大数据（Big Data）是指借助于计算机技术、互联网，捕捉到数量繁多、结构复杂的数据或信息的集合体。在计算机技术和网络技术的发展推动下，各种大数据处理方法已经开始得到广泛的应用。
常见的大数据技术包括信息管理系统、分布式数据库、数据挖掘、类聚分析等，当下，客户的新需求是不断推动大数据在冷链车温度监控系统中应用的强大驱动力。大数据分析的产生旨在于冷链车正确的管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的管理数据。
特别是整合冷链车行驶过程中的分类数据，驾驶行为、行车环境、行车习惯、温度控制习惯等维度，对冷链车温度监控系统数据和风险行为进行识别并加以刻画，综合反映冷链车行驶习惯及风险，为企业管理客观了解冷链车出行状况提供数据支撑。
反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，公司和企业可以利用冷链车温度监控系统产生的大数据了解司乘人员的驾驶行为和行车路线，进而加深大数据对重点冷链车的监管力。也可以记录和统计各类行为数据，让大数据轻松地协助管理人员考核司机业务的工作。
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