目前，隨著“互聯網智慧交通”項目的不斷實施，各地收集了大量的交通方面的大數據信息。通過對交通大數據的分析和應用，不僅有助于人們高效便捷地出行，也有助于管理部門為社會提供更好的公共交通服務。隨著快速處理技術和分析提取技術的發展，可以快速挖掘其中包含的價值信息，為系統的決策提供幫助。智能交通中的大數據可以突破行政區域之間的限制，進一步共享數據和信息。
相信所有的事情不可能會一帆風順，在發展的道路上難免會遇到一些難題，接下來開維創小編為大家講述智慧交通在運用大數據過程之中面臨的難題：
1、行業標準不統一
由于我國各地區經濟發展不平衡，國家在實施智能交通系統項目時沒有統一的行業標準，導致許多地區智能交通系統相對獨立，銜接協調性不強。大數據在智能交通中的應用需要依靠前端傳感器進行數據采集。由于鋪設的前端傳感器來自不同的生產企業，這些行業沒有統一的接口標準，使得同一個城市的不同系統很難連接和配合。在智能交通的大數據的應用中，數據收集是十分關鍵的階段，因為不一致的規范會比較嚴重增加交通出行統計數據獲得難度系數，進而妨礙交通流的剖析與分折。
2、智慧交通系統無法保持設施的穩定現行以及可靠性
智能交通系統的集成度和復雜性越來越高，但其本身沒有得到提高，因此系統的整體信息安全風險也相應增加。智能交通系統通常需要大量的服務器和前端設備，包括信號控制、交通流量采集、交通引導、電子警察、卡口等子系統。數據應連接到高級交通管理平臺、低級交通管理子平臺和公安業務集成平臺等系統。該系統擁有流程復雜、業務繁多以及客戶端分散等特點。數據中心需要盡一切努力確保業務系統的正常運行。但是，隨著系統規模的不斷擴大，前端設備點的數量也在增加，設備故障點的數量也在幾何上增加。管理人員必須確保這些設備的正常運行。在數據傳輸期間，智能型交通系統的硬件裝置由于功能的延遲或劣化而降低其傳輸速度，可能引起網絡的延遲，引起數據泄露或丟失，對大型數據安全造成嚴重的影響。
3、數據來源質量無法保障
數據質量包括數據出處和數據失真兩個層面，主要指的是數據的真實性以及數據可信程度。智能交通應用的數據主要來自系統中傳感器、監控等設備采集的數據。大數據中心需要高質量的數據源。然而，目前無法保證設備的長期運行性能。低數據質量限制了智能交通業務的高層次擴展應用。
4、有數據隱私泄露的風險
大量的交通信息中包含了一些敏感信息。讓數據集中的存儲方法就加大了數據泄露的風險。這些信息一旦被利用將造成無法預計的后果。
5、數據信息安全問題無法保障
大數據在智能交通中的應用是利用道路、車輛等前端設備收集交通數據，從海量數據中分離出價值信息的過程。智能交通中大數據的收集、傳輸、存儲和分析都依賴云計算平臺和互聯網傳輸，這一過程就增強了數據信息安全的風險。
6、對現有數據造成威脅
當大數據技術應用于智能交通系統時，不可避免地會導致大量的數據采集。如此大量的復雜數據需要存儲在具有更高安全管理標準的數據中心。由于原始運輸系統中的數據存儲中心可能不符合規定，這對現有存儲環境構成了威脅。另外，大量的數據也提高了防護的難度，對已有的安全防護措施的運行帶來影響。 安全級更新的速度必須與數據增長的速度一致，并且如果安全措施趕不上數據增長的速度，則會造成大數據安全出現漏洞。
綜上所述，大數據在智能交通中的應用不僅從根本上緩解了交通系統面臨的壓力問題，也給智能交通帶來了挑戰。面對這些挑戰，我們需要各方發揮綜合作用，加強交通平臺資源整合，以推進數據標準化為目標，立足基礎設施建設，嚴格控制數據真實性，加強智能交通系統中大數據的管理。
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