
汽車大數(shù)據應用案例介紹以及行業(yè)解析
龐大的數(shù)據在帶來巨大價值潛力的同時也帶來了前所未有的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)企業(yè)內的計算機幾乎無法處理數(shù)量如此巨大,并且類型繁多的數(shù)據——絕大部分產生的數(shù)據都是圖片或影像,這種海量的不規(guī)則類型數(shù)據帶領我們走進了人類歷史上一個全新的時代——大數(shù)據時代。
未來商業(yè)離不開大數(shù)據
汽車和生活已經融合得越來越緊密,如何在競爭激烈的汽車市場中脫穎而出?如何通過科技的手段打造新時代的汽車?如何更加使汽車和日常生活密不可分?
帶著對這些問題的思索和研究,我寫下了這篇文章,也許大部分人初看標題都會覺得奇怪,誰會比你更了解你自己呢?大數(shù)據是什么?和汽車又有什么關系?別急,先讓我們了解一下什么是大數(shù)據,以及它產生的背景。
無論你愿不愿意,現(xiàn)在你每天都在產生和分享大量的數(shù)據,不管你關心不關心,我們早就生活在數(shù)據海洋的包圍之下了。也許你早已習慣通過手機處理公司郵件;在和朋友吃飯的時候拍照發(fā)微博,分享和查找感興趣的話題,許多新聞和熱點話題最先在微博平臺上被大量的轉發(fā);也許你用微信的頻率早就超過了用傳統(tǒng)短信,通過微信語音聊天團隊開會,甚至不用打電話; 到了晚上,你會通過電腦下載電影、音樂; 現(xiàn)在隨著網絡帶寬的持續(xù)增加,你只要在線觀看就好了——而無需把它下載到你的電腦里。
這一切的發(fā)生都是自然而然的,數(shù)字化時代已經徹底地改變了許多人的生活習慣。根據IDC的統(tǒng)計,現(xiàn)在全球每秒鐘發(fā)出的郵件超過了290萬封,每天發(fā)布的微博信息超過5000萬條,每天由Google處理的數(shù)據超過了24個PB,也就是說,如果你有一個500G的移動硬盤,需要5萬多個才能裝得下!!而隨著智能手機等移動終端的普及,我們的行為、地理坐標甚至身體數(shù)據等每一樣的變化都可以成為量化的數(shù)據被分析和處理,并以此為基礎產生了一些新的商業(yè)模式,例如Feedback Economy(反饋經濟)等等。比較有諷刺意味的是,現(xiàn)在我們生活的世界里,各種資源都極快速地消耗,只有一種資源是在呈幾何級數(shù)增加,那就是數(shù)據資源,在我們生活的這個時代,對這種特殊資源的掌握和利用將是任何企業(yè)取得成功的最關鍵因素,通俗的理解就是,量變引發(fā)質變。
這些龐大的數(shù)據在帶來巨大價值潛力的同時也帶來了前所未有的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)企業(yè)內的計算機幾乎無法處理數(shù)量如此巨大,并且類型繁多的數(shù)據——絕大部分產生的數(shù)據都是圖片或影像,這種海量的不規(guī)則類型數(shù)據帶領我們走進了人類歷史上一個全新的時代——大數(shù)據時代。
看到這里,你應該會說,這和我?guī)缀跏前藯U子打不到一起去的,和汽車也沒關系啊——別急,咱們繼續(xù)往下看,許多車友估計已經知道,現(xiàn)在的汽車中早已裝滿了各種傳感器、芯片,還有各種配套的軟件,而這些實際上已經要占一部車整體價值的1/3以上,不夸張地說,正是科技的進步才使一部汽車越來越有了價值,你也才能真正享受數(shù)字化時代的汽車駕駛感,一部汽車所蘊含的科技量,往往可以成為衡量其價格很重要的因素。一部稱之為“概念車”的車型,通常都是使用了超越當前普通車輛很多的高科技系統(tǒng)。
許多汽車生活信息被消費
大數(shù)據時代的汽車生活會發(fā)生什么樣的改變呢?
在大數(shù)據時代的背景下,也許你正駕駛的這輛汽車可以提前救你一命,通過遍布全車的傳感器收集車輛運行信息,在你的汽車關鍵部件發(fā)生問題之前,就會提前向你或4S店預警,這絕不僅僅是節(jié)省金錢,而是真的能夠挽救生命,事實上,美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基于大數(shù)據的預測性分析系統(tǒng)來檢測全美60000輛車的實時車況,以便及時地進行防御性修理,再或者,以前你會在車輛行駛5萬公里或者每隔半年的時間去做一次檢查和保養(yǎng),事實上這種方法并沒幫你解決多少問題,因為大部分時候這些汽車部件都是好好的,在大數(shù)據時代來臨之前,我們的檢測系統(tǒng)無法做到事前提醒,更不要說實時反饋了。
再來說一個例子,你可能永遠也想不到你開車時的坐姿可以防止汽車被盜,這聽起來簡直不可思議,但這就是現(xiàn)實存在的事,日本某工業(yè)研究所通過在汽車座椅下安裝360個壓力傳感器來測量人對座椅各部分施加壓力的方式,并且通過0-256個數(shù)值范圍進行量化,這樣,每個乘坐者都將產生一份專屬的數(shù)據資料,這個系統(tǒng)可以根據人對座位的壓力差異識別出乘坐者的身份,準確率高達98%,這項技術作為汽車防盜系統(tǒng)裝在車上時,汽車就會知道駕駛者是不是車主,如果不是,汽車就會自動熄火,另外也可以根據坐姿數(shù)據來判斷司機是否正處于疲勞駕駛,系統(tǒng)可以通過自動減速或剎車來控制可能帶來的危險。
如果說這些和你的日常汽車生活還是關系不大,那請再想像一下這個情景,在每天開往公司的路上,你的汽車顯示屏上跳出一個提示:先生,前方三公里您常行駛的路線上現(xiàn)有突發(fā)事件,較為擁堵,建議繞行。大數(shù)據和實時路況系統(tǒng)結合,提前“預警和通知”,估計會幫你節(jié)約大量的堵車時間。
以往車輛產生的信息量中,大多數(shù)只是內部信息。問題是這些信息沒有多少被送回用于分析,當這些數(shù)據被挖掘利用后,再結合外部傳感器、溫度、濕度時,分析信息就格外有意義了。而這些信息一旦與外部實時聯(lián)動時,就會更加有趣,暢想一下,將來的家用電器也將進入以物聯(lián)網為基礎的云時代,當你開車回家時,你的家居智能系統(tǒng)就已經知道你在回家的路上,在離家還有幾公里時會自動打開空調或者開始煮飯。這并不是未來的科幻小說,而是不久的將來實實在在會發(fā)生在你我生活中的事情。
洞悉,不再是一個遙不可及的話題,只有想不到,沒有做不到,在大數(shù)據的時代背景下,顯得是如此的簡單。
不同行業(yè)都在涉及汽車數(shù)據
另外,對于汽車銷售商來說,大數(shù)據時代將為個性化體驗式的營銷提供難得的機會,通過對國內大型的門戶網站、微博、微信、社交網站上出現(xiàn)的汽車信息進行海量的采集、統(tǒng)計、分析和挖掘,既能看出汽車網民的真實意圖,也是中國汽車市場在網絡上的真實展現(xiàn),而以往通過傳統(tǒng)的調研手段幾乎是難以實現(xiàn)的。比如基于對汽車網民行為特征的挖掘分析,可以極端細致地評估不同品牌、車輛制造商在網絡傳播中所覆蓋的受眾消費特性。
其實,汽車制造工藝的發(fā)展和信息技術的進步始終沒有分開過,對每個企業(yè)而言,數(shù)據早已成為除了人以外企業(yè)最寶貴的資產,而汽車制造商更可以利用大數(shù)據分析獲得巨大收益,現(xiàn)在幾乎所有汽車制造商都意識到,如果要生產真正適合市場需求、滿足消費者喜好的汽車,就必須對汽車消費者進行真正的了解,我的意思是,真正的。
在大數(shù)據的時代,汽車制造商甚至通過某人在微博上把一款車型@給10個好友再加上他們的評語就能判斷出這款汽車在市場上的受歡迎程度。同時,對于企業(yè)內部來說,還可以指導公司改進優(yōu)化生產流程,提升決策質量,比如福特汽車就已經在利用大數(shù)據分析,通過對海量加工數(shù)據及汽車內部的詳細輸出數(shù)據的研究,探索最佳工藝指標,改進或幫助改變其業(yè)務模式,福特公司生產的Energi汽車每小時產生25GB數(shù)據,近期銷售200萬輛汽車,將產生的數(shù)據量可想而知,其中蘊含著巨大機遇,而這套最新的系統(tǒng)也被福特用在越來越多的車型上。
2010年,Google宣布開發(fā)汽車,宣稱“用科學技術來解決真實生活中的問題”,這種汽車以后開起來估計會是這樣:“前方300米KFC餐廳限時優(yōu)惠”“直行500米,XXX電影院上映您喜歡看的動作電影”“您已駕駛超過2小時,請注意休息,前方200米就是星巴克咖啡”……
大數(shù)據就像新時代的石油,通過挖掘和利用將產生無窮無盡的寶藏。
我想,也許再過幾年大家會對大數(shù)據這三個字習以為常,因為大數(shù)據一定會廣泛應用于人們生活的方方面面,這是一個“已經發(fā)生的未來”。說句玩笑話,也許以后大家都不算命了,通過對自身習慣的量化分析,將來說不定會產生一類公司專門可以為每個人量身定做一份專屬的分析報告,到那時,你或許可以對照著來探索一下什么才是真正的自己。
在了解完汽車和大數(shù)據一些基本信息之后,我們來看看大數(shù)據在汽車上有哪些應用。
大數(shù)據恐怕是目前席卷互聯(lián)網的一股最強烈熱潮,有些新聞敏感的人會被大數(shù)據的這個超常頻率曝光的詞折磨的筋疲力盡,因為這個詞滲透到了各行各業(yè)各個領域。但是很有意思的是,你問我什么是大數(shù)據,我也只能攤出兩只手做無辜狀,給你一個詞外加三個字“呵呵,不知道”。
誰能夠講的清楚大數(shù)據到底是什么能為我們做什么,我想只有那些天天絞盡腦汁必須要從其中得到巨大利益的大集團們會很清楚,而對于我們這些沒事兒只知道花錢的人來說,大數(shù)據是什么,能吃么。
圖片來自于網絡
So whatever大數(shù)據是什么,是以什么形態(tài)存在的,它的價值到底是什么,我這個窮苦的百姓也只關心它能為我?guī)硎裁?,一些新奇?或者一些變化?經過筆者這些日子以來的不懈(屑)研究和不懈探討終于得出了一點皮毛的結論,尤其是這些數(shù)據在汽車上的應用,正是促進了我們汽車的改變,那些天方夜譚的任意門,如今是真實的擺在了面前,這些看起來是那么的令人興奮。由于研究的渠道有限,難免有理解的偏頗之處,對于不正確的觀點,還請網友們批評指正!
足夠大,才是大數(shù)據 (圖片來自于網絡)
大數(shù)據能為我們的汽車做什么,說牛逼點就是大數(shù)據時代下的汽車變革,這個題目太大以至于三天三夜都不能寫完,于是筆者決定,只寫自己知道的!
橙色的二手車質量為何優(yōu)于其他車
大數(shù)據時代是一個“樣本=總體”的數(shù)據時代,最顯著的特點就是數(shù)據足夠龐大,我們不用再依賴隨機采樣。而幾乎所有的數(shù)據都能在各種領域派上用場,雖然看起來他們之間并沒有什么因果關系,比如,Kaggle,一家為所有人提供數(shù)據挖掘競賽平臺的公司,舉辦了關于二手車質量的競賽,二手車經銷商將二手車數(shù)據提供給參加比賽的統(tǒng)計學家,統(tǒng)計學家用這些數(shù)據建立了一個算法系統(tǒng)來預測經銷商拍賣的哪些車會有質量問題。最后結果表明,橙色的車有質量問題的可能性只有其他車的一半。
這個結果對于大多數(shù)人來說都是瘋狂的,這是哪兒和哪兒啊,以我們聰明的大腦得出結論,橙色的二手車憑什么質量會更好呢?難道是因為橙色的車主更愛車,或者是因為橙色的車漆更貴,被車主保護的更好?還是比較顯眼,出車禍的幾率比較小?
如此這樣,沒完沒了,你很快就會發(fā)現(xiàn)無論你怎么解釋怎么去想象就是不能接受這些風馬牛不相及的事情。但是大數(shù)據的魅力就在這里,完全的去除了情感和個人的因素,也沒有什么所謂的專家在擺弄是非,唯一操縱這些的就是那些一臉虔誠的程序員數(shù)據分析師們,讓數(shù)據以一個公平的態(tài)度來到我們面前,殘忍的告訴你,通過分析你老公所有的開車數(shù)據表明他在兩個月前就已經出軌,而你不用問為什么,這就是大數(shù)據不問原因只問相關的特點。
如此一來,大數(shù)據能為我們做的事情就太多,比如它能夠正確的指導汽車制造商對于消費者的消費趨勢判斷,將會很精確的控制購買車主的年齡段,在產品階段就制定更符合當下定位群體的外觀配置性能,以減少那些不必要的部分,來控制成本和售價,最終將精確的預測有多少人將會購買這輛汽車。大數(shù)據還會幫助汽車制造商預測即將爆發(fā)的新興市場,得到未來致勝的先機。
這是對于銷售層面的事情,對于汽車技術本身,大數(shù)據帶來的變革也初步顯現(xiàn)出來。
已經有證據表明,汽車企業(yè)會跟蹤我們的駕駛路徑。2013年2月,當特斯拉汽車公司(Tesla Motors)與《紐約時報》時報一名記者打官司時,該公司出示了特斯拉汽車計算機系統(tǒng)上記錄用戶數(shù)據。不用驚慌,也許你所使用的汽車也正在向汽車制造商發(fā)布你所有的信息,因為這些數(shù)據的價值高遠遠高于銷售和售后帶來的利潤。
谷歌在大數(shù)據的基礎上研發(fā)了無人駕駛汽車
為什么谷歌會在汽車科技的領域蒸蒸日上,甚至逐步推進無人駕駛汽車。當谷歌自己都擁有了自己的無人駕駛的汽車上路之后,汽車制造商們還在出于捂盤狀態(tài),說自己已經全面掌握了自動駕駛技術但是還是在等待法律和契機。
谷歌公司的數(shù)據中心
有人預測谷歌將會就此成為世界上最賺錢的公司。憑什么呢?這就是大數(shù)據的力量。地球人都知道谷歌其實是一個主要做大數(shù)據的公司,他們的翻譯工具之所以能被用來翻譯論文,正因為大數(shù)據的功勞。2008年谷歌就用大數(shù)據開始支持流感趨勢服務,相比國內一家獨大的某度來說,不知道他們除了搞點阿拉丁來拉動GDP以外還能做點什么。
谷歌的無人駕駛汽車是一個徹頭徹尾的大數(shù)據時代下的產物,2010年谷歌的街景車從未受保護的Wi- Fi網絡上攔截電子郵件、用戶名、密碼和其他私人數(shù)據來實現(xiàn)自己的街景地圖,其實也是為自己的無人駕駛汽車做好準備,雖然谷歌將這一事件稱為數(shù)據收集過程中的一個失誤,但美國聯(lián)邦通訊委員會告訴我們事實并非如此。
圖片顯示了谷歌的無人駕駛汽車‘看’到的世界并且準備左轉。它正在捕捉所發(fā)現(xiàn)的一切移動物體——車、鳥、滾動的球、掉落的煙頭,并將所有這些數(shù)據融合在一起并作出駕駛決策。如果他看到一個煙頭,就知道車流中可能會有行人即將走出。如果他看到滾動的球,就能判斷出一個孩子可能將跑進車道。
谷歌的無人駕駛汽車采用了與街景車相似的技術,只需向該車的導航系統(tǒng)輸入一些信息,它就可以將我們帶往想去的地方。谷歌的無人駕駛汽車會生成大量數(shù)據,有資料顯示,谷歌的無人駕駛汽車每秒收集750MB傳感器數(shù)據,并根據這些數(shù)據判斷行駛方向和速度,監(jiān)測前方障礙與事故,并且判斷突然出現(xiàn)的人或者動物。
而且基于大數(shù)據的分析能力,谷歌的無人駕駛汽車行駛的越多,得到的數(shù)據越多,谷歌的汽車將會判斷的越準確行為也會越智能。到最后直到你坐上汽車啟動引擎與它對話,它便能知曉你心,帶你去你想去的地方。這個功能看起來并不是天方夜譚。(這也是谷歌之前與福特合作的項目)
日本先進工業(yè)技術研究所的坐姿研究與汽車防盜系統(tǒng)
坐姿能夠促進汽車的自我防盜么,要知道,Everyone is unique,正是每個人獨特的信息所組成的數(shù)據幫助了汽車識別自己的主人。當一個人坐著的時候,它的身形、姿勢和重量分布都可以量化和數(shù)據化。日本先進工業(yè)技術研究所的教授越水重臣和他的工程師團隊通過在汽車座椅下部安裝總共360個壓力傳感器以測量人對椅子施加壓力的方式。把人體屁股特征轉化成數(shù)據,并且用從0~256這個數(shù)值范圍對其進行量化,這樣就會產生獨屬于每個乘坐者的精確數(shù)據資料。
汽車座椅壓力分布圖
在這個試驗中,這個系統(tǒng)能根據人體對座位的壓力差異識別出乘坐者的身份,準確率高達98%。
在最初的報道中,這個系統(tǒng)只被人們看作是多個傳感器所產生的效果,這樣看來身形的改變有可能就會影響系統(tǒng)的識別。但是數(shù)據的過程并不是這么簡單,大量數(shù)據的優(yōu)點就是能夠包容并發(fā)現(xiàn)錯誤然后自動修正,所以從這個認識來說這套系統(tǒng)并不會那么脆弱。
坐姿研究與汽車防盜系統(tǒng)(示意圖)
這個系統(tǒng)能夠識別誰是車主,如果不是,系統(tǒng)就會要求司機輸入密碼,如果司機無法輸入準確的密碼,汽車就會自動熄火?;剡^頭來這些數(shù)據的匯集不僅僅是驗證誰是車主這么單一,這個系統(tǒng)可以收集發(fā)生之前的姿勢變化情況,分析出坐姿和行駛安全之間的關系。這個系統(tǒng)還可以警示疲勞駕駛著或者出發(fā)自動剎車,甚至可以記錄盜賊的身份,幫助建立偷車賊檔案。
諸如此類,汽車上有非常多應用了大數(shù)據而做出了驚人的改變的地方,比如自動轉向、自動剎車等,更多的是汽車制造商對于駕駛者數(shù)據的監(jiān)聽來獲得汽車零部件的消息,來判斷零件商是否合格或者用于產品的改進。大型的車輛擁有公司可能需要這些數(shù)據來提前判斷哪些部件會出現(xiàn)問題,提前進行預防和更換,來減少維護和燃料費用。
大數(shù)據時代下的未來
評判一部電影是否成功的標準很多,《小時代》2部電影7億票房足矣說明你的感覺和大數(shù)據所指引的完全是兩回事。
大數(shù)據有一種可怕而誘惑的作用是預測,我們將使用大量的正確的錯誤的紛繁的數(shù)據預測每一種事物的未來,SARS是否還會席卷,你是否真的有能力償還信用卡,電影在何時上映能取得最高的票房(電影《小時代》就使用了大數(shù)據作為營銷依據),汽車在合適出發(fā)能夠最短時間到達目的地等等。可靠的是這些提供參考的大仙們是一臺計算機,可怕的是所有憑借經驗所得到的認知將失去所有的位置。
《美國隊長2》索拉算法
就像《美國隊長2》里,神盾局的數(shù)據庫掌握著過去世界上所有的數(shù)據,通過索拉算法把一個人從出生到現(xiàn)在所有的行為特征,消費行為,生活行為等作為標簽,最后推測出這個人未來是否會對九頭蛇組織產生威脅。然后使用定位系統(tǒng),把這些人通過天空母艦殺死,從而來帶來新的秩序。這是大數(shù)據時代的邪惡最終版本,這是一個可怕的結局。
既然大數(shù)據能夠帶來很多變革,想要不被隨時淘汰,只能轉變生活與工作的思維,用更多大數(shù)據的觀念去思考和挖掘而不是一拍腦門子做決策和2天一個頭腦風暴商量出來的自娛自樂的點子,客戶需要什么,用戶喜歡什么,我們?yōu)槭裁葱枰黾舆@個功能減少那個項目,不再是冥想所能主導的。既然數(shù)據自己會說話,你,為什么捂住他的嘴。
在看完以上內容后,作為一名汽車愛好者或者汽車企業(yè)的相關從而人員,你有必要了解以下內容。它可能對你的生活或者職業(yè)發(fā)展有一定啟示。
近日,車云菌有幸和福特全球汽車互聯(lián)業(yè)務部負責人Don Bulter進行了交流,就車企從大數(shù)據時代獲得的機遇,如何保證用戶隱私數(shù)據安全,以及在手握大量用戶寶貴數(shù)據的同時,如何看待后市場、營銷等第三方公司提出的合作需求、雙方存在的競爭等問題做了深入探討。
Q: OEM主機廠從云計算大數(shù)據平臺能獲得些什么?
從上世紀70年代開始,為了更精準地控制發(fā)動機的燃油供給,為了有效提升車輛油耗表現(xiàn),類似化油器這種體型笨拙、對使用環(huán)境較為嚴苛的硬件設施,已逐漸被纖小的微處理器芯片、氧傳感器等設備所取代。而汽車內部的軟硬件比例也隨之不斷變化,從開始接近99%的硬件,進而轉變?yōu)橛布?0%-軟件40%的格局。此外,隨著車載軟件數(shù)量的密集型增長,汽車正逐漸演變?yōu)槲锫?lián)網中重要的一環(huán),即傳統(tǒng)封閉的交通工具正在和周邊的世界發(fā)生著聯(lián)系。
因此,像這種完全脫離于汽車、具備計算存儲功能的云平臺,只要車企得到用戶的允許,即可將搜集到的海量數(shù)據存儲于其中。而隨后經過篩查、處理后將有價值的信息提取,主機廠通過分析就能夠清楚地了解消費者的用車習慣,提出合理方便快捷的維修保養(yǎng)方案等。這是云計算平臺作為大數(shù)據存儲分析功能的體現(xiàn)。
▲大眾e-Golf配套的智能互聯(lián)App
當然該平臺的另一個優(yōu)勢在于云端服務器強大的數(shù)據計算處理能力。目前包括大眾、寶馬在內的多家豪華品牌紛紛推出具備車輛狀態(tài)查詢、開閉門窗、提前調節(jié)車內溫度等功能的智能手機/可穿戴設備APP。在這套遠程控制系統(tǒng)中,云平臺作為連接用戶和車輛的媒介,既保證了指令信息的快速傳達,同時依托于遠程計算和遠程連接功能,它還能使用戶享受到車輛之外的延伸服務。
以大眾今年亞洲消費電子展(CES Asia)上亮相的一款e-Golf配套使用的數(shù)字鑰匙(Digital Key)為例。它相當于將傳統(tǒng)人車互聯(lián)App的解鎖功能單獨拿出,不僅允許車主本人進行操作,同時還能夠授權第三方通過操作智能手機或智能手表臨時進入車內并安全啟動或停止發(fā)動機,這樣即使忘記攜帶鑰匙也照常開車不誤了。而這項功能的實現(xiàn)就離不開云端平臺的高速運算能力。
▲Digital Key利用云計算平臺的高效處理能力,保證了數(shù)據傳輸服務的穩(wěn)定安全
最后有一點很關鍵。以大數(shù)據服務為中心的云計算平臺能夠使傳統(tǒng)汽車不斷煥發(fā)活力。以特斯拉的OTA更新為例,未來汽車也能夠像iPhone一樣,在不更換的前提下享受到功能和服務的持續(xù)升級。因為云平臺是能夠不斷進行功能和容量拓展的,因此對應的交互方式和服務同樣可以隨之定期更新。這不僅對提升用戶體驗大有裨益,同時還有利于增加用戶品牌黏性,相當于變相增加了車企的服務營收。不過Don Bulter指出,目前大多數(shù)行業(yè)對云計算平臺的使用主要集中在數(shù)據存儲分析層面,未來應該在基于消費端進行實時互動、服務和情景體驗的搭建。
Q: 如何保證用戶數(shù)據及個人隱私的安全?
每次談到大數(shù)據的應用前景,相信大家在憧憬的同時也會對其安全問題有所擔憂。目前各大主機廠對此態(tài)度基本一致,而Don Bulter也表示,“數(shù)據是經由汽車獲取的,因此所有權自不會有任何爭議。而主機廠扮演的只不過是類似銀行的角色,屬于大數(shù)據的管理員,在任何功能涉及到搜集用戶或汽車數(shù)據時,都需要獲得車主的授權允許”。
不過即使吹得天花亂墜也是白搭,目前如果要使大數(shù)據的各方面優(yōu)勢得到充分發(fā)揮,贏得消費者的信任最為關鍵,而這種信任恰恰是建立在車載數(shù)據和個人隱私安全的基礎之上。面對這一問題,Don Bulter稱,“福特目前正在嘗試在儀表顯示器上開辟一塊數(shù)據顯示區(qū)域,它能同時顯示個人及車輛數(shù)據的共享情況。而用戶如果能夠對共享數(shù)據的規(guī)模和程度加以控制的話,有利于同汽車制造商建立互信關系”。
話雖如此,隨著汽車電商業(yè)務的日漸走俏,主機廠如何保證第三方網絡服務供應商對用戶數(shù)據“理性對待”,也成了目前用戶較為關注的問題。此前,車云菌曾對話奔馳電商負責人李兆軍,李總表示“有專門的項目組,通過技術手段獲取數(shù)據,這個渠道是封閉的,而只有最后生成的大數(shù)據結論、指導性數(shù)據、定性數(shù)據可以使用。”因此,從這些維度來看,其實主機廠對數(shù)據的緊張程度遠比互聯(lián)網公司嚴謹、慎重得多。
Q: 對第三方公司而言,手握大數(shù)據的汽車制造商儼然是他們眼中的香餑餑。而主機廠如何處理這樣的關系,會擔心自己的業(yè)務被侵蝕掉嗎?
其實在回答上一個問題時,Bol Bulter和李兆軍均指出,“車企會慎重對待用戶數(shù)據和個人隱私。即使同第三方公司合作,車載信息以及用戶信息的獲得,也會事先征得使用者本人同意”。
但從主機廠利益角度考慮,隨著后市場O2O服務公司的崛起,車企同這類公司的競爭日益激烈,要建立成熟穩(wěn)定的合作關系顯然不大可能。對汽車制造商而言,通過搜集汽車和用戶個人的海量數(shù)據,加以分析處理后,即可對車子的健康狀態(tài)以及車主的用車習慣加以了解,這樣對車企搭建基于大數(shù)據的維修保養(yǎng)服務,可謂大有裨益。畢竟新車銷售只占車企利潤的很小一部分,而第三方后市場服務供應商的異軍突起,已經倒逼主機廠在逐步進行著改革。
▲福特進行的交通大數(shù)據研究
目前,包括大陸馬牌、倍耐力和米其林在內的多家輪胎供應商,都在研發(fā)基于大數(shù)據的輪胎車聯(lián)網技術。輪胎供應商通過內置傳感器,可實時獲取車隊輪胎的工作數(shù)據,隨后利用計算機軟件推斷出輪胎可能的磨損程度。這樣一方面保證了后續(xù)貨源的供應充足,另一方面還能夠為客戶提供更符合要求的輪胎產品。此外,對輪胎供應商而言,這項技術不僅有助于同企業(yè)客戶建立長久互信的合作關系,而且根據輪胎磨損度即可了解整個工業(yè)的產品需求,進而從目前的市場份額占比出發(fā),適時合理地調整產能和市場布局。
未來大數(shù)據時代,隱私是偽命題。因為移動互聯(lián)網時代不存在隱私,只要你用了手機,你所有行為都會被后臺公司所采集。但相信大公司對用戶隱私和數(shù)據保護會采取極其認真的態(tài)度。以阿里為例,公司內部有專門的數(shù)據安全委員會對所有數(shù)據負責,而且阿里原始數(shù)據不對外公開,一般以匿名或分析的形式進行使
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CDA 數(shù)據分析師報考條件詳解與準備指南? ? 在數(shù)據驅動決策的時代浪潮下,CDA 數(shù)據分析師認證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-18剛入職場或是在職場正面臨崗位替代、技能更新、人機協(xié)作等焦慮的打工人,想要找到一條破解職場焦慮和升職瓶頸的系統(tǒng)化學習提升 ...
2025-07-182025被稱為“AI元年”,而AI,與數(shù)據密不可分。網易公司創(chuàng)始人丁磊在《AI思維:從數(shù)據中創(chuàng)造價值的煉金術 ...
2025-07-18CDA 數(shù)據分析師:數(shù)據時代的價值挖掘者 在大數(shù)據席卷全球的今天,數(shù)據已成為企業(yè)核心競爭力的重要組成部分。從海量數(shù)據中提取有 ...
2025-07-18SPSS 賦值后數(shù)據不顯示?原因排查與解決指南? 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)數(shù)據分析過程中,變量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 實現(xiàn)表數(shù)據同步操作指南? ? 在數(shù)據庫管理工作中,將一張表的數(shù)據同步到另一張表是常見需求,這有助于 ...
2025-07-18數(shù)據分析師的技能圖譜:從數(shù)據到價值的橋梁? 在數(shù)據驅動決策的時代,數(shù)據分析師如同 “數(shù)據翻譯官”,將冰冷的數(shù)字轉化為清晰的 ...
2025-07-17Pandas 寫入指定行數(shù)據:數(shù)據精細化管理的核心技能? 在數(shù)據處理的日常工作中,我們常常需要面對這樣的場景:在龐大的數(shù)據集里精 ...
2025-07-17解碼 CDA:數(shù)據時代的通行證? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,當企業(yè)決策者盯著屏幕上跳動的數(shù)據曲線尋找增長密碼,當科研人員在 ...
2025-07-17CDA 精益業(yè)務數(shù)據分析:數(shù)據驅動業(yè)務增長的實戰(zhàn)方法論 在企業(yè)數(shù)字化轉型的浪潮中,“數(shù)據分析” 已從 “加分項” 成為 “必修課 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 與 ADD INDEX 詳解:用法、差異與優(yōu)化實踐 在 MySQL 數(shù)據庫表結構設計中,索引是提升查詢性能的核心手段。無論 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 語句中 “query end” 狀態(tài):含義、成因與優(yōu)化指南? 在 MySQL 數(shù)據庫的日常運維與開發(fā)中,開發(fā)者和 DBA 常會 ...
2025-07-16如何考取數(shù)據分析師證書:以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當下,數(shù)據分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據價值、驅動決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務數(shù)據分析:驅動企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經濟時代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據洪流,如何從海量數(shù)據中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無外鍵關聯(lián)表的 JOIN 實戰(zhàn):數(shù)據整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據庫的日常操作中,我們經常會遇到需要整合多張表數(shù)據的場景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據科學的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據驅動的時代,面對海量、復雜的數(shù)據,如何高效地進行處理、分析和挖掘成為關鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據庫操作中,誤刪數(shù)據、錯改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗與Wilcoxon檢驗的選擇:何時用t.test,何時用wilcox.test? t 檢驗與 Wilcoxon 檢驗的選擇:何時用 t.test,何時用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進階: CDA數(shù)據分析師—開啟新時代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報告、發(fā)展指導白皮書) 發(fā)布機構:CDA數(shù)據科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關鍵? 在循環(huán)神經網絡(RNN)家族中,長短期記憶網絡(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11