在城市轨道交通建设项目的实施过程中，漫长的建设期投入的大量资金难以短期收回是一大难题，在轨道交通的运营管理过程中又难免会出现资金投入问题，这就意味着建设者需要找到良方以降低建设过程中维护交通运营项目的成本，最大限度地提高交通运营的管理效率，使城市轨道交通运营在稳步前行的基础上迅速发展。为了促进城市轨道交通的高效运营，相关管理单位循序渐进，严格执行智慧城市轨道交通运营管理的方针。城市轨道交通运营管理虽然多年来在不断尝试与努力下越来越完善，但仍存在大大小小的问题，需要不断地改进。因为信息化技术在不同地区的发展不平衡，受到技术条件的限制，许多地区的信息化系统仍然处于原始的初级阶段，只能通过叠加的简易方式组成一个信息中心，进行基础的信息收集和处理。这种简易模式在运行过程中耗费资金少且可以完成绝大多数信息化管理和数据分析的任务，能大大提高已有的运营模式效率。但这种简易模式在创建时就存在一些结构缺陷，无法不断优化升级，使它难以在互联网快速整合信息化发展的浪潮之中脱颖而出。
由于既有地理因素和经济因素的影响，国内城市交通轨道发展水平良莠不齐，较落后城市面对较发达城市的轨道交通发展只能望其项背。许多一、二线城市，像上海北京广州等地区早已进入地铁轻轨时代。在信息化管理的运行模式下，较发达地区对信息化管理极为重视，投放了大量的人力物力，于是种瓜得瓜种豆得豆，他们获得了显著的成果：在轨道线路的规划和票务管理上拥有领先水准。实用是城市轨道交通的建设原则，在一些三线城市以及更多的不发达地区，资金压力是他们在智慧城市轨道交通信息化的道路上的第一大难题，这就需要合理调度资金，分配人力物力，逐步对原有的交通系统进行升级，积极开展对现有信息和资源的利用，在其中融入新的智能化、信息化的管理理念，使城市轨道交通建设走上信息化的发展道路。在走向智慧城市轨道信息化建设的道路上，应当权衡利弊，选择适合各个城市的专属方案。
对数据进行智能化采集、融合，挖掘采集到数据存在的潜在价值，然后做出智能化决策是智慧城市轨道信息化系统的主要任务。
1、 数据智能化采集
利用专业的设备对智能化系统外的信息进行采集和记录是数据智能化的主要任务。在智慧城市轨道交通信息化的发展历程中，还可以深入对轨道信号进行采集，用以监测轨道交通运行时对外界造成的干扰，像噪声以及外界因素如温度等对轨道交通运行的影响，然后将所采集到的数据智能化处理，通过智慧城市轨道交通信息化系统将形成的数据传入核心的管理程序，为轨道交通运营的优化与完善提供可靠数据，为提高居民的出行效率和保证轨道交运的有序进行提供保障。
2、 数据智能化融合
在获取数据采集系统录入的智能化数据之后，应当利用各类传感器对其进行智能化集成分析，确保数据在融合过程中达到整齐划一的效果。数据的智能化融合在后续的数据智能化挖掘和数据智能化决策中有重要意义。原始数据、参数数据和决策数据是数据智能化融合的3个主要方面。原始数据在相关参数的参与下转换为参数数据，参数数据在信息网络的智能化识别及贝叶斯决策理论等多方因素的参与下得出决策数据。数据的智能化融合，使智慧城市轨道交通信息化得以实现。
3、 数据智能化挖掘
完成数据的智能化采集和融合任务后，对获得的数据进行智能化挖掘的目的是发现这些数据的潜在价值，对其加以积极地有效利用，使其服务于轨道交通系统。在对数据的智能化挖掘中，应当采用科学的分析方法，深入分析轨道交运的真实运营数据，从数据出发，反哺轨道交运系统，使其不断完善。
数据的智能化融合和挖掘进一步发展深化，就演变成为数据智能化决策这一轨道交运的智能化系统。该系统可以对轨道交运进行全方位的数据采集，经过处理后对列车进行科学合理的调度安排，其指挥调度和决策2个系统，能在列车运行过程中进行智能监控，保证轨道交运的安全与高效。
（1）轨道交运中调度系统的得力助手指挥调度系统能实现现有资源的统一调度。它包括了传输、通信、监控、评估和演练等部分。传输、通信和监控系统保证了正常情况下轨道交通运营的安全稳定，评估系统则会对轨道交运过程当中存在的问题进行整合分析，为演练系统提供数据支持。演练系统会结合评估系统的既有结论对可能发生的事件进行应急策划和演练，以尽量保证紧急情况下轨道交通系统的安全运行。
（2）知识库在由人机接口、推理系统、数据库、模型库，知识库等各部分组成的决策系统中拥有不可替代的重要地位，它可以规范知识和规则的显示方式。类似于桥梁作用的人机接口，将信息化系统和操作者连接起来，利用问答形式和报表形式将信息化系统中的数据对外输出。推理系统存在于整个数据智能化决策过程中，数据库对信息化系统中的信息和数据进行储存，模型库为整个系统提供技术后盾和安全保障，维持系统的稳定运行。
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