臺北大數據中心強調，有別過去資料集中於同一空間、同一場域，大數據中心透過「1+N」的資料應用模式，除了在市府大樓「1個」任務導向的數據研析空間面對面討論外，更讓「N個」經過授權的使用者，可使用不同的行動載具，在任何場域、任何時間，都能取得自己專屬的資訊與服務，讓市政決策超越時空的限制。
交通、防疫、社會安全 臺北大數據中心成果亮眼民眾業主有感！
透過交通局公共運輸處的合作與聯繫，臺北大數據中心運用車隊提供的數據進行叫車與路攔資料的分析，具體優化招呼站的設置，並結合了公有停車場的資料，提出車隊利用公有路外停車場停車之建議，減少空駛繞行及路邊臨停情況。對此，風傳媒專訪「Ｑ-taxi車隊」、「台灣大車隊」以及「LINE TAXI」，了解計程車業者如何活用內部的大數據分析，並與政府的數據資料做結合，提升服務品質的同時，也能保障駕駛與乘客雙方的權益。
Ｑ-taxi車隊的執行長林振崙表示，「藉由數據分析與資訊科技達成供需平衡，改善排班、載客、候車等問題，成為提升駕駛、乘客雙贏的營運模式」。執行長也表示，「透過應用大數據資訊的接單模式，整合乘客需求、地理資訊、交通狀況、車輛動態等相關數據，透過雲端媒合派單，過程無須搶單，可以提高行車安全。
台灣大車隊執行長林念臻也透過計程車與乘客的分布象限圖，解釋需求者多但計程車少的「叫客熱點」，「就算即時通知駕駛，開過去也要十分鐘，客人已經不想等了，所以我們要做的是預測」，透過車隊內部的統計數據與外部如雨量、節慶、轉運站班次時間等數據組合成系統模型，有效縮短計程車的空車時間。
LINE TAXI執行長陳泰成點出過往計程車產業的現象，計程車駕駛大多透過經驗來尋找乘客，在路上繞路攬客，而現在應用大數據便可以估算出乘客的習慣、叫車需求的尖峰時間和地點，讓計程車駕駛在對的時間到達對的位置。陳泰成執行長也分享一個有趣的現象，當遇到COVID-19疫情這樣的非常時期，平常習慣搭乘計程車的乘客反而出現顧慮，減少需求；相反地，平時搭乘大眾交通工具的民眾則為了避開人群而提高需求。
臺北大數據中心，除了與交通局合作成果亮眼，同樣透過COVID-19疫情儀表板（疫情小組）建置視覺化儀表板，以世界各國疫情與疫苗覆蓋趨勢、臺灣疫情監測、臺北市防疫量能及疫情分析等資料，提供北市疫情小組全盤資訊。
臺北市立聯合醫院總院長璩大成舉例，以萬華疫情爆發的時期來說，委託資訊局制作的COVID-19疫情儀表板成功引導了「冷區殲滅、熱區圍堵」著名的防疫策略，根據儀表板將零星疫情地方先清理，再逐步圍堵萬華，璩大成表示，「儀表板上的這張靜態圖，是以後可以用來指導醫學生很好的一課」。
此外，根據COVID-19疫情儀表板也成功推估截至目前確診人數成長曲線，透過曲線，北市府超前安排好所有防疫量能，讓疫情至今進入高原期，且讓決策單位可透過儀表板快速且精準的判斷個案關聯性、釐清確診者的傳染鏈，達成防疫的精確管理。另外，在社會安全網儀表板大數據中心透過收集民政局、社會局、消防局、警察局、家防中心、衛生局等局處的關鍵資訊，讓儀表板數據視覺化呈現，藉此掌握社會安全網。
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