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車聯網的大數據在預測方面可以發(fā)揮到極致

作者:RFID世界網收錄
來源:電氣自動化技術網
日期:2013-09-22 15:08:38
摘要: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,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(yè)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(zhàn)略計劃,2012年3月,美國白宮科技政策辦公室發(fā)布了《大數據研究和發(fā)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(yè)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(fā)展優(yōu)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(jiān)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(jié)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(jiān)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(jiān)測有直接和間接兩種,直接的通過傳感器來監(jiān)測,而間接的監(jiān)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(fā)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(yè)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(tǒng)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(fā)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(tǒng)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(qū)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(yè)帶來的收益總和。

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