大数据无疑是最近几年最时尚的名词之一。冷静下来思考，我们会发现大数据的理想仍与我们存在着时间上的距离，大数据所能覆盖的有效人群依然有限，大数据处理、分析和应用的商业应用模式仍在有待探索，非结构化分析仍难以大规模商业化，而结构化思维还大行其道，同时大数据的总体拥有成本仍不足以令人兴奋，大数据相应的法律背景还是一片模糊地带…… 新华信认为，到目前为止，大数据还只是移动互联、电子商务等行业的盛宴，它们时时刻刻生产、管理、分析、消费和应用着（大）数据，资本是幕后的手，操纵着它们不断地冲击着传统行业，如零售业、银行业和电信业。作为传统制造业之一的汽车行业，在这场大潮中自然难以独善其身，在可预见的将来，变革是难免的，甚至不得不为之。好在我们还有时间，扎扎实实的第二产业背景，较第三产业更具抗击打能力。 非结构化或半结构化数据，基本上都是互联网的产物，相关的Hadoop等类似技术业已成熟。新华信认为，汽车企业不必在非（半）结构化数据方面大做文章，而是应该在选择合作伙伴上大做文章。营销管理和客户关系管理是未来应用的重点方向，例如在消费者洞察、舆情监测、精准营销等方面，大数据所覆盖的范围、所拥有的效率，已远超传统手法。客户关系管理是未来汽车营销和后市场开拓的基石，汽车营销公司的职能，迟早要向客户关系管理公司的职能进行转变，数据将是这一切的基础。好在可以选择的通路有很多，如果你还没有想到借助微信来构建未来与客户沟通的桥梁，那么赶紧想吧！ 流数据和流计算意味着另外一个新的范畴，与人和物流动相关的行业将是未来的重点应用方向之一，流计算的可怕之处在于，信息不是太少而是太多，而从高速生成且不断流逝的数据当中，可以监测和推断一个事物方方面面的属性。从某种角度来讲，流数据将使我们时时刻刻处在监控之下，可以说利弊各半，好处在于我们生存的危险系数大幅度降低，当然我们的隐私也可能无处遁形，所以法律的规制是必需的。 最后谈一下汽车企业所拥有的海量数据，这些都是企业内部信息化的产物，不论是ERP、CRM还是SCM。这些数据的体量与大数据相比，颇不足道，但是也达到了“海量”的级别，尤其是那些和客户的属性信息、行为信息、消费信息相关的数据，更是价值千金，我们可以称之为小数据，它也是大数据的一个组成部分。针对小数据，汽车企业面临的第一个问题是要不要做整合，如果企业内部的数据治理结构已经相当完善，则大可不必，新型的商业智能平台早已跨越了数据整合的阶段；如果数据治理结构尚显乏力，则数据整合是必需的，例如建立360度客户视图等。汽车企业面临的第二个问题是如何建立有效的系统和机制（例如商业智能能力中心）来协调管理、分析和应用这些小数据，令其产生巨大的商业价值，辅助企业的经营决策。在这里，分析型CRM已经成为行业的重点，而在未来几年当中，经销商数字化审计和经销商能力/绩效数字化提升等经销商端应用，则是下一波的热潮。 小数据应用已经为大数据开了一个好头，大数据从小数据做起。
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