車聯網的大數據在預測方面可以發(fā)揮到極致

　　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。