通過基于全量視頻的人員、車輛、物品、場景智能分析能力建設，交管部門可以通過對交通數據的分析及挖掘，對交通的參與者路、車、人進行分析，對擁堵、違規等現象進行預警，提供排堵策略及違規追蹤，賦能交通相關部門交通經濟運行監測、政府決策分析、突發事件應急指揮，提升交通運行效率，為人們提供交通信息服務。
大數據也是建設智慧交通的核心，有了大數據，再加上人工智能技術，相當于給交通安裝了先進的智能“大腦”，使之能夠有效消化和吸收所采集到的基礎數據信息，做到對交通數據及關聯數據的及時篩選、深度分析、全面共享、然后做出實時反應，有效反饋，多維度利用、對交通微調、精調，提高城市路段通行效率。
1、大幅提升用戶出行體驗
出行途中實時查詢交通信息，第一時間知曉交通事故、道路維修、交通管制等情況進而繞行，進而提升出行體驗。
2、提高日常交通疏導效率
基于互聯網地圖，交通信息無須通過大屏幕就可傳達給司機。例如，交通部門可在云端疏導，司機則通過車載導航或手機地圖收到語音指令，這樣可避免讓交警處于復雜惡劣的交通環境中。再比如有地方發生交通事故，可通過地圖的個性化導航繞行。借助于互聯網地圖，交通部門信息將更有效地傳達給市民，實現云端調度，提升道路資源的使用效率，降低城市擁堵程度。
3、輔助宏觀交通規劃決策
相當一部分交通問題，例如長期擁堵、事故高發，均可歸結到交通規劃不合理，包括城市規劃、道路規劃、方向規劃、交通燈設置、道路轉向設置等等。如果有了基于海量大數據的分析結果，就可更有效地進行交通規劃決策，進而提升整體效率，尤其是公共交通規劃，公交路線、地鐵班線、出租車配額，諸多公共交通資源配置決策均可基于大數據進行。
4、為共享出行提供基礎支持
共享出行已深刻改變了市民的出行，專車是增加還是減少城市擁堵？專車如何派單和行走才能避免擁堵？通過地圖大數據分析都會有答案。共享出行的本質是基于LBS的大數據出行方式，地圖大數據與公共交通大數據結合之后，可為共享出行提供更好的支持。
5、交通主管部門的決策越來越科學
政府、交管局等機構對重大政策的制定和推出越來越依賴于對交通行為的分析，最典型的就是北京全面限制外地牌照這件事情，專業機構通過數據分析發現北京道路擁堵的癥結。