大数据在汽车行业的应用
大数据在汽车行业的应用
“大数据”这个词目前很火，以大数据为核心战略的企业正在引领商业形态的变革.但其实“大数据”并不是一个新鲜词，在上个世纪五六十年代就已经产生相应的行业，也有很多学院派在研究这一领域。
随着互联网的飞速发展，商业形态随之发生变化，大数据成了任何一家企业都绕不过去的门槛，众所周知，大数据的应用将成为下一个“金矿”，而企业能否玩转数据势必会成为其生存的必要手段。
以美国为代表的政府，在这方面就已经取得了非常好的成绩。今天，数据仓库、数据挖掘、联合分析、数据可视化四个领域的大数据技术早已成熟。互联网的发展、包括移动互联网的发展，推动了数据的采集，分析，整理，及转化的效率。而关切到能否在大数据时代生存，则取决于企业的执行力和绝决的的决心。大数据时代的引领者比如:阿里巴巴、京东，他们是电商的集大成者，中央数据库资源使他们拥有最大化的数据变现的能力，而其他行业中的很多企业并不具备这样的基础。CIG 在成立后的十几年中一直努力的帮助客户积累和挖掘数据，引导他们尽快进入数据时代，用数据的能量增强企业价值，提高核心竞争力。
倘若将CIG（新意互动）定义为大数据时代的广告公司，绝对是对CIG的完美注解。CIG是伴随着中国互联网的成长一路走来的，2002年我们的第一个业务，是做网站，之后的三个月，我们迎来了第一笔网络广告代理业务。从2003年至今，CIG以平均每年75%的增长速度高速发展，近5年以来，CIG一直是中国汽车行业拥有客户最多，营收最高，最具影响力的互联网营销咨询公司。2010年在CIG 的鼎力支持下，全资控股CIG的易车集团在纽约证券交易所上市。2013年第二季度，易车集团营业收入为5510万美元，同比上涨36.5%。这都在阐述CIG的核心经营理念，我们要做汽车企业在数字时代最有价值的营销顾问。因此，CIG定位为“汽车智慧营销价值伙伴”，我们的一切服务都是以此为出发点，希望以我们的专业来帮助客户激增在大数据时代的竞争力。
或许，有人会说“汽车智慧营销价值伙伴”听起来像是对人的描述，而不是对一家企业的描述。因为，很多的咨询公司或者广告公司的口号，都不是这样的类型，他
们讲的更多是一种理想或者概念。但我想说，任何一家企业的发展都不是一帆风顺的，在CIG历史上也有过落后于行业发展速度的时候，做CIG这样的公司很累。
正如开篇中说道的，大数据时代的来临，互联网的飞速发展必然带来商业形态的变化，在这种变革中，消费者在发生变化，智能手机的普及，更加推动这种变化，手机成了消费者的第一伙伴。广告主和消费者都是广告公司需要深入研究的对象，在这样的形式之下，广告公司必须顺应这种变革带来的各种机遇和挑战。
举个例子，大部分人的手机在24小时内是不会离开自己身体一米远，手机上的应用全部是自己喜欢的，不喜欢的会马上删除。当客户的危机是通过新闻客户端，或社会化APP缓存到手机里，或在微信朋友圈里被转发，广告主与代理公司该如何
删除这个负面呢？所以我们的思路，我们的方法需要带领客户与时俱进，自己也必须不断推陈出新。在面对时代的变革、技术进步、客户成长等不可逆的正向发展，必须要有预见性，这是在经营和专业领域都需要具备的。作为我们这样的顾问型公司必须要做的比他人优秀，才有资格为客户的数字营销决策做出建议和指导，“严格要求自己”是生存下去的重要准则。因此，CIG对内在经营和专业两个维度都做足功课，从未懈怠。我们的业绩已经证明了经营上的能力，而在专业方面，CIG的服务体系分为三大部分：客户服务体系、数字品牌体系、效果营销体系。这种体系结构是其他公司是没有的。
“数字品牌体系”是基于数字化生存的，囊括了移动互联网和社会化媒体的内容。整合了全新的媒介平台，在这种新的媒介环境中，消费者与品牌形成了共生、共存、共荣的价值链，打破了以往的所有传播理论。消费者正在通过各种媒介参与品牌发展，因此，数字时代的品牌，考虑的是如何与消费者拥有共同的价值观，满足他们的客观和主观需要。
“效果营销体系”有两个核心目标：其一，找到核心的目标用户，向他们做一对一的传播；其二，根据消费者不同的消费者行为阶段，采取差异化的传播诉求来打动他们，基于大数据的效果营销提高了营销的时效性，投资回报会更好。CIG整合数字品牌和效果营销，在和客户的共同实践中都收获了很好的效果。我们希望把理论做实，让客户信赖CIG，把CIG当作他们在大数据时代最重要的外脑，这对于我
们是最大的荣誉！
但是为了争取这最大的“荣誉”，是需要付出艰辛的努力和辛劳的奋斗的。要成事，就要先证明自己，让自己的事业富有成就感。CIG在经营中秉持的理念有四点：首先，CIG应该是个梦想家。CIG远没有成功，我们只是抱着梦想在勤勤恳恳的工作。CIG很喜欢一句话：“每天叫醒我的不是闹钟，而是我们的梦想”，如果没有客户对我们价值的认可，和每一个进步带来的喜悦，没有要求自己成为最具价值营销伙伴的梦想，没法坚持下来，更不可能发展。第二，梦想需要一步步脚踏实地的实现，庞杂的策略和体系需要偏执狂一样的执行，为最终效果负总责，太多的公司被梦想和现实的差距拖累甚至拖垮。第三，我希望CIG是个行业专家，“专注”是CIG
尤为重视的品质，我们鼓励员工成为专业领域的专家，鼓励专业方向的平台化部门精耕细作，成为行业强兵。唯有每一个同事、每一个业务单元都做到专注，CIG才能强大。第四，我希望CIG是个价值伙伴，给客户更多更好的数字营销指导，同
时也要虚心向客户学习，与客户一同成长，记得在一次战略研讨会上，当听到客户讲到未来的竞争对手来自行业外的时候，使我对他们的眼界和胸怀感到钦佩。CIG 也需要拥有这样的能力。
知名汽车制造企业大数据应用
某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据
941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息 以往，该企业的品牌部门为了解用户舆情，都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息，这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间，而且收集的信息也不够全面和实时，本期项目中，941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统，基于大数据抓取工具，抓取互联网微博、论坛数据，贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据，实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。
某知名汽车制造企业大数据应用
某知名汽车制造企业大数据应用 背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案
大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据 941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息
汽车行业大数据有什么用
2016年5月13日下午，来自汽车新能源各个行业的专家和企业共聚一堂，探讨新能源汽车服务生态圈下发展新动向。嘉之道汽车具有前瞻性和实用性的话题设置，演讲嘉宾的精彩分享使得本次沙龙收获了与会者的一致好评。 嘉之道汽车作为此次沙龙的主题策划与承办方，邀请蔚来汽车、吉利新能源、华晨宝马、万马新能源等来自新能源整车制造、充电桩生产以及后市场数据服务等多个领域的企业高管，就不同话题结合自身业务，发表对于行业发展前景、对现行政策的执行理解与反馈。 嘉之道汽车董事长徐锦泉先生作开场致辞。他表示目前中国新能源汽车的热潮，很大一部分是由政策和补贴带动起来的。一旦优惠政策被取消，中国新能源汽车是否还能维持稳健的销售境况？答案似乎并不乐观。 这对中国新能源汽车来说，是困境，也是机遇。
中国的新能源汽车补贴和政策都是集中在买车端，而在实际的用车和后续服务上，是没有任何补贴，所以现在的用车市场和服务链中，大量的商业模式正在形成，这可能是驱动新能源汽车未来健康发展的一个重要契机和动力。 嘉之道汽车合伙人陈良宇亦发表主题演讲，他认为，互联网不仅需要知识，更需要智慧，而大量的数据积累和分析是获得行业经验的重要手段。嘉之道汽车很早就聚焦于汽车行业，建立了有效数据监测收集系统与信息查询平台，可以满足生产商、购买方等的不同需求。在这一点上，嘉之道汽车非常愿意与在座的各位同行，一起来共享我们的知识，我们的智慧。 这次沙龙的举办即是嘉之道分享精神的体现。沙龙由上海市发改院主办，主题策划与会议执行由嘉之道汽车全程主导，是嘉之道汽车深耕行业多年的一次成果展示。同时也成功搭建起政府、学校、企业的产学研新平台，进一步有效推动了行业各主体的协同合作与整体发展。
大数据在汽车金融行业的应用
中国日本德国英国美国 图表 1 汽车金融产品渗透率 2.大数据在汽车金融行业中的应用 汽车金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据。对理解和洞察市场和客户方面正产生着深远的影响。大数据在汽车金融领域的应用为后者带来了更多发展的可能性，可以创新汽车金融理念、流程、产品与服务模式，提供更高效、便捷的金融服务，提高金融资源配置效率，降低成本，提升用户体验。
ESP China天美中国 ESP China天美中国通过建立汽车行业大数据平台，整合上下游资源，把跟汽车相关的保养、维修、换件、加油、保险甚至餐饮整合至汽车行业大数据平台，通过建立以人为中心的数据库，并根据客户在平台上的大数据条件建立智能型大数据库，为汽车行业客户提供金融咨询贷款等服务。 ESP China天美中国以为，在大数据建设的初期，应对数据的使用维度进行规划，把信息根据性质划分重要程度，重点收集信息，并实现补充信息和必备信息相交错，外部信息和内部信息相结合，动态信息和静态信息相辅相成的关键落实，一旦细分行业细分客户的大数据成型，随着规模扩大，即可以实现汽车金融平台的大数据管理。 2.1 大数据在汽车融资租赁行业的应用 大数据为汽车融资租赁机构提供了客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户消费习惯，并准确预测客户行为，有针对性地推销产品和服务，满足汽车融资租赁机构对潜在客户量身定制服务的需求。另外，在品牌管理和客户服务反馈方面，大数据通过对人们在思想、情绪和通信方面的数据化情感分析，获取并汇总顾客的反馈意见并对营销活动效果做出准确判断。 2.1.1 搜集客户特征，用于产品开发和决策支持 客户特征应用主要分为个人客户和企业客户。个人客户信息数据包括：个人姓名，性别，年龄，身份信息，联系方式，职业，生活城市，工作地点，家庭地址，所属行业，具体职业，收入，社会关系，婚姻状况，子女信息，教育情况，工作经历，工作技能，账户信息，产品信息，个人爱好等等。企业客户包括企业名称，关联企业，所属行业，销售金额，注册资本，账户信息，企业规模，企业地点，分公司情况，客户和供应商，信用评价，主营业务，法人信息等等。 汽车融资租赁机构可以将这些信息集中在大数据管理平台，对客户进行分类，依据数据，进行产品开发和决策支持。例如可以依据客户年龄、职业、收入、资产等，针对部分群体推出信用消费，抵押贷款，为客户提供针对于人生不同阶段的汽车金融服务。也可以检验已有产品的占有率，推广效果，以及采集客户的自身产品需求。企业客户也是同样道理，没有数
汽车行业大数据应用案例
汽车行业大数据应用案例 在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。 凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。
基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析： 先看一组数据： 中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础
主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。 同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。 主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。
车企大数据如何应用
车企大数据如何应用 汽车商业评论 理想中的大数据，让它成为诗成为远方好了，我们还是着手眼下或者未来三五年的事 华思远邓明辉 从玄学到厌恶，再到中性，人们对大数据的认识经历了三个阶段。 第一阶段，认为大数据是玄学。它很牛、很神，它什么都能做，没有它不行，未来全都是它的，你不懂它就会被社会无情抛弃，所有人都宣传他们准备或正在搞大数据。 第二阶段，发现大数据是在吹牛扯淡。它其实就是服务器公司、数据库公司、硬盘公司、报表软件公司、科技公司炒作的噱头罢了。它来得很慢，它成本很高，它并不能迅速带来直接的好处。 想要数据又大又快，那么数据很难做的很深，无法基于这些肤浅的数据深入洞察；想要数据又大又准，这得花时间，想想我们企业最小的生理需求——期末编制财报要几天？想 要数据又快又准，那么覆盖的广度又有问题；想要数据又大、又准、又快，则需要花很多很多钱。 第三阶段，大数据成了一个中性词。理想中的大数据，让它成为诗成为远方好了，我们还是着手眼下或者未来三五年的事：把基础数据梳理好、把标准搞好；把核心系统的数据及
时性和准确性提高；把报表系统进行更新，使出报表的速度从一周提升到一天以内。 造成这段曲折的，其实是源于大数据前面的“大”字。但无论怎样，“大”还是会被继续沿用。 对车企而言，何谓我们的大数据？销量不过100万辆的企业有没有“大”数据？我们的供应链、生产、财务数据算不算大数据？车主的购物记录、社交媒体上的印记属不属于我们的“大”数据？交通、天气是不是我们的“大”数据？ 我们认为，车企大数据应用的重点，不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标和具体的业务问题，基于一定的数据分析，来解决问题、达成目标，体现数据的价值——这和“大”没有直接关系，甚至有点远离“大”，而强调小、深、精。 1大数据可以解决哪些问题 排在首位的，当属营销和销售问题，这与营销效果、客户行为分析、客户体验提升、客户保留有关，这一领域也是当前关注和投入最多的部分。在发展中国家，汽车需求主要来自初次购买者，车企对客户保留计划的关注非常少。 但随着时间推移，当市场变得成熟时，换车的买家比例也会增加，此时，稳定的客户保留就变得至关重要，它和可持续性增长有着直接的联系。为了保留客户并促使他们再次购买，必须在接触品牌的每一个环节和阶段让他们感到满意。
汽车行业数据分析
汽车行业数据分析 十二五我国汽车工业的发展思路是以科学发展观为统领，坚持开放和自主发展相结合，调整优化产业结构，增强自主创新能力，发展自主品牌产品，提升综合竞争力，迈向汽车工业强国。汽车工业的发展目标是保持稳定增长，结构调整取得明显成效，自主创新能力显著增强，自主品牌产品在国内市场占据主导地位，建成世界汽车出口重要基地和出口大国，全面提升在世界汽车工业中的地位。2015年，全国汽车产量将达到2500万辆；汽车工业增加值占国内生产总值的比例将达到3%；行业集中度进一步提高，形成3~4家年产400万辆以上大型企业(集团)；汽车整车出口占汽车总产量的10%~15%(含海外生产产品)；汽车零部件出口形成以进入国际汽车配套体系为主的格局。 2001-2010年我国和全球汽车市场增长速度对比
2000-2010年我国汽车销售量情况
2010年汽车行业对拉动中国消费增长做出的贡献
数据分析：通过对上述数据进行分析，可以得出以下结论： 1、在全球范围内看，中国已经成为汽车生产与消费需求大国，市场规模和潜力巨大 2、2000年-2010年，中国汽车行业的产销量出于高速、持续增长时期，并逐步成为国民经济的支柱产业； 3、汽车类消费品在社会消费品总额当中所占比例不断增大，在2010年其增长率远超会消费品的增长； 4、汽车行业对中国经济的总体拉动作用十分显著； 5、国家大力支持汽车产业的发展，将汽车产业定位于国民经济支柱产业的政策不断落实。 2010年河北省乘用车上牌量在全国所占比重
2010年底河北省各市汽车保有量（万辆） 2010年河北省中级车乘用车市场份额排名（上牌量）
大数据在汽车行业的运用及影响分析
The Industrial Study | 产业研究 MODERN BUSINESS 现代商业42 大数据在汽车行业的运用及影响分析 侯庆坤 北京卡达克数据技术有限公司 北京 100176 摘要:大数据的的收集、整理与分析，正在潜移默化地影响着汽车行业，其已成为汽车领域改革与发展的重要基础。随着消费者生活方式的转变，汽车行业的生产方式及服务模式都将发生变化，这对企业的发展提出更高的目标。借助于大数据平台，充分分析市场信息，才有利于企业做出正确的决策。本文在介绍大数据定义的基础上，探讨了汽车大数据的含义，分析了汽车大数据的来源，解释了大数据在汽车行业的具体运用及影响。 关键词:大数据；汽车行业；运用；影响汽车行业在经历高速的扩张后，已步入产销平稳阶段。在当前的市场竞争中，如何利用现有的数据信息中生产出满足消费者需求的汽车，是汽车行业应考虑解决的问题。随着互联网技术的快速发展，汽车行业与互联网技术正在逐渐融合，促使智能化、服务化、方便出行等消费者的需求得到释放。通过了解潜在客户的消费需求，收集和整理各种信息，达到精准营销的目的，实现消费者的需求，进而在生产和销售环节加强管控，实现盈利。这就大数据如何影响汽车行业发展的真实写照。 一、汽车大数据 (一)大数据含义 大数据的定义基本涵盖三个方面的信息：第一，社会生活都可以被数据化。借助于先进的技术，几乎每个生物的生活轨迹都能够被实时记录。通过互联网技术，各种信息都可以在网络上呈现出来，行为得到监测。第二，数据规模大，生成速度快。生成数据的主体越来越广泛化，数据的传输方式由点到线线到面、面到网状裂变，使数据的数量骤增。第三，大数据技术操作处理更加广泛。随着大数据技术的快速发展，大数据的收集、整理、存储和应用都以成为可能。随着数据量极的增加，数据的处理由关系型数据库逐渐演变为数据仓库、挖掘和可视化等。大数据的特征主要包括三种：一是海量化(Volume)。从字节、兆、千兆……，数字的边界是无穷的。数字正在以指数型的方式快速增长。2011年，全球大约有1.8泽数据，到2012年，大约有2.5艾数据。二是多样化(Variety)。大数据来源于人与人之间的聊天信息、企业间的交易数据、商品 的物流信息等。这些信息以文本、文件、视频、语音等信息呈现。数据的来源不同，格式就存在差异，且超过一半以上的数据都是非结构化数据。对于这些数据，需要运用专业的数据处理基础对其进行关联度分析。三是快速化(Velocity)。快速化特征是大数据与传统数据的重要区别之一。现阶段，快速化所需要的数据处理技术进步较大，涉及到计算的要素成本例如存储都以有所降低。这意味着将快速化作为行业的创新点已成为现实。 (二)汽车大数据 互联网的快速发展和智能终端等设备的出现，推动了大数据的快速增长。因汽车行业具有产业链长、涉及范围广等特征，所以该行业在整个国家的经济发展中起着重要的作用。纵览汽车的产业链，可以将其分为三个大模块：生产模块、销售模块和服务模块，若对其进行细分，有新能源汽车模块、智能汽车模块、考试培训模块等等。每个模块都将会产生大量的数据。 1.汽车大数据的来源。 (1)销售店。销售店里所建立的客户信息是比较多的，这些信息来源于现实客户和潜在客户，涉及客户的家庭住址、工作行业、电话、维修时间等等。潜在的客户就是近期有买车打算但还处在选择阶段的人。对于销售店来说，他们的主要任务就是通过相关渠道，获取潜在客户的信息，在较短的时间内，促使交易达成，满足潜在客户需求，将其转变为现实客户，进而创造利润。 (2)社交工具和专业网站。用户在贴吧、微博、QQ空间或朋友圈等可以了解各种品牌的汽车信息。用户还可以在百度上搜 s t r i b u t i o n N e t w o r k s [J ].I E E E T r a n s a c t i o n s o n P o w e r S y s t e ms,2011,26(1):206-213. [6]BrucePG,FreunbergerSA,HardwickLJ,etal.Li-O-2andLi-S b a t t e r i e s w i t h h i g h e n e r g y s t o r a g e (v o l 11,p g 19,2012)[J ].NatureMaterials,2012,11(2). [7]HanS,HanS,SezakiK.DevelopmentofanOptimalVehicle-to-Gri dAggregatorforFrequencyRegulation[J].IEEETransactionsonSma rtGrid,2010,1(1):65-72. [8]G u i l l e C ,G r o s s G.A c o n c e p t u a l f r a m e w o r k f o r t h e V 2G )implementation[J].EnergyPolicy,2009,37(11):4379-4390. [9]QianK,ZhouC,AllanM,etal.ModelingofLoadDemandDuetoEV BatteryCharginginDistributionSystems[J].IEEETransactionsonP owerSystems,2011,26(2):802-810. [10]AugustynV,SimonP,DunnB.Pseudocapacitiveoxidematerialsf orhigh-rateelectrochemicalenergystorage[J].Energy&Environmen talScience,2014,7(5):1597-1614. 作者简介： 马浩峻，北方工业大学经济管理学院学生。 DOI:10.14097/https://www.360docs.net/doc/f02647306.html,ki.5392/2019.03.022
汽车大数据服务提供商
9月29日下午，由上海市经济和信息化委、静安区政府和杨浦区政府共同主办、上海大数据联盟协办的“四新”主题沙龙——“迎接大数据时代”在上海市大数据产业基地举行。 上海市副市长周波、副秘书长金兴明、静安区区长陆晓栋，中科院院士、复旦大学常务副校长包信和，市经济信息化委副主任邵志清、徐子瑛，市发展改革委副主任葛大维，静安区副区长周海鹰等领导出席。 时代嘉道大数据集团创始人兼董事长徐锦泉受邀参加，以专家嘉宾身份出席，针对“数据驱动，标准先行”发表见解。 徐锦泉董事长认为，大数据行业是个长周期行业，政府需要支持，不能按照成熟企业的规模来要求，而是要看它对产业链的影响力。 腹有诗书气自华
腹有诗书气自华 市场需求会驱动行业标准诞生，第三方大数据公司以其客观性往往容易成为撮合者。“第一个国家互联网标准花落上海，在整个过程中，时代嘉道旗下的嘉道信息技术有限公司起到了独特作用，上海经信委和上海信息服务行业协会的背书是关键推动力。在汽车行业，大数据公司能否也有这样的机会？” 同时，汽车领域的大数据公司也面临着一些问题： 汽车行业最具交易价值的数据来源之一——乘用车上牌数据，关乎行业资源与投资，却至今仍处于不开放状态，全国人大代表多年呼吁无果，上海大数据交易中心能否在这个问题有所作为？ 缺乏“安全感”是大数据公司面临的另一个困境，现行法律对于数据、算法、代码的侵权认定和保护尚有不足，亟待专业权威第三方评估机构的建立。 华东政法大学知识产权学院院长高富平也表示：数据的开放首先是政府数据的开放。政府数据从原来的公开到开放是一个很大的转变，原来的公开是满足知情权， 现在的开放是满足再
汽车零配件行业市场分析
一、汽车零配件行业市场分析 1．行业分析 汽车后市场目前在成熟的汽车大国如美国、日本等在整个汽车产业链上占据举足轻重的地位，据统计，在这些或地区，按照收益比例来计算，整车销售利润通常不足20%，而在汽车零配件、维修养护等汽车后市场中产生的利润超过70%。中国已然成为全球第一大汽车市场，据预测，到2020年中国汽车保有量将超过2亿辆。另一方面，据中国汽车工业协会数据表明，目前我国的汽车零部件企业数量已经达到20多万家，从业人员接近千万，2014年汽车零配件市场销售1.68万亿，预计到2015年中国汽车零配件行业规模产值可达到2.5万亿元人民币。但我国汽车零配件总产值与汽车整车制造业工业总产值比值仅为0.7：1，远低于国际标准的1.7：1。 目前，汽车主机厂四十多家，维修商户（包括4s店）48万家，汽车后服务领域大举迈入互联网时代，B2C、B2B、O2O，未来10年还将保持年增长率20-35%！无论从市场前景、规模还是利润来分析，无一不显示汽车零配件行业发展尚存无限发展空间。 2．目前渠道 众所周知，尽管各大汽车厂商在整车销售上争夺的异常激烈，但在汽车零配件供应等后市场服务上，面对巨大的经济利益驱使，各大主机厂在对于汽车配件销售这一块作法很是一致，以汽配分销为例，纯正维修件分销经营是由主机厂来主导的，大多是通过汽车4S店来直接销售给终端客户，从而获取高额的零配件销售利润。可随着汽车保有量的加大、车主对后市场认知度的提高，单靠4S店垄断售后市场已经远远不能满足市场的需求，市场终归是要回到公平、公开竞争的层面。 4S店之外，以汽配城为主要形式的汽车零配件代理分销渠道，是一种非常有效的汽车零配件及用品的销售渠道，据不完全统计，目前国大约有20多万个汽车配件销售商店在销售各种汽车零配件，而且他们大都集中在各地的汽配城中。但是由于目前汽配市场普遍缺乏行业管理标准，管理制度上存在很大的缺失，政策上也缺乏进行必要的引导，其现状是经销商的数量大，规模小，素质低，产品质量良莠不齐，假冒伪劣配件充斥市场，这样的结果使消费者去汽配城购买配件存在顾虑，由此可见，汽配城还没有充分发育，还需很长的一段路要走。
知名汽车制造企业大数据应用
知名汽车制造企业大数 据应用 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】
某知名汽车制造企业大数据应用 背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据 941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite等线上渠道的用户数据，
汽车制造行业大数据分析案例
汽车制造行业大数据分析案例 福特首席大数据分析师John Ginder负责领导福特研究中心(Ford Research)的系统分析和环境科学团队，他认为2006年Alan Mulally就任福特CEO后，将福特打造成了“数据猎狗”(data hound)，在数据金矿上搜寻对消费者、公众和福特 公司自己有价值的信息。 危与机 “21世纪的第一个十年我们经历了一个困难时期，损失了接近一半的员工，公司 濒临倒闭。”Ginder说道：”这促使福特跳出旧的思维框框，更多考虑来自我们 这样的数据专业人士的解决方案。福特开始乐于接受分析解决方案、模拟技术等于传统商业直觉思维不同的业务方法，这让福特获益匪浅。” 其实上个世纪90年代福特就开始福特关注分析，当时服务器和存储设备已经开始变得便宜起来，而且华尔街的很多企业已经向世人展示了高级数据建模的威力。福特内部也开始出现各种各样的分析团队，包括后来Ginder在福特研究中心的团队，同时在福特的市场部门和信贷部门也都出现了数据分析团队。 但当时这些数据团队还只是专注于一些非常明确和具体的任务，例如福特信贷的风险分析，或者一些与核心业务关系不是很紧密的科学研究。根据Ginder的回忆，当福特面临生存危机时，福特的管理层有些不知所措，他们一致认为选择“求助”福特的数据分析专家们来拯救整个企业。 新CEO——Alan Mulally的就职是另外一个变革动因，根据Ginder的回忆，Alan每周都与向他直接汇报的管理层质询：“我们的目标完成得怎么样?用量化数据告诉我，我们完成各种指标了吗?没能达标的原因是什么?”Alan的基于数据的 工作方式层层传导，影响了整个福特的管理文化。 福特的大数据 由于分析基因已经深深植入福特的企业文化，大数据分析的兴起为福特带来了大量的新机遇。
汽车行业大数据解决方案
汽车行业大数据解决方案 在全球经济放缓、国内GDP增速下滑、及国家实行汽车限购政策的今天，汽车行业面临较大的外部环境压力。另一方面，市场价格战也使得汽车利润率下降，加上国内外厂商也已经开始争夺中低端汽车市场，汽车行业竞争越来越激烈。汽车行业需要寻找新的突破口，需要由传统的硬件制造逐渐向提供高价值服务转变。 在互联网、大数据时代，如何实现以用户为中心的战略转变，如何利用大数据技术洞察消费者需求，这是汽车厂商急需解决的困惑： 1、如何借助互联网渠道使汽车品牌得以迅速的传播； 2、如何能够获得更多的互联网用户的关注； 3、如何利用互联网做用户精准的营销； 4、如何以用户为中心提供更好的新媒体客户服务； 5、如何通过用户反馈改进缺陷； 6、如何收集舆情并提高快速反应能力； 百分点解决方案 互联网时代是真正以客户为中心的时代，客户在购买之前会到互联网上查询汽车相关的信息，进行车型、价格、经销商地址等方面的信息获取。同时，随着80、90后的购车人群日益增多，用户也喜欢在论坛、微博上发表用车感受。互联网渠道将日趋重要，传统客户关系管理已经不能满足互联网时代客户关系管理的需求，需要借助互联网、大数据分析更加精准地洞察用户。 百分点通过成熟的大数据技术提供汽车行业包括互联网用户行
为的分析、潜客的获取、客户360度视图、用户价值度分析、全生命周期管理等。解决方案包括：用户画像与分析、舆情监控与分析、数字精准营销、车联网、汽车后市场等。 汽车行业价值链大数据： 1、整车厂：车辆基础数据，零部件数据； 2、销售渠道：车辆区域销售数据，市场调研数据； 3、用户：消费者数据； 4、汽车：车载数据，汽车行驶数据； 5、 4S店：汽车维护数据； 6、保险公司：汽车保险数据；
浅析大数据对汽车产业的影响
浅析大数据对汽车产业的影响 汽车行业大数据是指汽车行业全价值链体系中的各个环节所产生的数据，其中包括汽车研发、生产、采购、销售到汽车后市场等诸多环节。伴随着大数据的高速发展，整个汽车行业将面临前所未有的变革，也为汽车产业的发展和转型提供新方向。具体体现在以下三个方面： 一、大数据是汽车产业融合的新媒介 在实现汽车产业电动化、共享化、智能化、网联化的过程中，大数据正是实现“汽车新四化”深度融合的新媒介。此外，汽车产品形态的变化要求汽车企业能够实时、快速掌握用户需求并且提供高效的产品和服务，而大数据在汽车产品生产、采购、销售、使用方面能提供更多的支持，让产品变得更加环保、智能、精准、个性化，从而带来更极致的用户体验，实现更加便捷的出行。 二、大数据为汽车产业实现转型升级提供新的技术手段和途径 伴随汽车及相关产业的数据体量愈发庞大、种类越来越繁多，汽车行业对数据进行科学地采集、清洗、描述、分析与应用的需求就越来越强烈。而大数据的优势就在于能为汽车产品的生命周期管理、汽车产业链的综合提升提供客观准确的数据支持，有助力企业洞察市场需求、预测未来发展趋势、精准营销、个性化定制、优化运营和管理等，从而促进汽车产业实现转型升级。 三、大数据分析平台有助于汽车产业营销 汽车大数据分析平台通过挖掘分析汽车行业内容数据及用户行为数据，深入剖析汽车产业链各个环节，做到全面、客观、及时地监测并整合各类产品、营销市场数据及消费者研究数据，实现数据之间的关联互通，构筑企业内外数据联通的全市场信息研究体系，协助厂商把握本品、竞品表现及行业、市场状况，从而有助于汽车企业更好的营销。如达示数据是以汽车产业数据分析为主营业务，集报告营销、多元化数据交互为一体的大数据分析平台，为企业精准营销和量化决策提供专业、高效、便捷
大数据在汽车行业的应用
大数据在汽车行业的应用 “大数据”这个词目前很火，以大数据为核心战略的企业正在引领商业形态的变革.但其实“大数据”并不是一个新鲜词，在上个世纪五六十年代就已经产生相应的行业，也有很多学院派在研究这一领域。 随着互联网的飞速发展，商业形态随之发生变化，大数据成了任何一家企业都绕不过去的门槛，众所周知，大数据的应用将成为下一个“金矿”，而企业能否玩转数据势必会成为其生存的必要手段。 以美国为代表的政府，在这方面就已经取得了非常好的成绩。今天，数据仓库、数据挖掘、联合分析、数据可视化四个领域的大数据技术早已成熟。互联网的发展、包括移动互联网的发展，推动了数据的采集，分析，整理，及转化的效率。而关切到能否在大数据时代生存，则取决于企业的执行力和绝决的的决心。大数据时代的引领者比如:阿里巴巴、京东，他们是电商的集大成者，中央数据库资源使他们拥有最大化的数据变现的能力，而其他行业中的很多企业并不具备这样的基础。CIG 在成立后的十几年中一直努力的帮助客户积累和挖掘数据，引导他们尽快进入数据时代，用数据的能量增强企业价值，提高核心竞争力。 倘若将CIG（新意互动）定义为大数据时代的广告公司，绝对是对CIG的完美注解。CIG是伴随着中国互联网的成长一路走来的，2002年我们的第一个业务，是做网站，之后的三个月，我们迎来了第一笔网络广告代理业务。从2003年至今，CIG以平均每年75%的增长速度高速发展，近5年以来，CIG一直是中国汽车行业拥有客户最多，营收最高，最具影响力的互联网营销咨询公司。2010年在CIG 的鼎力支持下，全资控股CIG的易车集团在纽约证券交易所上市。2013年第二季度，易车集团营业收入为5510万美元，同比上涨36.5%。这都在阐述CIG的核心经营理念，我们要做汽车企业在数字时代最有价值的营销顾问。因此，CIG定位为“汽车智慧营销价值伙伴”，我们的一切服务都是以此为出发点，希望以我们的专业来帮助客户激增在大数据时代的竞争力。 或许，有人会说“汽车智慧营销价值伙伴”听起来像是对人的描述，而不是对一家企业的描述。因为，很多的咨询公司或者广告公司的口号，都不是这样的类型，他
工业物联网大数据在汽车行业的应用分析
工业物联网大数据在汽车行业的应用分析 摘要针对当前工业物联网系统在汽车行业的应用没有统一通信协议和系统平台的瓶颈问题，设计并实现了基于物联网的汽车工业数据挖掘系统，使用上位机云平台Broad Things，该平台是一个用于数据收集，处理，可视化和设备管理的开源平台，兼具可扩展性，容错性的性能。通过工业标准IOT（Internet of Things）协议（MQTT，COAP和HTTP）实现设备连接，并支持云和内部部署，涵盖了物联网系统数据接入、数据处理、数据存储、数据交换和数据分析等内容，并进行了示范应用。基于此架构体系开发了汽车性能试验数据挖掘及监视系统。 关键词物联网；远程监视；IOT协议；云平台；汽车试验 前言 随着科技的快速发展，物联网技术在汽车行业中的应用越来越广泛，包括上位机远程监视技术、无线通信技术、传感器技术以及GPS导航定位技术等正在不断完善与创新，信息传感、数据收集与处理分析技术也越发趋于成熟。在此背景下，工业物联网大数据平台在汽车行业的应用被人们开发并更加深入和广泛的研究。在汽车行业中的应用，涉及的主要技术是数据挖掘与远程监视，汽车制造正面临数字化、信息化、现代化的产业升级，在整个产业的生产环节中引入时下最流行的物联网技术，将对汽车产业链的各方面优质资源进行优化整合，全面提升整个汽车制造业的规模和效益。 1 物联网概述 1.1 物联网 物联网指的是运用各种各样的传感设备来进行信息传递的计算机集群，这是在计算机互联网之后的再一次飞跃，包括计算机技术、通信技术（移动通信技术、传感器技术网络）、上位机远程监视技术、数据处理与分析技术等，而且还是下一代网络发展的大方向。物联网是在互联网的基础上通过无线射频识别（Radio Frequenc Identification）技术、全球定位系统（Global Positioning System）以及红外感应器、激光扫描器等信息传感设备依据相关技术协议将任意物品与互联网进行连接，开展数据通信以及信息交换最终实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。 1.2 云计算 云计算指的是在互联网支持的基础上，通过互联网服务为用户提供的依据需求而确定服务的计算方式。由于服务资源来源于互联网，并且互联网通常使用云状图案来表示资源，所以称之为云计算。云计算有着集群优势，同时具备高速运算能力和较高的数据存储能力，因而如今正被广泛而深刻的应用至IT行业中，具有高容错性与高伸缩性的特点。目前在云计算平台搭建中，用户主要依靠