汽车行业的大数据与分析-Deloitte.PDF

汽车行业的大数据与 分析 年 月 2016 4 汽车行业的数据分析 通过评估庞大而复杂的数据来改进预测能力 运营能力和 、 提升绩效 汽车行业如今面临与日俱增的挑战和压力 成 ： 本压力 行业竞争 全球化趋势 以及市场变 、 、 ， 化和波动 不过 最新的大数据与数据分析为 。 ， 汽车制造商们带来了前所未有的可能 供他们 ， 应对各种挑战和难题。 随着数据分析能力的提高 预测分析正演化为 ， 一种有力的工具 可以大大提升预测效率以及 ， 运营和绩效 但挑战在于 汽车制造商是否能 。 ， 玩转这些海量的知识和经验数据 简单地说 。 ， 洪廷安，德勤中国汽车行业主管合伙人。 巨大的数据量为评估带来难度 难以支撑战略 ， 何马克博士，德勤中国汽车行业管理咨询主管合伙人。 决策的制定 数据分析可以把这些信息融合起 。 来 不论是 机器可读的 数据集 还是非 —— “ ” ， 结构化数据如视频 录音或文本 只要处理得 、 。 当 效果将令人称奇 ， 。 用成本高企不下 好消息是 运用大数据分析 。 ， 例如在生产中 可以通过分析历史数据 参数 等技术可解决实时交通管理难题 辅助缓解交 ， 、 ， 和参数组合来确定某个事项是否正常 这些分 通拥堵 提高车辆使用效率的同时也对环境保 。 ， 析可用于汽车召回事件 汽车制造商能确定或 护做出一定的贡献 同时 对于汽车驾驶员 ， 。 ， ， 预测什么时候可能会发生召回 起初不会发 亦可运用数据分析 将技术与用户需求有效融 。 ， 生 因为决定性参数及时地重新引入到目标走 合 实时记录并处理车辆行驶路况 协助用户 ， ， ， 廊 这种方法和流程也能应用于客户 供应商 选择最佳行车路线 不仅提高车辆燃油效率 。 、 ， ， ， 以及汽车生态系统中的其他利益相关方 德勤 还能大大节省驾驶时间 。 。 最近的一项研究也探讨了数据作为绩效分析的 有效来源的重要性。 数据分析是一个强有力的工具 但除了数据 。 、 运营或信息科技 有效运用数据分析还需要更 ， 汽车制造商可以从大量的客户数据中发现 特 多的知识与经验 要恰当运用数据分析 需要 ， 。 ， 定客户群对哪些型号 配件或服务感兴趣 进 具备全方位的综合能力 与企业内的多种职能