大數據在智慧交通應用中面臨的挑戰有：

1）我國各個地區的經濟發展不平衡，在實施智慧交通系統項目時，國家並沒有統一的行業標準，所以造成許多地區的智慧交通系統相對獨立，銜接和配合度不強。在智慧交通的大數據應用中，數據採集是非常重要的環節，由於沒用統一的標準會嚴重加大交通數據獲取難度，從而妨礙交通流的分析與預測。

2）在智慧交通中大數據的應用需要依靠前端傳感器進行數據採集，由於鋪設的前端傳感器來自於不同的生產企業，這些行業並沒有統一的接口標準，這就造成即使同一個城市的不同系統也很難進行銜接和配合。

3）交通信息難以共享，人、車、信號系統整合不夠，孤島效應仍然存在，客流信息、車輛信息、信號信息呈現割據狀態，形成多個封閉的信息孤島，衆多孤島將交通大數據割據爲一個個小數據。

4）數據源質量不高，海量數據價值密度低，缺乏有效的清洗篩選手段，交通模型、算法不完善，對最終決策分析貢獻率低。數據的質量主要是指數據的真實性或可信度，具體可以分爲數據出處和數據失真兩個層面。智慧交通應用的數據主要來自於系統中的傳感器和監控等設備收集的數據，大數據中心需要高質量的數據源，而目前設備長時間運行的性能得不到保證，數據質量不高限制了智慧交通業務高水平的擴展應用。

以現在的技術手段，在不考慮投入成本的前提下，人、交通工具（車、船、飛機等）、聯網的便攜式終端設備，在時間、空間上留下的痕跡信息都能採集到，但當這些數據匯聚到智慧交通各子系統時，並不一定產生有價值或者價值高的信息，同時也消耗大量的存儲空間資源。

5）數據接收實時性。隨着現代智慧交通的發展，交通領域已經呈現多樣化的發展，現代交通的發展已經要求大量的數據需要進行在線實時接收、記錄和處理。現代交通對於信息數據的完整性以及安全性均要求較高，其中完整性的要求要使得信息數據做到無丟失並且實時接收用戶的信息數據傳輸需求，同時還要做好信息數據的存儲和備份工作。對於安全性的要求是使得數據的實時傳輸通道始終保持在授權的情況下運行，不能夠在無授權的情況下被訪問和監聽進而盜取和破壞數據。

6）數據遷移。近年來，隨着互聯網和雲計算等技術的迅猛發展，已經越來越多企業和個人將大量的信息數據業務遷移到雲計算平臺等大規模數據中心中去，進而以降低本地硬件的投入和維護成本以及提高安全性。但是超大海量的數據遷移必須要以可行、可靠、安全的技術方案作爲支撐，一旦出現錯誤將會給現實社會和實體經濟帶來影響以及增加安全隱患。此外超大海量數據遷移任務需要較大帶寬作爲傳輸技術支撐，就目前的帶寬技術發展而言，雖然其已經發展較快，但隨着時代的發展其發展速度將滿足不了超大海量信息傳輸的要求，可能會成爲數據遷移的一項發展瓶頸。

7）數據關聯複雜。根據相關部門統計，隨着互聯網信息時代的到來，信息數據產生的數據量巨大，並且隨着時代的發展信息量要成上升趨勢。在這些海量數據的產生中其來源來自於方方面面，無論從生活的互聯網電子商務購物，還是到工業企業中各產線的的生產製造，還是到社交網站等媒體信息的溝通，還是到在線視頻影響資料的製作與傳輸都是大量信息數據產生的源頭。就現今時代發展而言無論從工業企業的信息自動化管理系統，還是政府機關等服務部門的電子窗口政務以及居民所使用的網絡信息娛樂與服務均會產生大量的信息數據。

8）海量數據計算。由於大數據的計算和處理特性，對於傳統的數據分析、挖掘、處理方式已經無法滿足大數據的要求。對大數據的計算和處理需要打破傳統思維模式，進而利用密集型計算和新型計算的模式，該模式需要有數據計算效率的評估方法加上數據計算複雜性的研究基礎理論作爲技術支撐，而這些數據計算均要針對交通行業的特性以及現階段存的問題，組建成相應的數學模型才能夠解決實際問題。因此在大數據時代，數據量不僅龐大，更重要的是大部分數據長時期按照分佈式的形式存在，使得數據很難得到集中處理，這樣便會給移動數據帶來巨大的消耗。