1.概述

 運營數據體系的構建以共享出行為基礎，從數據源、算法算力、應用場景三方面出發，通過高頻數采設備持續采集汽車運行所產生的人、車、環境數據，通過建模分析等手段保證采集數據的質量，同時基于算法及模型優化，構建覆蓋采集、處理、應用全過程的汽車運營全景大數據體系，構建企業的數據智能中樞。

2.主要內容

（1）數據采集：運用T-BOX等多種采集工具，構建基于多傳感器融合的數據采集體系，可實現單個信號100Hz的采集頻率，持續采集汽車運行所產生的的海量數據。

（2）數據處理：基于多個自研核心模型，開展數據清洗及校驗工作，保證數據準確、有效，同時運用大數據處理技術，搭建大數據存儲平臺，實現多元異構數據并行處理。

（3）數據應用：設立動力電池熱管理、能量管理、殘值評估、故障預測等運營大數據專題研究方向，同時將運行數據與人工智能結合，打造汽車智慧大腦。

運營大數據處理

3.能力

具有雄厚的汽車大數據處理及應用的經驗，形成了獨有的數據處理方法論、成熟的數據只能算法和分析評價模型，可以精準定位問題與需求，為企業提供科學完善的數據解決方案。

運營大數據平臺

4.優勢

領先的大數據計算引擎：支持多計算模型(MR/Spark/Tensorflow)的機器學習計算平臺，快速高效實現算法落地；

專業的算法實施經驗：圍繞車輛、行駛數據采集、清洗、壓縮、建模打造一整套算法體系；

效果驗證和快速模型迭代：擁有專業、標準的SOP，支持快速，低成本的迭代，產出最優效果；

豐富的場景實施經驗：采集數據和企業自身的數據融合，產出實際場景下的高價值模型。

完備的系統大腦架構：數據、存儲、配置、計算、服務一體,結合車輛數據，內外數據的系統配置和應用架構；

可信賴的數據安全：從數據傳輸與存儲的各個環節，對企業用戶存儲在平臺的數據資產實施全方位的安全保護；

5.成果

目前已完成汽車運營大數據平臺的搭建，初步形成汽車運營大數據體系，持續開展人、車、環境相關數據分析及應用。

運營大數據體系