德勤：2016汽车行业的大数据与分析

德勤 deloitte《2016 汽车行业的大数据与分析》目录： 大数据的价值在于对数据的运用 决策流程发展需要新型态的管理方式 客户体验的演进 客户行为分析一一改变汽车行业客户保留策略的游戏规则 利用高级分析管理营销支出 破解全球供应链管理难题 运用质量预测分析防患于未然 有备无患 报告摘要：随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营和绩效。但挑战在于，汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据。数据分析可以把这些信息融合起来――不论是“机器可读的”数据集，还是非结构化数据如视频、录音或文本。只要处理得当，效果将令人称奇。以下总结了文中的主要观点和发现： 对于数据的爆炸式增长，德勤认为企业大数据应用的重点不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标，具体业务问题，通过大数据分析的手段进行深入分析并解决问题。企业在构建大数据应用时，应从企业的业务战略和IT战略出发，构建大数据应用的顶层框架设计，需要IT专家、业务专家以及算法专家的密切配合。 随着客户越来越依赖社交媒体和互联网进行研究与沟通，汽车制造商们必须重新思考并改进在整个销售流程和商品持