1、数据标准规划需要考虑业务计划、应用范围、数据中心、服务对象、优先策略等。在进行数据标准规划时，可以根据业务的优先顺序和难度，引入行业实施经验，规划标准的框架系统和实施路径。
智能基础设施建设包括城市供水、排水管网、城市燃气、综合交通枢纽等监控、大数据分析和模拟技术。
一是制定数据标准和规范。为了解决整合现有数据和以往数据的问题，必须由国家甚至特定行业制定相应的标准。该标准应包括数据分类、格式、应用程序和不同数据之间的集成，以发挥指导作用。
教育云平台是基于对智能教育的理解和多年成功技术的积累，基于物联网、大数据、云计算、人工智能、智能教育云平台整体解决方案、教学、管理和环境，促进教育现代化，通过智能管理、智能教学、智能学习、智能环境和智能成长，实现教育智能升级。
多维能源数据集成困难，大数据驱动智能城市建设存在不足。在智能城市建设过程中，跨部门、跨行业的能源数据信息集成和共享已成为一个难题。有价值的公共信息资源和商业数据的开放程度较低，迫切需要释放能源数据红利。目前，水、电、热、气等企业的主要能源数据集成尚未实现，能源数据分布分散，标准不同，难以形成联合力量；能源数据开放障碍和集中处理技术解决方案尚未完善，难以应用；能源数据挖掘技术标准和行业规范尚未开发，数据应用技术仍处于土地复垦阶段。
对于图书馆和校园阅读场景，提供自助图书馆、智能书柜、教室阅读角、共享书柜等丰富的产品，不仅具有数据分析、智能分布、数字管理和服务功能，还可以创造多样化的阅读空间，使学校教师和学生借阅方式更加方便多样，满足教师和学生的个性化需求，还可以提高借阅效率和图书流通利用率，让校园快乐阅读无处不在。
⑤智能校园系统的集成和智能管理：可自动记录智能校园各子系统的应用，及时自动开关部分设备，检测局部设备故障，自动通知管理员和维修工程师...