随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮，且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物，不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。
车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。
● 大数据的定义和特征
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
我们从权威的定义可以看到，大数据的特征有四点，分别为：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。
大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵。也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。
