福特首席大數據分析師John Ginder負責領導福特研究中心(Ford Research)的系統分析和環境科學團隊，他認為2006年Alan Mulally就任福特CEO后，將福特打造成了“數據獵狗”(data hound)，在數據金礦上搜尋對消費者、公眾和福特公司自己有價值的信息。
危與機
“21世紀的第一個十年我們經歷了一個困難時期，損失了接近一半的員工，公司瀕臨倒閉。”Ginder說道：”這促使福特跳出舊的思維框框，更多考慮來自我們這樣的數據專業人士的解決方案。福特開始樂于接受分析解決方案、模擬技術等于傳統商業直覺思維不同的業務方法，這讓福特獲益匪淺。”
其實上個世紀90年代福特就開始福特關注分析，當時服務器和存儲設備已經開始變得便宜起來，而且華爾街的很多企業已經向世人展示了高級數據建模的威力。福特內部也開始出現各種各樣的分析團隊，包括后來Ginder在福特研究中心的團隊，同時在福特的市場部門和信貸部門也都出現了數據分析團隊。
但當時這些數據團隊還只是專注于一些非常明確和具體的任務，例如福特信貸的風險分析，或者一些與核心業務關系不是很緊密的科學研究。根據Ginder的回憶，當福特面臨生存危機時，福特的管理層有些不知所措，他們一致認為選擇“求助”福特的數據分析專家們來拯救整個企業。
新CEO——Alan Mulally的就職是另外一個變革動因，根據Ginder的回憶，Alan每周都與向他直接匯報的管理層質詢：“我們的目標完成得怎么樣?用量化數據告訴我，我們完成各種指標了嗎?沒能達標的原因是什么?”Alan的基于數據的工作方式層層傳導，影響了整個福特的管理文化。
福特的大數據
由于分析基因已經深深植入福特的企業文化，大數據分析的興起為福特帶來了大量的新機遇。
“我們已經意識到，我們內部產生的大量數據，包括來自業務運營、汽車產品研究活動以及互聯網上的客戶數據，所有這些數據對于福特來說意味著巨大的商機，但是我們需要新的專業技術和平臺來管理這些數據”，Ginder說道：“我們的研究部門正在測試Hadoop系統，我們試圖整合手頭擁有的所有數據源，只有天空才是我們的極限。目前大數據所呈現的商機的還只是冰山一角。”
福特的另外一個重要的大數據資產來自福特產品開發流程和產品本身產生的大量有用數據。
Ginder表示：“我們的制造工廠以及汽車產品都安裝了各種測量儀表，他們都是閉合的控制系統。每輛汽車中里也安裝有大量傳感器，但目前這些數據都還停留在汽車內部，但是我們認為采集這些數據，包括車輛運行狀況和消費者操控汽車方式的數據，將這些數據分析后反饋給設計流程將非常有助于我們優化用戶體驗。”
除了采集結構化數據進行分析外，福特還將觸角伸向了非結構化的消費者情報數據。Ginder說道：“我們意識到分析互聯網數據將有助于我們了解消費者的需求和態度，目前我們也在做社會化輿情分析(sentiment analysis)。”
雖然不少財富500強企業也在進行類似的社會化分析，但是福特分析web非結構化數據的方法與眾不同，甚至能夠影響到公司對汽車產品銷售業績的預測。
“我們也使用Google Trends來監測搜索關鍵詞的流行度，幫助我們做出內部銷售預測。”Ginder解釋道：“過去我們的報告中只有過去一周的銷售數據，而現在同樣的報告中增加了搜索關鍵詞的流行度…當然，這還只是皮毛功夫，這方面我們將來肯定會進行更加深入的分析。”
大數據需要金剛鉆
在Ginder的眼里，福特的大數據分析還只是“皮毛功夫”，因為大數據分析工具目前并不成熟。雖然大數據是2012年最火爆的IT營銷詞匯，但是可供企業使用的成熟的大數據商業工具非常少。Ginder的團隊目前主要依賴開源工具如Hadoop來管理大數據集，并通過R-Project(另外一個開源數據分析工具)來進行統計分析，此外數據挖掘和文本挖掘使用的也都是開源工具。
雖然開源大數據工具非常強大，可擴展性也很好但是需要高水平的數據分析專家和程序員才能玩得轉。此外，大數據的一個大趨勢是：非技術人員也將能通過自然語言工具訪問大數據集。
未來的“數據科學家”不是懂得如何書寫合乎規范的SQL查詢語句的人，而是知道如何提出正確問題的業務分析師，只有他們能夠發現能夠影響公司決策的“數據珠寶”。
雖然能夠洞見大數據的未來，但是Ginder認為現實和未來還有相當的落差。“大數據的未來很美妙，不過我們現在的問題是專業人才和工具都很缺乏。雖然我們有自己的專家，利用目前的大數據工具開發一些大數據應用解決具體業務問題。但是將來我希望能把大數據分析擴展到所有數據，屆時數據專家——而不是電腦專家，能充分發掘大數據的商業價值。”
在Ginder的眼里，福特的大數據未來還意味著數據的開放，福特將與開源社區大量分享自己的數據，造福社會。不久前福特的硅谷實驗室(SVL)正式揭幕，定位是：”大數據，開源創新和用戶體驗。”
談及未來Ginder對福特的大數據應用進行了展望：
我們將增加車載攝像頭的安裝量，車載攝像頭能提供高碼率的數據，結合其他傳感器數據實現各種應用(包括福特與微軟聯合開發的車載SYNC系統)，例如，汽車中已經有了溫度、氣壓、濕度和尾氣污染物濃度傳感器…想想吧，所有這些傳感器數據整合到一起對人們來說意味著無限的可能，提供更精準的天氣預測?交通狀況預測?提醒哮喘病人繞開某些區域?正確設置汽車空調循環方式?
Ginder最后補充道：“今年我們擁有前所未有的數據，以及前所未有的處理數據的計算能力，這將產生我們無法想象的殺手應用。”
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本文標題：分享汽車制造行業大數據分析案例
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