車輛上傳的每一組數(shù)據(jù)都帶有位置信息和時間，并且很容易形成海量數(shù)據(jù)。一方面，如果說大數(shù)據(jù)的特征是完整和混雜，而車聯(lián)網(wǎng)與車有關的大數(shù)據(jù)特征是完整加精準。如某些與車輛本身有關的數(shù)據(jù)，都有明確的一個ID，根據(jù)這個ID可以關聯(lián)到相應的車主信息，并且這些信息還是精準的。
另一方面，我們可以看到車聯(lián)網(wǎng)與駕駛?cè)说南M習慣、興趣愛好等大數(shù)據(jù)特征是完整和部分精確。因此，研究車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)更有意義。
大數(shù)據(jù)的定義和特征
大數(shù)據(jù)（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
我們從權威的定義可以看到，大數(shù)據(jù)的特征有四點，分別為：數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；數(shù)據(jù)類型繁多。提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。，價值密度低，商業(yè)價值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。
車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)在預測方面可以發(fā)揮到極致。如，預測交通堵塞的地段，實時交通信息，主動安全，公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。
大數(shù)據(jù)的核心在于預測，這在車聯(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(shù)據(jù)。對于交通流量，目前我們的仿真系統(tǒng)更加重視交通流量大，擁堵的原因，而大數(shù)據(jù)時代，不再在乎因果關系，而重視相關性，也就是不去分析產(chǎn)生擁堵的原因，但確實某個時段某個路段會發(fā)生擁堵。也可以根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)對車友的興趣進行分析。
大數(shù)據(jù)在商用車領域已經(jīng)有相當多的應用，如公交領域的運營排班管理、出租車領域的浮動車數(shù)據(jù)，物流行業(yè)的大物流。
如何解決公交企業(yè)面臨的三大問題：運力配備最少、車輛運行距離最短、駕駛員作業(yè)時間最少？如何分析各時間段、各站點的客流分布情況呢？如何實現(xiàn)運營的安全智能化、運營排班的智能化？在公交行業(yè)，以上問題普遍存在，
通過車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，可以解決公交行業(yè)所面臨的這些問題。根據(jù)各個時間段，各站點的客流量大小，線路配備的運營車輛數(shù)、線路配備駕駛?cè)藛T、線路長度、車輛運行速度等大數(shù)據(jù)，可確定一條線路各個時間段的配車數(shù)及發(fā)車間隔，從而解決運力配備最少、車輛運行距離最短、駕駛員作業(yè)時間最少三大問題。
根據(jù)客流量、節(jié)假日、氣候、節(jié)氣、自然災害、道路、車況事故、歷史同期數(shù)據(jù)、售票方式、居民小區(qū)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計劃的因素做出反映。比如增加線路，增加車輛，增加司機，有效地制定公交運營計劃。同時可對于運營排班精準管理，可通過大數(shù)據(jù)可以自動排班，對行車作業(yè)計劃進行優(yōu)化，并快速地對運行線路進行調(diào)整和優(yōu)化。
自從菜鳥網(wǎng)絡公司出現(xiàn)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(tǒng)（由車隊、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、降低運營成本。
目前物流行業(yè)隨著業(yè)務的擴大，車輛數(shù)日益增多，而且型號眾多。很多企業(yè)還是采用手工方式進行車輛管理，工作量大，對車輛運營數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析比較困難，統(tǒng)計結(jié)果相當滯后，不利于公司的決策管理；同時在車輛行駛過程中沒有進行全程的監(jiān)控，對司乘人員的違法違規(guī)行為無法進行及時預警，也無法對司乘人員的求助及時進行反應。
如何改善物流企業(yè)在管理上較為落后的現(xiàn)狀，達到貨主“高服務質(zhì)量、嚴格的準時率、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、運營高成本、貨運車輛的高空駛率、司機作弊給貨物和車輛的安全帶來的極大隱患？
如何快速、高效的為用戶提供可靠的物流服務？
如何最大程度的利用運力資源提高整體業(yè)務運營效率？
這些是目前物流行業(yè)迫在眉睫的問題。
對以上問題，車聯(lián)網(wǎng)技術正好可以解決車主迫在眉睫的問題，通過透明化的運輸過程管理，合理調(diào)度車輛，根據(jù)車輛行駛的大數(shù)據(jù)，對車輛行駛的線路暢通情況進行預測，規(guī)劃出一條安全暢通的行駛路線，減少由于交通原因而引發(fā)的在途等待時間。
通過車輛運行的大數(shù)據(jù)，可以快速地分析出相同路線的油耗情況，事故多發(fā)路段的提前預警，精確分析計算車輛的行程，提高了企業(yè)的信息化水平，隨時了解到貨物的運行狀態(tài)信息及貨物運達目的地的整個過程，確保了運輸過程的透明化管理，使企業(yè)的運行管理智能化、服務準時性，提高可預見性。
同時，通過車輛運行的大數(shù)據(jù)，可獲取高速、國道、省道的實時路況，同時對司機的駕車規(guī)律的分析，為加油站、維修站、服務站的選址提供了參考數(shù)據(jù)。
另一方面，物流的成本有很大一部分屬于倉儲成本。通過車聯(lián)網(wǎng)技術，對海量的數(shù)據(jù)進行分析計算，經(jīng)過合理地調(diào)度，降低車輛的空駛率，把移動中的每輛貨車可以作為一個流動的倉儲空間，提高了倉儲空間的周轉(zhuǎn)率，從而幫助企業(yè)降低倉儲成本。
關于大數(shù)據(jù)的思考
大數(shù)據(jù)時代，影響著我們的思維。以前我們對于出行過程的理解，傳統(tǒng)的觀念只注重為客戶提供導航和娛樂這一功能，并沒有對這一過程進行深度的分析。這個過程中，分別為去之前，在路上，停車后。對于這個過程，我們可以延伸出很多車聯(lián)網(wǎng)的服務內(nèi)容，并且每個階段都離不開熟人社會，每個階段都會產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可延伸很多增值服務。
服務內(nèi)容的精準性如果單純靠服務提供商的力量，那服務商將要投入巨大的人力或資本并且要經(jīng)歷很長的時間，顯然這種方式不可行。解決這種問題，理想的方法就是通過車主的與社區(qū)網(wǎng)站的互動，只有通過這種方式，才能快速地采集到相應的興趣點。這必須要進行大數(shù)據(jù)分析。
對于客戶信息，無論是車廠還是汽車銷售商，都視為命根子，可事實是什么？事實是現(xiàn)階段這些客戶信息一點用都沒有，能從這些客戶信息中延伸出一些增值服務嗎？很難。說白了，這些信息無法帶來“顧客終生價值”（CustomerLifetimeValue），顧客終生價值指的是每個購買者在未來可能為企業(yè)帶來的收益總和。
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、快速增長期、成熟期和衰退期。顯然，現(xiàn)階段的產(chǎn)品形態(tài)或者企業(yè)的信息化水平有限，一方面無法完成大數(shù)據(jù)的挖掘，另一方面，缺少專業(yè)化的分析工具，而車聯(lián)網(wǎng)時代，給了我們無限的想象空間，讓一切皆有可能！
