Identifying data management and data sharing guidelines in smart cities: A multi-case study approach

Abstract

Urbaniseringen øker ettersom anslagsvis sytti prosent av verdens befolkning forventes å bo i byer innen 2050. I denne forbindelse vedtar byer og regjeringer over hele verden innovative digitale teknologier for å løse problemer knyttet til økt befolkning. Ethvert smartby-prosjekt må samle, lagre, behandle, dele og analysere store mengder data samlet fra flere heterogene datakilder før de transformeres til nyttig informasjon for beslutningstaking. Derfor er effektiv datahåndtering avgjørende for å adressere muligheten til smarte bysystemer og -tjenester for å opprette, utveksle og konsumere data. Hovedmålet med denne forskningen er å skissere et empirisk basert sett med anbefalinger for smarte byer i denne forbindelse. Forskningsmetodene innebærer systematisk litteraturgjennomgang av tidligere studier og multi case study-tilnærming av to (2) pågående smarte byprosjekter [- Zero Emission Neighborhood (ZEN) og Positive City Exchange (+ CityxChange)]. Smarte bys datahåndteringsutfordringer er utforsket og empiriske bevis fra studiehjelp for å utvikle konseptuelle modeller. Fra de utviklede modellene realiseres forskningsmålet. Retningslinjer for smart bydataadministrasjon og datadeling identifiseres som skal tjene som grunnlag for byplanleggere og ambisjoner om smarte byer for en helhetlig tilnærming til datahåndtering og datadeling for å forsøke å tilby verdiskapende tjenester til innbyggerne. Til slutt presenterer studien forskningsbegrensninger og retninger for fremtidig forskning.

Urbanization is on the rise as an estimated seventy percent of the world population are expected to live in cities by 2050. In this regard cities and governments around the world are adopting innovative digital technologies to address issues associated with increased population. Any smart city project needs to collect, store, process, share and analyse large amounts of data amassed from multiple heterogeneous data sources before transforming to useful information for decision making. Hence, effective data management is vital in addressing the ability of smart city systems and services to create, exchange and consume data. The main objective of this research is to outline an empirical based set of recommendations for smart cities in this regard. The research methods involve systematic literature review of prior studies and multi case study approach of two (2) ongoing smart city projects [- Zero Emission Neighbourhood (ZEN) and Positive City Exchange (+CityxChange)]. Smart city data management challenges are explored and empirical evidence from study aid in developing conceptual models. From the developed models the research objective is realized. Smart city data management and data sharing guidelines are identified which should serve as foundation to city planners and aspiring smart cities for a holistic approach to data management and data sharing in endeavours to provide value added services for its citizens. Lastly the study presents research limitations and directions for future research.