Las ciudades altamente pobladas dependen en gran medida de los sistemas de transporte inteligentes (ITS) para una utilización eficiente y confiable de recursos y gestión del tráfico. Los sistemas de transporte actuales luchan por cumplir con las expectativas de diferentes partes interesadas mientras intentan optimizar recursos para proporcionar diversos servicios de transporte. Este documento propone una Arquitectura de Datos Masivos Orientada a Microservicios (MOBDA) que incorpora técnicas de procesamiento de datos, como modelado predictivo, para lograr un transporte inteligente y microservicios analíticos necesarios para las ciudades inteligentes del futuro. Postulamos métricas clave de transporte aplicadas a diversas fuentes de datos de transporte para cumplir con este objetivo. Se propone una arquitectura híbrida novedosa que combina el procesamiento de flujo y el procesamiento por lotes de grandes datos para un cálculo inteligente de métricas de transporte orientadas a microservicios que pueden satisfacer las diferentes necesidades de las partes interesadas. El desarrollo de una arquitectura de este tipo para el transporte inteligente y análisis mejorará la predictibilidad del suministro de transporte para los proveedores de transporte y la autoridad de transporte, así como mejorará la satisfacción del consumidor durante los períodos pico.