尽管大数据的应用意味着大机遇，拥有着巨大的商业价值，但将大数据技术应用到交通领域还存在以下一些问题。

1.大数据的质量和时效性难以把握

交通大数据可能来源于不同的交通机构，数据结构和数据完整性也可能随着数据源的不同而不尽相同，而且在数据收集阶段，由于数据变化较快，有效期很短，这可能导致所收集的数据无效，从而在一定程度上影响数据的质量。因此，对于交通领域相关部门或企业而言，从多个数据源及时获取高质量的数据并进行有效整合，是一个巨大挑战。

2.部分行业对大数据技术缺乏高度的重视和支持

大数据在中国还处于不成熟的阶段，再加上大数据本身的多样性和复杂性，使得大数据的质量就无法得到有效、全面的保证，部分行业（如许多的物流企业高层管理人员）还没有意识到大数据挖掘技术、大数据分析技术给自身企业带来的商业价值到底有多大，对大数据的认识还没有真正提升到企业发展的战略高度。因此，应加强对大数据的认识，清楚大数据在信息时代的真正价值，建设完善的数据中心和完善的数据质量保证制度，促进行业或企业的发展。

3.物流企业高层管理者对大数据技术缺乏高度的重视和支持

只有得到了物流企业高层管理者的重视，一系列跟大数据有关的应用及发展规划才能有望得到推动，大数据的价值才能在物流的运营过程中真正地挖掘出来。然而，大数据在中国还处于不成熟的阶段，再加上大数据本身的多样性和复杂性，使得大数据的质量就无法得到有效、全面的保证，许多的物流企业高层管理人员还没有意识到大数据挖掘技术、大数据分析技术给自身企业带来的商业价值到底有多大，对大数据的认识还没有真正提升到企业发展的战略高度。因此，物流企业高层管理者应当加强对大数据的认识，清楚大数据在信息时代的真正价值所在，建设完善的数据中心和完善的数据质量保证制度，带领企业迎接这场没有硝烟的大数据战争。

4.数据中心亟需专业的数据管理人员(www.daowen.com)

专业数据管理人员的配备才是保证大数据质量的关键，由于大数据本身的多样性、复杂性增加了大数据在处理和管理上的难度，因此，在大数据环境下，交通部门亟需专业的数据管理人员。

5.将非结构化的数据转化为结构化的数据是一项巨大挑战

数据有着结构化数据和非结构化数据之分，结构化数据是指储存在数据库里，能用二维表结构来表达的数据；而非结构化数据是指包括所有格式的文本、图片、办公文档、各类报表html、xml、图像和音频/视频信息等等。对于交通机构来说，将非结构化数据转化为结构化数据是一项巨大挑战。

6.数据开放程度、共享程度低，共享机制不完善

交通部门拥有大量的数据资源，但利用率不高，这不仅造成了资源的浪费，也给人们的生活带来了很多不便。例如，我国城市公交一卡通已覆盖了约250多个地级以上城市，但因各地公共交通一卡通标准不一、各城市间不能联通、无法实行大规模的联网应用等问题，给百姓出行使用造成极大不便。提高利用率的最有效方法就是开放数据。国家“十三五”规划也提出促进数据资源开放共享。因此，交通主管部门应建立开放交通运输物流数据的门户网站，尽可能以多种形式开发交通运输物流数据，并制定交通数据共享的奖励措施，促进这种公私部门之间合作的双赢局面。

7.数据开放与隐私的平衡，亦是一大难题

在信息时代，用户的各种行为需求都会在各种各样的信息系统中留下“数据脚印”，甚至用户的习惯、爱好、电话号码等个人信息也可能被记录，从而造成个人信息的非法泄露，给用户带来不必要的麻烦。因此，推动数据全面开放、应用和共享的同时，政府应逐步加强数据隐私立法，交通主管部门应在此基础上逐步完善保护用户隐私的规章制度，加大对用户隐私的保护。