
大数据正在改变汽车行业的5种方式
大数据在十年前是一个有趣的概念,而现在却成为现代企业的一个普遍特征。数据从根本上讲是有价值的,这取决于所收集的内容以及如何使用,数据可以给企业带来更好的商业洞察力,帮助企业改变经营方向,并指导学习以及为什么企业的业务如此运作。当这些数据被大规模收集时,其收益会进一步增长。
每个行业都在利用大数据的利益,而这些新的能力、理念和流程正以令人兴奋的全新方式重塑各个行业。汽车行业就是一个很好的例子,从理念到持续的客户服务,大数据正在从根本上改变汽车行业。
汽车行业离不开大数据
汽车行业的规模可能比人们想像的要大。有许多知名的汽车制造商,他们为大众设计和装配车辆,但人们还需要考虑他们依赖的广泛的供应商网络来制造和运送这些车辆所需的各个部件。也有经销商负责运输和销售这些车辆,另外,不要忘记安全和客户服务等部门。大数据的应用对汽车行业影响深远,因为几乎每个层面都将使用大数据。
巨大的变化
大数据将让汽车行业的多个不同层面提到改善:
(1)价值分析。首先,大数据帮助企业了解汽车的真正价值。这在设计新车时非常有用,但在评估旧车时更加有用。Kelley BlueBook公司所提供的估值服务比以前更加精确和高效,像Clunker Junker公司这样的车辆回收商可以为车主提供更为精确的车款。
(2)供应链管理。大数据最重要的应用之一是解析跨多个组织的特定流程的价值和流程;在汽车行业中,这一分析被应用于供应链管理。组织需要知道他们从哪里获得的零件,成本是多少,提供的效率如何,以及这些行为如何影响整个公司的整体盈利能力。复杂的数据处理功能可以洞察这些维度,而企业正在相应地优化其策略。
(3)降低成本。汽车行业的大数据正在推动整体成本下降。大数据分析允许公司理解一种材料实质上有益于另一种材料,并帮助他们发现能提高效率或最大化生产率的新工艺变化。最终,这就意味着企业能够以更低廉的价格整合车辆,而消费者也看到了收益。消费者最终为车辆支付更少的费用,汽车制造商仍然能够获得最大的利润。
(4)安全改进。企业也在使用大数据深入分析车辆安全。在从测试崩溃和模拟情景中收集数百万个数据点之后,企业可以对其车辆进行数百项额外的改进,以提高其能力,以在紧急事件和长期磨损的情况下生存下来。这又对企业和消费者都有利;消费者可以拥有更安全的汽车,企业的客户更快乐,保险成本更低。这也逐渐让交通更安全。
(5)消费者的理解。最后,汽车制造商正在使用大数据来更好地了解客户的需求。这使得他们可以为大众设计更具吸引力,更实用的车辆(这可以使消费者更多地了解他们正在寻找的东西,并增加制造商的销售量)。它还为汽车制造商提供了重要的见解,然后他们可以用它来创建更具体的广告和营销活动,通过提高效率和最大限度地宣传其最重要品牌来节省资金。
如果某人拥有一辆汽车或者计划在不久的将来购买一辆汽车,大数据已经使其受益。得益于大数据和预测分析,人们的车辆的价格将变得越来越便宜和安全,并可以根据个人需求量身定制。如果有机会完成客户调查,并为这些汽车厂商需要不断改进的大量数据做出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01