人類歷史長(zhǎng)河中所有信息總量加在一起還沒有當(dāng)下兩年的多，而且這個(gè)數(shù)據(jù)量還在以兩年時(shí)間增速翻翻的速度在飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)給我們帶來的劇變已經(jīng)非常明顯，大數(shù)據(jù)時(shí)代即將到來。商業(yè)智能BI和商業(yè)分析BA將得到大發(fā)展，大數(shù)據(jù)即可以計(jì)算出股票的漲落，也可以計(jì)算出美國(guó)總統(tǒng)大選結(jié)果，還可以計(jì)算出你明天發(fā)生車禍的幾率。大數(shù)據(jù)在汽車電商中的應(yīng)用也將得以突顯，當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的收集和分析、挖掘乃至于真正的應(yīng)用還需要從底層開始，才能讓數(shù)據(jù)的金礦開掘全面推進(jìn)。

    在人類的歷史長(zhǎng)河中，直至工業(yè)革命才是一個(gè)分水嶺，這之前人類的人均GDP一直停留在500美元左右，所謂的馬斯洛陷阱不斷發(fā)生。而工業(yè)革命之后個(gè)體的價(jià)值劇增，直至當(dāng)下的人均GDP達(dá)到幾萬美金，這是分工協(xié)作提升效率創(chuàng)造出來的價(jià)值。當(dāng)下是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，連接同樣可以產(chǎn)生價(jià)值，一個(gè)蜜蜂是愚蠢的，而蜂群卻是智能的，建立你的社群讓智慧產(chǎn)生價(jià)值倍增，讓大數(shù)據(jù)在商業(yè)平臺(tái)中的無數(shù)個(gè)體的價(jià)值聚合產(chǎn)生更大的價(jià)值，就是大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該思考和應(yīng)用的方向。

    當(dāng)然，大數(shù)據(jù)也是被誤解的最深的一個(gè)專業(yè)詞匯了，主要原因還是這個(gè)詞本身翻譯就已然南轅北轍了，數(shù)據(jù)的價(jià)值并非僅僅只在大上，冗余數(shù)據(jù)再大也毫無價(jià)值。大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值在它的深度、寬度和廣度的取向上。比如汽車信息中的深度如這輛車的狀況，行駛里程，維修保養(yǎng)情況，通過智能盒子OBD獲取到的它行駛途中的胎壓異常等等數(shù)據(jù)，那么寬度就如這個(gè)車主的駕駛習(xí)慣，行車路線和路況信息等，而廣度就是要延伸為車主的個(gè)人嗜好和消費(fèi)習(xí)慣了。經(jīng)過深度挖掘的這些數(shù)據(jù)的聚合，也就可以實(shí)現(xiàn)智能商業(yè)，也就是所謂的BI，而絕非簡(jiǎn)單的車輛型號(hào)，年限和號(hào)牌，車主聯(lián)系方式等低級(jí)數(shù)據(jù)疊加起來的冗余數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)再大也不會(huì)直接產(chǎn)生價(jià)值，是需要深度挖掘才會(huì)有價(jià)值，也是汽車電商平臺(tái)在數(shù)據(jù)整合和收集方面所應(yīng)該運(yùn)營(yíng)的方向。

    傳統(tǒng)企業(yè)的人沒有互聯(lián)網(wǎng)思維，非但不覺得互聯(lián)網(wǎng)好，還反而認(rèn)為對(duì)它們是障礙，就拿P2P模式的汽車金融來說，互聯(lián)網(wǎng)直接觸及他們的利益奶酪，他們?nèi)缬龊樗瞳F般抵制。做線下產(chǎn)品渠道后市場(chǎng)的更是抵制互聯(lián)網(wǎng)，對(duì)外說做的互聯(lián)網(wǎng)，其實(shí)骨子里是在抵制。所以O(shè)2O或O+O最難線上和線下對(duì)接，那么大數(shù)據(jù)對(duì)于他們也就無從實(shí)現(xiàn)了。

    再來看看大數(shù)據(jù)在汽車保險(xiǎn)上的應(yīng)用案例，汽車后市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其實(shí)保險(xiǎn)公司早有在做，而且很簡(jiǎn)單，那就是通過OBD盒子收集車主的駕駛行為數(shù)據(jù)，如果一個(gè)人從來不違章，那么給他的保險(xiǎn)就可以打很低的折扣，如果對(duì)于經(jīng)常違章發(fā)生車禍的車主，那么就可以拒保，不僅增進(jìn)投保數(shù)量更能增進(jìn)保險(xiǎn)的質(zhì)量。再者就是車輛的使用時(shí)間和閑置時(shí)間，可以做分時(shí)租賃提供數(shù)據(jù)。駕駛行為是很容易獲得的，而通過行車記錄儀拍攝的實(shí)時(shí)路況的大數(shù)據(jù)就更有價(jià)值，如果一個(gè)城市里有幾十萬甚至上百萬輛車安裝了你的行車記錄儀，且可實(shí)時(shí)上傳所拍攝到的路況信息到云端，那么這個(gè)城市的所有路況信息的大數(shù)據(jù)就近在眼前了，他對(duì)其他車主也是最具價(jià)值，同時(shí)由云端分享給需要實(shí)時(shí)路況信息的車主，甚至于未來預(yù)設(shè)導(dǎo)航目的地和行車路線后，預(yù)測(cè)下個(gè)時(shí)段的路況信息的數(shù)據(jù)結(jié)果都是可以通過云計(jì)算得出一個(gè)幾乎真實(shí)的結(jié)果。

    在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面，在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)人員來說，只是一些無法看懂的天書。業(yè)務(wù)人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解并從中受益的抽象信息。此時(shí)，如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，使得業(yè)務(wù)人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業(yè)智能主要解決的問題。如何把數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)人員需要的信息?大部分的答案是報(bào)表系統(tǒng)。簡(jiǎn)單說，報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)可以稱作是BI了，它是BI的低端實(shí)現(xiàn)。國(guó)外的企業(yè)，大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入高端BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國(guó)的企業(yè)，大部分還停留在報(bào)表階段。