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ビッグデータ·ネットワーキングの車の時代 インターネットの継続的な発展に伴い 、ビッグデータが流行になってきている、とビッグデータ業界の議論は、前例のないピークに達しています。モバイルインターネットの背景の誕生の製品​​としてテレマティクスは、それはアクセス、サービス選択やサービスの車の正確であるかどうか、ビッグデータから不可分です。各データセットは、車両位置情報および時間でアップロードされ、それは、データの塊を形成することは容易です。ビッグデータの特性がある場合、一方で、完全で混合し、大規模なデータ·ネットワーキング機能の車やトラックが完成プラス正確に関係します。車両自体に関連する特定のデータは、明らかにIDであるような、IDに従って対応する所有者情報に関連しており、そのような情報が正確であることができます。一方、私たちは車のネットワーキングおよびドライバの支出の習慣を見ることができ、趣味や他の大規模なデータ機能は、完全かつ正確な部分です。そのため、大規模なデータの研究車両は、より意味のあるネットワーク。定義とビッグデータビッグデータの特性（ビッグデータ）、または膨大な量のデータ、関連するデータの量を参照して、言ったが、キャプチャ、管理、処理に到達するために合理的な期間内に、現在主流のソフトウェアツールを通過するには大きすぎますより積極的になってビジネスの意思決定情報の目的を支援するために整理します。データの膨大な量を：我々は、ビッグデータ、すなわち、4点を持っています、正式な定義から見ることができます。 TBレベルから、PBレベルにジャンプ、データ型の範囲。 Webログに述べた、ビデオ、画像、位置情報など。低密度、商品価値の高い値。ビデオ、例えば、中断されないモニタリングプロセスでは、有用なデータだけ12秒を持っているかもしれません。速い処理速度。 1秒法律。予測におけるビッグデータの車両ネットワークは、極端に再生することができます。予測交通渋滞位置、リアルタイム交通情報、アクティブセーフティ、公共交通機関のスケジュールとして。運転者の運転行動分析。ビッグデータは、例えば、トラフィックフロー予測のため、それは非常に大きなデータニーズである、自動車ネットワーキング産業において有用であるコアを、予測することです。トラフィックフローのために、私たちは今、もはや因果関係を気にしませんが、関連性に注意を払う、交通シミュレーションシステムの大きな、混雑した理由のためにもっと注意を払う、とビッグデータの時代、つまり、輻輳の原因を分析し、それが一定期間をしないでください道路の混雑が発生します。また、車のネットワークに興味を持ってライダーによる大型データを分析することができます。商用車部門における商用車の分野でのビッグデータビッグデータ·アプリケーションは、このような公共交通機関の分野での労働力の管理操作、フローティングカーデータのタクシー分野、物流業界として極めて大きな物流アプリケーションとなっています。バス会社が直面する3つの問題を解決する方法：、それはどのようにセキュリティ·インテリジェンス·オペレーションを実装するサイトのトラフィック分布を各期間を分析するために少なくともと能力、車両操作の最短距離、ドライバーの作業時間、少なくともどのように、操作がスケジューリング？インテリジェント？バス業界では、これらの問題の有病率は、車を介してネットワークビッグデータは、バスは、業界が直面するこれらの問題を解決することができます。種々の時間、各サイトのトラフィックの大きさに応じて、車両の運転者の行の数は、ドライバ線、線の長さ、車速や他の大規模なデータと、それによって、各期間のライン間隔で車両の数とグリッドを決定することができ最小限の車両と能力を解決する最短距離、ドライバーの作業時間は、少なくとも3つの問題を実行します。交通、休日、天候、太陽の用語、自然災害、交通事故条件、同期間の履歴データ、チケットモードに基づいて計画モデルを確立し、これらの要因の最高速度を使用するように住宅地や建設条件が事業計画を反映して作ります。このようなドライバを、ルートを追加した車両が増加し、増加するように、バス事業は、効果的な計画を策定します。運用管理のための正確なスケジューリングが、自動的に最適化し、調整し、ラインの最適化を迅速に実行するための大規模なデータ·トラフィック·運用計画を介してシフトすることができます。新人ネットワークの登場以来、最大規模の物流の概念は、最終的に産業と呼ばれていました。 ？最大の物流は何である（艦隊、倉庫、作業員等によって）は、企業独自の物流システムであり、サードパーティ製の物流、流通会社は、様々なリソースをフルに活用することができた情報やリソースを共有トータル物流を削減します支出、運用コストを削減します。現時点では事業の拡大、車両数の増加、およびモデル番号の物流業界。多くの企業がさらに困難な手動の方法の車両管理、ワークロードと車両操作の統計分析を使用して、統計が遅れている、会社の意思決定管理を助長されていません。同時に、プロセス全体に乗客のための車両を監視していません違法行為担当者はタイムリーに警告することができない、また時間の助けを乗客に反応します。一方、中国の既存の物流との両方の自己物流における輸送、物流合弁会社またはサードパーティロジスティクスでは、隠れたコストが非常に重要な位置を占め、物流、輸送過程におけるこれらの隠れたコストは、次のような特徴を備えて：Kongshiを返すか、残す：空のない貨物で、これらは不当な方法で輸送​​されています。どのように物流業界を解決する方法は？ '高品質のサービス、厳格な時間厳守、最小限の貨物損傷率、低い物流コスト」要件の所有者に、物流企業の経営に遅れの状況を改善するためには、フィードバックの遅れ、高い動作を実行していますコスト、空の駆動貨物車両の高レート、貨物車を固定するために不正行為の運転者が大きなリスクをもたらした？どのように迅速かつ効率的に信頼性の高い物流サービスをユーザーに提供？容量のリソースの使用率を最大化し、業務の全体的な効率を向上させるためにどのように？これらは、現在絡んで物流業界の問題です。上記の問題は、単に押すことの問題を解決することができるネットワーク技術の車の所有者は、トランスポートプロセスの経営の透明性、車の合理的な管理を通じて、予測する車両の状況の大規模な、滑らかなラインを走行中の車両のデータによると、安全かつ円滑な計画を立てます旅行ルート、時間を待って輸送中の理由に起因するトラフィックを削減。大型車の運転データにより、速やかに、同じルート燃費状況を分析することができ、車両の正確な旅程の早期警告、分析と計算の事故が発生しやすいセクション、企業情報のレベルを向上させるために、健康状態の情報と商品貨物の通知を維持することそれは時間の輸送プロセス、企業の操作や諜報機関の経営の透明性の高い経営を確保し、予測可能性を向上させ、その意図された目的地に到着しました。ガソリンスタンド、サービスステーションを立地するための運転者の運転法の分析は、サービスステーションは、参照データを提供しながら、一方で、大型車両操作データは、高速、リアルタイムトラフィックの国、州を得ることができます。一方、物流のコストの大部分は、倉庫費に属します。車で車両を運転空の速度を低下させる、合理的なスケジュールの後に、大量のデータ解析と計算のためのネットワーク技術、すべてのトラックの動きが企業を支援するために記憶空間の代謝回転速度を増加させる、モバイル収納スペースとして使用することができストレージコストを削減します。より成熟したアプリケーションは、保険およびアクティブ·セーフティである乗客エリアのビッグデータの乗客エリアにおけるビッグデータ·アプリケーションは、将来は多くの企業がCRMでより多くのビジネスの成長を追求し、センターフィールドを呼び出しますがあります。 2011年8月、北米最大の自動車保険会社のStateFarmと第一世界の舞台にビジネスモデルをネットワーク保険会社車が率いるヒューズテレマティクスサービスプロバイダ夫婦、。このように、車のネットワーキングの保険モデルに関して業界が熱いです。ステートファーム先頭車両ネットワークのビジネスモデルは、次のような特徴があります。バンドルサービスや保険会社を、保険料率は、安全性と運転の組み合わせを提供し、ヒューズテレマティクスサービスプロバイダーは（TSP）と協働するように、サービスの差別化、回避するために、オンスターとロードプラント大手ネットワーク製品およびナビゲーション製品の競争の前に他の車両。ビッグデータ時代、ドライバの総走行距離、走行時間、および他のデータ分析日、急ブレーキ、急加速時間と雲の中に他の駆動動作の数、効果的に保険会社は完全に運転者の運転習慣や運転行動を理解するために介して、保険会社の利点は、高品質の顧客を開発する保険商品の種類を提供します。現在、車両のネットワークによって提供されるアクティブな安全対策は、一般的にタイヤ空気圧監視、障害警告、衝突警報、エアバッグシステム警報、緊急救助を持っています。デバイスは現在のノードのアクティブ·セーフティ以上の車両であり、本当のや大規模なデータを関連付けはありません。ビッグデータ時代の車がプロセスを移動しているとき、プラットフォームは、リアルタイム自動タイヤ空気圧監視を行うことができ、フラットタイヤと低圧アラーム、交通安全を確保するためです。直接的および間接的の両方のタイヤ空気圧監視は、直接センサによって監視され、間接的にタイヤが減少すると圧力を監視して、車両の重量が車輪転がり半径が他の車輪よりも回転速度が得られ、小さくなる原因速いです。タイヤの空気圧を監視する目的を達成するために、タイヤの速度差を比較することによって。間接タイヤ警報システムは、実際に監視するタイヤのころがり半径の圧力の計算に依存します。タイヤ空気圧間接監視はを通じてクラウドから進行する大規模なデータの安全性を確保するために、タイヤの漏れを分析するために、クラウドにアップロードしてOBD情報、リアルタイムアラートのドライバが必要です。コー​​ルセンターでは、単に単純なサービス部門として定義され、多くの企業は、実際には、TSPコールセンター、顧客サービスは、役割を引き受けるだけでなく、プリセールスの役割を担うだけではなく。コー​​ルセンターは、エンドユーザーの潜在的な購買力をロックする、企業はすぐに見つけることができます。右の人々と、適切なタイミングで、適切なと引き換えに、その手術は成功したマーケティングです。ビッグデータの時代、事業構造TSPでは、車の販売店または4S店は徐々にプロフィットセンターに特定のシフト、以前のコストセンターから元のカスタマーサービス部門に起こります。ビッグデータのコールセンターは、三つの側面での使用、顧客の関心や習慣があります。コー​​ルセンターを通じ、我々は、トレースバックのOEM市場への車両の使用、顧客の経験だけでなく、車両自体の車両ネットワークシステムの効果と関連するコンサルティングを取得し、すぐに大きな意義の品質を向上させるために、関連部門を促進することができます。コー​​ルセンターを通じ、消費者心理の所有者、（の予約、ホテルの予約、順序は、花を注文）支出の習慣、活動、ビジネス旅行習慣の状況の所有者と所有者の範囲の所有者の所有者によって制御することができます。日常の購買行動精神活動パターンとパーソナリティ心理学の生活と消費の所有者として。消費が効果的に適切なマーケティング戦略とマーケティングを開発するためにビッグデータの分析を通じて、問題、材料の消費量と精神的な消費の問題の支出の習慣との時間を費やして、問題を必要とし、手術。ビッグデータのビッグデータの時代について考え、そして私たちの思考に影響を与えます。我々は、プロセスを理解するために旅行する前に、伝統的な概念は、ナビゲーションやエンターテイメント機能、およびプロセスの分析のない深さをお客様に提供することにのみ焦点を当てています。このプロセスはで停止した後、道路の前に行くことにしました。このプロセスでは、我々は車のネットワークサービスの多くを拡張することができ、社会的知人が、各ステージから不可分である、各ステージはビッグデータを持つことになり、ビッグデータは、多くの付加価値サービスを拡張することができます。あなたは、単に精密·サービス·プロバイダのパワーに依存する場合、そのサービスプロバイダーは、巨大な資本と人材を投入または非常に長い時間を通過します、それはこのアプローチが実現可能なサービス内容ではありませんが明​​らかです。この問題を解決するために、理想的な方法は、このようにしてすぐに興味の関連ポイントを収集することができ、所有者のウェブサイトを通じて地域社会と対話することです。これは、ビッグデータ分析でなければなりません。顧客情報については、デポや車のディーラーかどうか、彼らは実際にはそれが何であるかの活力源とみなされている？事実は、この段階で使用されていない顧客情報、これらの顧客からの情報が付加価値サービスを拡張することがありますか？難しいです。はっきりと、この情報は、顧客生涯価値をもたらす可能性があり、将来のビジネスのための各購入者を指し総額「顧客生涯価値」（顧客生涯価値）をもたらすことはできません。製品のいくつかの種類のように、企業収益に対する顧客の寄与が導入、急速な成長、成熟と衰退に分けることができます。明らかに、製品形状や限られた企業のこの段階での情報のレベルは、ビッグデータの掘削を完了することができ、一方で、他の一方で、専門的な分析ツールの欠如や車のネットワーク時代には、その結果、すべて、私たちに無限の想像力を与えました何でも可能です！