1月，Kyligence 聯合雅各布專欄舉辦了一場零售CIO沙龍，滬上四十多位知名零售業CIO出席了此次沙龍，精彩觀點，請點擊 此處 回顧。今天小編將與大家分享知名車企保時捷的主題演講，看看傳統汽車企業如何擁抱大數據變革。
關於保時捷
保時捷屬於大衆集團，總部位於德國，斯圖加特，目前中國是保時捷最大的單一市場，2019年共出產8.6萬輛，增速在10%左右，2018年的全球營收超過258億歐元。保時捷在國內主要做車輛的進口、整車分撥、物流和批售，同時管理經銷商網絡，目前保時捷在全國有120多家經銷商，另外包括市場與客戶關係，售後，賽事也是保時捷的一大特色，客戶可以在上海嘉定的賽車場體驗中心學習各種賽道的駕駛技術，或者學習漂移，在賽道上體驗保時捷帶來的極速駕駛體驗。在本地化的業務中，數字化的智能出行，隨着整個電氣化的戰略推動，例如智能出行服務、充電基礎設施等數字化產品服務是數字化工作的重點。
今年4月份，保時捷純電動轎跑 Taycan 將在國內上市，相比於燃油車，純電動轎跑的發佈有許多準備工作要做，例如充電的基礎設施，包括家充以及後續的維護保養，都需要通過數據分析來爲保時捷的客戶提供最方便、省心的服務。
演講嘉賓介紹
Jason Zhu，負責保時捷大中華區（中國大陸及香港地區）的管理，在 IT 行業有近20年的技術服務經驗，此前在意大利銀行，負責中國區的投行和企業銀行業務的IT管理，16 年正式加入保時捷。
保時捷數字化戰略 —— 目標和運營模式
保時捷的數字化戰略總結起來就是以下這張圖，有點像剛剛升起來的太陽。
保時捷把數字化戰略分成了三個主航道，最左邊是產品和服務，隨着電動車的推出，其實衍生出保時捷不再是一個賣車輛的品牌，我們的定位要提供專業便捷的出行服務，包含充電服務、代客泊車。中間展示的是客戶觸點，包括圍繞車主相關的數字化戰略，最右邊是業務流程。
保時捷要通過數據來驅動業務，以實現我們的數字化戰略。其實保時捷一直在思考，汽車行業發生了哪些變化，究竟有哪些改變給我們帶來了數字化轉型，以及從業務增長中去發現有哪些數據可以分析。十年之前買車是去4S店，現在用戶買車其實也是一樣，雖然汽車行業從營銷端來說每家企業都做了很多嘗試，包括電商，但是真正通過線上賣車還是少數，所以目前還沒有產生特別革命性的變化。
對於汽車行業來說，客戶購車的途徑還是沒有變，整車廠、經銷商和客戶之間的三角關係也沒有變，那麼對於我們來說變化在哪裏呢？
保時捷數字化轉型的趨勢
第一個是我們發現移動端的應用已經成爲一個趨勢，且已經被消費者廣泛接受，還有很多方向是和車輛相關的，現在的車都會標配車聯網的服務，保時捷從2018年已經標配了無線互聯網模塊，這個是我們看到最大的變化，十年之前很難想象有車輛互聯，當時大部分車連 GPS 都沒有。但是現在情況變了，每輛車都可以做到互聯互通，車是保時捷最主要的產品，我們需要關注的是消費者怎麼使用我們的產品，用戶在使用過程中有哪些問題，有什麼偏好，會開車去哪些地方，我們想從這些數據中找到客戶洞察，因爲汽車行業和一般零售不一樣，汽車消費是非常低頻的消費，換車的週期是3-5年，這是一個比較長的週期，所以保時捷更加關注客戶如何使用我們的產品，車聯網是非常好的工具，可以收集到客戶的使用軌跡，從而分析我們客戶的行爲，進一步優化我們的產品。
傳感器和無線連接是相關的，一輛普通的燃油車上平均有100多個傳感器，通過這些傳感器可以知道車輛的駕駛行爲，車輛軌跡，發動機工作情況，所有的信息都會被採集，再通過車聯網服務，加以分析和使用這些數據，對於用戶的使用體驗來說是非常大的保障。
說到電氣化，很多人覺得把電池放在一起就是電氣化的重要手段，其實電氣化沒有這麼簡單，電氣化的核心技術是所謂三電，即電機、電控和電池。整車廠要做電池的數據分析，而電控是電車裏面最難的一部分，幾千節電池在車裏面提供動力，我們要實時感知到每個電池工作的狀態，要讓這些電池穩定、安全得運行，說起來非常簡單，但門檻不亞於造發動機。
保時捷基於車聯網的大數據分析
第一，保時捷現在每年有8萬輛汽車的增量，面對這麼多的數據可能帶來的業務價值，是讓我們真正去對汽車行業或者保時捷本身實現數字化轉型的重要參考。
第二，數據實時收集和分析，從技術到法規都已經很完善，現在政府都要求新能源車上一定要有監控模塊，用來實時監控電車的運行情況，監管機構可以通過新能源車的實時平臺，可以看到每輛車的運營狀態，哪一輛車發生拋錨都能清楚知道。不管是從安全還是政府補貼的角度，所有新能源車都要有這個模塊。
第三，對保時捷來說，我們通過車輛數據的分析，來優化和提升車輛的質量和安全保障。汽車是一個系統工程，即使在設計和工藝控制非常嚴謹的情況下，牽涉到上萬零件組合，就一定有各種各樣的問題。面對現在信息透明的網絡環境，如何確保保時捷第一時間獲知車輛狀況，提前預判一些車輛問題，通知客戶回廠檢修和更換，也可以保障我們品牌的印象，同時還可以減少我們的索賠率，另一方面，做好故障分析也能主動改善我們的產品質量，這個是保時捷關注的最大的價值和機遇。
講到保時捷的商業價值，目前在路上跑的有車聯網服務的共有9萬多輛，每天會產生3.6 GB 的數據，1800萬行的數據記錄，此前這些數據每天都在丟失，因爲沒有自己的大數據平臺，除了產品質量相關的場景之外，我們還希望優化車聯網服務，用戶使用車聯網服務的哪些功能，註冊車聯網的服務的時候瀏覽了哪些界面，整個使用流程是否順暢，這些都是可以通過車聯網數據分析展現的。
下圖三個場景其實對電動車的策略有決定性的影響。
我們的充電服務，第一個問題我們在哪裏布控電樁，通過對車聯網的分析可以知道用戶的軌跡，從而在合適的地方投資，同時可以給用戶智能得推送適合他的一些充電服務和最近的電樁位置，反向我們還可以通過了解用戶充電的一些特徵行爲來改善產品充電服務。最後一個場景是通過分析用戶的物理位置來佈局代駕服務，禮賓車、移動充電車等資源，通過有效的數據分析我們會知道保時捷的客戶集中在哪些區域，有哪些使用習慣，從而有針對性投放這些資源。
基於雲上數據湖大數據分析的業務架構
保時捷在做基於雲上數據湖，首先是梳理業務架構，因爲平臺本身沒有任何的價值，所以必須先研究哪些場景，哪些數據是最容易變現的。目前我們主要實時監控車輛，獲取車聯網的數據，同時識別客戶觸點的數據，這些數據的共性是它們都是實時海量的，因此大數據作爲底層平臺是支撐整個業務價值的。
在處理數據時既要讓數據要本地化分析，同時數據要實現和總部的共享，因爲我們的產品質量是總部控制的，所以通過數據的脫敏，最終把建模的數據給總部。
基於雲上數據湖大數據分析的技術架構
對於業務而言很難理解數據湖是用來做什麼的，但是實際上 IT 想展示實時數據和批量數據，這些數據像血液要經過處理和轉換，纔可以輸送到大腦和四肢。下圖左邊兩塊是實時數據和批量數據，中間 EMR 是放在 AWS 上，這個是核心的一個組件，但是整個的數據湖遠遠不止這麼簡單，我們在下面經過了反覆的推敲，有非常多的設計上的考量和試錯的過程，很多往往我們在建設初期忽略這個因素，隨着數據量增大之後，我們會發現這個會成爲數據資產管理的瓶頸，主要是我們整個大數據平臺當中我們上百個 Job 的調度和管理模塊，最後是監控，我們認爲這些在架構設計當中也是非常重要的部分，也花了很多的時間和精力試錯。
在實施當中我們遇到最大的坑是 Security，因爲我們如果說做一個傳統的數據方案，用 Ranger 是很方便也很成熟，但是上雲之後就不是這樣的，如果用 Ranger 管控有很多的障礙，所以我們的數據湖實施團隊花了很多的時間做嘗試和實驗，AWS 也給我們很多的支持，最後實踐產出了一個可執行方案。
整個數據湖項目的落地花了三個月，最終我們系統應該是在2天前剛通過了所有的安全的流程上線的，這個時間效率對中國的企業來說可能不是很快的速度，但是對於保時捷這樣的德國企業來說，感受到了高效的企業服務。
項目實施覆盤
保時捷的數據湖建設項目經驗，首先天下武功唯快不破，因爲我們面臨內部和外部的都很激烈。
第二建立清晰的目標，有效的大腿，正確的夥伴，我們做項目的時候要設立一個很明確的目標，做的時候就不要想這麼多，要證明這個平臺是可落地，可執行、可運營的平臺，所以我們的團隊圍繞這個目標幹了三個月。有效的大腿是指我們業務部門，如果 IT 技術層面驅動的話，要麼落地不了，要麼落地之後無法產生業務價值的，所以從項目一開始非常深度引入了業務部門和管理層。
第三技術選型不是想出來的，是幹出來的，每次會做很多實驗，別想了，去做吧，很多問題是在做了落地之後再暴露出來的。
第四靠譜敏捷的團隊，非常感謝 Kyligence 團隊，作爲保時捷數據湖平臺建設項目的實施合作伙伴，和內部數據團隊一起，在過去的三個月裏面付出了很多努力，包括AWS派出了很多架構師到現場支持我們數據湖的項目落地。
最後通過展示結果，與管理層，總部以及業務部門建立信任關係，從車聯網平臺，拿到數據分析數據不是平臺的一部分，但是一定要分析數據，找到可實現的業務場景，並把結果展現給業務，讓業務人員瞭解到原來可以通過數據分析看到一些客戶洞察。所以建立信任關係很重要。
這個項目對我們來講只是一個開始，我相信在座很多同仁已經實施到數據湖和大數據分析平臺，保時捷來講我們還是比較傳統的，我們對自己的定位是追趕者，而不是一個領軍人物。所以說平臺本身是沒有價值，我們的任務纔剛剛開始，今年一年裏面會和業務部門密切配合，通過這個平臺進一步挖掘我們的商業價值，助力我們的數字化轉型。
關於 Kyligence
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