汽车行业如今面临与日俱增的挑战和压力：成本压力、行业竞争、全球化趋势，以及市场变化和波动。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】不过，最新的大数据与数据分析为汽车制造商们带来了前所未有的可能，供他们应对各种挑战和难题。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）
        随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营和绩效。但挑战在于，汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据。简单地说，巨大的数据量为评估带来难度，难以支撑战略决策的制定。数据分析可以把这些信息融合起来——不论是“机器可读的”数据集，还是非结构化数据如视频、录音或文本。只要处理得当，效果将令人称奇。
        例如在生产中，可以通过分析历史数据、参数和参数组合来确定某个事项是否正常。这些分析可用于汽车召回事件，汽车制造商能确定或预测什么时候可能会发生召回。起初不会发生，因为决定性参数及时地重新引入到目标走廊。这种方法和流程也能应用于客户、供应商，以及汽车生态系统中的其他利益相关方。德勤最近的一项研究也探讨了数据作为绩效分析的有效来源的重要性。
        汽车制造商可以从大量的客户数据中发现，特定客户群对哪些型号、配件或服务感兴趣。进而提供个性化和量身定制的产品与激励方案，提高销量。随着互联网和社交媒体的普及，以及各种交通工具关联性的不断提高，制造商们也能获得源源不断的客户数据，分析准确度也越来越高。有了数据分析，供应链数据也能透露出哪些环节比较薄弱，从而在出现严重问题之前及时采取积极的解决措施。