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隨著汽車市場逐步飽和，競爭加劇，車企希望通過擁抱大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精細化經(jīng)營，領(lǐng)先一步。但是大數(shù)據(jù)化的過程卻并非一蹴而就，也不是簡單大數(shù)據(jù)技術(shù)選擇，更應該看成一個企業(yè)級系統(tǒng)工程，本文結(jié)合大數(shù)據(jù)項目實踐和行業(yè)理解，著重闡述了如何系統(tǒng)看待大數(shù)據(jù)建設和關(guān)鍵問題解決思路。

背景

隨著汽車普及不斷深入，中國汽車市場逐漸飽和，增速放緩，邁入競爭運營階段到。根據(jù)有關(guān)報告，2015年，占我國汽車產(chǎn)量98%的37家主要汽車企業(yè)形成整車產(chǎn)能3122萬輛。其中乘用車產(chǎn)能2575萬輛，產(chǎn)能利用率為81%;商用車產(chǎn)能547萬輛，產(chǎn)能利用率僅為52%。同時隨著近年大數(shù)據(jù)興起，越來越多的車企也選擇投身大數(shù)據(jù)潮流，希望通過擁抱大數(shù)據(jù)，提供更加精細化的業(yè)務運營，營銷模式變化，乃至企業(yè)轉(zhuǎn)型，提供自己運營競爭力。如國際頂級車企大眾、寶馬、奔馳、還是國內(nèi)企業(yè)長城、吉利等都紛紛開啟了自己大數(shù)據(jù)之路(圖1)。

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圖1 車企大數(shù)據(jù)典型案例

然而在大數(shù)據(jù)化過程中，車企卻會發(fā)現(xiàn)過程并不是那么一帆風順，在和車企交流中，往往能聽到業(yè)務部門的抱怨：

數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么這么差，用戶姓名一看就是隨便輸入的，手機號碼居然只有9位

銷量統(tǒng)計錯了，把提車數(shù)統(tǒng)計到了實銷數(shù)里了

你做的分析功能我們不需要，對了我們庫存預測到底能不能做

…….

信息化部門卻會覺得感覺到困惑

我們已經(jīng)采用先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺了，但是做些什么業(yè)務呢

我們哪里知道業(yè)務部門對應計算口徑是什么，業(yè)務需求不清楚

你這個業(yè)務需求，我們沒數(shù)。。。。

………..

由此如何構(gòu)建一個高效大數(shù)據(jù)平臺，這不僅僅是簡單IT系統(tǒng)建設，更不是簡單購買了大數(shù)據(jù)平臺就是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析。企業(yè)大數(shù)據(jù)化更應該是一個系統(tǒng)，而是貫穿了管理-業(yè)務-系統(tǒng)-數(shù)據(jù)，逐步規(guī)劃，逐步建設，而不是一蹴而就。因此基于大數(shù)據(jù)思考、實踐模式，聯(lián)想總結(jié)出企業(yè)大數(shù)據(jù)建設框架(圖2)，針對其中關(guān)鍵問題提出思考和分析

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圖2.企業(yè)大數(shù)據(jù)建設框架

大數(shù)據(jù)之“本”：多源之水，夯實數(shù)據(jù)倉庫

對于成熟的車企要利用大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，必然需要構(gòu)建豐富的數(shù)據(jù)體系才 能發(fā)揮出大數(shù)據(jù)平臺價值，否則將成為無源之水，無本之木。對于車企而言，通常需要圍繞四個主要要素構(gòu)建數(shù)據(jù)源才能滿足整體業(yè)務需求：主機廠、渠道、客戶、車。

那么車企的有哪些數(shù)據(jù)呢?通常大部分車企數(shù)據(jù)傳統(tǒng)來源已經(jīng)有了相對成熟生產(chǎn)系統(tǒng)體系，包括銷售領(lǐng)域的分銷商管理系統(tǒng)(DMS)，經(jīng)銷商使用的CRM、客服中心(Call center)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)，質(zhì)量管理系統(tǒng)(QIS)等等，因此可以滿足日常主機廠自身日常運營分析、產(chǎn)品分析以及對渠道運營分析，但是相比，仍然存在如下問題：

客戶數(shù)據(jù)匱乏，相比電信、金融行業(yè)，車企行業(yè)客戶觸點過少，而是周期過長，無法構(gòu)建多維的客戶數(shù)據(jù)

產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)往往通過售后服務反饋，進行被動故障分析排查，難度較高，無法缺少過程數(shù)據(jù)進行，更無法做到預測性故障分析;

客戶信息傳播行為發(fā)生變化，更多進行網(wǎng)絡信息傳播，因此通過傳統(tǒng)銷售系統(tǒng)、售后系統(tǒng)、客服系統(tǒng)相對被動無法滿足快速獲取信息的需求

因此為了發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值，就需要增加新的數(shù)據(jù)源，滿足業(yè)務分析對數(shù)據(jù)多樣化、化的需求

1) 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：

目前越來越多的主機廠考慮部署或者已經(jīng)部署車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，從大數(shù)據(jù)角度來說，通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效補充用戶日常數(shù)據(jù)缺失，以ADAS系統(tǒng)為例，可以捕獲如下數(shù)據(jù)：

用戶駕駛行為數(shù)據(jù)：用戶每次駕駛里程，轉(zhuǎn)向習慣，行駛速度、是否有疲勞駕駛等，可以有效幫助客戶畫像數(shù)據(jù)構(gòu)建

產(chǎn)品參數(shù)實時獲取：不同零部件的關(guān)鍵運營指標，如轉(zhuǎn)速、溫度、電子指標等，從而為精細化產(chǎn)品質(zhì)量預測和分析提供了基礎(chǔ)

2) 網(wǎng)絡輿情信息：

網(wǎng)絡已經(jīng)是用戶信息傳播的主要渠道，相比主機廠傳統(tǒng)方式，網(wǎng)絡信息會更早、更全面反映用戶對主機廠的相關(guān)信息，通過部署自有網(wǎng)絡爬蟲系統(tǒng)或者購買第三方的SAAS服務，可以針對重點門戶、知名行業(yè)網(wǎng)站、論壇、電商平臺等

通過爬蟲系統(tǒng)可以捕獲網(wǎng)絡新聞、論壇帖子、用戶評論等網(wǎng)絡信息

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)處理，通過網(wǎng)絡信息進行市場營銷、品牌影響力、用戶習慣、產(chǎn)品質(zhì)量等分析，以品牌為例，可以完成品牌日常熱度、口碑傾向等分析。

3) 第三方外部數(shù)據(jù)

行業(yè)性數(shù)據(jù)：通過乘聯(lián)會等行業(yè)組織的數(shù)據(jù)引入，可以有效解決市場趨勢分析的數(shù)據(jù)引入;

第三方用戶標簽數(shù)據(jù)：和第三方數(shù)據(jù)合作中，車企往往希望能得到用戶級的數(shù)據(jù)交換，考慮到第三方數(shù)據(jù)匹配成功率不足的問題，這就需要車企構(gòu)建：統(tǒng)一的用戶標簽體系和用戶多ID體系;此外更為可行的做法是充分利用第三方的做好用戶畫像分析數(shù)據(jù)，優(yōu)先完善用戶群統(tǒng)計數(shù)據(jù);

大數(shù)據(jù)之“智”：以終為始，業(yè)務驅(qū)動數(shù)據(jù)價值

業(yè)務需求驅(qū)動大數(shù)據(jù)方向，大數(shù)據(jù)的價值通過業(yè)務呈現(xiàn)。對于車企而言，大數(shù)據(jù)分析可以有效提供運營體系關(guān)鍵領(lǐng)域效率，主要包括三個方向(圖3)：商業(yè)敏捷運營，產(chǎn)品精準設計和制造領(lǐng)域智能化

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圖3 車企大數(shù)據(jù)應用方向

那么面對不同業(yè)務場景，大數(shù)據(jù)分析如何展現(xiàn)自身作用，根據(jù)德勤咨詢的大數(shù)據(jù)分析不同類型統(tǒng)計研究，可以看出在當前大數(shù)據(jù)應用下依次從三個層面進階：統(tǒng)計分析、根因分析和預測性分析(圖4)

統(tǒng)計應用分析作為基礎(chǔ)分析能力，不僅僅為高級分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時在業(yè)務層面覆蓋面更廣泛，而預測性分析則充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)智能化能力，提供了業(yè)務精細化決策的手段。無論哪種分析能力其實都是業(yè)務需要的，關(guān)鍵在于如何和業(yè)務場景匹配。

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圖4 不同大數(shù)據(jù)分析類型

以汽車售后環(huán)節(jié)的在保車輛理賠業(yè)務為例：在保車輛理賠是車企售后服務重要業(yè)務，對于出現(xiàn)配件故障在保車輛，車企需要支付相應的維修工時、配件費用等等，每個月車企花費的理賠費用通常都在幾百萬，乃至千萬級別。

因此基于理賠業(yè)務理解，針對理賠業(yè)務關(guān)鍵場景，聯(lián)想構(gòu)建了大數(shù)據(jù)業(yè)務設計(圖5)

圖5 在保理賠分析

1) 理賠視圖：

對于車企需要能夠監(jiān)控整體理賠指標，及時發(fā)現(xiàn)整體理賠變化狀況，從而及時采取應對策略。這就要求能夠?qū)碣r業(yè)務提供全局洞察，同時能夠及時發(fā)現(xiàn)變化，通過理賠地圖設計可以很好滿足業(yè)務快速的洞察

對于理賠地圖主要解決了統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化的需求，重點需要實現(xiàn)如下功能：

定義出理賠業(yè)務的KPI體系：通常為理賠金額、單次理賠金額、理賠- – 對于理賠KPI各項指標提供趨勢變化統(tǒng)計分析舊件數(shù)、理賠臺次等，對于環(huán)比、同比等異動能夠明確標識

提供地域下鉆功能，從而實現(xiàn)業(yè)務不同層次探查;

提供地域、車型分布統(tǒng)計占比分析

2) 理賠診斷樹

理賠業(yè)務不僅僅是售后服務，同時也為產(chǎn)品品質(zhì)分析提供了基礎(chǔ)，在整車中通常有幾百件關(guān)鍵配件，如何快速發(fā)現(xiàn)那些舊件產(chǎn)生了理賠金額，這些舊件是否因為批次原因，還是因為超過一定里程原因?

通過圍繞舊件種類、舊件類型、舊件批次、舊件使用里程等舊件特征構(gòu)建出理賠舊件的分析結(jié)構(gòu)樹，可以用于分析理賠金額、件數(shù)進行分層結(jié)構(gòu)探查，也就針對理賠同比或者環(huán)比劇烈變化時，進行異動探查，快速定位到導致異動的舊件因子。

3) 異常理賠預警

在保理賠中存在服務店，騙取配件、維修費用事件，過去由于，因此車企沒有很好手段進行異常理賠的分析，只能通過服務店整體理賠數(shù)量和金額進行判斷，隨著車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開始進入車輛預裝，為異常理賠預測提供可能性。

通過已有故障配件和無故障配件的里程、行駛行為、受力、溫度、濕度、電磁等環(huán)境參數(shù)采集，構(gòu)建出配件故障概率模型，針對理賠配件通過歷史數(shù)據(jù)回溯，計算出配件故障概率，從而作為是否異常理賠判斷參考。

大數(shù)據(jù)之“準”：以規(guī)矩制方圓，構(gòu)建數(shù)據(jù)管控體系

國內(nèi)車企相對來信息化還沒有進入精細化階段，因此數(shù)據(jù)質(zhì)量往往不高。以筆者參與的國內(nèi)某車企大數(shù)據(jù)項目為例，就遇到如下情況

1) 業(yè)務系統(tǒng)缺少數(shù)據(jù)約束：經(jīng)銷商管理系統(tǒng)錄入的用戶身份證號碼沒有基本校驗，用戶手機號位數(shù)不全等;

2) 業(yè)務部門業(yè)務口徑混亂：詞匯定義隨意，出現(xiàn)不同部門對同一個業(yè)務術(shù)語不同解釋;車企使用術(shù)語和行業(yè)通用術(shù)語不一致;業(yè)務口徑?jīng)]有明確定義等;

結(jié)果調(diào)研了十多個業(yè)務部門，竟然有90%部門第一個意見就是數(shù)據(jù)質(zhì)量差，無法進行有效用戶分析，系統(tǒng)使用率和使用效率大打折扣。究其根源，就是企業(yè)沒有建立數(shù)據(jù)管控體系，尤其以數(shù)據(jù)標準體系缺失為首要原因。

“沒有規(guī)矩不成方圓”，只有數(shù)據(jù)標準體系的建立，才能夠確立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理基礎(chǔ)。構(gòu)建數(shù)據(jù)標準體系需要包括三方面內(nèi)容：

1) 數(shù)據(jù)標準體系

數(shù)據(jù)標準體系(圖5)需要包含兩層設計：

數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)設計應該和業(yè)務緊密相關(guān)，采用分層設計

數(shù)據(jù)的標準定義：需要數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)屬性、業(yè)務定義、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)宿主等關(guān)鍵信息

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2) 數(shù)據(jù)標準管理組織

數(shù)據(jù)標準體系結(jié)構(gòu)隨著業(yè)務的演進不斷優(yōu)化，而每個數(shù)據(jù)則必須找到唯一管理者，才能保證數(shù)據(jù)的唯一性解釋，因此數(shù)據(jù)標準管理組織包括了兩個關(guān)鍵角色：

數(shù)據(jù)標準體系規(guī)劃團隊：負責數(shù)據(jù)標準體系設計和優(yōu)化，通?？梢杂尚畔⒒块T牽頭。

數(shù)據(jù)owner：作為數(shù)據(jù)的擁有者，負責數(shù)據(jù)名稱定義、業(yè)務口徑、數(shù)據(jù)變更申請等工作，通常建議由業(yè)務部門負責;

3) 數(shù)據(jù)標準管理流程

大數(shù)據(jù)就像流動的水一樣具有生命，不斷流動，因此就需要圍繞數(shù)據(jù)生命周期：建立-變更-退出建立數(shù)據(jù)管理流程

建立：重點確定數(shù)據(jù)擁有者，使用者以及業(yè)務定義

變更：重點說明變更申請原因，變更的內(nèi)容、變更對其他數(shù)據(jù)影響;

退出：重點確定退出原因，對其他數(shù)據(jù)影響;

結(jié)束語

越來越多車企會重視大數(shù)據(jù)對運營帶來的價值，構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)平臺。那么要想能夠讓大數(shù)據(jù)平臺高效運作，這不僅僅單純涉及到大數(shù)據(jù)技術(shù)方案，而是系統(tǒng)性工程，因此選擇具有端到端的大數(shù)據(jù)解決方案能力的供應商將使車企的大數(shù)據(jù)之路事半功倍。

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