최근 사회 전반에 걸쳐 빅데이터(Big Data)에 대한 관심이 증가하면서 빅데이터의 활용방법 및 사례에 대한 내용들이 인터넷이나 매스컴을 통해 지속적으로 발표되고 있고, 데이터 처리에 대한 다양한 기술서적들이 출판되고 있다. 데이터를 전문적으로 다루고 있는 학자들은 ‘빅데이터’보다는 ‘데이터 사이언스’와 같은 용어를 선호하고 있다. 그 이유는 과거부터 이미 데이터에 대한 연구가 지속되어 왔으며, 금세기 인터넷, 모바일 통신 및 컴퓨터 기술의 눈부신 발전에 의해 다양한 대규모 데이터의 실시간 획득 및 분석처리 측면에서 과거에 비해 속도와 규모가 커졌을 뿐 데이터를 바라보는 관점은 변함이 없다는 것이다. 다만 빅데이터 활용의 성공 여부는 데이터 간의 네트워킹이 큰 관심사항이다. 개별 데이터는 자기만의 색깔을 가지고 있으므로 이들을 서로 연결하여 과거 개별 데이터에서 찾던 독립적인 가치창출에서 벗어나 새로운 가치창출을 하는 것이 데이터 간 네트워킹이 필요한 이유다. 그러나 잘못된 데이터 간의 네트워크는 소요된 비용과 시간에 비해 쓸모없는 거대한 데이터 쓰레기를 양산할 수 있기 때문에 시행착오를 최소화하여 어떻게 새로운 가치를 도출할 것인가에 대한 고민이 필요한 것이다. 이러한 측면에서 보면 교통부문의 빅데이터 활용뿐만 아니라 타 분야에서 생성되는 제3의 빅데이터와의 네트워킹은 필수적이며, 이러한 네트워크를 구성하기 위해 데이터 공유에 대한 사회적 인식의 변화 및 제도적 장치를 마련하려는 움직임이 필요하다.
빅데이터의 속도와 규모가 커지며, 게속적인 성공여부는 데이터 간의 네트워킹의 활용이 중요하다. 개별 데이터는 새로운 가치창출을 위해 도약해야 한다. 이에 제3의 빅데이터와의 네트워킹은 필수이며, 사회적 인식과 제도적 장치의 변화가 필요하다.