En los últimos años, hemos sido testigos de un auge sin precedentes de los Vehículos Eléctricos (VE). Sin embargo, el desarrollo adicional de los VE enfrenta cuellos de botella críticos debido a problemas de Energía de VE (EVE) como los peligros de las baterías, la ansiedad por la autonomía y la ineficiencia en la carga. La gestión de EVE impulsada por datos emergentes (EVEM) es una solución prometedora, pero aún enfrenta desafíos fundamentales, especialmente en términos de fiabilidad y eficiencia. Este artículo presenta iEVEM, el primer marco de EVEM inteligente potenciado por grandes datos, que proporciona apoyo sistemático a las aplicaciones inteligentes de EVEM a nivel de conductor, empresa y sociedad. En particular, se proporciona una arquitectura de datos en capas que va desde la gestión de datos EVE heterogéneos hasta el diseño de soluciones inteligentes mejoradas por el conocimiento, y se propone una arquitectura colaborativa de edge-cloud para el sistema en red, con el fin de lograr una gestión de EVE fiable y eficiente. Realizamos un estudio de caso de prueba de concepto sobre una tarea típica de EVEM (es decir, detección de valores atípicos en el consumo de energía de VE) utilizando datos de conducción reales de más de 4000 VE en un período de tres meses. Los resultados experimentales muestran que iEVEM logra un aumento significativo en fiabilidad y eficiencia (es decir, hasta un 47.48% más en precisión de detección y al menos 3.07 veces más rápido en velocidad de respuesta en comparación con los enfoques más avanzados). Como el primer marco de EVEM inteligente, se espera que iEVEM inspire más aplicaciones inteligentes de gestión de energía que exploten los enormes datos de VE.