汽车行业大数据解决方案的应用案例详细分析

21世纪的第一个十年福特经历了一个困难时期，损失了接近一半的员工，公司濒临倒闭。这促使福特跳出旧的思维框框，更多考虑来自我们这样的数据专业人士的解决方案。福特开始乐于接受分析解决方案、模拟技术等于传统商业直觉思维不同的业务方法，这让福特获益匪浅。

福特的大数据应用案例，由于分析基因已经深深植入福特的企业文化，大数据分析的兴起为福特带来了大量的新机遇。但是我们需要新的专业技术和平台来管理这些数据，研究部门正在测试Hadoop系统，试图整合手头拥有的所有数据源，只有天空才是我们的极限。目前大数据所呈现的商机的还只是冰山一角。

福特的另外一个重要的大数据资产来自福特产品开发流程和产品本身产生的大量有用数据。每辆汽车中里也安装有大量传感器，但目前这些数据都还停留在汽车内部，但是我们认为采集这些数据，包括车辆运行状况和消费者操控汽车方式的数据，将这些数据分析后反馈给设计流程将非常有助于我们优化用户体验。

除了采集结构化数据进行分析外，福特还将触角伸向了非结构化的消费者情报数据。我们意识到分析互联网数据将有助于我们了解消费者的需求和态度，目前我们也在做社会化舆情分析。我们也使用GoogleTrends来监测搜索关键词的流行度，过去公司的报告中只有过去一周的销售数据，而现在同样的报告中增加了搜索关键词的流行度。

福特的大数据分析还只是皮毛功夫，因为大数据分析工具目前并不成熟。虽然大数据是2012年最火爆的IT营销词汇，但是可供企业使用的成熟的大数据商业工具非常少。Ginder的团队目前主要依赖开源工具如Hadoop来管理大数据集，并通过R-Project来进行统计分析，此外数据挖掘和文本挖掘使用的也都是开源工具。

未来的数据科学家不是懂得如何书写合乎规范的SQL查询语句的人，而是知道如何提出正确问题的业务分析师，只有他们能够发现能够影响公司决策的数据珠宝。

虽然能够洞见大数据的未来，大数据的未来很美妙，不过现在的问题是专业人才和工具都很缺乏。虽然有自己的专家，利用目前的大数据工具开发一些大数据应用解决具体业务问题。但是将来希望能把大数据分析扩展到所有数据，届时数据专家——而不是电脑专家，能充分发掘大数据的商业价值。

福特的大数据未来还意味着数据的开放，福特将与开源社区大量分享自己的数据，造福社会。不久前福特的硅谷实验室(SVL)正式揭幕，定位是：大数据，开源创新和用户体验。未来将会拥有前所未有的数据，以及前所未有的处理数据的计算能力，这将产生无法想象的杀手应用。

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