车企如何利用数据技术，指导汽车全生命周期的业务运营？

引言：数据正作为重点，为行业提供不可或缺的指导

《汽车数据发展研究报告（2023）》指出，汽车行业正由传统硬件制造向“电动化、智能化、网联化”方向转变。德勤预测，到 2025 年，汽车行业 20%的利润将来自移动出行及数据的管理。数据正在成为一种新的生产要素，在社会经济中扮演着越来越重要的角色。

数据多源异构，给车企数据管理与应用带来诸多挑战

随着数字化进程推进，汽车数据增长迅速，以车联网数据为例，据公开数据统计，每辆智能网联车每隔几秒就会产生 100+参数，数据量多达 10TB /天，这些数据需要被传输、存储、实时分析处理。除此之外，企业各个业务系统也产生了海量数据。

从数据源来看，汽车行业数据主要来源于两个方面：

一是来自车企内部的数据，例如车辆数据（研发管理系统、生产管理系统、质量管理系统）、销售和售后服务（市场营销系统、人力资源系统、财务管理系统）过程中产生的数据，以及与客户交互的数据；

二是来自外部第三方的数据，包括市场调研数据、道路数据、交通数据和云计算平台的数据等。

从数据类型来看，汽车行业数据范围极广，主要包括客户信息、车辆运行状态等车联网信息，以及工厂、终端设备、传感器等生产数据，以及与车辆相关的业务数据。

海量数据蕴藏着巨大的价值，但巨量数据也意味着统一存储、管理等成本的增加，同时数据应用的效率也存在挑战。

• 业务系统间的数据孤岛问题

  车企内部不同系统和部门之间的数据往往缺乏有效的整合和共享机制，形成数据孤岛。车企的研发部门和市场部门各自拥有自己的数据仓库，由于缺乏有效的数据整合机制，两个部门的数据无法互通，阻碍了数据的流动性，也影响数据分析的准确性和全面性。

• 数据管理和应用效率不高

  许多车企的数据管理能力尚未成熟，数据的收集、存储、分析和利用过程缺乏标准化和流程化，使得数据的价值未能得到充分发挥。以售后场景为例，车企想要通过分析客户数据来提供个性化的售后服务，但由于客户数据分散在不同的系统和数据库中，无法快速整合和分析，导致服务响应慢，客户体验不佳。

数据智能服务应用：指导车辆全生命周期的业务分析

汽车行业需要更加标准、成熟的数据管理与处理技术来支撑业务层应用，通过实时服务为车企提供更及时精准的研发与市场运营侧指导，为车主提供更优质、智能的交互服务体验。

典型场景1：整车三电可靠性指标平台，为研发提供数据支持

整车三电可靠性指标分析平台是基于已有车辆的可靠性相关指标数据，对整车零部件、EDS 电机核心零件上市后的可靠性进行预估。

可靠性指标需要实时获取，包括频次、持续时长、分位数等统计度量，相关业务人员可通过数据反馈零件的过度设计或欠缺设计情况，为下一代车型和电驱动系统的研发提供数据依据和支持。

实际研发过程中，业务人员需要高频查询的聚合类指标，而指标明细数据量级达几十亿，数据聚合和拟合过程时间较长，指标分析体验较差。

车企可以通过镜舟分析型数据库优化原有架构，将指标明细数据通过 Dolphin Scheduler 调度导入作业写入镜舟分析型数据库，来支持前端交互层进行实时的可靠性指标查询。在实际应用中，通过合理的物化视图进行查询加速后，查询延迟可以从 15s 降低到 2s，极大提升研发分析效率。

典型场景2：车联数据智能分析，提升售前试驾体验

车联网大数据智能分析是车企数据驱动的重要抓手之一。由于海量的车辆信号数据同时接入，对数据库在实时数据接入、更新、分析以及高并发承载能力有很高的要求。

车企可以利用镜舟分析型数据库统一数据架构，把实时性要求较高的车联端业务数据与用户类和经营类非车联数据进行统一管理，将不同类型的数据源数据进行集中、标准化清洗与加工，解决数据孤岛问题，车联数据可以被赋能到任意有需求的业务团队。

以售前环节为例，过去在试驾结束后，用户往往没有客观全面的试驾体验。现在，面对报告背后对上千张表实时打宽处理的需求，利用镜舟分析型数据库的多表 Join 能力就可以加速数据处理时间。

当结束试驾返回展厅时，在手机就能收到试驾报告，试驾过程中的人车交互都会反映在详细的试驾报告里，包括制动次数、驾驶辅助、变道避险次数等，给到用户超预期的体验，同时有效掌握潜客使用行为，销售可以针对性地推进促单。

典型场景3：实时分析用户行为，用数据提升服务质量

当汽车被交付到车主手中后，服务团队要持续对车主画像、车辆情况、座舱情况、用车习惯等数据进行跟踪分析，帮助服务团队深入了解用户，同时通过数据分析及时为车主提供售后服务，包括车辆维护保养、健康状态检测及预警等服务提醒。

这一过程中，除了各个业务系统的数据、APP 埋点数据外，还有海量时序信号数据，涉及到多源数据融合和统一存储处理，其中包括需要实时处理的车辆异常、故障数据、车载信息数据，以及非实时的用户满意度、维保服务数据等。

结语

数据正催生出更多汽车智能化、市场服务创新化的应用场景，并推动整个汽车行业发展。同时，随着数据量的增长，数据处理技术与底层能力也成为企业应对这些变化的核心考验。