人类历史长河中，所有信息总量加在一起可能还没有这几年时间所积累得多，而且这个数据量还在以每两年翻一番的速度在飞速发展，互联网给我们带来的巨变已经非常明显，大数据时代即将到来，届时的变化将更是当下无法想象的。

当下已经开始的商业智能（BI）和商业分析（BA）将得到大发展，通过大数据既可能计算出股票的涨落，也可能计算出美国总统大选的结果，还可能计算出你明天发生车祸的概率。大数据在汽车电商中的应用也将得以凸显。当然，大数据的收集、分析和挖掘，甚至于真正的可视化应用还需要从底层开始，才能让数据金矿的开掘全面推进。

在人类的历史长河中，直至工业革命才是一个分水岭。这之前，人类的人均GDP一直停留在500美元左右，所谓的马斯洛陷阱不断发生而无法逾越。直到工业革命之后才得以突破，劳动者个体的价值也得以剧增，直至当下的人均GDP达到几万美元，这是机器创造升级和分工协作提升效率创造出来的价值。当下是互联网时代，连接无处不在且更加便捷，让这个价值的创造更加便利、更加高效。同时，大数据在商业平台中让无数个体的价值聚合产生更大的价值，这也是大数据时代应该思考和应用的方向。

当然，大数据也是被误解得最深的一个专业词汇，主要原因还是这个词本身的翻译就已然南辕北辙了。数据的价值并非仅仅只体现在“大”上，冗余数据再大也毫无价值。大数据真正的价值在于它的深度、宽度和广度的取向上。比如汽车信息中的深度，包括这辆车的状况、行驶里程和维修保养情况，通过智能盒子OBD（车载诊断系统）获取到的汽车在行驶途中的胎压异常等数据；而宽度则包括车主的驾驶习惯、行车路线和路况信息等；而广度就是要延伸为车主的个人嗜好和消费习惯。经过深度挖掘的这些数据的聚合，就可以实现智能商业，也就是所谓的BI，而绝非简单的车辆型号、年限和号牌、车主联系方式等低级数据叠加起来的冗余数据，这样的数据再大也不会直接产生价值，需要深度挖掘才会有价值，这也是汽车电商平台在数据整合和收集方面应该运营的方向。

大数据对于汽车行业，特别是品牌厂商和经销商来说意义重大。大数据的价值将更多地体现在网络营销层面上。随着购车人群越来越倾向于通过网络方式来获取汽车资讯，各类汽车媒体已成为消费者购车前最主要的信息来源。根据易观智库中国数字消费者行为分析系统ECDC的监测数据显示，各主流汽车媒体的日均访问次数已超过百万，最高的已经超过400万次。巨大的访问量带来的消费者属性、行为偏好、购买意向、购买价格等数据，毫无疑问已经成为这些汽车媒体最有价值的信息资产，成为他们深入挖掘的目标产品。这些汽车消费者行为大数据如果能够被有效地整合和分析，它们就能够为汽车品牌厂商和经销商精准有效的营销方向性目标产品量身定制，其商业价值不可估量。(www.daowen.com)

传统企业的人往往没有互联网思维，他们不但不觉得互联网好，反而认为是障碍。就拿P2P模式的汽车金融来说，互联网直接触及他们的利益奶酪，他们就如同遇洪水猛兽般进行抵制。我们可以对比一下阿里旗下的蚂蚁金服与传统银行。蚂蚁金服可以几秒钟就完成一单存贷款业务，而传统银行的速度却是它的几千倍，效率高下一目了然。一些做线下产品渠道后市场的企业更是抵制互联网，对外说做的是互联网，其实骨子里是在抵制，所以O2O或O+O最难进行线上和线下对接，那么大数据对于他们也就无从实现了。

在大数据的应用层面，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握和利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。那要如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？参考答案是报表系统。简单地说，报表系统已经可以称作是BI了，是BI的低端实现。国外的企业大部分已经进入了中端BI——数据分析；还有一些企业已经开始进入高端BI——数据挖掘，并能以可视化的方式呈现出来；而国内的绝大部分企业还停留在最为初级的数据报表阶段。

未来，数据收集和分析能力的强弱决定了企业的核心竞争力。当每一个个体成为大数据构成中的一分子的时候，就是把自己也作为一个用户样本，真实洞察自身的需求和行为，也能从价值观和行为习惯中推理出相对应的价值信息，放之“我们”中进行匹配和佐证，也算是为大数据贡献一个样本了。