智慧交通通過大數據、云計算、物聯網和人工智能技術，對現有海量交通數據進行整合、挖掘和分析，增強交通路網的事前預警能力，輔助制定路網調度方案，及時調整和優化運營策略，由傳統的經驗決策模式逐步轉變為數據決策模式，進一步提升交通管理水平以及決策效率。

智慧交通大數據分析平臺，通過對已有交通數據的挖掘，提供路網交通運行態勢的分析預測，為實現路網的合理誘導和調度、交通預案的分析優化提供決策支撐，輔助管理者在事發前做出科學的決策。

大數據基礎平臺對大規模數據集（海量數據），提供底層分布式計算和分布式存儲技術，可以擴展到數以千計的存儲和計算節點，提供高可用服務的大數據集群。沃達德大數據平臺具備數據的可靠性、安全性和高可用性，是構建整個大數據技術架構的基礎平臺。產品特性包括：分布式計算、分布式存儲、支持數以千計的存儲和計算節點、高可用服務，以及保證數據的可靠性、安全性和高可用性。

大數據平臺的采集源端進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境，具有類似的數據結構和編碼映射，可以通過工具配置或腳本進行采集。當需要面對和對接第三方的數據生產系統，需要遵循對方的抽取協議，以及跨網段的數據訪問，從而需要對采集應用進行一定程度上的定制化開發。通過沃達德大數據平臺，即可完成數據采集配置和根據實時需求進行制定化開發。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是國內面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，如沃達德大數據平臺、數據倉庫、分布式數據庫、數據挖掘平臺、大數據可視化，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

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；并且提供外部數據采集接口實現與相關行業和部門的數據采集和數據共享，滿足與外部數據的協同共享，為上層應用系統的建設提供良好的數據環境。

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。