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交通运输行业作为全球最大的行业之一，每年以较快的速度持续增长。无论是占比最大的陆运、速度越来越快的空运，还是运载量越来越大的海运，都面临客户日益增长的多样化的需求。其中，在空运方面运输速度要求越来越快，有的商家甚至要求货物全球24小时内送达；在海运方面，运输的物品越来越多，航线越来越复杂；在陆运方面，运输距离也在逐渐扩大，车辆调度数量日趋增长，车队协作要求提高，对车辆的维护难度也在逐渐加大。
面对数据庞大且种类繁多的交通数据，如何解决交通运营管控、交通营销及服务精准化、智能用户行为分析、智能路网运行监测、智能路网综合分析，帮助预测车辆发生事故风险等具体问题，构建新一代的智能交通系统，则成为推动交通信息化发展的重中之重。在交通领域，以一个中等以上城市而言，交通出行单位至少在百万量级，实时信息并发量巨大，要面临对海量非结构化大数据的组织与分析，对处理时效性和效率提出巨大挑战。
通过大数据分析平台优化运输路线运营，缩短货物运输时间，全面提升货物运输运力。
通过大数据分析平台预测大量车辆的部件使用情况，在故障真正出现前进行维修，提高运输效率并减小维修成本。
通过大数据分析平台对历史运输数据进行分析，对大量运输司机的关键指标进行比对，找到最佳的运输司机及其具备的特点。同时还可以依照最佳司机的特点，招募新的司机。
通过大数据分析平台分析可用车辆和客户订单之间的关系，从而制定最优价格，实现公司利润最大化。
通过大数据分析平台对历史事故车辆的信息进行分析，找到可能导致事故产生的因素，并对将来潜在的事故进行预测。
通过大数据分析平台分析营运车辆的使用情况，提供最优的往返方案，降低货车的空置率。
