数字经济时代，计算、分析、处理等作为“关键生产要素”已成为行业和社会的共识。交通行业在计算分析方面面临着信息采集难、样式杂、变化快、价值低、应用难度高等诸多痛点。总结而言，主要体现在4个方面：

1、交通业务系统相互独立，数据孤岛现象严重，业务处理容量大但是无统一标准，采集的字段混乱，难以理解和应用？

2、先前已经搭建了交通大数据平台，但是缺乏行业知识库，计算分析能力弱，数据只是简单地BI展现，不能赋能业务创新？

3、业务部门多，资源接口混乱，复用性差，每次调用计算都需要开发新的接口，费时费力？

4、数字零散，全域融合难，缺乏计算价值挖掘，并且未和公众服务平台打通，交通相关APP用户量太少，不能从根本上解决“市民出行难”的问题？

那么，如何用新一代信息技术手段打通交通业务之间的内在联系，提升交通部门的协同效率？如何建成一个交通智能分析的全流程平台，实现交通系统上云、治理、分析、决策、结果展现等功能？这是我们探讨和解决的内容，以更好地支撑交通管理部门提升效能。

数据中台是交通行业数字化转型的最佳路径

交通体系是一个复杂的系统，覆盖的场景丰富，牵涉的业务广泛，行政管理关系归口多，不仅有公路、铁路、水运、航空等行业线，执法、车管等职能线，还有区县、市级、省级等区域线。从组织架构上来看，管辖范围和侧重点不同，计算协同与应用本身就是一个巨大的挑战。

如何让纷繁复杂的计算为业务场景服务，为交通治理提效？从当前的技术、业务和实践来看，“数据中台”是应对挑战的最佳路径，它以信息充分共享、资源高度融合、信息深度挖掘、部门协调联动为核心，通过构建一套大数据技术体系和统一的计算资源池，帮助交通企业快速推进实施数字化转型战略。

数据中台概念首次被阿里提出时是在2015年, 其定位就是紧贴业务，集方法论、工具、组织于一体的“快、准、全、统、通”的智能体系。历经内部复杂场景的实践后,在2018年正式通过阿里云全面对外输出数据中台能力,帮助企业实现数智化转型。在2020阿里云线上峰会上, 阿里云智能总裁张建锋表示，阿里云将会做深基础，做厚中台，做强生态，有信心真正做好数字经济时代的基础设施。这标志着阿里云进一步把数据中台引入全速重构业务数智化的深地。

从“首次提出”到“全速重构”，阿里云数据中台累积了丰富的经验。而在交通领域，数据中台越来越受到重视，交通企业通过构建交通数据中台，可以形成数字资产，对业务方提供高价值、高可靠性、高效率、低成本、少浪费的的共享多样计算服务，快速支撑百花齐放的应用。

阿里云交通数据中台解决方案提供从交通信息接入到计算应用的全链路智能资源构建与管理能力，帮助交通客户打破信息孤岛、融合全域信息，在把资源统一之后，会快速形成数据资产、挖掘计算价值，进而赋能交通业务，为客户提供高效服务。这些服务跟交通客户的业务有较强的关联性，是交通企业业务和资源的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在，助力交通行业数字化转型及智能应用的创新和推广。