交通衍生信息：典型数据为道路事故数据，车辆违法信息，交通监控信息，交通管制信息等，其主要应用价值体现在治安防护，应急处置，交通管理，刑侦分析，协同指挥，增值信息共享等
同样通过将以上海量的数据整合后，通过大数据挖掘与建模等方法，可以有效的实现事前预防-事中监管-事后评估-事前预防这一可自优化的生态闭环，借助大数据多带来的智慧解决交通所面临的困境。
如何借助大数据解决交通运行中的困难
既然交通大数据蕴含着丰富的价值并存在了广阔的应用想象空间，那么如何实际应用呢?联想一直致力于通过新技术与新模式的探索与应用去解决实际的社会，带动整个产业的发展。 大数据做为一种新技术，如何在旧有领域中应用并最大程度的发挥其优势更是联想所一直努力研究的主要对象。
通过大数据提供的分布式存储(hdfs)与高性能计算(M/R，spark等)解决交通大数据所面临的海量数据存储与计算问题;借助软件工具与咨询服务的帮助，协助交通行业相关企事业单位对海量的数据进行管控治理;依赖于专业的数据科学家基于交通大数据展开相关的分析与应用，还原交通大数据的真正价值。
通过感知层将海量交通信息识别并记录下来，再通过网络层借助物联网、互联网、通信网等技术将信息集中到大数据分析平台进行存储与计算，最后通过业务应用层对汇聚起来的大数据进行有业务针对性的分析与应用，并通过移动设备，APP，车载设备，交通控制设备等渠道与手段将交通大数据所产生的“智慧”应用到实际的交通运行中，再将运行的数据反馈回大数据分析平台进一步优化大数据相关应用，形成一个不断优化的交通大数据价值闭环。
海量的交通大数据不仅涵盖了交通相关的各个领域，同时将这些数据集中后所产生的价值更是无法估量 。预计2020年交通大数据市场规模将突破200亿，随着新商业模式(数据运营，数据变现等)的成熟，以及象联想，易华录，软通等企业的不断投入，未来交通大数据将为我们带来一个全新的交通管理方式与出行方式。
依托大数据为核心的交通行业整体解决方案将以数据为核心驱动，以大数据技术平台为载体，通过科学的数据分析方法对内不断挖掘数据价值，优化管理决策，对外不断提升服务质量，解决交通难题。