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              OBD車聯(lián)網(wǎng)如何在大數(shù)據(jù)上作文章?

              車云之前曾介紹過OBD車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的功能、技術(shù)、商業(yè)模式與趨勢,本文將從大數(shù)據(jù)的角度描述車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)模型及挖掘之道。

              OBD車聯(lián)網(wǎng)按照“賣××”來分商業(yè)模式,有三種東西可賣:設(shè)備、服務(wù)、數(shù)據(jù)。

              賣設(shè)備把OBD設(shè)備賣給車聯(lián)網(wǎng)的運營商。OBD設(shè)備必須包含OBD模塊;通訊模塊多是藍(lán)牙的或GSM;定位模塊可以選擇GSM基站定位、或者GPS;還有些廠家的設(shè)備包含G-Sensor。

              賣服務(wù):一般是由車聯(lián)網(wǎng)運營商為車主提供各種用車管車服務(wù),比如車隊管理;也包括增值服務(wù),比如4S集團(tuán)使用 OBD設(shè)備來加強(qiáng)與客戶的聯(lián)接。服務(wù)通常按年收費,服務(wù)費可能包含或者不包含設(shè)備價格。目前,面向個人車主的服務(wù)模式不給力。

              賣數(shù)據(jù):這種方式非?;ヂ?lián)網(wǎng)化,指通過對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析,從而提供某種個性化的服務(wù),這種服務(wù)不限于汽車使用,更側(cè)重汽車活動。目前盛行的是賣保險,從之前基于里程的PAYD,到考慮駕駛安全的的PHYD,發(fā)展到現(xiàn)在綜合各種因素的UBI。

              “賣××”的模式,不僅僅限于車聯(lián)網(wǎng)的OBD設(shè)備,對前裝的車機(jī)同樣試用。目前的UBI主要通過便于安裝和拆卸的OBD接口;將來則可能在汽車出廠時就已攜帶。

              可控、開放是王道

              以UBI為例,為了發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價值,數(shù)據(jù)應(yīng)該具備一定的、可控的開放性,才能形成良好的生態(tài)鏈及其多樣性。具體而言,數(shù)據(jù)開放性體現(xiàn)在三點:設(shè)備、車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、保險服務(wù)。

              設(shè)備。對于UBI運營平臺來說,設(shè)備是哪個廠家的并不重要,重要的是這些設(shè)備采集的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)入運營平臺。這些數(shù)據(jù)可以是異構(gòu)的,即結(jié)構(gòu)是不一樣的,但應(yīng)該是同義的,即具備同樣的含義和價值。

              車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。目前的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商是要控制設(shè)備的,而OBD設(shè)備更多是由服務(wù)商自己做(因為需要賣設(shè)備來賺錢)。對這些服務(wù)商,UBI也可以采取數(shù)據(jù)合作的形式,讓車主自主選擇。另外,將來基于這些數(shù)據(jù)的其它衍生服務(wù),應(yīng)以O(shè)penAPI的方式提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

              保險服務(wù)。對于車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商來講,可以同時為幾家保險公司提供設(shè)備、系統(tǒng)或者服務(wù),那么,他們就有可能讓自己的客戶來選擇保險公司。UBI運營平臺可以對此開放相關(guān)保險數(shù)據(jù),而保險公司要控制的是現(xiàn)金流等金融操作。

              當(dāng)然,開放是相對的,必須是在可控的、安全的前提條件下。要做到數(shù)據(jù)的開放與可控,需要運營管理與技術(shù)處理的良好結(jié)合。

              大數(shù)據(jù)挖掘之道

              以賣數(shù)據(jù)中的賣保險為例,整個數(shù)據(jù)的處理流程,如下圖所示:


              如果是其它的賣數(shù)據(jù)方案,則駕駛行為模型、保費風(fēng)險模型、汽車保險管理系統(tǒng)、保單理賠數(shù)據(jù)四個部分可能做相應(yīng)的調(diào)整,比如,駕駛行為模型變?yōu)長BS的位置模型。

              在上面的流程圖中,斜體部分標(biāo)注了不同的環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)計算的要求。在對車輛做監(jiān)控管理的時候,要求實時性高;當(dāng)計算駕駛行為模型時,可以采取批處理的方式,若有一些及時性的要求,則可以結(jié)合事件驅(qū)動的計算模式;當(dāng)做保險的風(fēng)險模型時,則屬于BI的范疇,保費風(fēng)險模型也是屬于近年出現(xiàn)的新需求。

              針對這樣的系統(tǒng),過去的方案一般是:關(guān)系數(shù)據(jù)庫+大內(nèi)存+總線或消息系統(tǒng),根據(jù)需要可能會包含工作流和規(guī)則引擎。若使用Java開源技術(shù),那么這種方案里,通常是把數(shù)據(jù)庫操作組件、內(nèi)存組件、總線組件等作為一個整體框架的組成部分,程序整體打包后運行在Server下;根據(jù)不同的需要,可能要解決分表、Fail over、熱部署等問題。

              大數(shù)據(jù)技術(shù)普及的現(xiàn)在,對這樣的系統(tǒng)可選方案為:關(guān)系數(shù)據(jù)庫+NoSQL+流式計算+分布式批量計算+BI。這些方案目前都有較為成熟的技術(shù),并且都較好地解決了透明化通信、熱部署、Fail over等編程及系統(tǒng)管理性問題。(注:上面的系統(tǒng)構(gòu)成中沒有給出人的操作端、車的操作端等終端部分。而在這個方面,整個體系也有變化,過去以車機(jī)和PC為主,當(dāng)前則多了手機(jī)。手機(jī)的加入,改變的不僅僅是多了一種顯示界面、多了很多操作方式,而是多了很多需求。)

              關(guān)系數(shù)據(jù)庫用在車聯(lián)網(wǎng)運營管理部分,這個部分的業(yè)務(wù)和技術(shù)都已經(jīng)比較成熟,指保存車及車主數(shù)據(jù)(包括維修保養(yǎng))。

              NoSQL用于管理從汽車上采集到的數(shù)據(jù),以及后面流程的數(shù)據(jù),但是,不同的部分應(yīng)選用不同的、適應(yīng)各自特性的NoSQL方案:

              1. 車輛行駛數(shù)據(jù),更適合以日志文件的方式存儲。車輛上報的數(shù)據(jù)通常是基于字節(jié)編碼的比如ASN.1,需要計算時再解碼。

              2. 監(jiān)控管理結(jié)果,更適合采用一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫方案,可能需要支持快速讀寫歷史數(shù)據(jù)、以及定時或定量將數(shù)據(jù)寫入(固態(tài))硬盤。

              3. 駕駛行為模型,則需要考慮解決變更計算參數(shù)后重新計算、增減模型因子后增刪相關(guān)數(shù)據(jù)、因子的值的類型多樣化(甚至是復(fù)合類型)、等問題。

              4. 保費風(fēng)險模型,或者采用與目前保險公司方案兼容的,或者采用適合新型BI的(新型BI在后面會有介紹)。

              流式計算用于滿足實時性要求高的汽車監(jiān)管。不同的流式計算系統(tǒng)側(cè)重解決不同的問題。比如Storm解決了實時的分布式計算問題,包括計算流可以分布在一個或多個機(jī)器上、動態(tài)增減服務(wù)器及Fail over自管理、通信機(jī)制透明化、熱部署計算流等;Esper解決了事件之間的規(guī)則及關(guān)系問題。如果監(jiān)控需求導(dǎo)致數(shù)據(jù)多且復(fù)雜,那么一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫是有必要的。

              分布式批量計算,目前最流行的方案就是Hadoop。當(dāng)前Hadoop的熱點之一就是改造Hadoop以滿足一定的及時性要求,而不單單是批量處理;之所以說是及時性,因為它還達(dá)不到實時性的程度。

              BI(商業(yè)智能)。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的方式呈現(xiàn)出幾個不足:1、傳統(tǒng)方案側(cè)重社會化(分析出整體模型,拿個體特征與其對比),難以滿足個體在某時某地的“復(fù)雜性/混沌的/發(fā)散的”的需求;2、傳統(tǒng)方案在數(shù)據(jù)量非常大時,可能是抽樣的,難以做到全量分析;3、更多互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)和企業(yè)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù),其存儲已經(jīng)使用NoSQL方案,傳統(tǒng)方案難以匹配。能解決以上三個問題的BI框架還未成熟。

              不管在數(shù)據(jù)處理的哪個環(huán)節(jié),使用那種處理技術(shù),對于數(shù)據(jù)的質(zhì)量識別、優(yōu)劣控制都是必須的。在車聯(lián)網(wǎng)中,從車機(jī)或OBD設(shè)備開始,由于車型的多樣性、設(shè)備工作環(huán)境的復(fù)雜性,數(shù)據(jù)就不可能達(dá)到統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),如何處理不同的可用率的數(shù)據(jù),如何對待由這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價值精準(zhǔn)性,是必須考慮的重點問題。

                
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