교통데이터 수집의 개별화를 통해 빅데이터로 활용할 수 있다. 신용정보를 바탕으로 속성정보를 마련하고, 이를 하이패스 단말기 등록 시 제공한 주소지와 연관시켜 필요한 속성 정보를 가져옴으로써 활용성이 커지는 것이다. 스마트톨링 도입 시 고속도로를 통행하는 차량의 번호판 정보를 획득해 차량등록정보 DB와 연결하면 정밀한 분석도 가능하다.
한 가지 주목해야 할 것은 스마트폰 및 차내 단말기 보급과 함께 나타난 교통데이터 수집의 개별화다. 즉, 데이터 하나하나가 구분되고 이것이 결국 다른 데이터와 연관되면서 그 규모와 의미는 폭증할 것으로 예상된다. 개인정보 보호라는 측면을 떠나서 본다면 그 활용가능성은 엄청나다. 예를 들어, 교통카드처럼 전국 수백만 대의 차량에 보급된 하이패스 단말기의 고유번호를 기반으로 교통데이터를 각종 경제사회 데이터베이스와 연관시킬 수 있다. 그 결과 오전 특정 시간 동안에 서울톨게이트를 지난 차량의 출발지 분포를 추정할 수 있고, 더 나아가 남자가 많은지 여자가 많은지, 심지어는 톨게이트를 지나는 사람들의 평균 소득수준까지도 알 수 있다. 이런 것은 기존 신용정보를 바탕으로 각 행정동 또는 공동주택 동 별로 평균 소득수준 등 속성정보를 마련하고 이를 하이패스 단말기 등록 시 제공한 주소지와 연관시켜 필요한 속성 정보를 가져오면 되는 것이다. 또한 2020년 이후 톨게이트 없이 모든 차량이 무정차로 고속도로를 이용하는 스마트톨링이 도입되면, 고속도로를 통행하는 하루 수백만 대 차량의 번호판 정보를 얻게되고(스마트톨링시스템에서 하이패스 단말기를 장착하지 않은 차량은 번호판을 읽어 후불고지를 해야 하기에 모든 차량의 번호판을 읽어 인식해야 함) 이 정보를 차량등록정보 DB와 연관하면 차종은 물론 연식이나 출발지 분석 등이 정밀하게 가능해진다. 말 그대로 반세기 동안 풀지 못했던 이동의 비밀이 풀리는 순간이 다가올 수 있다. 이와 같은 가능성을 고려할 때 교통데이터는 명실공히 빅데이터다.