21世纪的今天，不少业内人士都表示，谁掌握了大数据那就能占领市场，这对于智能交通来说更是如此，毕竟交通关系着每个人的出行，因此该如何利用大数据为智能交通带来优势是每一位城市交通管理者的首先需要考虑的问题。那目前大数据下的智能交通会带来什么问题与挑战呢？

一、数据迁移问题

近年来，随着互联网和云计算等技术的迅猛发展，由于其有明显的技术优势和服务优点，已经越来越多企业和个人和企业选择将大量的信息数据业务迁移到云计算平台等大规模数据中心中去，进而以降低本地硬件的投入和维护成本以及安全性的保证。但是我们知道超大海量的数据迁移并非那么容易其必须要以可行可靠安全的技术方案作为支撑，一旦出现错误将会给现实社会和实体经济带来影响以及增加安全隐患。此外超大海量数据迁移任务需要较大带宽作为传输技术支撑，就目前的带宽技术发展而言，虽然其已经发展较快，但随着时代的发展其发展速度将满足不了超大海量信息传输的要求，可能会成为数据迁移的一项发展瓶颈。

二、数据接收实时性

随着现代智能交通的发展，交通领域已经呈现多样化的发展，现代交通的发展已经要求大量的数据需要进行在线接受、记录和处理，例如在交通领域中出租车行车轨迹数据记录、长途客车行车轨迹数据记录、公务性用车行车车轨迹数据记录以及出租车营运交易信息数据的记录，类似这样的信息数据均需要大量的实时接收、记录和处理。

除此之外，这些交通实际应用对于信息数据的完整性以及安全性均要求较高。其中完整性的要求要使得信息数据做到无丢失并且实时接收用户的信息数据传输需求，同时还要做好并将信息数据的存储和备份。对于安全性的要求要使得数据的实时传输通道始终保持在授权的情况下运行，不能够在无授权的情况下被访问和监听进而盗取和破坏数据。

三、数据关联复杂

根据相关部门统计，随着互联网信息时代的到来，在当今三年里产生的信息数据相当于上一个时代四万年产生的数据量，并且随着时代的发展信息量要成上升趋势。在这些大量数据的产生中其来源来自于方方面面，无论从生活的互联网电子商务购物，还是到工业企业中各产线的的生产制造，还是到社交网站等媒体信息的沟通，还是到在线视频影响资料的制作与传输都是大量信息数据产生的源头。就现今时代发展而言无论从工业企业的信息自动化管理系统，还是政府机关等服务部门的电子窗口政务以及居民所使用的网络信息娱乐与服务均会产生大量的信息数据。

同样在现代交通领域也不例外，就目前而言浮动车数据、智能交通卡等信息数据已经大量的分布各地。

四、海量数据计算

由于大数据的计算和处理特性，对于传统的数据分析、挖掘、处理方式已经无法满足大数据的要求。这样以计算和处理大数据就需要打破传统思维模式，进而利用密集型计算和新型计算的模式，该模式需要有数据计算效率的评估方法加上数据计算复杂性的研究基础理论作为技术支撑，而这些数据计算均要针对交通行业的特性以及现阶段存的问题组建成相应的数学模型才能够解决实际问题。因此大数据时代，数据量不仅庞大，更重要的是大部分数据长时期按照分布式的形式存在，使得数据很难得到集中处理，这样便会给移动数据带来巨大的消耗。

五、城市交通的大数据环境带来的挑战

城市交通的大数据环境带来以下变化数量大但信息密度相对较低，且有一定程度的不确定性；单一数据源只能从某以角度描述研究对象，但不能给出完整的描述图像；不同的数据源具有不同的参照系，并且服从不同的误差分布；更加需要关注数据关联分析，以求发现新的知识和规律。