日立于2018年启动“车联网大数据服务平台”的项目开发，通过对车辆行走，驾驶习惯，用车情况等海量数据的收集与分析，帮助客户全面掌握了其产品在中国市场的使用情况及客户分层画像。

　　通过对大数据的活用，为产品本地化，优质化，以及帮助客户提升服务水平等方面提供精准的数字化支撑。使用户在建立和使用为其量身定制专有大数据平台的同时，构建形成互联网大数据服务平台。该项目于同年荣获2018年中国互联网最佳解决方案奖。而后，日立为丰田旗下品牌的对象车辆提供车辆健康报告服务。

　　对于车辆健康报告中数据的可靠性的验证，日立计划在2020年-2021年逐步实现在手机APP程序端的信息展示和基于AI技术的大数据分析下的保养产品的智能推送。

　　通过数据采集、数据传输以及数据分析，日立希望把在实践中积累的数据处理经验应用到更广阔的领域中去，为社会科技创新发展贡献力量。

　　随着车辆数据的不断增长，到2025年，该系统需要为700万的客户提供车辆诊断报告。为了能够为车辆提供准确的健康诊断数据，每辆车每天平均提供3KB/Trip的车辆诊断数据，预计到2025年，每日将产生80GB的数据，存储的数据量也将达到35TB左右。

　　面对如此庞大的数据交互，和客户快速展示的硬性要求，本系统应用了大量先进的大数据分析处理技术。例如：

　　·通过采用基于大规模并行处理（MPP）数据库用于结构化数据的关联分析；

　　·用Hadoop（Apache基金会所开发的分布式系统基础架构）的大数据处理集群实现海量非结构化数据存储与处理以及结合化数据的垂直汇总；

·采用流数据与复杂事件处理（CEP）规则引擎平台用与对数据流进行实时处理。

　　通过大量的数据模型研发，最终实现了在数据种类繁多、数据处理复杂的情形下的数据快速存储和读取，以达到客户在数据安全性和稳定性上的要求。项目推进和实施过程得到了日立集团多家集团公司的大力支持，通过协同创新克服了一个又一个的难题，项目最终得以顺利实施。

　　随着联网车辆的增加、车辆数据的不断积累，客户需要通过深化活用车辆数据，达到提升经销店服务水平、提升入场邀约成功率和产品推荐成功率的目的。进而达到提高顾客用车安心感、提高顾客享受售后服务的满意度的目的。

　　在面对如此庞大的数据和用户群体，在确保汽车经销店的店员在与车主短暂的交流中，能够准确的提供车主所持有的车辆状况信息外，还能为车主提供车辆保养计划、车辆健康趋势等信息，而这一切的要求都需要在车主到店咨询的2-3分中内全部完成。

　　车载终端数据的一个显著特点是数据源源不断，且具有周期性。

　　日立针对这个特点，将平台在数据存储之前进行一些必要的预处理，进行数据解析、过滤、预处理等工作，并且在数据存储方面也进行了深化。针对车载终端数据与应用数据提供分布式与集中式的混合型存储建构。将车载终端数据的存储设定成为客观事实的记录，即一旦存入便不会变更，采用分布式方案来存储车载终端数据，以便于灵活扩展系统存储规模。应用相关数据则可采用传统关系型数据库进行存储。从而实现了用户所需的车辆健康数据在<3秒的速度下，遵循客户的需要和要求将成果呈现在客户眼前。

　　汽车产业数字化转型不断加速，日立借助信息产业的应用服务生态、AI和大数据能力、云平台等技术，为实现“人-车-店-厂”的数字闭环，更好的经营人车关系和为创造用户价值而进行着持续不断的钻研和挑战。如何从大量数据中去探寻数据中的“秘密”，从数据预测中为客户打开新视野、开创新业务领域做出更大的贡献是我们一直一来最大的课题。

　　对此，日立首先考虑通过搭建数据平台为提升品牌知名度，数据应用价值，为提高产品服务质量提供数据依据。其次采用时下先进的大数据技术，针对其数据量大，交互频繁度，涉及关联系统之多等特点，从底层架构开始到应用层及展现层的各种可能发生的预设场景，进行实证验证来保证平台稳定性及数据搭载能力，为项目平稳进展奠定了坚实的基础。在系统中采用了OLTP/（On-Line Transaction Processing）在线事务处理应用（毫秒~秒级）、OLAP/在线交互式分析应用（秒级别），将ETL（Extract-Transform-Load）数据处理、数据挖掘、日志清洗、用户行为分析等处理进行分割，确保每次处理在分钟~小时级别内完成。从而满足客户需求。同时，日立提出“残值自动评估”“专属里程保险”“安全驾驶建议”“增换购营销”“车辆数据监视”等业务形态，为客户提供了新的思路，并得到了客户的认同。

项目参与公司 / 部门：

日立解决方案(中国)有限公司
日立(中国)研究开发有限公司
日立(中国)有限公司
北京日立华胜信息系统有限公司