車(chē)輛上傳的每一組數據都帶有位置信息和時(shí)間，并且很容易形成海量數據。一方面，如果說(shuō)大數據的特征是完整和混雜，而車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)有關(guān)的大數據特征是完整加精準。如某些與車(chē)輛本身有關(guān)的數據，都有明確的一個(gè)ID，根據這個(gè)ID可以關(guān)聯(lián)到相應的車(chē)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(chē)聯(lián)網(wǎng)與駕駛人的消費習慣、興趣愛(ài)好等大數據特征是完整和部分精確。因此，研究車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數據更有意義。
大數據的定義和特征
大數據（bigdata），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
我們從權威的定義可以看到，大數據的特征有四點(diǎn)，分別為：數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；數據類(lèi)型繁多。提到的網(wǎng)絡(luò )日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。以視頻為例，連續不間斷監控過(guò)程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。
車(chē)聯(lián)網(wǎng)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(shí)時(shí)交通信息，主動(dòng)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(chē)聯(lián)網(wǎng)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更加重視交通流量大，擁堵的原因，而大數據時(shí)代，不再在乎因果關(guān)系，而重視相關(guān)性，也就是不去分析產(chǎn)生擁堵的原因，但確實(shí)某個(gè)時(shí)段某個(gè)路段會(huì )發(fā)生擁堵。也可以根據車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數據對車(chē)友的興趣進(jìn)行分析。
大數據在商用車(chē)領(lǐng)域已經(jīng)有相當多的應用，如公交領(lǐng)域的運營(yíng)排班管理、出租車(chē)領(lǐng)域的浮動(dòng)車(chē)數據，物流行業(yè)的大物流。
如何解決公交企業(yè)面臨的三大問(wèn)題：運力配備最少、車(chē)輛運行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少？如何分析各時(shí)間段、各站點(diǎn)的客流分布情況呢？如何實(shí)現運營(yíng)的安全智能化、運營(yíng)排班的智能化？在公交行業(yè)，以上問(wèn)題普遍存在，
通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數據，可以解決公交行業(yè)所面臨的這些問(wèn)題。根據各個(gè)時(shí)間段，各站點(diǎn)的客流量大小，線(xiàn)路配備的運營(yíng)車(chē)輛數、線(xiàn)路配備駕駛人員、線(xiàn)路長(cháng)度、車(chē)輛運行速度等大數據，可確定一條線(xiàn)路各個(gè)時(shí)間段的配車(chē)數及發(fā)車(chē)間隔，從而解決運力配備最少、車(chē)輛運行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少三大問(wèn)題。
根據客流量、節假日、氣候、節氣、自然災害、道路、車(chē)況事故、歷史同期數據、售票方式、居民小區建設等條件建立計劃模型，從而用最快的速度對這些影響運營(yíng)計劃的因素做出反映。比如增加線(xiàn)路，增加車(chē)輛，增加司機，有效地制定公交運營(yíng)計劃。同時(shí)可對于運營(yíng)排班精準管理，可通過(guò)大數據可以自動(dòng)排班，對行車(chē)作業(yè)計劃進(jìn)行優(yōu)化，并快速地對運行線(xiàn)路進(jìn)行調整和優(yōu)化。
自從菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )公司出現以后，大物流的概念終于被業(yè)界提及。什么叫大物流呢？是指企業(yè)的自有物流系統（由車(chē)隊、倉庫、人員等組成），和第三方物流企業(yè)的配送信息與資源進(jìn)行共享，從而能充分地利用各方面資源，減少物流總支出、降低運營(yíng)成本。
目前物流行業(yè)隨著(zhù)業(yè)務(wù)的擴大，車(chē)輛數日益增多，而且型號眾多。很多企業(yè)還是采用手工方式進(jìn)行車(chē)輛管理，工作量大，對車(chē)輛運營(yíng)數據統計分析比較困難，統計結果相當滯后，不利于公司的決策管理；同時(shí)在車(chē)輛行駛過(guò)程中沒(méi)有進(jìn)行全程的監控，對司乘人員的違法違規行為無(wú)法進(jìn)行及時(shí)預警，也無(wú)法對司乘人員的求助及時(shí)進(jìn)行反應。
如何改善物流企業(yè)在管理上較為落后的現狀，達到貨主“高服務(wù)質(zhì)量、嚴格的準時(shí)率、極小的貨損率、較低的物流成本”的要求？
如何解決物流行業(yè)運行信息反饋滯后、運營(yíng)高成本、貨運車(chē)輛的高空駛率、司機作弊給貨物和車(chē)輛的安全帶來(lái)的極大隱患？
如何快速、高效的為用戶(hù)提供可靠的物流服務(wù)？
如何最大程度的利用運力資源提高整體業(yè)務(wù)運營(yíng)效率？
這些是目前物流行業(yè)迫在眉睫的問(wèn)題。
對以上問(wèn)題，車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正好可以解決車(chē)主迫在眉睫的問(wèn)題，通過(guò)透明化的運輸過(guò)程管理，合理調度車(chē)輛，根據車(chē)輛行駛的大數據，對車(chē)輛行駛的線(xiàn)路暢通情況進(jìn)行預測，規劃出一條安全暢通的行駛路線(xiàn)，減少由于交通原因而引發(fā)的在途等待時(shí)間。
通過(guò)車(chē)輛運行的大數據，可以快速地分析出相同路線(xiàn)的油耗情況，事故多發(fā)路段的提前預警，精確分析計算車(chē)輛的行程，提高了企業(yè)的信息化水平，隨時(shí)了解到貨物的運行狀態(tài)信息及貨物運達目的地的整個(gè)過(guò)程，確保了運輸過(guò)程的透明化管理，使企業(yè)的運行管理智能化、服務(wù)準時(shí)性，提高可預見(jiàn)性。
同時(shí)，通過(guò)車(chē)輛運行的大數據，可獲取高速、國道、省道的實(shí)時(shí)路況，同時(shí)對司機的駕車(chē)規律的分析，為加油站、維修站、服務(wù)站的選址提供了參考數據。
另一方面，物流的成本有很大一部分屬于倉儲成本。通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對海量的數據進(jìn)行分析計算，經(jīng)過(guò)合理地調度，降低車(chē)輛的空駛率，把移動(dòng)中的每輛貨車(chē)可以作為一個(gè)流動(dòng)的倉儲空間，提高了倉儲空間的周轉率，從而幫助企業(yè)降低倉儲成本。
關(guān)于大數據的思考
大數據時(shí)代，影響著(zhù)我們的思維。以前我們對于出行過(guò)程的理解，傳統的觀(guān)念只注重為客戶(hù)提供導航和娛樂(lè )這一功能，并沒(méi)有對這一過(guò)程進(jìn)行深度的分析。這個(gè)過(guò)程中，分別為去之前，在路上，停車(chē)后。對于這個(gè)過(guò)程，我們可以延伸出很多車(chē)聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)內容，并且每個(gè)階段都離不開(kāi)熟人社會(huì )，每個(gè)階段都會(huì )產(chǎn)生大數據，大數據可延伸很多增值服務(wù)。
服務(wù)內容的精準性如果單純靠服務(wù)提供商的力量，那服務(wù)商將要投入巨大的人力或資本并且要經(jīng)歷很長(cháng)的時(shí)間，顯然這種方式不可行。解決這種問(wèn)題，理想的方法就是通過(guò)車(chē)主的與社區網(wǎng)站的互動(dòng)，只有通過(guò)這種方式，才能快速地采集到相應的興趣點(diǎn)。這必須要進(jìn)行大數據分析。
對于客戶(hù)信息，無(wú)論是車(chē)廠(chǎng)還是汽車(chē)銷(xiāo)售商，都視為命根子，可事實(shí)是什么？事實(shí)是現階段這些客戶(hù)信息一點(diǎn)用都沒(méi)有，能從這些客戶(hù)信息中延伸出一些增值服務(wù)嗎？很難。說(shuō)白了，這些信息無(wú)法帶來(lái)“顧客終生價(jià)值”（CustomerLifetimeValue），顧客終生價(jià)值指的是每個(gè)購買(mǎi)者在未來(lái)可能為企業(yè)帶來(lái)的收益總和。
如同某種產(chǎn)品一樣，顧客對于企業(yè)利潤的貢獻也可以分為導入期、快速增長(cháng)期、成熟期和衰退期。顯然，現階段的產(chǎn)品形態(tài)或者企業(yè)的信息化水平有限，一方面無(wú)法完成大數據的挖掘，另一方面，缺少專(zhuān)業(yè)化的分析工具，而車(chē)聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，給了我們無(wú)限的想象空間，讓一切皆有可能！
