Již dnes jsme schopni zaznamenávat a uchovávat mnoho dat o všech dějích kolem nás. Tyto údaje jsou však evidována v samostatných databázích, jejich propojením bychom však získali nový pohled na věci kolem nás.
Tento projekt se zabývá inteligentním řízením a analýzou procesů ve městech, které jsou vzájemně propojené a reagují v reálném čase na změny.
Hlavní důraz je kladen na dopravu, která představuje hlavní problém pro městské prostředí. V tomto systému jsou kombinovány aktuální údaje o každém účastníkovi provozu jako poloha, směr, rychlost a vzdálenost k cíli s dlouhodobými statistikami závislými na aktuální situaci, jako je čas, roční doba, počasí, významné události. Vzájemné korelace jsou vyhodnocovány a získáváme tak prediktivní modely pro různě situace, tyto modely se zároveň mění v reálném čase. Pro každého účastníka provozu je pak možno volit nejvhodnější trasu, která není počítána jen podle vzdálenosti, ale bere v úvahu všechny možné okolnosti. Provoz je tak inteligentně distribuován po celé komunikační síti, která je tak optimálně využita a nedochází k dopravním zácpám a nehodám. Systém počítá s nástupem samořiditelných jednotek, které nabudou závislé na lidském faktoru a budou schopné udržovat menší rozestupy a plynulost dopravy, v přechodném období se pro navigaci řidičů využijí chytré telefony.
Tento systém také organizuje veřejnou dopravu, pro ktrerou jsou využívána především data ze smartphonů a sociálních sítí. Jíž dnes Google Now dokáže předvídat vaše budoucí kroky v závislosti na vašem minulém chování, synchronizovaném kalendáři a vaší komunikaci. Takto by systém dokázal reagovat na aktuální poptávku po veřejné přepravě a v závislosti na ní reorganizovat trasy v reálném čase. Do systému MHD budou také začleněny nové formy jako Public Rapid Transit a ve větší míře bude vyuřit car sharing a route sharing.
Data o dopravě pak tvoří jednu část real-time se vytvářejícího City planu. Tento plán je na rozdíl od územního plánu, aktualizován pokařdé když v něm dojde ke změně, současná zdigitalizovaná data jsou porovnávána s BIG DATA analýzami a údaji ze sociáních sítí. Porovnáním měnících se cen realit, nižší kupní síly a nespokojených ohlasů na Twitteru tak můžeme předvídat úpadek jisté části města ještě předtím, než se to začne fyzicky projevovat, systém pak vygeneruje možné řešení, které může být aktualizováno v závislosti na jeho úspěchu. V závislosti na vývoji také může předpokládat jak se budou jednotlivé části města vyvíjet a předem tak vyhodnocovat vlivy na dopravu, energie a městskou strukturu.
Data jsou přehledně vizualizována a každý tak má přístup k aktuálním a korektním informacím o území a o změnách, které se v něm budou odehrávat.
