大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

 

大数据的特点可以概括为4V， 即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

 

 

 

 

随着车联网/物联网的发展，车辆电子化程度越来越高，加上GPS软硬件的配载，目前的车辆时时刻刻都在上传各种各样的数据，也逐渐形成了车辆大数据。

 

 

 

这些数据不仅仅是单纯的车辆燃油、维修、位置等信息，还包含车辆相关的上下游供应商数据、车辆运营数据、交通数据、事故数据等等更复杂紧密的分析。

 

 

 

数据管理的核心在于预测。车辆在运行时，会时刻自动上传大量数据，相比于互联网中很多人为不可控因素产生的数据而言，更具完整性和精确性，因此，车辆大数据在预测方面的作用尤为重要，而这也可以应用于车队管理。

 

 

 

油耗数据

 

 

谈到车辆管理，首先会想到一个老大难的问题——油耗管理。

 

在车队运营中燃油成本占比较大，成本一直高居不下，而且跑冒滴漏等现象也难以管理。因此管理好油耗对于车辆成本的降低有很重要的作用，通过油耗数据可以有效的、客观的反映燃油耗损问题，通过油耗数据的对比也可以为燃油管理提供客观的管理依据。

 

 

 

 

 

 

 

油耗数据采集一般有三大来源：

 

 

人工录入

由司机或专门的加油人员记录油耗记录，收集整理成相应的数据。

 

 

燃油供应商后台数据

每次加油数据都会自动记录到各大供应商系统后台。

 

 

油耗设备记录

通过加装各种油耗感应器，以技术手段得到的油耗实时使用数据。

 

 

 

三大数据之间可以相互监控油耗情况，有效的防止偷油漏油现象。使用加油卡、定点加油和专人加油制度，可以减少加油时燃油被盗的风险；时间对比可以知道加油数据是否虚假；GPS里程数，可以作为码表里程的参考依据；油耗曲线可以有效直观的了解到燃油使用情况，可以快速了解有异常的车辆。

 

 

 

单车油耗的月对比可以了解本车油耗情况，同类型车辆的月对比、年对比可以了解同类车辆油耗情况，不同品牌的油耗对比，还可以为车辆采购提供参考。

 

 

 

而车辆监控系统的油耗曲线，还可以直观的反映基本的然油使用情况，减少查看时间，提高监控效率。

 

 

 

维修数据

 

 

燃油数据是常谈的话题，而维修数据常却常被遗漏，维修费用也是车辆费用的关键成本之一。

 

 

 

车辆的维修成本、燃油耗损等受影响的因素很多，车型、品牌、年限、路况等。而如果我们能有足够的样本分析不同车型、不同年限、不同品牌等的车辆在不同路况、各种负重、使用时间长短等情况上的维修数据对比，那么就可以在企业车辆采购上给予足够的选择参考，也可以在企业报废车辆时提供数据参考。

 

 

 

 

而随着车辆电子化程度越来越高，传感器大量被应用于新一代车辆上，我们想实时了解发动机各部件的运行情况成为可能。

 

 

 

我们可以了解轮胎胎压、机油和燃油使用情况、变速器和发动机运行是否正常等等各种信息，通过故障反馈信息可以快速定位和解决这些故障，减少维修时间，可以提醒需要保养和维修的部件，及时保养和维修，通过预警提醒减少事故的发生。

 

 

 

举个例子，当车辆行驶过程中，可以直接使用感应器对轮胎进行监测，也可以通过转速来监测胎压，实时的监测，可以对轮胎漏气、低气压进行报警，并实时提醒司机和后台人员，确保安全行驶。

 

 

 

单纯统计单车总维修费，是粗线条管理，得出的数据基本无法用于分析。细分管理到每个部位的数据分析，可以更清晰的了解车辆维修和车况的详细信息。

 

 

 

比如同类车辆哪些部位是容易出问题的；将同一部位多车的维修费用进行对比，可以预防维修费用造假，也可以作为维修费用参考；维修里程数可以计算各部件的寿命信息等。通过建立配件库或车辆管理系统的维修库，可以快速查询配件更换或维修价格，可以快速查找同类故障原因。