为网络热词，什么是大数据？大数据能用来做些什么？也许我们无法给出一个确切的定义，但是生活中匪夷所思的例证，应该是最好的诠释。

　　谷歌公司通过观察人们在网上的搜索记录，预测出甲型H1N1流感的爆发，而且具体到特定的州和地区，而疾控中心要在流感爆发一两周之后才可以知道；在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折；美国总统竞选团队用数据分析方法来寻找和锁定潜在的己方选民，并定位拉拢那些摇摆派选民，《时代》周刊网站刊文指出，数据挖掘团队才是奥巴马连任的功臣。如果这些例证，都让你觉着遥远，那高德地图的实例，也许会让我们更靠近行业本身。传统的实时交通监测，主要有两种方式，一种是固定监测法，通过架设在路上的摄像头、埋在路面下的传感器，来监测某一地点不同时段的交通流量。另一种是交通广播电台的人海战术，全市的几千个交通信息播报员，通过人工反馈来实时播报交通状况。这两种方式都要面对一个共同的问题——覆盖率低。现在，大数据能做什么，高德与出租公司合作，选取其中的4万辆，每辆车都装有GPS定位设备，实时共享他们的行驶轨迹数据，这也意味着，北京布置了4万多个移动的检测器。每隔10秒钟到1分钟，出租车会自动把自己的位置信息发回大数据中心，大数据中心可以自动计算每条道路的实时交通流量，除此之外，通过与新浪微博合作，实时捕捉关键信息，通过大数据平台，把实时交通流量信息与交通事件信息、红绿灯延时等信息整合，最后得出一个最优秀的交通路线，并且预测出每条路线准确的交通到达时间。

　　就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。人们站在现在的节点，总会眺望未来，但未来总在你不经意当中，已经悄悄地来到了你的身边。在年终岁尾，我们将以数据思维，立足行业本身，回眸、聚焦正在发生的“未来”。

　　收费 数据的核心

　　高速公路要持续运营以及继续发展，资金是不可或缺的一环，因此，收费成为最先进入数据时代的系统之一也就不足为奇了。

　　2013年6月，伴随北京ETC用户量过百万，北京ETC用户比例已经接近全国的五分之一。12月中旬，山东及山西将并入京、津、冀ETC联网区域，届时继五省一市组成的长三角区域之后，全国第二大ETC联网区域将形成。在两大示范工程已经实现完全联网的同时，全国其他省市的ETC建设也初具规模，全国联网环境已经成熟。在提升通行效率，缓解交通拥堵，节能减排等难题面前，ETC的作用显而易见，但ETC的价值不止于此。

　　在2013年第四届中国高速公路联网不停车收费经验与技术交流会上①，国家智能交通系统工程技术研究中心电子收费与数据安全研究室主任刘鸿伟认为，在扩展ET C应用领域方面，“一方面，现有E T C所采用的交通专用短程通信技术和大量的用户，为大样本量的信息采集和基于ET C平台的信息服务创造了条件；另一方面，通过将OB U与导航仪相结合、扩展OBU的人机界面、增加OBU的信息交互和处理功能等方式，推动ET C与信息服务的结合。” E TC本身就是一个大的通信平台，而在这个通信平台上，最终所实现的车与车之间，车与路之间的沟通，将产生海量的数据，这些数据的价值才是真正的宝藏。

　　在由上海市路政局的郝伟伟及上海东海电脑股份有限公司的郭文博、李伟共同完成的《基于ETC自由流的高速公路车流量预判模型设计》②一文中，他们针对高速公路提出一种基于ET C自由流的车流量预判算法，该数学模型的最终目的是通过采集的数据，计算出ET C自由流检测点到出口之间的总车流量，并以当前的出口车道通行能力来判断即将到达的车辆是否会对收费站的出口造成拥堵。随着我国ETC系统应用的推广和发展，应用ETC技术进行智能交通管理将成为一种成熟可行的技术手段。

　　在2013年3月举行的第十五届中国高速公路信息化研讨会③上，山东省交通运输厅信息中心主任华玉文介绍了收费数据挖掘分析在山东省高速公路管理中的应用情况，他认为，“高速公路联网收费信息系统中积累了海量的交通量信息，通过构建数据分析应用体系，理清数据分析应用的思路，采用科学有效的数据分析处理方法，对收费数据进行深度挖掘分析，得到的数据分析结果为领导决策提供数据支撑，为高速公路日常运营管理提供数据依据，为公众出行提供路网实时路况信息。”山东高速公路通过收费数据挖掘分析框架体系的建设，实现了路网交通流实时分析，收费稽查挖掘分析，收费车型辅助校核分析的三大应用，交通流实时分析实现对高速公路全路网断面交通流和路网运行状况的实时检测分析，以电子地图等形式，对高速公路网通行状况进行展现。收费稽查系统的开通，为各运营管理单位提供了监控异常收费业务、挖掘逃费嫌疑线索、追踪逃费嫌疑车辆的信息平台，各运营单位可依托该平台，有效做好本路段的收费稽查工作。同时以海量数据为基础，以车辆车型信息为核心建设了“车型大数据”，进行车型辅助校核分析。选择和设计数据分析应用指标，对高速公路联网收费数据进行深度挖掘分析，量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系，找出高速公路发展的客观规律。
　监控 数据的采集

　　数据时代的前提是，有足够多样和足够大量的样本，在这方面，监控系统的全面发展功不可没。 2013年，建设国家级公路网监测体系，开展路网运行分析与决策支持已进入国家路网运行监测顶层设计，交通运输部路网监测与应急处置中心副主任李爱民，在第六届中国公路科技创新高层论坛④上的报告介绍到，“顶层设计的定位纵向与各省市路网中心互联互通，横向与铁路、民航、公安、气象及国家综合枢纽信息交互、协同互补，建设基于大交通的路网中心。”开展全国公路数据库建设与数据分析工作，也将是路网运行分析与决策的最有利保障。

　　路网运行的监测是通过交通量调查、视频监控、气象监测等设备采集重点监测目标的动态信息，结合其它部门通告的相关信息，能够及时掌握一定区间内路网运行状况，分析判断路网运行状态，为辖区内公路网进行宏观调度管理、应急处置及公众信息服务等提供动态信息来源并且依托设备运维管理功能实现设备信息管理及监测功能，确保设备运转状况第一手掌握，缩短运维周期，为动态信息的详实、准确提供了可靠保障。

　　在北京，市交委路政局将信息科技与公路管理核心业务相融合，开发建设了北京市路网管理平台，在全市普通公路及重要旅游公路沿线布设1200 余套各类外场设备，已经实现了对路网运行的监测与分析，同时通过交通流量与轴载数据统计分析功能实现了18项交通量统计查询功能、16项轴载数据及超限车辆统计查询功能，再进一步挖掘利用数据，总结分析路网运行规律，预测路网运行状态的同时，也为公路养护及建设业务的开展提供了数据支撑。

　　安徽省交通规划设计研究院的叶林海在第十五届中国高速公路信息化研讨会上呼吁，“路段监控系统设计与建设的科学合理，是高速公路安全、畅通的重要前提，我们在加强硬件建设的同时，应更加关注软件的研究，”他认为“加强数据的分析、挖掘和应用，建立更加智慧的监控管理平台，将为区域、全省及更大范围的高速公路数字化管控奠定重要基础。”

　　中交第一公路勘察设计研究院有限公司杨晓东在第十五届中国高速公路信息化研讨会上提到“高清视频联网带来更为巨大的海量数据分析需求，如何从海量数据中挖掘出有用信息，实现实时智能监控和‘查看’视频，进行自动化的监控，提高监控效率，是值得不断研究的重要课题。”他还介绍了视频智能分析的更多用途，硬盘录像资料的稽查检索：常规的抽查方式费时费力，效率低下，需要智能视频分析检索系统来提高工作效率；基于视频的路径识别：收费车辆的精确路径识别可通过视频方式或与其他路径识别方式互补；基于视频的火灾检测系统：基于普通视频或红外热成像在火灾检测中的应用正在尝试，虽然目前不能取代当前光纤感温、光纤光栅或双波长的火灾探测系统，但视频分析技术提供了辅助手段。
　通信 数据的传输

　　通信系统是使数据得以动起来的关键，在高速公路领域，通信系统已然成为高速公路现代化管理的支撑。

　　2013年，我国各省市自治区高速公路基本都建成了通信骨干网络和路段内通信网络，实现了省内高速公路通信系统的联网。但各省高速公路通信系统联网还是因网络组网结构、技术体制、设备新旧等原因存在着一定难点，其中，最主要的难点是不同厂家设备之间的联网。

　　随着交通信息化步伐的加快，高速公路通信系统除了满足高速公路内部业务传输的需要外，还需要给交通行业相关的业务提供数据传输通道，如各级交通部门的办公专网、运管、水务、海事等信息化业务都需要高速公路通信网提供业务传输通道。

　　今后的高速公路通信网络将是一个综合的、为交通信息化提供通信保障的基础网络。

　　在天津，市路网中心通过设计和实施网络质量监测系统，对网络服务质量和业务应用系统进行实时在线监测，便于系统维护人员实时主动地掌握网络各节点的连通性、网络服务质量和网络性能，实现了对网络服务质量各参数的数据采集和分析，用实际监测数据说明网络的服务质量监测结果，为路网管理业务应用系统提供了准确、量化的网络运行指标和技术保证。

　　在深圳，位于宝安区的北站综合交通枢纽，系统集成了25个子系统，在深圳北站这样一个庞大的网络系统中，需要基本了解各个系统的工作方式与业务流程，通过分析各个系统的数据流才能确定采用什么样的网络结构承载数据业务。确定网络结构后，根据弱电间的地理位置分布，分配交换机的使用数量及各个系统占用端口情况，并根据实际情况预留出空余端口，以作备用。在之后的实际配置交换机的工作中应尽量模拟现场的连线情况，方便配置完成后验证其正确性。在所有北站枢纽系统中，通信传输网络系统是其他子系统的神经脉络，也是这些系统的通信基础，它为各个系统提供了稳定高效的数据通信链路保障。到目前为止，环网通信从未未发生过因设备原因造成的网络故障或通信失败。自深圳北站枢纽开通以来，已有越来越多的出行者感受到了智能交通带来的方便与高效。

　　随着高速公路路网的发达及高速公路通信网络的扩大，作为通信系统主要服务对象的图像、语音、数据的井喷式激增，对通信网络的要求越来越高，在这方面，智能光网络具有非常显著的优点：

　　适合于网状网的完善保护机制；可以实现网元的自动拓扑发现，提供灵活的网络扩展；能够完成流量均衡和最短路由获取，提升网络利用率；实现灵活的业务调度；提供不同等级的服务；为满足突发需求提供快速业务；不同厂商设备的互连互通；节省人员，降低网络运营成本等等，是新一代高速公路。
供配电 数据的能源

　　能源问题一向是国家外交领域的重要话题，国际社会也为此纷争不断，在行业的微观层面，能源也是不可小觑的一个环节，而完备的供配电系统则可以为数据功能的正常发挥保驾护航。

　　2013年，随着高速公路通车里程的增多，供配电系统管理经历了质的飞跃，越来越完善、越来越人性化，同时提高了供配电运营管理水平，提高了隧道服务水平，解放了人力资源，降低了管理成本，提高了经济效益。早期的人工手动控制管理模式已陆续改造成PLC模块控制的监控管理模式，而综合监控系统经过近几年的应用，系统功能不断改进并趋于完善，是今后高速公路供配电建设管理发展的必然趋势。

　　在福建，2012年通车的厦漳高速公路漳州段扩建工程丹坑隧道（长约870m）已很好地将综合监控系统运用供配电系统管理，现已运行了一年，系统稳定、可靠，达到预期的效果。以漳州南联络线高速公路为例，该项目各个收费站均设置变电所1座，隧道采用洞内横洞变电所（西岩隧道除外，地质条件不适合做横洞变电所）。根据规范要求，为实现隧道照明、通风等监控设备的远程监控，以每个配电箱柜为一个信息采集点，每个信息采集点设置一台PLC，PLC放置在照明配电柜和风机配电柜内，由PLC通过通信机采集隧道变电所低压配电柜馈线回路的开关状态、电压、电流及功率因数等参数，且通过P LC对低压馈线回路实现远程控制，可实现电力监控系统的遥信、遥控功能。同时高压柜的微机保护单元，实现过流保护、速断保护、断路器失灵保护、缺相保护等功能，检测三相电流、电压、功率因数等参数；变压器的温度控制、进出线保护等数据也经过PLC通过现有的通信平台将监控数据上传至监控分中心。当通信出现故障时，PLC将执行预先设定的通风、照明的自动控制模式；当进行手动控制时，操作人员可以通过一体化工作站触摸屏进行控制。当系统出现电力报警时，监控员可以根据电力报警提示及时通知电工对故障点进行修复，不需要另设电力监控值班人员，节约了人力资源。

　　综合监控系统具备了电力监控系统的优势，相对RTU测控装置而言，PLC不仅实现了电力监控系统的遥信、遥控功能，还具备了受温度、气候、环境影响小，稳定性高、成本较低、操作简单、现场调试及运营后的日常维护方便等特点。同时综合监控系统还可以对外场设备进行监控，有效地整合了资源，优化了配置，减少了投资，实现了资源共享，是高速公路供配电自动化管理的新举措，正广泛地运用于新路段的供配电系统建设中。

　　在江苏，2012年，江苏锡宜高速公路在全程监控系统改造工程中首次尝试采用直流远程供电系统进行供电。此种供电方式采用直流输电形式，传输电缆铺设在高速公路中央分隔带的硅芯管内，避免了另行开挖敷设所增加的建设成本，解决了高速公路远距离供电困难以及部分解决了电缆防盗方面的困难，为全程监控系统提供了一种可靠性高、实施简便、便于维护的供电方式。

　　高速公路的监控正向着全覆盖、全高清的方向发展，选择一种可靠、稳定、实施简便的供电方案以解决高速公路全程监控系统中长距离供电的困难，是成功实施全程监控的关键。锡宜高速全程监控系统改造过程中使用的直流远供方案，将为高速公路远程供电增加优选方案。
　感知 数据的触觉

　　感知，这个在物联网与云时代炙手可热的词汇目前也来到了我们的身边，与监控不同，感知更像是数据的触觉。

　　2 0 1 3 年， 物联网与云计算的不断发展和成熟，为交通行业走向网络化、智能化和信息化提供了更多可能，像交通信息采集、控制和诱导系统都是典型的物联网模式，而交通云的出现将会对交通行业信息资源进行全面整合与共享，为公众提供多种形式的、便捷的、实时的出行信息服务，更好地服务于大众用户。

　　感知数据的采集与发布设备的布设应结合交通流特性及未来发展趋势确定，在实施中应预留接口，且预留预埋考虑到将来扩充的需要，以便于扩展和升级，努力满足近期使用和远期需求变化及技术发展的要求，避免先期投资过大。

　　随着智能交通技术的不断发展，建立“全面感知、全程感知、实时感知和无缝感知”的感知公路体系，可以提高公路交通更好地服务社会、服务公众、服务发展的能力，使智能交通走进人们的生活。

　　在山东，高速公路的调度指挥业务中，物联网相关技术在对象标识与识别、环境监测与对象跟踪、对象智能控制等三类物联网应用模式方面都有体现。路网监测运行分析是高速公路道路交通控制系统的核心，主要利用外场设备（如视频监测器、微波检测器、高清红外摄像仪、环形线圈检测器、气象检测仪等）自动采集实时公路交通运行动态、异常交通事件、公路气象环境等综合交通动态信息，按照一定的数学模型进行计算，据此判断当前交通运行状况，得出最优分析结果，实现对交通运行状态的监测。调度指挥子系统是在路网监测运行分析等的支撑下，实现对高速公路异常事件的快速定位、快速处理的系统，实现了对各种应急资源（车辆、人员、摄像机等）的可视化定位和管理，实现对可变情报板、摄像机、可翻转广告版等外场设备的控制。

　　在辽宁， 智能交通系统设计了统一的交通数据仓库，通过数据抽取、转换和加载过程整合了来源于多种交通系统的数据，能够对各种交通数据进行深度挖掘整理，进行交通业务分析。

　　1、交通数据覆盖了从交通流、交通事件、交通设备、停车场、公共交通、道路收费、信息服务、道路基础设施到车辆和驾驶人信息的10个主题域。

　　2、交通数据被组织成多维度数据，并通过多维数据服务提供给各种商业智能工具，进行报表开发和数据分析，包括预案评估分析模块。

　　3、定义了丰富的KPI集，真实反映交通领域实际业务需求，帮助用户对交通性能评估和管理进行规范化。

　　4、提供灵活的报表开发和分析工具，以帮助用户对数据仓库中的交通数据进行多维度分析，为KPI集中最为关键和常用的指标提供内置实现，形成预定义的报表和仪表盘。

　　5、提供了专门的报表和分析门户，整合了预定义报表和仪表盘，给用户提供了集成性的报表分析界面。

　　智能交通系统让建设单位和管理单位对整个高速公路的全天候、全自动智能监控管理有了一个切实可行的实施模式。在该模式下，整个管理过程能够实现高度自动化、智能化，为管理者提供了直接有力的业务协助。

设计 数据的智慧

　　科学的顶层设计，是保障数据发挥最大作用的必由之路。

　　顶层设计最初来自自然科学和大型技术工程领域，原指为完成某一项大型科技项目，必须实现理论上一致、功能上协调、结构上统一、资源上共享、部件标准化。道路运输信息化顶层设计是以战略思维、全局视野、系统论方法对道路运输信息化的各方面、各层次、各要素进行统筹考虑，明确我国道路运输信息化发展的基本方向、整体思路、关键领域、重点任务、推进策略等。道路运输管理信息系统顶层设计是规划与实施之间的桥梁和纽带，也是规划的延伸和细化，是指导实施的前提与依据。

　　多年以来，特别是“十一五”后，国家电子政务、交通运输信息化建设的快速开展，对高速公路行业信息化的发展起到了积极的推动作用。实践已经证明，基于信息资源规划的顶层设计理念，对于整合信息资源，消除“信息孤岛”，提升信息化建设效益有积极的指导意义。以信息资源规划为核心的高速公路信息化顶层设计，是在当前条件下通过数据层面整合，实现系统整合的可行途径，同时也将是避免“孤岛”重现，实现信息化跨越发展的便捷之路。

　　在山西，经过多年的信息化建设积累，省高速公路行业根据管理需求，各业务管理部门和单位均建设了较为全面的信息化应用系统，并得到了较好的应用，全省联网收费、联网监控、综合养护管理、路政管理、治超联网、公众服务、应急指挥等信息系统的建设解决了业务管理和公众服务的客观需求。

　　山西省高速公路信息资源整合以行业标准规范及安全体系为保障、以高速公路专用通信网络为依托、以各业务子系统的建设与整合为基础，以高速公路业务数据中心为核心，通过数据交换平台实现各类信息资源的整合与共享，构建基础数据库群、业务数据库群，通过综合运行分析形成主题数据库群，并实现数据中心的应用展示，通过外网网站、对外交通服务系统、呼叫中心系统及媒体实现相关信息的对外发布，通过办公自动化内网实现高速公路内部人员的信息共享查询。

　　高速公路业务数据中心，是山西省高速公路信息化的中枢。在系统逻辑上，业务数据中心与联网收费、联网监控、综合养护管理、路政联网管理、治超管理、办公自动化、专用车辆指挥调度、高速公路指挥调度、交通地理信息、收费精细化管理和客户（呼叫）服务子系统紧密相连。在数据中心，设置核心路由器、核心交换机、应用服务器、数据库服务器、存储设备等，构架数据中心综合管理系统网络的主骨架。各业务子网均与中心交换平台相连，通过中心交换机汇集成一个大的局域网，实现子网内及子网之间的通信传输。同时，通过 V L A N划分技术将各接入层功能子网划分为多个相互隔离的虚拟子网，保证了各子系统数据的安全和独立，通过中心交换机的第三层交换及安全控制，实现各功能子网之间合法的通信与数据访问。
服务 数据的归宿

　　数据时代的最终目的当然还是通过数据的采集、应用与管理，实现为交通的领导者、运营者以及消费者服务。

　　在2013年，随着智能交通基础建设日臻完善，交通信息采集手段越来越多，覆盖面越来越广。如何最大程度上对这些数据进行充分的利用逐渐成了未来智能交通发展的主要方向。

　　宽带无线接入技术和移动终端技术的飞速发展，通过移动互联网随时随地乃至在移动过程中方便地从互联网获取信息，成为用户对信息服务的主要追求。

　　最近两年，智能手机中的公众交通出行应用软件开始得到发展，如北京交管局、广州交警支队、上海城建委、山东高速等纷纷发布了针对城市道路或高速公路实时路况发布的智能手机应用软件。这些应用软件已经被大量下载，表明用户在出行期间对交通信息的需求已经越来越强烈。

　　毫无疑问，高速公路交通信息化服务是高速公路未来建设的必然，也是更好地缓解庞大交通出行需求的关键。从高速公路交通信息化服务现状、需求和待解决的关键问题可知，高速公路信息化服务建设将呈现以下趋势：

　　一、服务应用的数量不断增多，质量也随之提高

　　随着主管部门、路段管理者和用户对交通领域的信息化服务提出更高的要求，交通出行信息化服务的应用在不久的将来必将不断涌出，且其服务信息涉及的领域更广，为各类用户提供的信息更多。

　　二、政府主导、相关企业参与的模式将成为主流

　　从国家的“十二五”规划及交通运输部的《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》中可看出，政府对信息化的建设越来越重视，特别是信息化在居民日常生活中的应用。政府与企业共同参与，政府以行政引导的方式带领行业内各企业共同探讨交通信息化服务的建设和推广，集结众力突破交通信息难题，将成为未来的发展趋势，也是高速公路信息化向前迈进的必然要求。

　　三、深层挖掘和分析是必需的技术手段

　　各类用户对交通信息化服务要求的不断提高，将使这些服务从单一性需求逐渐过渡为综合性复杂需求。因此，高速公路交通信息化服务的平台建设必然需要综合各类系统的数据，而对这些数据的处理不能仅依靠简单的汇总和统计处理，而是需要更为深层的挖掘、分析，以完成对这些数据的纵深处理和解析。只有在基于对这些海量数据的深层分析基础上，方可满足综合复杂的信息化服务构建要求，始终保持交通信息化的实用性和高效性。

　　四、交通信息化服务无处不在，并从高速公路领域向其他领域迅速延伸

　　高速公路交通信息化服务是信息化在高速公路交通出行领域中的关键应用与重要体现，也是信息化向居民日常生活纵深渗透的一种趋势。而从其服务模式与实现方式可知，交通信息化服务有针对性地延伸至居民生活的多个方面和社会生产的其他领域已成必然，这既是用户对高品质服务的需求表现，也是各行业信息孤岛不断破除的重要体现，更是社会信息化发展的必然趋势。
　大数据时代来临

　　在交通领域，海量的数据主要包括各类交通运行监控、服务和应用数据，如公路、航道、客运场站和港口等视频监控数据，城市和高速公路、干线公路的各类流量、气象检测数据， 城市公交、出租车和客运车辆卫星定位数据，以及公路和航道收费数据等等，这些交通数据类型繁多，而且体积巨大。通过市场调研分析，目前国内外针对交通管理问题已产生一些系统产品，但仍存在系统功能单一、缺乏整合、技术落后等不足。主要体现在应用系统建设分散、海量数据缺乏有效整合、交通数据利用率低、数据价值无法得到充分发挥，以及交通预警传播受限、路况信息难于及时获取等方面。随着信息技术的发展，交通部门迫切需要一种更加先进智能的数据分析手段对交通行业的海量数据进行高效、实时的分析，为出行者提供实时准确的交通信息服务，为交通管理部门快速处理突发事故以及违法交通行为提供参考。

　　江苏省交通通信信息中心的邱卫云在《智能交通大数据分析云平台技术》⑤一文中，通过构建智能交通大数据分析云平台，实现采用大数据技术处理和存储交通数据，结合大数据与云计算技术，利用专家数学模型对海量交通数据进行多维度的分析和挖掘，并通过云发布服务，将分析结果传达至各类终端，提高人们对路桥状态、交通情况的感知能力，使交通参与者能快速、全面、准确地完成交通评估和决策， 实现交通智能化管理。该平台有效整合交通海量数据资源， 提高了交通数据利用率， 发挥了数据价值， 实现多维度实时传输， 个性化服务。为交通管理部门和公众提供随时随地的交通信息服务，也是将大数据思维和数据技术运用至交通行业的有益尝试。此外，如何从若干业务管理系统中挖掘出有价值的信息，发现数据中隐藏的有价值业务规律，提升业务管理水平及运营管理的科学化，已经成为高速公路管理部门需要解决的重大课题。

　　人类学家克利福德·吉尔兹在其著作《文化的解释》中曾给出了一个朴素而冷静的劝说：“努力在可以应用、可以拓展的地方，应用它、推展它；

　　在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。”这应该是任何一个行业在面对一个新领域、新技术或新概念时应有的态度。大数据时代的预言家维克托·迈尔，在《大数据时代》一书中的一段话，也许是对大数据最好的评价，“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”