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。
机动车整车信息及价格数据：车型代码、车型名称、车型分类、排量 、核定载客、核定载质量、整备质量、厂商名称、品牌名称、车系名称、价格、上市年份、备注等全面的车辆信息。
大数据在主机厂的角色定位是在生产制造领域提升生产效率，降低成本。在客户需求层面，打造未来C2B 模式的电商平台，4S 店需要做针对性更强的精准营销：即利用现代计算机技术搜集、处理、分析企业的客户资料，包括现有客户情况、产品购买和使用情况分布(客户购买时间、方式、金额，以及维修保养频率和花费等) ，还通过对数据库信息的分类、筛选、匹配和运算等技术手段，实现销售线索挖掘、客户价值细分和客户管理等功能，寻找销售线索、找到最有价值的客户群体，通过个性化营销策略，配合直复营销的手段，在降低大众传播营销成本的同时，与客户建立稳定、长期的关系，从而达到企业商业目标的实现以及企业利润的增长。
零部件厂
作为技术和资本密集型的生产性企业，传统的零部件企业成功的模式，是产品质量达到主机厂要求，成功进入主机厂的配套体系。
例如对车载电子企业来说，就是车机或云后视镜进入前装系统。零部件配套企业在生产的同时也得到了主机厂的数据支持。由于历史原因和主机厂的垄断，相当多的配件厂只为主机厂配套，甚至没有销售部门。
《关于征求促进汽车维修业转型升级 提升服务质量的指导意见》明确规定，鼓励原厂配件生产企业向汽车售后市场提供原厂配件和具有自主商标的独立售后配件，允许4S 店向非授权维修企业或终端用户转售原厂配件。
对零部件厂的而言，借助关键数据的取得，建立独立的售后体系以及完善的销售网络，自建或与第三方电商平台合作打通汽车零部件的O2O 销售环节正当其时。
配件商：链接配件的生产者和使用者
作为最终与维修厂直接打交道的配件商来说，其数据包括两个范畴，私有云—电脑中的的进销存和销售渠道或平台。
对于动辄数万种库存的配件商来讲，汽配城开店+在线QQ 模式的传统营销模式必然被取代，移动互联网时代，需要结盟或连锁，依靠第三方电商平台或建立完善的数据检索平台，将私有云转化为能被维修厂快速检索的公有云平台是必须经历的过程和唯一途径。
配件电商：零部件和价格数据库 （非常有前景的大数据）
需要能提供包含6000余款车型、千万条配件和价格数据，特别是常用车型易损件，需要全面覆盖。配件价格数据库需要要具备以下特点：
（一）配件数据量大
将庞杂的汽车配件数据进行标准化管理，将配件名称、编号、图片进行对照，涵盖进口、合资、国产全部品牌能够满足维修厂日常查询需求。
（二）专业性强
1、配件信息：配件分类、配件属性、配件图，与原厂匹配和同步。
2、配件价格体系：正厂参考价、4S 店参考价、同质配件价。
3、配件价格时效强：配件价格实时维护，与市场同步，能够做到有价有货。
4、覆盖面广：系统使用者包括配件商、修理厂，需要在双方建立简单易查询和交易的逻辑关系平台。
5、易用性强：提供了定型查询、简易查询、易损件查询、模糊查询等多种查询方式。
智能引擎：智能标准化引擎需要有智能化自动名称匹配。可将零配件的各种名称进行识别及标准化处理：通过多维度智能化处理手段，解决配件查询的复杂性和瓶颈。提高数据管理效率和准确性。
商业价值的实现：建立完善的数据库，仅仅是服务汽车后市场O2O 的基础，而最终用配件编码直接关联到当地的配件商且能实现在线下单、支付乃至配送并且有质量保证和追溯体系才是汽配大数据商业价值转化的终极核心。
维修厂
作为直接与车以及车主打交道的维修厂包括4S 店，能够记录车辆的维修、保养情况，行驶里程，其数据对未来进入二手车交易时，起精准评估的作用。
除配件查询，维修厂还需要使用汽车维修技术数据以及工时数据库。数据库包含大部分常见车型的标准工时、工时单价、拆装逻辑及总成包含关系。支持实际使用过程中，各类影响因素的动态参数较正。能够准确计算事故维修中的拆装、钣金、喷漆等主要工时项目金额。
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。
机动车整车信息及价格数据：车型代码、车型名称、车型分类、排量 、核定载客、核定载质量、整备质量、厂商名称、品牌名称、车系名称、价格、上市年份、备注等全面的车辆信息。
大数据在主机厂的角色定位是在生产制造领域提升生产效率，降低成本。在客户需求层面，打造未来C2B 模式的电商平台，4S 店需要做针对性更强的精准营销：即利用现代计算机技术搜集、处理、分析企业的客户资料，包括现有客户情况、产品购买和使用情况分布(客户购买时间、方式、金额，以及维修保养频率和花费等) ，还通过对数据库信息的分类、筛选、匹配和运算等技术手段，实现销售线索挖掘、客户价值细分和客户管理等功能，寻找销售线索、找到最有价值的客户群体，通过个性化营销策略，配合直复营销的手段，在降低大众传播营销成本的同时，与客户建立稳定、长期的关系，从而达到企业商业目标的实现以及企业利润的增长。
零部件厂
作为技术和资本密集型的生产性企业，传统的零部件企业成功的模式，是产品质量达到主机厂要求，成功进入主机厂的配套体系。
例如对车载电子企业来说，就是车机或云后视镜进入前装系统。零部件配套企业在生产的同时也得到了主机厂的数据支持。由于历史原因和主机厂的垄断，相当多的配件厂只为主机厂配套，甚至没有销售部门。
《关于征求促进汽车维修业转型升级 提升服务质量的指导意见》明确规定，鼓励原厂配件生产企业向汽车售后市场提供原厂配件和具有自主商标的独立售后配件，允许4S 店向非授权维修企业或终端用户转售原厂配件。
对零部件厂的而言，借助关键数据的取得，建立独立的售后体系以及完善的销售网络，自建或与第三方电商平台合作打通汽车零部件的O2O 销售环节正当其时。
配件商：链接配件的生产者和使用者
作为最终与维修厂直接打交道的配件商来说，其数据包括两个范畴，私有云—电脑中的的进销存和销售渠道或平台。
对于动辄数万种库存的配件商来讲，汽配城开店+在线QQ 模式的传统营销模式必然被取代，移动互联网时代，需要结盟或连锁，依靠第三方电商平台或建立完善的数据检索平台，将私有云转化为能被维修厂快速检索的公有云平台是必须经历的过程和唯一途径。
配件电商：零部件和价格数据库 （非常有前景的大数据）
需要能提供包含6000余款车型、千万条配件和价格数据，特别是常用车型易损件，需要全面覆盖。配件价格数据库需要要具备以下特点：
（一）配件数据量大
将庞杂的汽车配件数据进行标准化管理，将配件名称、编号、图片进行对照，涵盖进口、合资、国产全部品牌能够满足维修厂日常查询需求。
（二）专业性强
1、配件信息：配件分类、配件属性、配件图，与原厂匹配和同步。
2、配件价格体系：正厂参考价、4S 店参考价、同质配件价。
3、配件价格时效强：配件价格实时维护，与市场同步，能够做到有价有货。
4、覆盖面广：系统使用者包括配件商、修理厂，需要在双方建立简单易查询和交易的逻辑关系平台。
5、易用性强：提供了定型查询、简易查询、易损件查询、模糊查询等多种查询方式。
智能引擎：智能标准化引擎需要有智能化自动名称匹配。可将零配件的各种名称进行识别及标准化处理：通过多维度智能化处理手段，解决配件查询的复杂性和瓶颈。提高数据管理效率和准确性。
商业价值的实现：建立完善的数据库，仅仅是服务汽车后市场O2O 的基础，而最终用配件编码直接关联到当地的配件商且能实现在线下单、支付乃至配送并且有质量保证和追溯体系才是汽配大数据商业价值转化的终极核心。
维修厂
作为直接与车以及车主打交道的维修厂包括4S 店，能够记录车辆的维修、保养情况，行驶里程，其数据对未来进入二手车交易时，起精准评估的作用。
除配件查询，维修厂还需要使用汽车维修技术数据以及工时数据库。数据库包含大部分常见车型的标准工时、工时单价、拆装逻辑及总成包含关系。支持实际使用过程中，各类影响因素的动态参数较正。能够准确计算事故维修中的拆装、钣金、喷漆等主要工时项目金额。