1、汽车行业的大数据与分析2016年4月2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，巨大的数据量为评估带来难度，难以支撑战略决策的制定。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。 例如在生产中，可以通过分析历史数据、参数和参

2、数组合来确定某个事项是否正常。这些分析可用于汽车召回事件，汽车制造商能确定或预测什么时候可能会发生召回。起初不会发生，因为决定性参数及时地重新引入到目标走廊。 这种方法和流程也能应用于客户、 供应商，以及汽车生态系统中的其他利益相关方。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。汽车制造商可以从大量的客户数据中发现，特定客户群对哪些型号、配件或服务感兴趣。进而提供个性化和量身定制的产品与激励方案，提高销量。随着互联网和社交媒体的普及，以及各种交通工具关联性的不断提高，制造商们也能获得源源不断的客户数据，分析准确度也越来越高。有了数据分析，供应链数据也能透露出哪些环节比较薄弱，从而

3、在出现严重问题之前及时采取积极的解决措施。在中国，交通拥堵及环境污染导致城市不得不采取车辆限行，摇号拍牌等措施，使得车辆使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用成本高企不下。好消息是，运用大数据分析等技术可解决实时交通管理难题，辅助缓解交通拥堵，提高车辆使用效率的同时也对环境保护做出一定的贡献。同时，对于汽车驾驶员，亦可运用数据分析，将技术与用户需求有效融合，实时记录并处理车辆行驶路况，协助用户选择最佳行车路线，不仅提高车辆燃油效率，还能大大节省驾驶时间。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多的知识与经验。要恰

4、当运用数据分析，需要具备全方位的综合能力，与企业内的多种职能部门和技术团队交互融合。 鉴于此，我们的汽车行业服务团队撰写了一系列文章，介绍大数据分析将为您的公司带来哪些可能，以及您在考虑数据分析计划时需要注意的事项。我们期待您的反馈，并愿意随时与您探讨相关话题，分享我们的经验。欲了解更多信息，可通过封底联系人与我们联系。洪廷安，中国汽车行业主管合伙人。何马克博士，中国汽车行业管理咨询主管合伙人。本文中Deloitte（ “” ）泛指有限公司及其子公司。请参阅http:/ 通过数据分析改进汽车制造商与消费者之间的互动客户行为分析改变汽车行业客户保留策略的游戏规则 汽车主机厂的全新客户策略利用高级

5、分析管理营销支出 对营销组合的连续分析可以洞见因果关系破解全球供应链管理难题 用数据分析管理风险并推动增长 运用质量预测分析防患于未然 质量领先对制造商的成本控制和品牌形象越来越重要有备无患 汽车制造商如何加强召回的准备与管理25710141618201汽车行业的大数据与分析2大数据的价值在于对数据的运用大数据分析体系及在中国的实践随着网络应用越来越普遍，社会信息化的程度越来越高，互联网的普及和发展正改变着传统行业的运营模式。传统行业正在经历着在线化和数字化的变革。在这种变革过程中，企业积累了大量的数据，据有关统计，全球的数据量正在以每18个月翻一倍的惊人速度增长，特别是对于经济快速发展的中国

6、市场，如何充分利用数据资源，挖掘数据价值，是每个企业都面临的迫切需求。而大数据技术的快速发展给企业提供了一种处理数据、挖掘数据价值的有效方法。对于数据的爆炸式增长，认为企业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，具体业务问题，通过大数据分析的手段进行深入分析并解决问题。大数据应用框架设计企业在构建大数据应用时，应从企业的业务战略和IT战略出发，构建大数据应用的顶层框架设计。主要包括以下几个领域： 大数据战略：明确大数据应用的目标与策略；制定大数据应用/平台建设路线图。 大数据应用场景：结合市场和公司的发展，从企业价值链和客户生命周期入手，梳理大数据应用的业务场景。 大数据