كيف تُحدث البيانات الضخمة ثورة في صناعة السيارات؟

التغيير هو قانون الطبيعة ، وكذلك التكنولوجيا. نرى جميعًا كيف تؤثر التكنولوجيا على حياتنا بشكل يومي. كل ما كان شائعًا قبل عقد من الزمن لم يعد ذا صلة. على سبيل المثال ، عندما اعتدنا الخروج من المدينة لقضاء عطلة ، اعتمدنا بالكامل على البائعين على جانب الطريق وسائقي السيارات لإرشادنا إلى وجهتنا. ومع ذلك ، لدينا اليوم نظام آلي يسمى GPS في السيارات يسمح لنا بتحديد وجهتنا دون الاعتماد على الغرباء. وبهذا ، فإن خوفنا من أن يتم تضليلنا من قبل وجهتنا قد اختفى تقريبًا.

هل تساءلت يومًا عن التكنولوجيا التي تشغل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)؟

نعم ، لقد فهمت الأمر بشكل صحيح ... إنها بيانات ضخمة!

يتم تنشيط صناعة السيارات من خلال البيانات الضخمة. لم يعد استخدام البيانات الضخمة مقصورًا على صناعة تكنولوجيا المعلومات. اليوم ، تعد صناعة السيارات واحدة من الصناعات التي استفادت أكثر من البيانات الضخمة والتحليلات ، من بين القطاعات الأخرى.

هنا في هذا المنشور ، سنناقش كيف تعيد البيانات الضخمة والتحليلات تشكيل صناعة السيارات.

ما هي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة هي مصطلح يشير إلى الحجم الكبير من البيانات - المنظمة وغير المهيكلة - التي يواجهها النشاط التجاري على أساس يومي. ومع ذلك ، ليست كمية البيانات المهم. ما الذي تفعله المنظمات بهذه البيانات مهم! يمكن استخراج البيانات الضخمة للحصول على رؤى تؤدي في النهاية إلى قرارات أفضل وتحركات أعمال إستراتيجية.

ومع ذلك ، فمن الصعب أو يكاد يكون من المستحيل معالجة كميات كبيرة من البيانات باستخدام الطرق التقليدية. وذلك عندما تظهر خدمات استشارات البيانات الضخمة في الصورة. تساعدك شركات تحليلات البيانات الضخمة في جمع وتحليل البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك المعاملات التجارية ، والأجهزة الذكية (IoT) ، والمعدات الصناعية ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والمزيد.

كانت طريقة الحصول على كميات كبيرة من البيانات وتخزينها لأغراض التحليلات موجودة منذ فترة طويلة. بعد عام واحد فقط من صياغة مصطلح Web 2.0 ، صاغ Roger Mougalas من O'Reilly Media مصطلح البيانات الضخمة لأول مرة في عام 2005. وهو يشير إلى حجم كبير من البيانات يكاد يكون من المستحيل إدارته ومعالجته بالطرق التقليدية.

حان الوقت الآن للتعمق في الموضوع - البيانات الضخمة في صناعة السيارات.

البيانات الضخمة في صناعة السيارات

نحن نعيش في عالم يأكل الكلاب ، سواء أحببت ذلك أم لا ، وصناعة السيارات ليست استثناء. للازدهار في عالم اليوم التنافسي ، لا غنى عن مواكبة التطورات. يجب أن تقوم شركات السيارات ، مثل الصناعات الأخرى ، بالترقية بشكل منتظم حتى تتمتع بميزة تنافسية. وتمنحهم تحليلات البيانات الضخمة القدرة على البقاء في صدارة المنافسة.

تطبيقات البيانات الضخمة في صناعة السيارات

تساعد البيانات الضخمة شركات السيارات على التقدم بعدد لا يحصى من الطرق ، وإليك بعضًا منها:

1. ادارة سلسلة الامدادات
2. تمويل السيارات
3. السيارات المتصلة
4. التحليل التنبئي

1. إدارة سلسلة التوريد

تعد إدارة سلسلة التوريد جزءًا لا يتجزأ من صناعة السيارات. تتعامل شركات السيارات مع عدد كبير من المكونات على أساس منتظم. وامتلاك نظام إدارة سلسلة إمداد قوي أمر ضروري لمصنعي السيارات.

من خلال دمج البيانات الضخمة والتحليلات في سلسلة التوريد الخاصة بهم ، يمكن لشركات صناعة السيارات مقارنة المنتجات التي يحتاجونها بمختلف المنتجات الأخرى في السوق بناءً على معايير مختلفة مثل التكلفة وجودة المكونات والمتانة. نتيجة لذلك ، سيختارون بين أفضل المكونات في السوق وتلك التي ستزيد من ربحية المنظمة.

2. التمويل التلقائي

التمويل التلقائي هو واحد من أكبر الصناعات في العالم. تجمع شركات تمويل السيارات كميات هائلة من معلومات العملاء. يمكن أن تساعدهم هذه البيانات على فهم عملائهم بشكل أفضل ، لكن الحجم الهائل يمنعهم من تحليلها والعمل على أساسها.

ومع ذلك ، فإن دمج البيانات الضخمة في أنظمتها يسمح للشركات باكتساب رؤى حول عملائها وتزويدهم بخطط مالية أكثر تخصيصًا ومصممة خصيصًا لاحتياجاتهم الخاصة. ليس هذا فقط ، ولكن تحليلات البيانات الضخمة تساعد شركات تمويل السيارات في توليد المزيد من العملاء المحتملين ، والتمتع بميزة في الصناعة ، وتجنب عمليات الاحتيال والمتعثرين. نتيجة لذلك ، يجب على شركات تمويل السيارات الاستعانة بخدمات تحليلات البيانات الضخمة الاحترافية.

3. المركبات المتصلة

من التطبيقات المهمة الأخرى لتحليلات البيانات الضخمة المركبات المتصلة. السيارة المتصلة هي السيارة التي يمكنها الاتصال بأنظمة أخرى خارج السيارة في كلا الاتجاهين. يتيح ذلك للمركبة مشاركة الوصول إلى الإنترنت وبالتالي البيانات مع الأجهزة الأخرى داخل السيارة وخارجها.

صدق أو لا تصدق ، سياراتنا هي ثاني أكثر الأجهزة تقدمًا من الناحية التكنولوجية التي نمتلكها ، بعد الهواتف الذكية فقط. السيارات اليوم مجهزة بالكامل بالتقنيات ، بدءًا من الإنترنت و WiFi إلى المستشعرات والمعالجات المتقدمة ، مما يحرك تجربة القيادة للمستخدم تمامًا. يمكن للمستخدمين الآن تحمل القيادة الذاتية ، وكفاءة استهلاك الوقود ، وتنبيهات السلامة ، وإشعارات المرور ، وما إلى ذلك ، في الوقت الفعلي ، مما يعزز في النهاية تجربة المستخدم.

4. التحليل التنبئي

يعد الاحتفاظ بالعملاء مهمة صعبة ، خاصةً عندما تغرق السوق بخيارات لا حدود لها. العملاء اليوم أغنياء بالمال ولكن ليسوا أثرياء الوقت وصبورون. لذلك ، يعد التحليل التنبئي مكونًا أساسيًا لنجاح شركات السيارات. لا يمكن الاحتفاظ بالعملاء إلا عندما تكون شركة السيارات لعبة أمام عملائها.

أحد أكثر الاستخدامات المدهشة للبيانات الضخمة في صناعة السيارات هو القدرة على التنبؤ بالمشاكل التي قد يواجهها العميل في المستقبل القريب. يمكن أن يساعد دمج البيانات الضخمة شركات السيارات على توفير تدابير وقائية لمشاكل عملائها القادمة. سيؤدي هذا بدوره إلى تحسين تجربة رضا العملاء والسماح للشركة بالاحتفاظ بالعملاء المخلصين.

أمثلة على البيانات الضخمة في صناعة السيارات

أ. جنرال موتورز

كانت جنرال موتورز ، إحدى أكبر شركات صناعة السيارات الأمريكية ، رائدة في استخدام البيانات الضخمة والتحليلات في صناعة السيارات. أجهزة الاستشعار والمعالجات في السيارات موجودة الآن في كل مكان. تستخدم جنرال موتورز أجهزة استشعار وتقنيات المعلومات داخل السيارة ، مما يجعل سياراتهم أكثر أمانًا وموثوقية. تعد Telematics كنزًا دفينًا بالنسبة لهم ، حيث تساعد شركة جنرال موتورز على توفير ما يصل إلى 800 دولار لكل سيارة ، وكل هذا بسبب البيانات الضخمة والتحليلات.

بي ماروتي سوزوكي

ماروتي سوزوكي ، المجموعة الهندية اليابانية التي احتلت المرتبة الأولى على مدار الـ 14 عامًا الماضية ، هي نموذج لكيفية تعامل الشركة مع عملائها. تميزهم إستراتيجية "Market to One" عن شركات السيارات الأخرى وتساعدهم على الاحتفاظ بالعملاء. تسعى الشركة جاهدة لتوفير تجربة شخصية لكل من عملائها ؛ التي ساعدت ماروتي سوزوكي بشكل كبير - حيث شهدت الشركة نموًا إجماليًا بنسبة 3 ٪ في الأشهر السبعة الأولى بعد اعتماد هذا النهج. عملت SAS ، وهي مجموعة برامج إحصائية لتحليلات البيانات المتقدمة ، كأساس لهذا النهج ، مما سمح لهم بإنشاء تجربة سلسة لأكثر من 10 ملايين من عملائهم.

C. BMW

استفاد العملاق الألماني من البيانات الضخمة والتحليلات. كل عام ، تنتج 2.5 مليون سيارة وتبيعها في جميع أنحاء العالم. يعتمد نموذج أعمال BMW على البيانات الكبيرة ، والتي تقود كل شيء من الحساء إلى المكسرات التي تقوم بها الشركة ، بما في ذلك التصميم والهندسة والتصنيع والمبيعات ودعم العملاء. وضعت Big Data Analytics معايير عالية لنظام الإنتاج الخاص بها.

قراءة المزيد: البيانات اللذيذة: 7 طرق تدعم البيانات الضخمة صناعة الأغذية في عام 2021

ضع كل شيء معا…

تعد تحليلات البيانات الضخمة الآن جزءًا لا يتجزأ من صناعة السيارات حيث تعمل كأساس لجميع التقنيات وتستعد لتحويل تجربة القيادة للمستخدمين. ومن ثم ، يصبح من الضروري البحث عن خدمات استشارية احترافية للبيانات الضخمة. يمكن لشركات البيانات الضخمة المحترفة مثل Cyfuture مساعدتك في تنظيم بياناتك والاستفادة منها لصالحك. لمعرفة المزيد عن خدمات استشارات البيانات الضخمة لدينا وللتواصل مع خبرائنا والمتخصصين في Cyfuture ، أرسل بريدًا إلكترونيًا على [email protected] .