS（Global Positioning System）データ、道路上のレーダーセンサー、気象データなどのさまざまなソースからリアルタイムの交通データを収集しています。彼らは、ストリーミングデータを統合して分析して、トラフィックの混雑を減らし、トラフィックフローを改善しました。イベントが発生している間に、構造化データと非構造化データの両方を分析することにより、システムは現在の移動状況を評価し、トラフィックを削減する代替ルートに関する提案を行うことができます。最終的には、都市の交通流に大きな影響を与えることが目標です。動作中のデータは、履歴データとの関連で評価され、推奨事項は実際の状況との関連で意味をなされます。
ストリーミングデータは都市の犯罪率に大きな影響を与える可能性があります。たとえば、警察は予測分析を使用して、犯罪パターンを時間と場所によって識別します。新しい場所への識別されたパターンに突然の変更が見つかった場合、警察は役員を適時に適切な場所に派遣することができます。事実後、このデータを使用して、犯罪行動パターンをさらに分析することができます。
