数据分析人员使用数据分析工具来监视交通性能，减少事故，识别潜在的犯罪现场等。例如，使用数据分析工具来监视一段时间内的交通，可以揭示整个城市的交通分布模式。在缓解拥堵、排放和噪音方面取得重大进展。
机器学习
机器学习使用先进的计算技术来使智能事物的行为适应公民的需求。应用机器学习算法来揭示隐藏的相关性，并基于这些相关性建立预测模型。
这些模型确定了连接的事物将如何响应某些条件。对模型进行准确性测试，如果输出动作与预期的不同，则将对其进行修改和再次测试，直到它们达到预期的功能为止。然后由控制应用程序使用它们，控制应用程序根据模型向事物的执行器发送命令。
例如，ML可以应用于流量管理解决方案。ML算法随时间监控流量，从而创建了整个城市的流量分配模式。根据这些模式，城市可以检测到交通负荷最大的区域，并采取措施在没有人工干预的情况下缓解它们，例如调整交通信号灯的时间安排，重新安排部分交通路线等。
控制应用
控制应用程序将命令发送到事物的执行器。例如，当检测到运动时，路灯的控制器可以接收命令以使灯变亮。
控制应用程序可以基于规则，也可以基于机器学习。基于规则的控制应用程序使用手动编程的规则。这样，规则中的变量将替换为传入的数据记录。如果它们满足规则中定义的条件，那么将触发输出操作。
例如，一个城市使用交通管理解决方案来识别和缓解拥堵。为此，交通管理平台用户定义了一个速度阈值，该信号指示存在拥堵，例如，如果平均交通速度下降到9mph，该规则将识别拥堵并采取输出措施，更改交通信号灯。
基于机器学习的控制应用程序使用通过应用机器学习算法创建的模型。
用户应用
借助用户应用程序，市民可以发送命令来控制应用程序并接收通知和警报。例如，当停车位腾空时，用户应用程序可以接收通知。驾驶员还可以使用该应用查看该区域的停车位地图，为该停车位注册他们的汽车并支付停车费，以及延长停车时间。
服务管理解决方案
服务管理解决方案有助于为市民提供及时的支持并满足他们的服务要求。该服务管理解决方案从各种不同的渠道收集公民的请求，包括电子邮件，在线社区，社交媒体，网络聊天等。它处理请求，自动创建案例并将其分配给代理。
例如，如果某个公民注意到交通信号灯故障，则可以使用移动应用程序拍照，输入其他信息，在地图上标记位置并报告。服务管理解决方案接收查询，处理查询，创建案例并自动通知现场工作人员。