第一章 总 则第一条 为了加快新型智慧城市建设，提升城市治理和服务水平，促进大同转型发展、绿色发展、智慧发展，根据有关法律法规的规定，结合大同实际，制定本条例。第二条 本市行政区域内智慧城市建设和管理活动，适用本条例。第三条 智慧城市建设应当遵循城乡一体、突显特色、政府引领、市场运作、开放共享、惠民便民、创新驱动、保障安全的原则。第四条 市、县（区）人民政府应当将智慧城市基础设施建设、智慧应用推广、智慧产业发展纳入国民经济和社会发展规划；建立健全领导协调机制，构建统筹高效的组织体系和运行通畅的推进机制；组织编制智慧城市发展规划和行动计划，制定建设管理、推进保障的政策和措施，统筹推进智慧城市共性基础网络、通用功能平台和大数据体系建设。第五条 市、县（区）人民政府应当在财政预算中安排专项资金扶持智慧城市建设和管理，并建立智慧城市发展投资融资机制，引导和支持社会资本投向智慧城市建设和管理。第六条 市、县（区）智慧城市主管部门负责本行政区域内智慧城市建设的推进、监督、管理工作，履行下列主要职责：
（一）贯彻实施智慧城市建设有关法律法规；
（二）组织实施智慧城市发展规划和年度计划；
（三）指导、审核、监督智慧城市项目建设；
（四）建立推进协调机制，会同有关部门协调解决智慧城市建设中的有关问题；
（五）制定与大专院校、科研单位、大企业的合作制度，为智慧城市提供智力支撑；
（六）建立考核评估机制，落实智慧城市推进责任。
市、县（区）人民政府其他有关部门和单位、开发区管委会，应当按照各自职责做好智慧城市建设和管理的相关工作。第二章 规划和建设第七条 市、县（区）人民政府应当组织发展改革、城乡规划、经信、住房建设、国土资源、公安等部门，编制智慧城市发展总体规划、专项规划和实施方案，经本级人民政府常务会议审议通过后组织实施。
县（区）智慧城市发展总体规划、专项规划，在本级人民政府审议前，应当报市智慧城市主管部门审定。第八条 编制智慧城市发展规划，应当体现创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，体现智慧城市建设的基本原则、新目标、新要求和建设重点，体现强化共用、整合通用、开放应用的建设理念，突出地方特色。第九条 编制智慧城市发展规划，应当组织论证、座谈，征求有关专家和人大代表、政协委员的意见，并通过媒体向社会公开征求意见。
智慧城市建设的推进情况，应当定期向本级人民代表大会常务委员会报告，并向社会公布。第十条 市、县（区）人民政府应当按照新标准、新要求，以物联网开放体系架构、城市开放信息平台、城市运行指挥中心、网络空间安全体系为重点，构建泛在先进、安全可靠的智慧城市基础设施体系，推进城际互联互通和信息共享，形成开放共享的智慧城市体系架构。第十一条 市、县（区）人民政府应当整合和提升既有基础网络，完善时空信息基础设施，加速基础网络建设，提升网速，扩大覆盖，加速建设光网城市、无线城市，推进电子政务网与互联网、物联网之间多网融合，打造共性基础一张网，为城市服务治理精准感知、信息系统互联互通、惠民服务无处不在提供支撑。第十二条 市、县（区）人民政府应当整合各类共性平台，汇集各级各类信息、数据、应用，构建智慧城市通用功能平台；依托城市通用功能平台建立智慧城市运行指挥中心，实现城市资源汇聚共享和协调联动。第十三条 市、县（区）人民政府应当加快智慧城市时空信息云平台建设，以地理空间框架为基础，叠加各部门、各行业信息资源，汇集物联网、互联网信息资源，建设智慧城市大数据中心，将各类信息数据总和、过滤、存储，依托城市开放信息平台向社会开放。第十四条 智慧城市项目建设，应当采取政府投资、社会投资、政府企业共建等方式，整合多种资源和汇聚多方资金，遵循城乡一体、集约统筹的原则，执行国家、行业强制性标准，避免重复建设、行业垄断和信息壁垒，高标准、高效率推进智慧城市建设，实现共建、共用、共享。第十五条 市、县（区）人民政府应当采用新技术、新产品、新措施，构建安全可控的网络信息安全支撑体系、防护体系、管理体系和运营体系，建立信息安全等级保护、网络安全风险监测、通报预警、应急处置等新机制，落实安全责任，加强重要信息系统和关键数据资源的安全保障，维护智慧城市网络信息多维度安全。
什么是大数据产业
大数据应用成功的四个标准
在大数据范畴大展拳脚肯定是个正确方向，同时世界各地的初创公司及企业巨头也在借力大数据和大数据应用创造价值——将大量的数据处理转化为金钱或竞争优势。然而光彩的背后，总是掩饰着一些不可忽视的真相。简而言之，不是所有在大数据上的尝试都得到了应有的回报，而且远非如此。同样这里也有另一个不容忽视的真相，在IT企业界，大数据“成功”定义的标准非常宽松，甚至“我们并没有完全失败”这种的观念都可以归结于“成功”。
那么大数据应用成功的标准究竟是什么？10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准：
首先，必须要可以运作
大数据应该为行业创造切实的价值，不止是高科技。McKinsey在关于大数据未来的报告中指出，大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上拥有万亿的潜在价值。机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获：附加收益、提升客户满意度、削减成本等。
其次，必须有本质提高
大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善，更应该是本质上的突破。比如就初创企业Foursquare来说，为了发现数据之间的关系，Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立“Explore”，一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息，使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。“Explore”依赖大数据技术，同时从多于3000万个位置信息中获取见解。现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力，并且位置信息也不只止步平台，而是真实世界。
再次，必须具备高速度
传统数据库技术会拉低大数据的性能，同样也是非常繁琐的，因为不管这项技术是否迎合你的需求，专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。一个成功大数据项目，使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的双重需求。论据是：一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建，搭建完成后就可以提供快速的数据分析。事实上大部分的大数据技术都是开源的，这就意味着你可以根据你的需求添加支持和服务，同时许可不再是快速部署的阻碍之一。
最后，必须能以前所不能
在大数据出现之前，类似Gilt Groupe这种“限时抢购”公司根本不可能实现。限时抢购网站需要日处理上千万用户的登陆，并且会造成非常高的服务器负载峰值——通过高性能、快速扩展的大数据技术让这种商业模型成为可能。
总结
大数据部署成败的关键不是系统每秒可以处理多少数据量，而是使用大数据后给公司业务带来了多少价值以及是否让业务有突破性的提升。专注业务类型，选择适合公司业务的工具集才是该重点关注的领域。
大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或国内Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
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