車聯網的大數據在預測方面可以發揮到極致
2013-09-22 20:44:16 本站原創大數據，就是海量信息，就是在大平臺后背所積累的對客戶的大量信息數據，主要包括社交媒體所產生的數據，音頻、視頻、圖像數據和來自物聯網的數據，具有海量、快速、多樣性和不確定性等特點，特別是數據的成幾何級的爆炸性增長特點尤為突出，美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
大數據技術的價值不在于掌握散亂的海量的信息，而是通過對數據進行專業性分析所帶來的巨大價值是無限的。因此，大數據成為世界各國政策層面鼎力推動的戰略計劃，2012年3月，美國白宮科技政策辦公室發布了《大數據研究和發展計劃》，同時組建“大數據高級指導小組”，由此可見美國政府對大數據的重視度。
大數據除了在如今全球繁榮的電子商務產業中有非常重要的應用之外，在其它領域的應用也不在少數。其中通過與車聯網的深度融合將打造高效的交通網絡。
大數據時代，通過對駕駛者總行駛里程、日行駛時間等數據，以及急剎車次數、急加速次數等駕駛行為在云端的分析，有效地幫助保險公司全面了解駕駛者的駕駛習慣和駕駛行為，有利于保險公司發展優質客戶，提供不同類型的保險產品。
目前，車聯網作為移動互聯網大背景下誕生的一個產物，不管是車輛的接入、服務內容的選擇還是服務的精準性，都離不開大數據。
車輛上傳的每一組數據都帶有位置信息和時間，并且很容易形成海量數據。一方面，如果說大數據的特征是完整和混雜，而車聯網與車有關的大數據特征是完整加精準。如某些與車輛本身有關的數據，都有明確的一個ID，根據這個ID可以關聯到相應的車主信息，并且這些信息還是精準的。
另一方面，我們可以看到車聯網與駕駛人的消費習慣、興趣愛好等大數據特征是完整和部分精確。因此，研究車聯網的大數據更有意義。
目前車聯網所提供的主動安全方面的措施大致有胎壓監測、故障預警、碰撞報警、安全氣囊彈出報警、緊急救援等。但目前在主動安全方面的設備更多是車輛上的一個節點，并沒有真正的和大數據關聯起來。
在大數據時代，當汽車在行駛過程中，平臺可對輪胎氣壓進行實時自動監測，并對輪胎漏氣和低氣壓進行報警，以確保行車安全。胎壓監測有直接和間接兩種，直接的通過傳感器來監測，而間接的監測是當某輪胎的氣壓降低時，車輛的重量會使該輪的滾動半徑將變小，導致其轉速比其他車輪快。
車聯網的大數據在預測方面可以發揮到極致。如，預測交通堵塞的地段，實時交通信息，主動安全，公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。
大數據的核心在于預測，這在車聯網行業非常有用，例如，對于交通流量的預測，就非常需要大數據。對于交通流量，目前我們的仿真系統更加重視交通流量大，擁堵的原因，而大數據時代，不再在乎因果關系，而重視相關性，也就是不去分析產生擁堵的原因，但確實某個時段某個路段會發生擁堵。也可以根據車聯網的大數據對車友的興趣進行分析。
同時，大數據時代，影響著我們的思維。以前我們對于出行過程的理解，傳統的觀念只注重為客戶提供導航和娛樂這一功能，并沒有對這一過程進行深度的分析。這個過程中，分別為去之前，在路上，停車后。對于這個過程，我們可以延伸出很多車聯網的服務內容，并且每個階段都離不開熟人社會，每個階段都會產生大數據，大數據可延伸很多增值服務。
服務內容的精準性如果單純靠服務提供商的力量，那服務商將要投入巨大的人力或資本并且要經歷很長的時間，顯然這種方式不可行。解決這種問題，理想的方法就是通過車主的與社區網站的互動，只有通過這種方式，才能快速地采集到相應的興趣點。這必須要進行大數據分析。
對于客戶信息，無論是車廠還是汽車銷售商，都視為命根子，可事實是什么?事實是現階段這些客戶信息一點用都沒有，能從這些客戶信息中延伸出一些增值服務嗎?很難。說白了，這些信息無法帶來“顧客終生價值”顧客終生價值指的是每個購買者在未來可能為企業帶來的收益總和。
