對于大數據，大家都應該不會陌生，就在剛剛結束的巴西世界杯上，谷歌的云計算平臺，就是通過對大量球隊數據的分析，成功預測了世界杯16強比賽每場比賽的勝利者。可以說“大數據”是當下一個如火如荼的話題。尤其是在醫療、交通、金融和零售等受到大數據重要影響的行業領域，大家都在討論著“大數據”。

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對大數據的感知也是最急迫的。智能交通的發展以“保障安全、提高效率、改善環境、節約能源”為目標受到各國的重視，我國的智能交通也實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。但是，問題和困境也非常突出，從各個城市的發展狀況來看，智能交通的潛在價值還沒有得到有效挖掘：對交通信息的感知和收集還是有限，對存在于各個管理系統中的海量的數據無法共享運用、有效分析，對交通態勢的研判預測乏力，對公眾的交通信息服務很難滿足需求。這雖然有各地在交通建設理念、投入上的差異，但總的來說在整體上智能交通的現狀是效率不夠高，智能化程度還不夠，使得很多先進技術設備發揮不了應有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費。這其中很重要的問題是小數據時代帶來的硬傷：從模擬時代帶來的管理思想和技術設備只能進行一定范圍的分析，而管理系統的那些關系型數據庫只能刻板的分析特定的關系，對于海量數據尤其是半結構、非結構數據無能為力。

盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存儲和應用的效率，本質上并沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下一味的精確計算，而是更好的面對混雜，把握宏觀態勢;大數據必然要求我們不再熱衷因果關系而是相關關系，使得處理海量非結構化數據成為可能，也必然促使我們努力把一切事物數據化，最終實現管理的便捷高效。

不容置疑，隨著大數據時代的到來，智能交通也必然會產生重大變化，智能交通產業發展也將迎來新的機遇。在當今的技術支持下，大數據的表現成功將人類的想象轉化為現實，并逐漸滲透進人們的生活。其意義已不僅僅只是預測結果，改善交通狀況。更重要的是帶給決策者一種新鮮的思維方式：利用已知的現在去預測未知的未來。

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