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교통분야에서의 빅데이터 응용은 실시간 교통정보제공서비스 못지않게 축적된 방대한 데이터를 분석하여 교통정책 발굴에 활용하는 것도 중요하다. 끊임없이 생성되는 대량의 데이터를 무한정 저장할 수 없으므로, 적절한 프로세스를 거쳐 데이터를 가공해야 한다. 2012년 대전시의 교통데이터웨어하우스 구축이 좋은 사례다. 대전시는 수집되는 다양한 실시간 교통정보 수집데이터를 추출, 변환, 가공의 프로세스를 거쳐 요약데이터베이스를 구축하였다. 시민 교통정보제공서비스뿐만 아니라 교통계획, 안전, 운영 등의 다양한 교통정책 결정에 기본자료로 활용하고 있다. 교통분야 빅데이터 활용의 또 다른 성공사례로는 2013년 서울시의 심야버스 노선결정 프로젝트를 들 수 있다. 심야시간대에 이동하는 사람들의 통화데이터 30억 건을 분석하여 최적의 심야버스 노선을 선정하였다. 이 사례의 특징은 교통정책을 도출하는 데 교통시스템을 통한 교통정보가 아닌 모바일폰의 빅데이터를 활용하여 수요자 맞춤형 서비스를 제공했다는 점이다.
교통분야에서의 빅데이터 응용은 축적된 방대한 데이터를 분석하여 교통정책 발굴에 활용하는 것도 중요한데, 대량의 데이터를 적절한 프로세스를 거쳐 데이터로 가공해야하는 바, 2013년 서울시 심야버스 노선결정 프로젝트 등을 성공사례로 들 수 있다.