大数据背景下智慧城管数据采集策略分析
智慧城市的数据管理和应用
智慧城市的数据管理和应用随着互联网技术的不断发展和应用，智慧城市的概念也逐渐引起了各国政府和社会的广泛关注。
智慧城市是指以数据为基础，通过互联网技术和智能化系统，实现城市各项社会经济活动的快速便捷、自动化、智能化、人性化和可持续发展。
在智慧城市的建设中，数据管理和应用是非常重要的一环。
本文将从数据的获取、存储、分析和应用四个方面，分析智慧城市的数据管理和应用。
一、数据的获取智慧城市的数据获取主要涵盖多种数据源，如传感器、无线通信、普及的智能化设备等，通过收集和整合这些数据，产生实时的城市信息，并提供城市管理和市民服务的基础数据支持。
这些数据包括但不限于人口统计、交通状况、气象信息、环境污染等数据，以及城市基础设施的信息（如道路、桥梁、建筑物等）的全息式信息。
人口统计数据主要是指城市人口数量、人口性别、年龄、职业、教育程度等方面的数据信息。
交通状况主要是指城市道路的交通状况、车流量、交通拥堵情况等数据。
气象信息主要是城市天气状况、温度、湿度、风向、风速等数据。
环境污染数据则反映城市环境情况，如空气质量、噪声情况、水质情况等。
基础设施信息则主要是城市基础设施的信息，如道路、桥梁、建筑物等。
二、数据的存储智慧城市的数据存储方案需要保障数据的可靠性、可扩展性、安全性、可访问性等特点。
数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。
结构化数据是指具备固定格式和数据模式的数据，例如关系型数据库的数据。
非结构化数据是表达领域特定信息的自由格式数据，如图片、文本、音频等。
既有结构化数据，也有非结构化数据，各有其特点。
传统的数据库技术已经不能满足智慧城市对大数据的存储需求。
云计算技术在数据存储和管理方面有不俗的表现，因其具有可扩展性、强安全性及不断升级的性质。
智慧城市数据中心作为一个支撑城市信息化功能、提供城市数据服务的核心设施之一，应该越来越智能化和高度可靠。
三、数据分析智慧城市数据经过收集、整合、清洗、保存后可以进行各种分析。
多源空间大数据获取下的智慧城市应用分析
多源空间大数据获取下的智慧城市应用分析随着城市化进程的不断加快，智慧城市的建设日益受到人们的关注。
而要构建一个智慧城市，大数据的作用就显得尤为重要。
多源空间大数据获取下的智慧城市应用分析，将是本文的主要内容。
一、多源空间大数据获取的意义1. 提供全面的城市信息城市是一个复杂的系统，包括了交通、环境、人口、经济等各个方面。
而多源空间大数据的获取，可以提供全面的城市信息，帮助政府和企业更好地了解城市的运行状态和发展趋势。
2. 支撑智慧城市建设智慧城市建设需要大量的数据支撑，而多源空间大数据的获取可以为智慧城市的建设提供必要的数据基础，包括了交通数据、环境数据、人口数据等，为智慧城市的各项应用提供支持。
3. 促进城市治理和管理多源空间大数据的获取可以帮助城市管理者更好地进行城市治理和管理，包括了交通拥堵的解决、环境保护的实施、城市规划的制定等，能够提高城市管理的效率和水平。
二、智慧城市应用分析1. 交通领域在交通领域，多源空间大数据的获取可以帮助城市管理者更好地进行交通管控，包括了交通拥堵的识别和解决、道路建设的规划、公共交通线路的优化等。
通过对交通数据的分析，可以更好地改善城市的交通状况，提高交通运输效率，减少交通事故的发生。
2. 环境领域在环境领域，多源空间大数据的获取可以帮助城市管理者更好地进行环境保护和治理，包括了空气质量监测、水质监测、垃圾处理等。
通过对环境数据的分析，可以更好地了解城市的环境状况，及时处理环境问题，保护城市的生态环境。
3. 经济领域在经济领域，多源空间大数据的获取可以帮助企业和政府更好地进行经济发展规划和决策，包括了经济数据的采集、分析和预测。
通过对经济数据的分析，可以更好地了解城市的经济状况，制定合理的发展规划和政策，促进城市经济的健康发展。
4. 社会领域三、技术支持和挑战1. 技术支持多源空间大数据的获取需要依托现代信息技术、网络技术和空间信息技术，包括了传感器技术、云计算技术、GIS技术等，这些技术的发展和应用可以为多源空间大数据的获取提供支持。
基于大数据技术的智慧城市管理研究
基于大数据技术的智慧城市管理研究一、前言如今，城市化进程愈发明显，城市管理也成为我们越来越重要的日常任务。
基于大数据技术的智慧城市管理，恰好可以应对这一挑战，成为城市发展的重要支柱。
二、智慧城市管理与大数据技术智慧城市管理是一种基于信息技术的全新的城市管理方式。
与传统城市管理相比，智慧城市管理具有更多的特点，比如更高效、更节能、更可持续、更创新等等。
这其中，大数据技术在智慧城市管理中的地位尤为重要。
大数据技术可以看成智慧城市管理的基础，其优势在于可以获取各种数据，并对数据进行分析和利用，从而提供更优质的城市服务和资源调配。
这其中，数据汇聚和分析是最关键的层面。
三、数据汇聚数据汇聚可以看作是整个大数据技术运作中的第一步，其目的是收集所有的可用数据。
对于智慧城市管理而言，数据汇聚范围非常广泛，包括但不限于公共设施、环境、流量、交通、医疗、金融、教育和社会福利等领域。
举个例子，智慧城市管理在交通领域的数据汇聚就十分显著。
通过摄像头、GPS、RFID等技术采集的设备，可以获取更多的交通数据。
这些数据包括车流、路况、人行道车辆混行、违章停车等等，进一步为城市提供交通调度和方案建议。
四、数据分析数据汇聚后便要开始进行数据分析，在这个阶段，数据会经过一些加工和处理，最后形成相应的数据模型。
而数据模型是通过分析城市所能智慧的办法之一。
数据模型可以预测城市在未来的发展趋势，比如可以通过人口流动性分析，预测特定区域内的变化，从而促进城市发展的协调性。
同时，数据模型还可以用于优化城市的资源分配。
五、优化城市资源智慧城市管理最关键的一点便是获取数据，并将数据使用在城市管理中，这可以帮助城市优化资源分配。
城市的各种资源，包括垃圾处理、交通、医疗、道路等等都可以被优化。
通过大数据技术分析处理城市的数据，可以优化城市资源分配。
比如在垃圾处理方面，可以统计垃圾的种类、来源和数量，方便城市利用资源分配更多的人力、物力和财力来处理垃圾。
大数据时代下的智慧城市管理
大数据时代下的智慧城市管理近年来，随着科技的不断发展和信息化的普及，智慧城市已经成为了未来城市建设的重要方向。
智慧城市的管理需要依赖于大数据技术，对于城市的规划、建设和管理等各个方面都会产生影响。
本文将从传统城市管理的弊端出发，探讨大数据时代下智慧城市的管理模式与原理。
一、传统城市管理存在的问题1、信息闭塞：传统城市管理往往是由政府机构和专业部门单向给予市民、企业反馈信息，而市民以及企业的信息大多是单向流入的，形成了信息的不对称和不对等，市民最需要的信息也往往没有得到及时的反馈。
2、信息采集方式单一：传统城市管理采取的信息采集方式一般是简单的人工抽样，虽然可以将部分现象反映出来，但无法得到全面的信息，也无法达到高效的管理效果。
3、无法准确预测：传统城市管理方式往往是根据往年的经验去制定计划，但这种方式不仅浪费资源，还存在无法准确预测未来情形的局限性。
二、智慧城市管理的原理与模式智慧城市管理的核心就是利用大数据技术对城市的各个方面进行全方位数据采集和分析，并将分析结果反馈给城市管理者和市民，实现信息的共享与互通。
它的原理和模式主要有以下几个方面：1、全面数据采集：通过各种传感设备、监控摄像头等终端设备，对城市的空气质量、垃圾处理、交通情况、水资源利用等各个方面实时采集数据，包括基础数据、实时数据和历史数据等，以得到城市的全面性数据。
2、数据分析与挖掘：将采集到的大数据进行分析和挖掘，通过人工智能技术和机器学习算法，抽象出有用的信息，为城市管理者提供决策支持，并在市民端展示相关数据，为市民提供更加丰富的信息资源。
3、资源共享和利用：利用云计算和大数据技术，实现政务信息和社会资源的共享，缩短政府和市民之间的信息不对称和区域间不平衡的现象，提高城市管理的效率和质量。
4、智慧服务与管理：通过移动互联网以及大数据技术，打造便捷、高效、智能的公共管理服务平台，实现智慧医疗、智慧教育、智慧交通等领域的智慧服务和管理。
大数据技术在智慧城市管理中的应用分析
大数据技术在智慧城市管理中的应用分析一、概述智慧城市是指通过科技手段来提升城市管理和市民生活质量的城市。
大数据技术是实现智慧城市的核心技术之一。
本文将对大数据技术在智慧城市管理中的应用进行分析。
二、大数据技术在智慧城市管理中的应用1.智慧交通智慧交通是智慧城市管理的重要组成部分。
大数据技术可以收集、处理和分析交通相关数据，例如交通流量、车辆速度、车流密度、车辆类型等等。
通过数据分析，可以实现智慧交通的管理和预测。
例如，可以通过大数据技术对交通流量进行预测，为城市交通规划提供科学依据，从而有效缓解拥堵情况。
2.智慧公共安全智慧公共安全是智慧城市管理的另一个重要组成部分。
城市中的视频监控、安防警报、风险评估等均可以通过大数据技术进行管理和运营。
例如，通过大数据技术对城市大规模活动的人群密集度、疏散路线等进行数据分析，可以为城市的公共安全管理提供科学依据。
3.智慧环保智慧环保是智慧城市可持续发展的重要方向。
大数据技术可以收集、分析和处理环保数据，例如空气质量、噪音等数据。
通过数据分析，可以为城市环保管理提供科学依据，例如，可以通过大数据技术对城市空气质量进行分析，及时发现污染源，从而采取针对性措施保护环境。
4.智慧能源智慧能源管理是提升城市可持续发展的重要举措之一。
大数据技术可以收集、分析和处理城市用电情况等能源数据。
通过数据分析，可以提高城市能源利用效率，实现能源的节约和环境的保护。
三、智慧城市管理面临的挑战1.数据安全智慧城市管理的基础是大数据技术，因此数据的安全问题不可忽视。
城市管理所涉及的数据包含大量的敏感信息，如果未能保护好这些信息，就会带来极大的风险，例如数据泄露、黑客攻击等。
2.数据管理智慧城市管理所涉及的数据量非常庞大，数据来源广泛、格式不一，如何进行数据的收集、整合和管理是一个极大的挑战。
如果没有科学的数据管理方法，就难以保证数据的完整性和有效性。
3.技术限制智慧城市管理所需要的技术包括大数据技术、云计算技术、物联网技术等，这些技术尚处于发展阶段，技术限制也是智慧城市管理所面临的难题之一。
大数据分析师如何进行智慧城市分析
大数据分析师如何进行智慧城市分析智慧城市是指通过大数据技术和智能化设备，将城市各个方面的数据进行收集、整合、分析和应用，以提升城市的运行效率、生活质量和环境可持续性。
在建设智慧城市的过程中，大数据分析师扮演着关键的角色。
本文将详细介绍大数据分析师如何进行智慧城市分析。
一、数据收集与整合在进行智慧城市分析之前，大数据分析师首先需要收集各类城市数据，包括但不限于交通数据、能源消耗数据、环境数据、人口数据等。
这些数据可以通过传感器、摄像头、智能设备等方式进行采集。
此外，大数据分析师还需要整合城市不同部门和机构的数据，确保数据的完整性和准确性。
二、数据清洗与预处理在进行分析之前，大数据分析师需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据清洗主要是对数据中的缺失值、异常值和重复值进行处理，以保证数据的质量和准确性。
数据预处理则包括对数据进行格式转换、数据归一化处理、特征选择等，以便于后续的分析和挖掘。
三、数据分析与挖掘在进行智慧城市分析的过程中，大数据分析师可以运用各种数据分析和挖掘算法，来挖掘数据背后隐藏的规律和关联性。
例如，可以使用聚类算法对城市中的区域进行分类，以便于分析不同区域的特点和问题；可以使用关联规则算法挖掘城市中不同变量之间的相关性，从而发现潜在的问题和解决方案。
四、可视化与报告将分析得到的结果以直观的方式展示给决策者和公众是大数据分析师的重要任务之一。
大数据分析师可以利用数据可视化工具，如图表、地图等，将复杂的数据转化为易于理解和解释的形式。
同时，大数据分析师还需要编写详尽的报告，将分析结果和建议传达给相关方，并提供专业的解读和支持。
五、持续优化与改进智慧城市的数据分析工作不是一次性的，而是一个持续优化和改进的过程。
大数据分析师需要根据分析结果，针对性地提出改进建议，并跟踪这些改进措施的效果。
同时，大数据分析师还需要不断关注新兴的数据分析技术和工具，以提升智慧城市分析的能力和效果。
总结起来，大数据分析师在智慧城市分析中的角色至关重要。
智慧城市数据管理与应用策略
智慧城市数据管理与应用策略在当今数字化时代，智慧城市的概念正逐渐从理论走向实践，成为城市发展的新趋势。
智慧城市的核心在于利用先进的信息技术，对城市中的各类数据进行高效管理和创新应用，以提升城市的运行效率、服务质量和居民生活品质。
一、智慧城市数据管理的重要性智慧城市涵盖了城市生活的各个方面，包括交通、能源、环境、公共安全等。
这些领域产生了海量的数据，这些数据具有多样性、复杂性和高速增长的特点。
有效的数据管理是实现智慧城市目标的基础和关键。
首先，良好的数据管理能够确保数据的准确性和完整性。
错误或不完整的数据可能导致决策失误，影响城市服务的质量和效率。
例如，在交通管理中，如果交通流量数据不准确，就无法制定合理的交通疏导策略，可能导致交通拥堵加剧。
其次，数据管理有助于提高数据的安全性和隐私保护。
智慧城市中的数据涉及到居民的个人信息、企业的商业机密等敏感内容，如果数据泄露或被滥用，将给个人和社会带来严重的损失。
再者，高效的数据管理可以促进数据的共享和流通。
不同部门和系统之间的数据共享能够打破信息孤岛，实现协同工作，提高城市管理的整体效能。
例如，公安部门和交通部门共享数据，可以更有效地追踪犯罪嫌疑人的行踪。
二、智慧城市数据管理的挑战尽管智慧城市数据管理具有重要意义，但在实践中仍面临着诸多挑战。
数据质量问题是一个突出的难题。
由于数据来源广泛、格式多样，数据中可能存在重复、错误、缺失等情况。
这需要进行大量的数据清洗和预处理工作，以确保数据的可用性。
数据安全和隐私保护也是不容忽视的挑战。
随着数据价值的不断提升，黑客攻击、数据泄露等风险日益增加。
如何在充分利用数据的同时，保障数据的安全和个人隐私，是亟待解决的问题。
此外，数据管理还面临着技术更新换代快、数据标准不统一、跨部门协作困难等问题。
技术的快速发展要求城市不断投入资源进行系统升级和维护；不同部门的数据标准不一致，导致数据整合困难；跨部门之间的利益冲突和沟通障碍，也影响了数据的共享和协同应用。
智慧城市数据信息采集业务解决方案
智慧城市数据信息采集业务解决方案目录1. 内容概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (4)1.3 解决方案概述 (5)2. 需求分析 (6)2.1 用户需求 (7)2.2 业务需求 (8)2.3 技术需求 (10)3. 系统架构设计 (10)3.1 系统总体架构 (11)3.2 技术架构 (12)3.3 硬件架构 (14)4. 数据采集模块 (15)4.1 数据采集策略 (16)4.2 数据采集方法 (17)4.3 数据采集工具 (19)5. 数据处理与分析模块 (19)5.1 数据清洗 (20)5.2 数据存储 (21)5.3 数据分析 (22)5.4 数据可视化 (23)6. 应用场景与案例分析 (23)6.1 交通管理 (25)6.2 环境监测 (26)6.3 城市安全 (27)6.4 城市服务 (28)7. 系统实施与部署 (29)7.1 实施流程 (31)7.3 测试与验收 (32)8. 安全与隐私保护 (33)8.1 数据安全 (34)8.2 隐私保护 (34)8.3 法律法规遵守 (35)9. 运维与支持 (37)9.1 运维策略 (38)9.2 技术支持 (39)9.3 培训与文档 (40)10. 成本与效益分析 (41)10.1 成本分析 (42)10.2 效益分析 (42)11. 项目总结与展望 (44)11.1 项目总结 (45)1. 内容概述本文档旨在全面阐述智慧城市数据信息采集业务的解决方案，首先，我们将对智慧城市的概念和背景进行简要介绍，阐述数据信息采集在智慧城市建设中的重要性。
随后，文档将详细分析智慧城市数据信息采集的需求和挑战，包括数据来源、采集方式、数据质量、安全性和隐私保护等方面。
接着，我们将提出一套系统化的解决方案，包括数据采集的技术架构、工具和方法，以及如何通过有效的数据管理和分析来提升智慧城市的运营效率和居民生活质量。
此外，文档还将探讨解决方案的实施步骤、预期效果以及可能的风险与应对措施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
大数据背景下智慧城管数据采集策略分析
作者：章巧丽
来源：《科学与财富》2020年第11期
摘 要：在现代经济发展过程中，相应促进了城市化发展，城市管理问题已经成为社会关
注的热点话题。在大数据支持技术支持下，可以实现城市管理的创新改革。此次研究主要是基
于大数据背景，围绕物联网技术和云计算技术，探讨分析智慧城管数据采集策略，希望能够对
相关人员起到参考性价值。
关键词：大数据技术;智慧城管;数据采集;发展策略
城市建设发展规模持续扩大，相应增加城市人口数量，城市管理也暴露出较多问题，例如
公共卫生、社会秩序等问题。注重城市智慧化与精细化管理，有助于提升政府公共管理服务水
平。在建设和发展智慧城管系统时，可以有效补充和优化城市管理理念和方法。在智慧城市管
理要求下，联合云计算技术、物联网技术和大数据技术，优化整合信息资源，全面提升现代城
市的智慧化管理水平。
1、智慧城管平台与特点分析
智慧城管平台是以数字化城管系统为基础，全面处理城市管理中所存在的难点问题，为公
众提供优质的城市服务，属于智慧城市建设的典型应用。所以在建设智慧城管平台时，必须将
大数据技术作为中心，提供支撑服务和特色应用服务。其中，支撑服务包括基础管理、视频监
控、数据交换、统一定位、地理信息共享;特色应用服务包括智能监控、扩展系统、应急指
挥、公众服务、核心系统、大数据分析。
智慧城管平台的特征如下：第一，全面感知特点。利用传感技术可以全面感知和监测城市
管理，智慧城管通过感知设备、智能识别可以立体化感知城市状态与环境变化信息，融合分析
和处理感知数据，同时和业务流程进行高度集成，及时做出响应，实现关键系统的高效管理。
第二，泛在互联网特点。
2、传统数据采集所存在的问题
2.1采集人员素质低下
长期以来，在采集城市信息工作中，采集人员素质水平比较低下，多数数据采集人员都是
下岗人员和失业人员，年龄结构偏大，且工作时间比较长。即使在信息采集工作中能够全面履
行职责，然而在面临复杂问题时，无法准确判断问题成因，极易产生漏报情况。在具体信息采
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
集过程中，无法准确了解上级领导的指示和批示，没有立足于社会关注的热点话题，未及时上
报领导关注的内容，忽视百姓所反映的问题。
2.2信息采集企业管理水平不一
信息采集企业的管理水平会对采集结果的规范性和准确性造成影响。当前，市场上所存在
的信息采集企业在规模管理上存在差距，地级市政府多选择管理规范且经营规模比较大的企
业。然而通过实际调研可知，我国多数县级市地区的智慧城管数据采集的规模比较小，整个管
理体系比较粗放，多数数据采集人员只注重量化指标的完成率，从而导致管理质量低下。部分
人员在数据采集时，只注重事件类案卷，不注重公共秩序安全的事件问题采集，存在严重漏报
现象。部分地区数据采集企业的服务时间比较短，政府部门需要频繁更换数据采集企业，新更
换的企业需要再次熟悉采集业务，调研城市管理所存在的问题，所花费的时间精力比较多，资
金成本浪费比较多。由于采集业务延续具备不确定性特点，从而对数据采集企业的积极性影响
比较大。
2.3大数据和智慧城管的关系
在物联网技术、互联网技术和云计算技术支持下，可以有效分析和处理海量数据，全面进
入到大数据时代。智慧城管属于智慧城市的发展产物，通过各项信息技术优化整合城市管理资
源，全面拓展城市管理范围，提升平台服务能力，同时对监管措施进行优化，以此提升政府服
务水平。通过更新和升级管理理念技术方法，可以为公众提供智慧化管理服务，逐渐转变为服
务型政府。
大数据会直接影响城市发展的智慧化管理效果，属于政府部门服务决策的核心技术。在智
慧城市建设发展过程中，智慧城管可以借助虚拟物理平台、智能感知分析技术，高效传输环境
卫生信息、基础设施信息、城市管理信息，由数据中心接收各类信息，通过云计算技术和数据
挖掘技术分类存储不同信息源，以此形成大数据系统。
3、基于大数据背景的数据采集策略
随着智慧城管运行水平的日益提升，联合原有技术手段、物联网技术和大数据技术，应用
信息感知与采集终端采集数据信息，之后通过大数据深度挖掘技术和资源整合技术，及时发现
城市管理所存在的问题，同时提出合理有效的解决措施。
3.1优化智慧城管顶层设计，实现数据联网
在智慧城管深入发展过程中，城市内部可以形成多级覆盖、高位监管、信息互融的管理模
式。然而对于县级城市来说，存在硬件设施重复建设问题，无法及时共享和集成数据信息，也
无法发挥出信息融合的效应。其次，部分城市管理问题无法有效界定职责，会出现各职能部门
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
相互推诿问题，从而加大协调难度。所以必须按照技术标准，优化顶层设计，同时制定统一规
范，建立完整的智慧城管监控平台，深入分析和了解城市管理基础部件信息、案件处理信息，
实现省级、市级、县级等多层次联网。
3.2发挥传统采集优势，加强信息有效性
按照信息采集市场化运作优势，建立一套完整的信息采集考核机制，不断提升采集人员的
素质能力。同时注重招聘智慧城管专业的毕业生，提升员工福利待遇，以此保证数据采集工作
的良性循環和规范运行。此外，注重城市管理信息资源的优化整合，建立多条信息采集渠道，
以此降低信息采集上报的归档量和报废量。
3.3开发手机客户端，实现全民信息采集
随着智能手机普及率不断提升，开始全面进入到移动终端时代，城市居民主人翁意识持续
加强。鉴于此，城市管理必须全面发挥出市民力量，使市民可以积极参与到城市管理工作中。
围绕智慧城市开发公众版手机客户端软件，使居民随时随地参与到城市管理工作中。同时发挥
出智能手机的应用优势，以此缓解数据采集人员的工作压力，全面减少信息漏报问题，可以全
方位采集城市管理中所产生的数据信息，及时解决管理问题。
3.4基于物联网技术，提升数据自动化采集水平
智慧城管数据采集应当积极借鉴成功经验，立足于数据信息采集，通过物联网技术建设信
息感知平台，全面结合射频识别技术、电子传感设备、物联网技术等智能识别技术，利用物联
网连接城市公共设施，实时感知和监测城市运行进程。此外，不断提升交警部门和公安部门的
视频资源力度，可以及时发现问题并予以处理。应用设备自动化监测技术，可以有效采集安全
事部件与漏报问题，降低人员监测漏报率，避免浪费大量人力物力，全面提升案件发现与处理
的实效性。
4、结束语
综上所述，智慧城管不仅关注城市管理的行政执法与业务管理;还应当立足于大城管角
度，向职能部门和社会公众提供公共服务大平台。因此在制定数据采集策略时，必须实现优化
智慧城管顶层设计，实现数据联网;发挥传统采集优势，加强信息有效性;开发手机客户端，实
现全民信息采集;基于物联网技术，提升数据自动化采集水平，全面提升智慧城管数据采集效
率与效益。
参考文献：
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
[1]王磊，陶为翔，巴乐，王敏.智慧城管综合监管平台建设关键技术研究——以东营市智
慧城管系统为例[J].智能建筑与智慧城市，2020，23（01）：79-81.
[2]黄孝斌.城市治理创新2.0模式——以北京“五位一体”城管物联网平台建设工程为例[J].
城乡建设，2019，10（15）：40-42.
[3]庄信富.智慧城管是“数字城管”的拓展与升华——以盐城市盐都区“智慧城管”拓展建设
为例[J].城市建设理论研究（电子版），2018，26（18）：188-189.
[4]王磊，毕恩波.建设一流智慧城管，打造一流人居环境——许昌市城市管理综合服务平
台建设探索[J].中国建设信息化，2019，10（13）：54-57.
[5]邓晓宇，杨俊峰.新型智慧城市背景下基于大数据应用的智慧城管平台设计探索[J].通讯
世界，2018，30（10）：70-71.