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銷售數據分析報告范文第1篇

［關鍵詞］OLAP;數據挖掘;審計;商業智能

1商業智能模型

本文利用SQLServer2005構建基于商業智能的審計模型TAuditMin，如圖1所示。審計過程分為：采集審計數據、建立數據倉庫、OLAP多維分析、數據挖掘、前端展示等。

1.1源系統

數據挖掘的基礎是大量的歷史數據。這里的源系統是指與審計業務相關的各種關系型數據庫，如金蝶數據庫、用友數據庫等。這些業務系統中的數據可以應用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通過數據清洗、轉換和加載（ETL）等步驟載入數據倉庫，為多維分析和數據挖掘作準備。

1.2數據倉庫

該部分的功能就是為數據挖掘提供多維數據集（Cube）和數據集（Dataset），用于數據挖掘的Cube也可以根據用戶的要求作相應的更改。商業智能提供了自動創建Cube的功能，用戶只需要設置好相應的維度表和量度組，通過一些簡單的命令就能實現Cube的自動生成和重新生成。因此，數據倉庫設計主要在于設計維度表和量度組，以及兩者之間的關系。

1.3OLAP多維分析

OLAP為用戶提供強大的數據分析功能。在數據倉庫建好后，輸入測試數據，測試數據倉庫和模型。如果分析結果顯示創建的模型有問題，則可以通過OLAP提供的功能重新創建模型，并且按照用戶喜好的方式顯示數據分析的結果。模型沒有問題之后，就可以對ETL處理過的真實數據做相應的數據分析。

1.4數據挖掘

數據挖掘模型的建立以MDX語句為基礎，同時也支持手工操作。模型建好以后，需要對選擇數據挖掘的模型進行測試和訓練。用于訓練的數據可以來自于數據倉庫生成的Cube，也可以直接使用其他數據集，如文本文件。模型訓練的結果既可以直接瀏覽也可以生成報表在客戶端展示，數據挖掘功能主要通過微軟的SSAS和AMO實現。

1.5客戶端

即數據挖掘模型、報表和OLAP分析結果的前端展現，是用戶與系統交互界面。目前比較流行的方式是基于Web的B／S結構。

1.6發現審計線索

在數據分析的基礎上，定位重點審計對象，利用先進的計算機技術或其他方式追蹤線索，重點審計該類數據。

1.7形成審計報告

針對審計線索，加以重點審計，提交審計報告，以供分析和決策。

本文提出的解決方案將數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術相結合，可指導審計人員高效地開展審計工作，增強審計人員的審計數據分析能力，提高審計的效率和效果。

2商業智能在審計中的應用

商業智能在審計中的應用主要包括OLAP和數據挖掘兩部分，以下具體介紹這兩部分的應用。

2.1OLAP在審計中的應用

通過數據倉庫，可以利用OLAP技術，采用包含結構、趨勢、同比、因素、TOPN等多種分析方法，自動生成圖文并茂的分析報告，并可以在任意時間，生成任意內容（如財務、銷售、倉庫、采購、應收、應付），同時實現分析報告中的動態鉆取，滿足審計人員的需要。我們可以利用OLAP進行銷售分析、應收款項分析、倉庫庫存分析以及財務決策評價等。

OLAP支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。如MDX查詢語句：

withset［TenBest］as

’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’

set［LastMonth］as

’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’

set［Last6Months］as’

［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：

［LastMonth］．item（0）．item（0）’

select［Last6Months］onCOLUMNS，

［TenBest］onROWS

fromSales

可以方便地查詢某商場最近6個月銷售趨勢最好的前10種商品及銷售量。

又如，對應收賬款進行分析，可以通過圖表，直觀顯示賬齡、金額等情況（如圖2所示）。

2.2數據挖掘在審計中的應用

在審計中，運用數據挖掘算法，不僅能減輕審計人員的負擔，而且能提高審計風險管理的質量［3］。具體包括決策樹算法、聚類分析算法、貝葉斯算法、關聯規則算法、時序算法、神經網絡算法、回歸算法等。在審計中，運用商業智能平臺TAuditMin，不僅能減輕審計人員的負擔，而且能提高審計風險管理的質量。

銷售數據分析報告范文第2篇

因此，很多企業都會利用Hadoop實現數據存儲，再通過其他工具實現對大數據的高速捕獲和實時分析。這里，我們將通過艾瑞咨詢集團的一個真實案例，解讀一下敏捷BI如何和Hadoop進行互補，幫助其實現互聯網大數據分析的。

定制化項目效率低下

艾瑞咨詢集團（iResearch）是一家專注于網絡媒體、電子商務、網絡游戲、無線增值等新經濟領域，深入研究和了解消費者行為，并為網絡行業和傳統行業客戶提供市場調查研究和戰略咨詢服務的專業市場調研機構。

目前，艾瑞咨詢集團可以向企業提供線下報告和軟件兩種定制化咨詢報告服務。但是，企業客戶的定制化需求非常多變，艾瑞咨詢集團生成一份線下報告交付周期需要3至4周，提供軟件的交付周期則需要半年。再加上項目所需人工成本升高、迭代周期延長，艾瑞咨詢集團往往不敢承接太多定制化項目。

通過調研，筆者發現了艾瑞咨詢集團的真正需求：根據時間維度和網站匯總對用戶的來源地區、來路域名、頁面訪問次數、停留時間、有效訪問次數、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數和回訪相隔天數等相關數據進行統計分析，并且還能夠在動態添加條件之后，通過對監測用戶行為獲得的數據進行分析，以最終得出更加詳細、清楚的用戶行為習慣。

因此，艾瑞咨詢集團迫切需要一種更加敏捷、高效的大數據分析工具提升定制化業務的效率。

大數據面前：敏捷BI PK傳統BI

在解決艾瑞咨詢集團面臨的難題時，傳統BI的做法是，IT人員事先根據需求分析進行建模，建好二次表或打Cube并提前匯總好數據，業務人員才能在前端查看到分析結果的報表。雖然這種做法很成熟，但是解決不了艾瑞咨詢集團的難題。

首先，業務人員查看的報表相對靜態，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預先設定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均數，再想改成求方差必須再去修改模型。

其次，分析需求變更時，業務人員不能直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較慢。

最后，有些企業的數據量很小，也需要按照此流程和架構來進行大費周折的數據分析。

造成這些問題的本質原因是，過去的技術架構針對海量數據的計算能力不足，企業用戶需要通過建模、二次表、Cube提前進行數據運算匯總。

艾瑞咨詢集團希望為企業客戶提交這樣一份分析報告，不僅能看還能動態分析。對于艾瑞咨詢集團來說，數據展現應該是起點而不是終點。看到了數據，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能發現問題并找到答案，還要能采取行動。與數據交互的過程要足夠快，如果用戶每次點擊需要等三五分鐘才出結果，就無法進行交互分析。

并且，分析報告應能讓非IT部門的同事直接在分析平臺上做出來。不能把所有的分析報告需求都提交到IT部門，這樣會嚴重增加IT部門的工作負擔。同時，敏捷BI的實施和操作要簡單化，讓業務人員可直接使用。

同時，分析報告需求經常需要牽涉到數據層的改動，需要IT部門去改進數據層和業務層，傳統BI平臺需要一兩個月才能完成模型梳理。敏捷BI無需事先建模，可以在分析過程中靈活調整分析維度和報表展現，需求變更可以在一天之內響應，提升企業的洞察力決策力。

與傳統BI的重量建模、統一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個視圖的方法，不建二次表和Cube，數據導入后可以直接進行分析，并且業務人員可以實時調整分析的維度和度量的計算方式，極大地增加了靈活性，真正做到和數據對話。

既然有這么便捷的方式，為何傳統BI不采用這種架構呢？那是因為，傳統技術架構沒有引入大數據技術，面對海量數據無法在用戶點擊后的幾秒內就展現企業客戶需要的分析結果，因此必須通過建模提前把數據匯總好，才能保證分析報表展現時的速度。

因此，實現敏捷BI的前提是采用新架構處理數據，其涉及的技術包括分布式計算、內存計算、列存儲、庫內計算等。敏捷BI可以通過更低的成本、更短的上線周期，快速讓企業洞察到數據的含義和價值。

業務效率數倍提升

深入研究艾瑞咨詢集團要分析的數據，筆者發現，艾瑞咨詢集團每天要分析的數據量達幾千萬條，且不同企業客戶的分析需求各不相同。因此，復雜多變的多維度分析需求對分析工具的分析性能提出了更高的挑戰，而傳統的數據庫和Hadoop架構已經無法滿足高性能和即時分析的需求。

為此，艾瑞咨詢集團考察過國外一些知名的產品，但是當他們獲知產品的價格和后續的服務費用之后只能放棄。而國內大多數的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再進行分析，難以應對靈活的多維度分析變化需求，且針對大數據量的處理能力不能滿足要求。

最終，艾瑞咨詢集團選擇了永洪敏捷BI技術。當艾瑞咨詢集團將三個月的細節數據（約50億條）導入敏捷BI系統，直接就可以展現出定制分析報告。對比原先基于Excel和SQL編程的分析方法，艾瑞咨詢集團的業務效率獲得數倍的提升：線下報告交付周期從3至4周縮短至小于1周，軟件交付從半年縮短至一個月。

同時，艾瑞咨詢集團原來由于擔心需求變化導致沒有能力交付的很多項目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨詢集團可以在幾天內快速搭建原型向客戶展示，任意的需求變更都可以一周內調整完畢。這種快速原型試錯的方式，使得艾瑞咨詢集團有能力承接很多此類項目。

由于業務效率的極大提升，有能力承接更多的項目，艾瑞咨詢集團的收入空間也出現了數倍的增長。與此同時，艾瑞咨詢集團的客戶滿意度也穩步提升。

不僅如此，為了提供更加直觀可交互的分析報告，提升企業用戶體驗，艾瑞咨詢集團基于敏捷BI工具，構建了一個新型SaaS平臺。艾瑞咨詢集團把企業客戶用Hadoop架構存儲的數據，通過敏捷BI提供的接口導入到數據集市內，然后通過敏捷BI快速呈現出結果。

事實上，Hadoop和敏捷BI都有各自適用的不同業務場景，兩者是相互補充的關系。當前，很多企業都采用Hadoop實現數據的存儲，然后把Hadoop數據導入敏捷BI基于分布式內存計算的高性能數據集市中，之后再進行數據可視化分析。鑒于現在Hadoop在企業的應用相當廣泛，永洪敏捷BI產品也支持Hadoop數據源的連接。

銷售數據分析報告范文第3篇

一、客戶關系管理概念

客戶關系管理（CRM）是獲取、保持可獲利客戶的管理過程。客戶關系管理是利用先進的管理系統及技術進行有效整合，實現將企業所涉及消費者的各領域提供完美集成，使企業可以低成本、高效率地滿足客戶的個性化需求，與客戶建立起一對一的營銷模式，從而讓企業最大程度地提高客戶滿意度和忠誠度。既可保有客戶，也可發展新的客戶。 客戶關系的管理主要通過管理系統軟件來實現的。

二、客戶管理的功能實現

（1）實施目標：客戶關系管理的實施使企業更加看清市場和客戶。過去，企業把發展新客戶作為擴大市場的關鍵。而現在，企業不但要注重新客戶的發展，更要注重對原有客戶的保有。通過對客戶消費習慣的全面掌握和分析，才能不斷深化對客戶需求的認識，才能更有針對地的開發出適合客戶需求的產品，達到提高銷售額度、增加利潤率及提高客戶滿意度等目標。

（2）實施手段：如何能及時、準確地捕捉到客戶的詳細信息呢？只有安裝和使用客戶關系管理系統CRM，才能準確地了解客戶需求及客戶消費信息。只有掌握這些信息才能深入地分析客戶需求，開發出適合客戶的產品。

（3）實施步驟：客戶關系管理系統CRM重要實施環節是對數據的分析和有效處理。CRM項目一共可分為三步實施：

第一步：系統的應用業務集成

首先需要搭建一個平臺，將以往獨立運營的各個系統進行整合。如企業使用的銷售管理系統、市場管理系統和售后服務系統等各個管理系統模塊。通過對多渠道的數據來源進行統一管理，才能實現業務數據的集合與共享。這一環節的實現，是為系統分析提供重要的基礎數據，是代表目前客戶真實發生的業務狀況，只有基礎數據真實，才能使分析的結果更貼近客戶實際需求。

第二步：系統的業務數據分析

通過建立一個平臺進行數據的集中采集后，就需要針對采集的數據進行加工、處理與分析。通過采用OLAP（Online Analysis Processing）等方式進行數據分析，分析之后生成需要的各種報告；也可通過業務數據倉庫（Business Information Warehouse）等的處理手段，對數據進行深入的加工和數據挖掘，以此來分析各數據指標間的關聯關系，建立起關聯性的數據模型進行模擬和預測。得到這一步的結果是至關重要的，它不單單可以反映出業務目前的實際狀況，同時也可對業務的未來發展計劃的調整起到方向性指導作用。

第三步：系統的決策執行

通過平臺的數據采集和使用相關手段對數據進行分析和挖掘以后，針對呈現的數據分析和提供的可預見性的分析報告，企業的管理者要對現有的業務過程中所存在的問題進行總結和更正。并且根據分析報告對于出現方向性錯誤的問題進行及時的糾正和業務計劃的調整。并且針對分析報告，調整企業發展方向和企業的營銷策論等，來增強與客戶之間的聯系，生產更適合客戶使用的產品，才能使企業進入良性的循環，使業務運作更適應市場需求。

三、客戶關系管理重要作用

（一）提高客戶忠誠度

許多企業想通過促銷、贈券、返利等“賄賂”客戶，想得到顧客對企業的忠誠，但是往往事與愿違。當今的顧客需要的是企業的關注和個性化需求的滿足，企業如果能及時了解客戶需求及購物習慣等信息，并且能提供超乎客戶期望的可靠服務，那將大大增強客戶的信任，才能實現客戶的長期價值和客戶的忠誠。從市場營銷學的角度來說，企業培育忠誠顧客是要樹立“客戶至上”的意識，通過與客戶建立起一種長久的、穩固的合作、關注、互惠互利的關系，使各方利益得到滿足， 顧客才能成為企業的忠誠顧客。

（二）建立商業壁壘

對于企業來說，滿意并不是客戶關系管理的根本目的，客戶的忠誠才是最重要的。那么如何建立起有效的商業壁壘，使對手不易模仿？只有對顧客的資料詳細掌握，并制定相關策略服務，才能真正實現商業壁壘，才能增加其他企業挖走客戶的難度。只要通過客戶關系管理系統CRM充分有效地為客戶提供個性化的服務，顧客的忠誠度才能大大提高。

（三）創造雙贏效果

由于良好的客戶關系管理對客戶與企業都是有利的，是一種雙贏的策略。對客戶來說，客戶關系管理的建立能夠為其提供更好的服務、更適合的產品；而對于企業來說通過客戶關系管理可以隨時了解顧客的構成、需求變化等信息，并靈活地做出回應。

（四）降低營銷成本

銷售數據分析報告范文第4篇

關鍵詞：企業集團；經濟運行分析；實際操作

一、企業集團建立經濟運行分析體系的意義

經濟運行分析是指運用經濟的、財務的分析方法對企業的經營狀況進行分析，以便于企業集團及時掌握和評價各子公司在各時期的經濟運行狀況，是保障出資人資產安全的有效的監督和管理手段。

深入分析經濟運行態勢，準確把握經濟運行特點，及時發現經濟運行中存在的傾向性、苗頭性問題，科學判斷經濟發展走勢，是企業集團科學決策、加強宏觀管理，促進經濟發展的前提和基礎，是各子公司提高市場經濟駕馭能力的基本功。對于促進產業快速健康發展，順利實現產業目標，具有特別重要的意義

二、經濟運行分析報告的設計思路

經濟運行分析報告以“一條主線，三個方面”為宗旨開展編制工作，即緊緊圍繞主導產業和重點產業項目發展這一主線，重點做好動態分析——準確把握經濟運行動向與趨勢；業務管理——及時進行業務發展導向；綜合協調——積極推動結構調整，適時進行綜合協調這三個方面工作。

經濟運行分析報告由運行監測、數據統計、匯總分析三個坐標軸構成，運用現代科學經濟理論和科學分析方法，形成一個三維立體的分析坐標體系。其中，⑴運行監測是手段，通過對各子公司經濟運行情況的縱向監測、對主導產業發展情況的橫向比較的二維模式構成監測數據網，全面反映產業經濟運行情況；⑵數據統計是基石，通過搜集、整理經濟指標、管理指標等重點數據，準確地量化反映經濟發展態勢；⑶匯總分析是結論，根據獲得的詳實資料，進行分析、比較和判斷，從反映情況、歸納分析、問題預警、措施建議四個層次逐步深入，為下一步工作的開展出具指導性意見和建議。

三、經濟運行分析報告的主要內容

企業集團根據財務報表和統計資料反映出的指標狀況，從產品的合同、收入、支出、利潤、主營業務運行情況、資產經營狀況、人員情況、市場狀況及前景、競爭對手對本單位的影響、年度重點工作進展情況等方面，運用財務和統計的分析方法，對本單位在一定時期內的經濟運行狀況進行綜合評價和分析，以揭示企業經營活動的現狀、規律和發展趨勢。

1、經濟運行總體情況

通過銷售收入、利潤、外貿收入等經濟指標，以及科技創新平臺建設、科技創新成果、新產品研發投入費用等內容，概括反映企業集團經濟運行情況，有一個總體的認識。包括：⑴生產經營情況，重點運用銷售收入、利潤、新簽訂合同額、外貿收入等效益指標反映本年累計與去年同期的效益增減情況，對經營情況、財務狀況、盈利業績給予客觀的概括和預測。⑵科技創新情況，運用科技創新強度（即研發費用占銷售收入比重）、新產品開發費用、科技創新平臺數量、科技創新成果數量、新產品銷售額等重點管理指標，闡明分析。

2、經濟運行特點及原因

⑴主導產業經營情況。將本單位的主營業務歸入主導產業的相應類別，通過銷售收入、利潤、應收賬款、存貨、研發費用、新簽訂合同額、外貿收入等數據，反映主導業務領域經營情況。⑵經濟運行特點及原因。分析本單位主導產業領域的發展態勢以及在總業務發展中所占的比重，對總體盈利或虧損做出因素分析，為產業導向、結構調整提供依據。

3、重點產品/項目進展與市場開況

⑴重點產品/項目經濟運行情況，對本單位主導產業領域中的重點產品/項目，通過本月新增銷售收入、環比增長率、新簽訂合同額以及市場占有率等數據，反映產品/項目的經濟效益情況。⑵重點產品/項目市場開況，通過新合同簽訂/中標、營銷渠道建設、產業合作推進等市場開拓的重大事項，反映產品/項目的實施進展情況。通過主要競爭對手、競爭優劣勢等因素分析，說明重點產品/項目的市場開況。⑶重大固定資產投資情況，對主導產業領域中的重大固定資產投資項目，通過項目簡介，投資總額（包括自籌資金、國家撥款、銀行貸款），預期效益（產能、經濟效益、社會效益）等三方面進行說明。

4、經濟運行中存在的問題、原因及解決措施

根據大量數據所反映出來的指標的升降、市場的大小、環境的變化等多方面情況，通過總結、歸納與分析，找出存在的問題，發現關鍵的因素和重要的原因，給出發展趨勢的判斷或提示，提出解決的措施建議。

四、經濟運行分析體系的管理制度及保障

1、信息來源

各子公司每月搜集一次經濟運行材料，包括上月財務數據（財務標準報表）、產業實施情況，認真編寫經濟運行分析報告。企業集團對各子公司的月度經濟運行材料進行綜合、分析，并提出意見和建議，形成企業集團經濟運行分析報告，報集團領導。

2、工作要求

各子公司信息統計人員應嚴格按照《中華人民共和國統計法實施細則》開展工作，對編制上報的統計報表資料的統一性、準確性和及時性負責；所有對外提供的統計報表必須保持內外口徑、前后報表數據的一致性和準確性。

3、日常評價與管理

企業集團按月對各子公司上報的經濟運行分析報告和各類報表的及時性、準確性、完整性等方面進行考核和評價。按季度進行情況通報，對報送材料及時、內容質量好的單位進行表揚，對多次不能及時報送和材料內容質量差的單位提出警示。每半年召開一次經濟運行分析工作通報會，總結分析企業集團當期產業經濟運行情況及經濟運行分析體系執行情況，研究存在的困難和問題，部署下一階段工作。

銷售數據分析報告范文第5篇

每臺電動汽車每小時可產生數十GB的數據。搭載在車身上的傳感器、車載系統、OBD接口、GPS定位等，都是獲取車輛數據的方式。

隨著國內車輛保有量的不斷上升，汽車將會成為數據量名列前茅的行業，車企、服務公司、數據公司、維修零部件商，正在形成大數據生態鏈。

數據孤島問題正在阻礙這個生態鏈進一步的發展，由整車廠主導的制造和維修環節掌握了大量數據，但形成了一個閉環，無法變現和共享數據。售后市場雖已運用檢測設備等各種方法試圖建立標準化數據庫，卻由于無法獲取海量數據，數字化程度還是很低。

大數據生意究竟是一張畫得很大的餅，還是下一個價值洼地？ 數據多，難采集

杭州的車主鄭先生打算把開了幾年的大眾高爾夫2012款1.6L自動舒適型賣掉，他在二手車電商平臺車置寶的網站上點擊“我要賣車”，填入汽車基本信息，車置寶為其分配一個專屬賣車顧問，根據其所在城市分派檢測人員上門服務。

核對了車輛信息之后，技術人員開始檢測車身問題，特別是維修情況、故障碼等影響估值的數據。

檢測數據由“車檢寶”移動端再上傳到后臺服務器，以檢測數據庫為基礎，形成報告，主要涵蓋車輛概況、損傷、配置、4S店維修保養記錄這幾方面信息，然后由系統生成1級-6級的車輛檢測評級。

最后，通過競拍中心，將車輛信息和數據報告推送到全國二手車零售端，進行競價，價高者得。鄭先生最終成交價為9.71萬元，比市面上的車商收購價高出了約3個百分點。

“二手車市場太缺數據了。”車置寶聯合創始人張煒告訴《財經》記者，他指的是售后市場可用數據太少。

二手車一車一況，準確獲取車輛數據很困難，每一輛車，都必須進行人工檢測才能定價。由于數據碎片化，標準也不統一，二手車估值還是以經驗為主，價格區間浮動較大。車置寶線下檢測團隊有400多人，每日人均客單量至少10起。

車置寶這種類似于招拍掛的形式，正是找準了二手車無法精準估值的痛點。

目前汽車市場的數據現狀是：海量信息分散在各個數據孤島上，龐大的數據量無法互相連接成為推動汽車全產業鏈發展的基石。

任何一個駕駛行為都會產生龐大的數據量，車主每踩下一次油門，每去一次4S店維修，每行駛過一個紅綠燈，哪怕只是把車安靜地停在路邊，你的車況和駕駛行為都會被記錄下來，進行存儲，繼而通過大數據分析，提煉有價值的車況信息以及駕駛行為分析。車輛本身是數據集中產生的地方，又是數據的使用者。

除了車況信息，人車交互產生的駕駛行為數據量也極大，由這些數據驅動的車聯網、無人駕駛技術是車企瞄準的下一個藍海。 早在2D03年為防止汽車制造端對配件和維修市場的壟斷美國政府就已規定須開放車輛診斷、維修所必需的技術信息。

汽車全產業鏈是數據的生產端，如主機廠、4S店、快修店等，又成為數據的受益者。

車輛從生產初期、交易、維修、老化，整個生命周期中，信息在交易行為中不斷迭代，大數據都在高速運轉著。

生產初期，車輛的原始數據是建立數據庫的基礎，但是原車在經過各種環節最終到達零售端的過程中，配置已有修改。力洋軟件科技有限公司開發的汽車VIN碼識別技術及車型庫，就是基于實車數據，結合人力校驗整理，而形成的基礎數據庫。數據庫有了，生意就好做了。

力洋數據創始人馬程告訴《財經》記者，公司用13萬條汽車配置信息數據、價格數據和技術參數數據，千萬條原廠配件信息和售后品牌件信息，連接了340家用戶，進而打通了二手車產業鏈上下游，包括：二手車電商、維修配件商甚至主機廠。

在汽車行業數字化程度較低的情況下，如能掌握數據，統一標準，那自然就掌握了話語權。

在數據量這塊大蛋糕面前，各方力量拉鋸。

車管所、主機廠、維修商、電商平臺，各自掌握著數據，但又徘徊在信息的孤島上。近期國家八部委出臺法規，要求公開車輛維修技術信息，以政策導向來推動碎片化的數據現狀。

反觀美國，早在2003年，為防止汽車制造端對配件和維修市場的壟斷，美國政府就已規定須開放車輛診斷、維修所必需的技術信息。

孤立的數據平添了汽車后市場的運營阻力。

馬程從2008年開始創業，前三年，公司不超過十個人只做一件事，每天跑二手車市場、4S店，采集數據。“先別提大數據，這個行業連基礎數據都沒完全建立好。”馬程告訴《財經》記者。

張煒表示，整個產業鏈中，整車廠擁有較大的數據量，通過品牌專營4S店，掌握維修信息，并形成專有零部件的市場壟斷，又通過零售端掌握銷售數據，目前這些信息都停留在車企內部。而電商平臺只能通過與OBD廠家合作，OBD即車載自動診斷系統，包括發動機、控制系統檢測等，讀取部分主機廠愿意公開的數據。

連接信息孤島，共享車輛維修數據只是開始。

SAP大中華區副總裁彭俊松博士向《財經》記者直言，限于碎片化的數據現狀，國內大數據具體應用，目前仍處于初級階段。

汽車產業數字化程度太低，主機廠的信息化建設仍然滯后，從生產端到銷售端，IT業務系統就先需要整合。 變現渠道少

大數據的核心在于預測，預測性保養或維修是其一。力洋數據根據車輛的使用情況，形成市場調研報告，包括：車輛問題報告、預測性維護、分析報告、售后配件市場覆蓋率報告等，反饋給客戶，電商平臺、主機廠和零部件商都在其中。

用到數據分析的場景很多，比如：根據車輛的運行情況，預測保養需求。又或是，對零部件進行失效監控和預測分析，廠商可以調度配件，提前備貨，并給出預防性維護建議，以避免保修費用和潛在的召回風險。力洋數據還統計了歷年新車數量，對主機廠進行上市車型分析、銷售分析。

數據分析的市場前景吸引了眾多公司。

SAP推出的SAP HANA平臺，就是大數據的分析平臺。獲取了車輛傳感器數據以后，通過后臺對大數據的分析計算，可改進汽車前端的制造質量，包括對車況數據的分析，找出產品質量問題和背后的原因，反饋給主機廠。在新車開始量產前得到快速發現和消除，也降低今后進行產品召回的風險。

IBM則通過大量原型車試駕的數據和維修商報告獲得數據。經過系統分析，對于重復出現的問題，出具數據分析的解決方案。目前已有數百個分析應用程序，為企業提供解決方案。2015年，IBM在商業分析和大數據方面的營收為200億美元。

本田在一級方程式比賽中，采用的就是IBM的解決方案，將包括溫度、壓力和動力水平的車輛數據直接分享到云中，從而快速高效地查看剩余燃油量，并且預估機械問題出現的可能性。分析快速行駛的車輛和車手數據，實時調整比賽策略，包括補充燃油的方式，這些都是比賽需要的關鍵數據。

精準營銷是其二。精準營銷的大數據來源主要為車企自有的數據，比如官網信息、投放的廣告等，其次是媒體和第三方提供的數據。

傳統的廣告營銷耗費了車企每年幾十億元的費用，而基于大數據分析的精準營銷對特定人群定向投放，收獲了比傳統方式多3倍以上的覆蓋率。

通過大數據分析，可以準確把握每個客戶的需求和購買預期，推送給客戶是一方面，同時客戶的購買行為也可以反饋給主機廠，幫助其更好理解客戶。車企早已意識到了精準營銷的重要性，比亞迪就專門成立了數字化營銷部門，通過新型營銷的探索，線上引導線下，這一方式占了將近50%的成交率。

車企的大數據邏輯在于個性化營銷和提高轉換率，使用大數據分析建立詳細的客戶檔案，以觸及很多潛在客戶。車企希望了解目標客戶的精準圖像，知曉哪個環節會提高客戶訂單，再進行定向營銷。

預測與精準營銷是目前為數不多已經實現的大數據商業模式。

然而，在大數據已經如火如荼地被討論了好多年后，許多困境還是沒有得到解決。比如車險的大數據運用。

人保車險部門相關人士告訴《財經》記者，首先是樣本太小，形不成大數據;其次，消費者認可度很低，如果基于駕駛行為得出車主事故風險較大，他多半不可能接受定制的高費率保險套餐。數據和商業模式的對接目前還是有很大距離。 未來愿景

停在車庫的汽車，可以啟動自動駕駛模式，開到加油站，加完油之后再自行倒車入庫。這個類似科幻小說的情節或許能在未來實現，得益于大數據分析運算能力的發展。

這一場景是以大數據為基礎，實現車聯網和無人駕駛技術的結合，其中大數據的采集是自動駕駛發展的關鍵。

沃爾沃汽車集團研發高級副總裁彼得?默滕斯（Peter Mertens）在接受《財經》記者采訪時表示，為了推進自動駕駛，整車廠需要通過傳感器采集各種各樣的數據，比如駕駛行為方式的數據，人車交互的數據、以及環境的數據，包括氣象數據、地圖數據等。經過不斷驗證迭代，了解到在特定的氣象情況或道路交通狀況下，汽車表現的實時數據之后，無人駕駛技術才能趨于成熟。

一旦打通了人與人、人與車、人與環境之間的大數據之后，數據的變現能力驚人。

福特聯手IBM，在美國推出了動態班車項目。如果班車發生故障，可以通過IBM云端和分析技術在后臺進行分析，重新調配車輛任務。此智能移動平臺還在特定區域搜集停車地點的車輛出入數據，從而預測可用停車位信息，或在交通堵塞時及時提供高效出行建議。還有平時出行使用的地圖導航，也是基于大數據的計算才能找到最便宜或距離最短的出行路線。

數據孤島開始慢慢轉變。

IBM大中華區全球企業咨詢服務部汽車行業總經理王濤告訴《財經》記者，整車廠已經逐步形成了以數據為導向的新興業務模式，大多與認知計算、大數據、移動等新技術休戚相關。

共享出行大熱的當口，模糊了信息的邊界，整車廠看到了數據共享對于服務客戶的利處，也倒逼著車企開始分享數據。

豐田與微軟近期成立了一家名為“Toyota Connected”的數據公司，主要致力于搜集和分析車況、位置信息等大數據，并將其應用于新商品和新服務的研發工作之中。目前信息的用途主要是防止交通事故、改善駕駛習慣、改良和開發新車型、將數據產品出售給保險公司、地圖公司等相關行業和領域的企業等。

互聯網公司技術性強，地圖道路方面的數據量多。通過合作，豐田的野心不只在做智能駕駛，甚至要插一腳打造智慧城市。

封閉的數據現狀開始改變，豐田邁出了第一步，和互聯網公司共享客戶數據，聯手做起了大數據生意。