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车辆数据平台（VDP）

跨数据域业务协同，构建车企数据资产一体化平台

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业务挑战

数据治理问题突出，管控工具缺失

随着业务数据增长，逐步出现数据标准落地执行不到位、数据标准规范不统一、数据流向不合理等数据问题，且目前无专业的数据管控工具，影响数据维护及应用效率，缺乏对业务现状及流程的系统梳理，也未形成规范化的管理规范，数据资产化进程受阻。

跨数据域数据协同需求凸显，现有架构难以支撑

随着各业务系统逐步完善，跨数据域的分析需求及 BI 报表展示需求逐步产生，需进行跨系统计算及数据集中存储以发挥数据潜在价值，但当前数据基础架构缺乏统一的数据底座，无法满足数据赋能业务部门、快速响应外部需求及降本增效的需求，难以支撑企业数字化治理落地。

数据应用场景单一，价值挖掘不充分

企业虽积累了车辆运行、用户行为等多类数据，但数据应用多停留在基础统计层面，未深入挖掘数据在车辆预见性服务、全面预算管理、精准营销等场景的价值。缺乏对车辆健康状态分析、故障预警、预算全流程数据分析等能力，无法通过数据指导业务管理改进及业务系统功能优化。

方案优势

产品导入+本地化部署，兼顾效率与安全

以成熟的大数据产品导入实现数据应用分析需求，支持本地化部署，符合企业数据安全要求；提供开放的扩展能力及配套开发文档，具备二次开发能力。

构建数据资产治理模型，赋能业务场景应用

基于车辆采集数据，对车辆提供预见性服务，对车辆运行情况及驾驶行为进行分析，为客户提供车辆数据分析服务，同时基于模型构建实现及车辆大数据的累计，对模型参数及阈值等实现自动学习。

全面预算数据分析，提质车企业务管理

支撑车企对各业务部门的绩效评价要求，满足各业务自身分级管理需求，针对大数据平台抽取费控，SAP，TDM，TMP，DMS，PMS，TMS等系统的业务数据并进行数据清洗，按业务主题建立数据集市。

亮点功能

油耗里程车速分析

1）根据车辆上报发动机相关数据，分析载重、季节、温度、地域、里程、速度等对油耗的影响。
2）论证激烈驾驶、平稳驾驶与经济车速驾驶对油耗的影响程度。
3）可以为PCC、自动驾驶等节油项目提供算法支持与数据验证。

车辆健康状态深度体检

1）将里程作为分析维度，查看不同车系的车辆全生命周期内不同里程段内所发生故障次数及车辆数据等车辆健康状态。
2）分析不同的里程段内各ECU、DTC所发生故障次数，精确定位故障点。

聚集地分析

聚集地是车辆标签定义的主要依据，通过“逆” 聚集地POI信息，实现业务标签定义；根据聚集程度实现运营性质、运营规模判断。分析聚集地车辆集中停留车次、时长，可以为车厂、经销商做线下活动推广、车辆销售提供精准位置信息。