销售数据分析报告

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇销售数据分析报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

销售数据分析报告范文第1篇

［关键词］OLAP;数据挖掘;审计;商业智能

1商业智能模型

本文利用SQLServer2005构建基于商业智能的审计模型TAuditMin，如图1所示。审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等。

1.1源系统

数据挖掘的基础是大量的历史数据。这里的源系统是指与审计业务相关的各种关系型数据库，如金蝶数据库、用友数据库等。这些业务系统中的数据可以应用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通过数据清洗、转换和加载（ETL）等步骤载入数据仓库，为多维分析和数据挖掘作准备。

1.2数据仓库

该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库设计主要在于设计维度表和量度组，以及两者之间的关系。

1.3OLAP多维分析

OLAP为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建好后，输入测试数据，测试数据仓库和模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。模型没有问题之后，就可以对ETL处理过的真实数据做相应的数据分析。

1.4数据挖掘

数据挖掘模型的建立以MDX语句为基础，同时也支持手工操作。模型建好以后，需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于训练的数据可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他数据集，如文本文件。模型训练的结果既可以直接浏览也可以生成报表在客户端展示，数据挖掘功能主要通过微软的SSAS和AMO实现。

1.5客户端

即数据挖掘模型、报表和OLAP分析结果的前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B／S结构。

1.6发现审计线索

在数据分析的基础上，定位重点审计对象，利用先进的计算机技术或其他方式追踪线索，重点审计该类数据。

1.7形成审计报告

针对审计线索，加以重点审计，提交审计报告，以供分析和决策。

本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高审计的效率和效果。

2商业智能在审计中的应用

商业智能在审计中的应用主要包括OLAP和数据挖掘两部分，以下具体介绍这两部分的应用。

2.1OLAP在审计中的应用

通过数据仓库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。我们可以利用OLAP进行销售分析、应收款项分析、仓库库存分析以及财务决策评价等。

OLAP支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。如MDX查询语句：

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

可以方便地查询某商场最近6个月销售趋势最好的前10种商品及销售量。

又如，对应收账款进行分析，可以通过图表，直观显示账龄、金额等情况（如图2所示）。

2.2数据挖掘在审计中的应用

在审计中，运用数据挖掘算法，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量［3］。具体包括决策树算法、聚类分析算法、贝叶斯算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、回归算法等。在审计中，运用商业智能平台TAuditMin，不仅能减轻审计人员的负担，而且能提高审计风险管理的质量。

销售数据分析报告范文第2篇

因此，很多企业都会利用Hadoop实现数据存储，再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析。这里，我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例，解读一下敏捷BI如何和Hadoop进行互补，帮助其实现互联网大数据分析的。

定制化项目效率低下

艾瑞咨询集团（iResearch）是一家专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域，深入研究和了解消费者行为，并为网络行业和传统行业客户提供市场调查研究和战略咨询服务的专业市场调研机构。

目前，艾瑞咨询集团可以向企业提供线下报告和软件两种定制化咨询报告服务。但是，企业客户的定制化需求非常多变，艾瑞咨询集团生成一份线下报告交付周期需要3至4周，提供软件的交付周期则需要半年。再加上项目所需人工成本升高、迭代周期延长，艾瑞咨询集团往往不敢承接太多定制化项目。

通过调研，笔者发现了艾瑞咨询集团的真正需求：根据时间维度和网站汇总对用户的来源地区、来路域名、页面访问次数、停留时间、有效访问次数、跳出率、回访者、新访问者、回访次数和回访相隔天数等相关数据进行统计分析，并且还能够在动态添加条件之后，通过对监测用户行为获得的数据进行分析，以最终得出更加详细、清楚的用户行为习惯。

因此，艾瑞咨询集团迫切需要一种更加敏捷、高效的大数据分析工具提升定制化业务的效率。

大数据面前：敏捷BI PK传统BI

在解决艾瑞咨询集团面临的难题时，传统BI的做法是，IT人员事先根据需求分析进行建模，建好二次表或打Cube并提前汇总好数据，业务人员才能在前端查看到分析结果的报表。虽然这种做法很成熟，但是解决不了艾瑞咨询集团的难题。

首先，业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均数，再想改成求方差必须再去修改模型。

其次，分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较慢。

最后，有些企业的数据量很小，也需要按照此流程和架构来进行大费周折的数据分析。

造成这些问题的本质原因是，过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足，企业用户需要通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。

艾瑞咨询集团希望为企业客户提交这样一份分析报告，不仅能看还能动态分析。对于艾瑞咨询集团来说，数据展现应该是起点而不是终点。看到了数据，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能发现问题并找到答案，还要能采取行动。与数据交互的过程要足够快，如果用户每次点击需要等三五分钟才出结果，就无法进行交互分析。

并且，分析报告应能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。同时，敏捷BI的实施和操作要简单化，让业务人员可直接使用。

同时，分析报告需求经常需要牵涉到数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统BI平台需要一两个月才能完成模型梳理。敏捷BI无需事先建模，可以在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。

与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，不建二次表和Cube，数据导入后可以直接进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大地增加了灵活性，真正做到和数据对话。

既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？那是因为，传统技术架构没有引入大数据技术，面对海量数据无法在用户点击后的几秒内就展现企业客户需要的分析结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。

因此，实现敏捷BI的前提是采用新架构处理数据，其涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期，快速让企业洞察到数据的含义和价值。

业务效率数倍提升

深入研究艾瑞咨询集团要分析的数据，笔者发现，艾瑞咨询集团每天要分析的数据量达几千万条，且不同企业客户的分析需求各不相同。因此，复杂多变的多维度分析需求对分析工具的分析性能提出了更高的挑战，而传统的数据库和Hadoop架构已经无法满足高性能和即时分析的需求。

为此，艾瑞咨询集团考察过国外一些知名的产品，但是当他们获知产品的价格和后续的服务费用之后只能放弃。而国内大多数的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再进行分析，难以应对灵活的多维度分析变化需求，且针对大数据量的处理能力不能满足要求。

最终，艾瑞咨询集团选择了永洪敏捷BI技术。当艾瑞咨询集团将三个月的细节数据（约50亿条）导入敏捷BI系统，直接就可以展现出定制分析报告。对比原先基于Excel和SQL编程的分析方法，艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升：线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周，软件交付从半年缩短至一个月。

同时，艾瑞咨询集团原来由于担心需求变化导致没有能力交付的很多项目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨询集团可以在几天内快速搭建原型向客户展示，任意的需求变更都可以一周内调整完毕。这种快速原型试错的方式，使得艾瑞咨询集团有能力承接很多此类项目。

由于业务效率的极大提升，有能力承接更多的项目，艾瑞咨询集团的收入空间也出现了数倍的增长。与此同时，艾瑞咨询集团的客户满意度也稳步提升。

不仅如此，为了提供更加直观可交互的分析报告，提升企业用户体验，艾瑞咨询集团基于敏捷BI工具，构建了一个新型SaaS平台。艾瑞咨询集团把企业客户用Hadoop架构存储的数据，通过敏捷BI提供的接口导入到数据集市内，然后通过敏捷BI快速呈现出结果。

事实上，Hadoop和敏捷BI都有各自适用的不同业务场景，两者是相互补充的关系。当前，很多企业都采用Hadoop实现数据的存储，然后把Hadoop数据导入敏捷BI基于分布式内存计算的高性能数据集市中，之后再进行数据可视化分析。鉴于现在Hadoop在企业的应用相当广泛，永洪敏捷BI产品也支持Hadoop数据源的连接。

销售数据分析报告范文第3篇

一、客户关系管理概念

客户关系管理（CRM）是获取、保持可获利客户的管理过程。客户关系管理是利用先进的管理系统及技术进行有效整合，实现将企业所涉及消费者的各领域提供完美集成，使企业可以低成本、高效率地满足客户的个性化需求，与客户建立起一对一的营销模式，从而让企业最大程度地提高客户满意度和忠诚度。既可保有客户，也可发展新的客户。 客户关系的管理主要通过管理系统软件来实现的。

二、客户管理的功能实现

（1）实施目标：客户关系管理的实施使企业更加看清市场和客户。过去，企业把发展新客户作为扩大市场的关键。而现在，企业不但要注重新客户的发展，更要注重对原有客户的保有。通过对客户消费习惯的全面掌握和分析，才能不断深化对客户需求的认识，才能更有针对地的开发出适合客户需求的产品，达到提高销售额度、增加利润率及提高客户满意度等目标。

（2）实施手段：如何能及时、准确地捕捉到客户的详细信息呢？只有安装和使用客户关系管理系统CRM，才能准确地了解客户需求及客户消费信息。只有掌握这些信息才能深入地分析客户需求，开发出适合客户的产品。

（3）实施步骤：客户关系管理系统CRM重要实施环节是对数据的分析和有效处理。CRM项目一共可分为三步实施：

第一步：系统的应用业务集成

首先需要搭建一个平台，将以往独立运营的各个系统进行整合。如企业使用的销售管理系统、市场管理系统和售后服务系统等各个管理系统模块。通过对多渠道的数据来源进行统一管理，才能实现业务数据的集合与共享。这一环节的实现，是为系统分析提供重要的基础数据，是代表目前客户真实发生的业务状况，只有基础数据真实，才能使分析的结果更贴近客户实际需求。

第二步：系统的业务数据分析

通过建立一个平台进行数据的集中采集后，就需要针对采集的数据进行加工、处理与分析。通过采用OLAP（Online Analysis Processing）等方式进行数据分析，分析之后生成需要的各种报告；也可通过业务数据仓库（Business Information Warehouse）等的处理手段，对数据进行深入的加工和数据挖掘，以此来分析各数据指标间的关联关系，建立起关联性的数据模型进行模拟和预测。得到这一步的结果是至关重要的，它不单单可以反映出业务目前的实际状况，同时也可对业务的未来发展计划的调整起到方向性指导作用。

第三步：系统的决策执行

通过平台的数据采集和使用相关手段对数据进行分析和挖掘以后，针对呈现的数据分析和提供的可预见性的分析报告，企业的管理者要对现有的业务过程中所存在的问题进行总结和更正。并且根据分析报告对于出现方向性错误的问题进行及时的纠正和业务计划的调整。并且针对分析报告，调整企业发展方向和企业的营销策论等，来增强与客户之间的联系，生产更适合客户使用的产品，才能使企业进入良性的循环，使业务运作更适应市场需求。

三、客户关系管理重要作用

（一）提高客户忠诚度

许多企业想通过促销、赠券、返利等“贿赂”客户，想得到顾客对企业的忠诚，但是往往事与愿违。当今的顾客需要的是企业的关注和个性化需求的满足，企业如果能及时了解客户需求及购物习惯等信息，并且能提供超乎客户期望的可靠服务，那将大大增强客户的信任，才能实现客户的长期价值和客户的忠诚。从市场营销学的角度来说，企业培育忠诚顾客是要树立“客户至上”的意识，通过与客户建立起一种长久的、稳固的合作、关注、互惠互利的关系，使各方利益得到满足， 顾客才能成为企业的忠诚顾客。

（二）建立商业壁垒

对于企业来说，满意并不是客户关系管理的根本目的，客户的忠诚才是最重要的。那么如何建立起有效的商业壁垒，使对手不易模仿？只有对顾客的资料详细掌握，并制定相关策略服务，才能真正实现商业壁垒，才能增加其他企业挖走客户的难度。只要通过客户关系管理系统CRM充分有效地为客户提供个性化的服务，顾客的忠诚度才能大大提高。

（三）创造双赢效果

由于良好的客户关系管理对客户与企业都是有利的，是一种双赢的策略。对客户来说，客户关系管理的建立能够为其提供更好的服务、更适合的产品；而对于企业来说通过客户关系管理可以随时了解顾客的构成、需求变化等信息，并灵活地做出回应。

（四）降低营销成本

销售数据分析报告范文第4篇

关键词：企业集团；经济运行分析；实际操作

一、企业集团建立经济运行分析体系的意义

经济运行分析是指运用经济的、财务的分析方法对企业的经营状况进行分析，以便于企业集团及时掌握和评价各子公司在各时期的经济运行状况，是保障出资人资产安全的有效的监督和管理手段。

深入分析经济运行态势，准确把握经济运行特点，及时发现经济运行中存在的倾向性、苗头性问题，科学判断经济发展走势，是企业集团科学决策、加强宏观管理，促进经济发展的前提和基础，是各子公司提高市场经济驾驭能力的基本功。对于促进产业快速健康发展，顺利实现产业目标，具有特别重要的意义

二、经济运行分析报告的设计思路

经济运行分析报告以“一条主线，三个方面”为宗旨开展编制工作，即紧紧围绕主导产业和重点产业项目发展这一主线，重点做好动态分析——准确把握经济运行动向与趋势；业务管理——及时进行业务发展导向；综合协调——积极推动结构调整，适时进行综合协调这三个方面工作。

经济运行分析报告由运行监测、数据统计、汇总分析三个坐标轴构成，运用现代科学经济理论和科学分析方法，形成一个三维立体的分析坐标体系。其中，⑴运行监测是手段，通过对各子公司经济运行情况的纵向监测、对主导产业发展情况的横向比较的二维模式构成监测数据网，全面反映产业经济运行情况；⑵数据统计是基石，通过搜集、整理经济指标、管理指标等重点数据，准确地量化反映经济发展态势；⑶汇总分析是结论，根据获得的详实资料，进行分析、比较和判断，从反映情况、归纳分析、问题预警、措施建议四个层次逐步深入，为下一步工作的开展出具指导性意见和建议。

三、经济运行分析报告的主要内容

企业集团根据财务报表和统计资料反映出的指标状况，从产品的合同、收入、支出、利润、主营业务运行情况、资产经营状况、人员情况、市场状况及前景、竞争对手对本单位的影响、年度重点工作进展情况等方面，运用财务和统计的分析方法，对本单位在一定时期内的经济运行状况进行综合评价和分析，以揭示企业经营活动的现状、规律和发展趋势。

1、经济运行总体情况

通过销售收入、利润、外贸收入等经济指标，以及科技创新平台建设、科技创新成果、新产品研发投入费用等内容，概括反映企业集团经济运行情况，有一个总体的认识。包括：⑴生产经营情况，重点运用销售收入、利润、新签订合同额、外贸收入等效益指标反映本年累计与去年同期的效益增减情况，对经营情况、财务状况、盈利业绩给予客观的概括和预测。⑵科技创新情况，运用科技创新强度（即研发费用占销售收入比重）、新产品开发费用、科技创新平台数量、科技创新成果数量、新产品销售额等重点管理指标，阐明分析。

2、经济运行特点及原因

⑴主导产业经营情况。将本单位的主营业务归入主导产业的相应类别，通过销售收入、利润、应收账款、存货、研发费用、新签订合同额、外贸收入等数据，反映主导业务领域经营情况。⑵经济运行特点及原因。分析本单位主导产业领域的发展态势以及在总业务发展中所占的比重，对总体盈利或亏损做出因素分析，为产业导向、结构调整提供依据。

3、重点产品/项目进展与市场开况

⑴重点产品/项目经济运行情况，对本单位主导产业领域中的重点产品/项目，通过本月新增销售收入、环比增长率、新签订合同额以及市场占有率等数据，反映产品/项目的经济效益情况。⑵重点产品/项目市场开况，通过新合同签订/中标、营销渠道建设、产业合作推进等市场开拓的重大事项，反映产品/项目的实施进展情况。通过主要竞争对手、竞争优劣势等因素分析，说明重点产品/项目的市场开况。⑶重大固定资产投资情况，对主导产业领域中的重大固定资产投资项目，通过项目简介，投资总额（包括自筹资金、国家拨款、银行贷款），预期效益（产能、经济效益、社会效益）等三方面进行说明。

4、经济运行中存在的问题、原因及解决措施

根据大量数据所反映出来的指标的升降、市场的大小、环境的变化等多方面情况，通过总结、归纳与分析，找出存在的问题，发现关键的因素和重要的原因，给出发展趋势的判断或提示，提出解决的措施建议。

四、经济运行分析体系的管理制度及保障

1、信息来源

各子公司每月搜集一次经济运行材料，包括上月财务数据（财务标准报表）、产业实施情况，认真编写经济运行分析报告。企业集团对各子公司的月度经济运行材料进行综合、分析，并提出意见和建议，形成企业集团经济运行分析报告，报集团领导。

2、工作要求

各子公司信息统计人员应严格按照《中华人民共和国统计法实施细则》开展工作，对编制上报的统计报表资料的统一性、准确性和及时性负责；所有对外提供的统计报表必须保持内外口径、前后报表数据的一致性和准确性。

3、日常评价与管理

企业集团按月对各子公司上报的经济运行分析报告和各类报表的及时性、准确性、完整性等方面进行考核和评价。按季度进行情况通报，对报送材料及时、内容质量好的单位进行表扬，对多次不能及时报送和材料内容质量差的单位提出警示。每半年召开一次经济运行分析工作通报会，总结分析企业集团当期产业经济运行情况及经济运行分析体系执行情况，研究存在的困难和问题，部署下一阶段工作。

销售数据分析报告范文第5篇

每台电动汽车每小时可产生数十GB的数据。搭载在车身上的传感器、车载系统、OBD接口、GPS定位等，都是获取车辆数据的方式。

随着国内车辆保有量的不断上升，汽车将会成为数据量名列前茅的行业，车企、服务公司、数据公司、维修零部件商，正在形成大数据生态链。

数据孤岛问题正在阻碍这个生态链进一步的发展，由整车厂主导的制造和维修环节掌握了大量数据，但形成了一个闭环，无法变现和共享数据。售后市场虽已运用检测设备等各种方法试图建立标准化数据库，却由于无法获取海量数据，数字化程度还是很低。

大数据生意究竟是一张画得很大的饼，还是下一个价值洼地？ 数据多，难采集

杭州的车主郑先生打算把开了几年的大众高尔夫2012款1.6L自动舒适型卖掉，他在二手车电商平台车置宝的网站上点击“我要卖车”，填入汽车基本信息，车置宝为其分配一个专属卖车顾问，根据其所在城市分派检测人员上门服务。

核对了车辆信息之后，技术人员开始检测车身问题，特别是维修情况、故障码等影响估值的数据。

检测数据由“车检宝”移动端再上传到后台服务器，以检测数据库为基础，形成报告，主要涵盖车辆概况、损伤、配置、4S店维修保养记录这几方面信息，然后由系统生成1级-6级的车辆检测评级。

最后，通过竞拍中心，将车辆信息和数据报告推送到全国二手车零售端，进行竞价，价高者得。郑先生最终成交价为9.71万元，比市面上的车商收购价高出了约3个百分点。

“二手车市场太缺数据了。”车置宝联合创始人张炜告诉《财经》记者，他指的是售后市场可用数据太少。

二手车一车一况，准确获取车辆数据很困难，每一辆车，都必须进行人工检测才能定价。由于数据碎片化，标准也不统一，二手车估值还是以经验为主，价格区间浮动较大。车置宝线下检测团队有400多人，每日人均客单量至少10起。

车置宝这种类似于招拍挂的形式，正是找准了二手车无法精准估值的痛点。

目前汽车市场的数据现状是：海量信息分散在各个数据孤岛上，庞大的数据量无法互相连接成为推动汽车全产业链发展的基石。

任何一个驾驶行为都会产生庞大的数据量，车主每踩下一次油门，每去一次4S店维修，每行驶过一个红绿灯，哪怕只是把车安静地停在路边，你的车况和驾驶行为都会被记录下来，进行存储，继而通过大数据分析，提炼有价值的车况信息以及驾驶行为分析。车辆本身是数据集中产生的地方，又是数据的使用者。

除了车况信息，人车交互产生的驾驶行为数据量也极大，由这些数据驱动的车联网、无人驾驶技术是车企瞄准的下一个蓝海。 早在2D03年为防止汽车制造端对配件和维修市场的垄断美国政府就已规定须开放车辆诊断、维修所必需的技术信息。

汽车全产业链是数据的生产端，如主机厂、4S店、快修店等，又成为数据的受益者。

车辆从生产初期、交易、维修、老化，整个生命周期中，信息在交易行为中不断迭代，大数据都在高速运转着。

生产初期，车辆的原始数据是建立数据库的基础，但是原车在经过各种环节最终到达零售端的过程中，配置已有修改。力洋软件科技有限公司开发的汽车VIN码识别技术及车型库，就是基于实车数据，结合人力校验整理，而形成的基础数据库。数据库有了，生意就好做了。

力洋数据创始人马程告诉《财经》记者，公司用13万条汽车配置信息数据、价格数据和技术参数数据，千万条原厂配件信息和售后品牌件信息，连接了340家用户，进而打通了二手车产业链上下游，包括：二手车电商、维修配件商甚至主机厂。

在汽车行业数字化程度较低的情况下，如能掌握数据，统一标准，那自然就掌握了话语权。

在数据量这块大蛋糕面前，各方力量拉锯。

车管所、主机厂、维修商、电商平台，各自掌握着数据，但又徘徊在信息的孤岛上。近期国家八部委出台法规，要求公开车辆维修技术信息，以政策导向来推动碎片化的数据现状。

反观美国，早在2003年，为防止汽车制造端对配件和维修市场的垄断，美国政府就已规定须开放车辆诊断、维修所必需的技术信息。

孤立的数据平添了汽车后市场的运营阻力。

马程从2008年开始创业，前三年，公司不超过十个人只做一件事，每天跑二手车市场、4S店，采集数据。“先别提大数据，这个行业连基础数据都没完全建立好。”马程告诉《财经》记者。

张炜表示，整个产业链中，整车厂拥有较大的数据量，通过品牌专营4S店，掌握维修信息，并形成专有零部件的市场垄断，又通过零售端掌握销售数据，目前这些信息都停留在车企内部。而电商平台只能通过与OBD厂家合作，OBD即车载自动诊断系统，包括发动机、控制系统检测等，读取部分主机厂愿意公开的数据。

连接信息孤岛，共享车辆维修数据只是开始。

SAP大中华区副总裁彭俊松博士向《财经》记者直言，限于碎片化的数据现状，国内大数据具体应用，目前仍处于初级阶段。

汽车产业数字化程度太低，主机厂的信息化建设仍然滞后，从生产端到销售端，IT业务系统就先需要整合。 变现渠道少

大数据的核心在于预测，预测性保养或维修是其一。力洋数据根据车辆的使用情况，形成市场调研报告，包括：车辆问题报告、预测性维护、分析报告、售后配件市场覆盖率报告等，反馈给客户，电商平台、主机厂和零部件商都在其中。

用到数据分析的场景很多，比如：根据车辆的运行情况，预测保养需求。又或是，对零部件进行失效监控和预测分析，厂商可以调度配件，提前备货，并给出预防性维护建议，以避免保修费用和潜在的召回风险。力洋数据还统计了历年新车数量，对主机厂进行上市车型分析、销售分析。

数据分析的市场前景吸引了众多公司。

SAP推出的SAP HANA平台，就是大数据的分析平台。获取了车辆传感器数据以后，通过后台对大数据的分析计算，可改进汽车前端的制造质量，包括对车况数据的分析，找出产品质量问题和背后的原因，反馈给主机厂。在新车开始量产前得到快速发现和消除，也降低今后进行产品召回的风险。

IBM则通过大量原型车试驾的数据和维修商报告获得数据。经过系统分析，对于重复出现的问题，出具数据分析的解决方案。目前已有数百个分析应用程序，为企业提供解决方案。2015年，IBM在商业分析和大数据方面的营收为200亿美元。

本田在一级方程式比赛中，采用的就是IBM的解决方案，将包括温度、压力和动力水平的车辆数据直接分享到云中，从而快速高效地查看剩余燃油量，并且预估机械问题出现的可能性。分析快速行驶的车辆和车手数据，实时调整比赛策略，包括补充燃油的方式，这些都是比赛需要的关键数据。

精准营销是其二。精准营销的大数据来源主要为车企自有的数据，比如官网信息、投放的广告等，其次是媒体和第三方提供的数据。

传统的广告营销耗费了车企每年几十亿元的费用，而基于大数据分析的精准营销对特定人群定向投放，收获了比传统方式多3倍以上的覆盖率。

通过大数据分析，可以准确把握每个客户的需求和购买预期，推送给客户是一方面，同时客户的购买行为也可以反馈给主机厂，帮助其更好理解客户。车企早已意识到了精准营销的重要性，比亚迪就专门成立了数字化营销部门，通过新型营销的探索，线上引导线下，这一方式占了将近50%的成交率。

车企的大数据逻辑在于个性化营销和提高转换率，使用大数据分析建立详细的客户档案，以触及很多潜在客户。车企希望了解目标客户的精准图像，知晓哪个环节会提高客户订单，再进行定向营销。

预测与精准营销是目前为数不多已经实现的大数据商业模式。

然而，在大数据已经如火如荼地被讨论了好多年后，许多困境还是没有得到解决。比如车险的大数据运用。

人保车险部门相关人士告诉《财经》记者，首先是样本太小，形不成大数据;其次，消费者认可度很低，如果基于驾驶行为得出车主事故风险较大，他多半不可能接受定制的高费率保险套餐。数据和商业模式的对接目前还是有很大距离。 未来愿景

停在车库的汽车，可以启动自动驾驶模式，开到加油站，加完油之后再自行倒车入库。这个类似科幻小说的情节或许能在未来实现，得益于大数据分析运算能力的发展。

这一场景是以大数据为基础，实现车联网和无人驾驶技术的结合，其中大数据的采集是自动驾驶发展的关键。

沃尔沃汽车集团研发高级副总裁彼得・默滕斯（Peter Mertens）在接受《财经》记者采访时表示，为了推进自动驾驶，整车厂需要通过传感器采集各种各样的数据，比如驾驶行为方式的数据，人车交互的数据、以及环境的数据，包括气象数据、地图数据等。经过不断验证迭代，了解到在特定的气象情况或道路交通状况下，汽车表现的实时数据之后，无人驾驶技术才能趋于成熟。

一旦打通了人与人、人与车、人与环境之间的大数据之后，数据的变现能力惊人。

福特联手IBM，在美国推出了动态班车项目。如果班车发生故障，可以通过IBM云端和分析技术在后台进行分析，重新调配车辆任务。此智能移动平台还在特定区域搜集停车地点的车辆出入数据，从而预测可用停车位信息，或在交通堵塞时及时提供高效出行建议。还有平时出行使用的地图导航，也是基于大数据的计算才能找到最便宜或距离最短的出行路线。

数据孤岛开始慢慢转变。

IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车行业总经理王涛告诉《财经》记者，整车厂已经逐步形成了以数据为导向的新兴业务模式，大多与认知计算、大数据、移动等新技术休戚相关。

共享出行大热的当口，模糊了信息的边界，整车厂看到了数据共享对于服务客户的利处，也倒逼着车企开始分享数据。

丰田与微软近期成立了一家名为“Toyota Connected”的数据公司，主要致力于搜集和分析车况、位置信息等大数据，并将其应用于新商品和新服务的研发工作之中。目前信息的用途主要是防止交通事故、改善驾驶习惯、改良和开发新车型、将数据产品出售给保险公司、地图公司等相关行业和领域的企业等。

互联网公司技术性强，地图道路方面的数据量多。通过合作，丰田的野心不只在做智能驾驶，甚至要插一脚打造智慧城市。

封闭的数据现状开始改变，丰田迈出了第一步，和互联网公司共享客户数据，联手做起了大数据生意。