利用云計算、大數據、移動計算和物聯網技術，車輛網（Internet of Vehicle, IoV）以行駛中的車輛為信息感知對象，借助新一代信息通信技術，實現車與車、人、路、服務平臺之間的網絡連接，提升車輛整體的智能駕駛水平，為用戶提供安全、舒適、智能、高效的駕駛感受與交通服務，同時提高交通運行效率，提升社會交通服務的智能化水平。

車聯網大數據平臺將車輛數據、車機手機數據、用戶數據、合作伙伴數據、業務數據、第三方數據等（具體包括車、路、車主、交通信息、路況信息、天氣信息、加油站地理位置信息、停車場信息），利用設備傳感器、埋點、數據導入、數據集成等方式將數據收集起來，并儲存到大數據平臺進行處理。沃達德大數據平臺根據業務需求和業務目標，進行數據分析、挖掘，并提供各種數據服務。

近年來，數據挖掘理論及其技術研究和開發取得了較為快速的發展，其在各個領域應用有著非常廣闊的空間和潛力。數據挖掘成為解決數據處理難題的有效武器，并顯示出強大的生命力。數據挖掘主要依賴兩項技術：一是對某個領域各部門產生的各種業務數據進行整理和集成，搭建支持決策的數據分析環境，即數據倉庫；二是發現隱藏在各種監測數據之中的有用知識，即數據挖掘。

隨著國內信息化系統的不斷建設，相關的數據量級已從TB級別躍升到PB級別，形成了名副其實的大數據。但是這些以往的海量數據大多只存在于垂直業務和單一應用中，數據過于分散且信息內容單一，而且缺乏有效的數據分析方法，數據處理效率低下，致使海量的數據無法被共享利用，嚴重制約信息化建設整體發展的速度。因此，需要通過信息化手段對已有各系統的海量數據進行整合、分類、歸納，搭建數據倉庫，實現有效的數據存儲與管理。

利用各種分析方法，對已有數據進行統計和分析，提供歷史數據的分析結果。幫助決策者能快速有效的從大量資料中，獲得有價值的分析結果，做出科學的決策，幫助建構商業智能(BI)。

數據可視化是數據挖掘人員必備的技術，它不但可以幫助探索數據內存價值，還能直觀有效地展示分析結果，從而更容易讓人接受所希望傳達的關鍵信息。發現變化趨勢，在某個地區是否有聚集性；識別數據的邊緣點，如最大值、最小值、邊界數據等。目前國際上將可視化數據挖掘過程分為數據可視化、數據挖掘過程可視化、數據挖掘結果可視化、交互式可視化數據挖掘等。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。