十九大以来,党中央、国务院高度重视新型智慧城市建设工作。智慧城市经过近几年的建设发展,已经从初步探索期、落地实施期走向发展转型阶段,数据驱动已成为目前智慧城市建设的核心特征。国家层面乃至各地方政府相继制定行动纲要与发展规划,明确了大数据资源在城市建设进程中的重要地位,并提出要推动多方数据融合共享、开放惠民,进而提升数据资源在智慧城市建设中的高层次应用与决策支持能力。虽然在国家规划的指引下各个省市不同层级的政府以及企业都在积极参与并推进智慧城市建设,但是共享不充分、治理能力薄弱、市民体验不佳等问题制约了其建设进程。究其根源在于城市建设与大数据资源尚未达到良好融合的状态,数据驱动作用也未完全发挥,诸多数据困境亟待解决。首先,本文以城市信息化理论、信息生命周期理论以及DIKW模型为理论基础,构建智慧城市的智慧递阶结构模型,阐述了智慧城市数据驱动的机理,并据此展开分析,发现我国智慧城市建设存在数据采集有效性不高、部门间数据共享不充分、数据挖掘力度不足、数据开放与应用程度低等多阶段的系统性困境。其次,为应对所面临的数据困境,进一步提出了智慧城市数据资源管理模式,分别从构建智慧城市大数据平台、完善相关法律法规、变革传统数据管理方式、构建智慧城市数据困境应对成效评价指标体系四个层面探讨了应对策略。最后,以宏观数据困境分析与应对思路为指导,选取南京市为案例研究对象,分析发现智慧南京建设存在物联网采集数据不完备、数据共享不充分、分析工具与分析模型较为匮乏、统一的数据开放平台尚未建立等困境,并结合智慧南京建设的具体特点,从技术、政策、管理以及构建评价指标体系四个层面探讨了具体应对策略,以期为南京市与其他城市数据困境的分析与应对提供理论参考与实践经验。