众所周知，大数据是指在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，而这在智能交通领域上更是得以常用。

一般来说，智能交通大数据处理体系的构成由输入交通数据（静态与动态数据）——数据处理（实时数据处理）——数据存储（大数据）——数据查询，检索，可规划——用户等组成。

在小编看来，智能交通的大数据可以充分利用资源，较好的配置公共交通信息。另外还可以帮助传统的交通部门权责界定未厘清，专业分工的细化也促使公共交通管理部门职能重叠，因此智能交通大数据一旦形成规模那不管在运营上还是其他方面都可以节省大量人力、物力。同时大数据还能辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案，在各个交通部门之间合理配置交通职能，针对有关道路问题进行合理信息资源配置。大数据在解决交通问题上具有以下优势：

1、一旦某个路段发生问题，能够立刻从大数据中调出有用信息，确保交通的连贯性和持续性；

2、在对公共交通的车辆进行配置过程中，配置成本会随着大数据的聚合而减小，这种高效配置能提高车辆的有效路段里程，进而提高交通运输效率；

3、大数据具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，可随时针对公共交通的动态性给予实时监控。在智能交通管理下，尽管引入处理大数据的超级计算机需要耗费一定资金，每年对其的维护也需耗费一定财力，但是从长远来看，其经济效益更大。

4、将大数据用户分析之后，转化为一张完整的道路交通状况地图，并在地图上以同颜色标示各个路段的运行现状，以确定造成交通堵塞的地点、应用大数据处理恶劣天气的道路状况。

5、应用大数据可以评估路况，使用来自气象信息站和交通高速数的信息，以评估对关键路线的道路进行清理所要耗费的时间，从而提高处理道路状况的效率。