車輛上傳的每一組數據都帶有位置信息和時間，并且很容易形成海量數據。一方面，如果說大數據的特征是完整和混雜，而車聯網與車有關的大數據特征是完整加精準。如某些與車輛本身有關的數據，都有明確的一個ID，根據這個ID可以關聯到相應的車主信息，并且這些信息還是精準的。
另一方面，我們可以看到車聯網與駕駛人的消費習慣、興趣愛好等大數據特征是完整和部分精確。因此，研究車聯網的大數據更有意義。
大數據的定義和特征
大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
我們從權威的定義可以看到，大數據的特征有四點，分別為：數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；數據類型繁多。提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。
車聯網的大數據在預測方面可以發揮到極致。如，預測交通堵塞的地段，實時交通信息，主動安全，公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。
大數據的核心在于預測，這在車聯網行業非常有用，例如，對于交通流量的預測，就非常需要大數據。對于交通流量，目前我們的仿真系統更加重視交通流量大，擁堵的原因，而大數據時代，不再在乎因果關系，而重視相關性，也就是不去分析產生擁堵的原因，但確實某個時段某個路段會發生擁堵。也可以根據車聯網的大數據對車友的興趣進行分析。
大數據在商用車領域已經有相當多的應用，如公交領域的運營排班管理、出租車領域的浮動車數據，物流行業的大物流。
如何解決公交企業面臨的三大問題：運力配備最少、車輛運行距離最短、駕駛員作業時間最少？如何分析各時間段、各站點的客流分布情況呢？如何實現運營的安全智能化、運營排班的智能化？在公交行業，以上問題普遍存在，
通過車聯網的大數據，可以解決公交行業所面臨的這些問題。根據各個時間段，各站點的客流量大小，線路配備的運營車輛數、線路配備駕駛人員、線路長度、車輛運行速度等大數據，可確定一條線路各個時間段的配車數及發車間隔，從而解決運力配備最少、車輛運行距離最短、駕駛員作業時間最少三大問題。
根據客流量、節假日、氣候、節氣、自然災害、道路、車況事故、歷史同期數據、售票方式、居民小區建設等條件建立計劃模型，從而用最快的速度對這些影響運營計劃的因素做出反映。比如增加線路，增加車輛，增加司機，有效地制定公交運營計劃。同時可對于運營排班精準管理，可通過大數據可以自動排班，對行車作業計劃進行優化，并快速地對運行線路進行調整和優化。
自從菜鳥網絡公司出現以后，大物流的概念終于被業界提及。什么叫大物流呢？是指企業的自有物流系統（由車隊、倉庫、人員等組成），和第三方物流企業的配送信息與資源進行共享，從而能充分地利用各方面資源，減少物流總支出、降低運營成本。
目前物流行業隨著業務的擴大，車輛數日益增多，而且型號眾多。很多企業還是采用手工方式進行車輛管理，工作量大，對車輛運營數據統計分析比較困難，統計結果相當滯后，不利于公司的決策管理；同時在車輛行駛過程中沒有進行全程的監控，對司乘人員的違法違規行為無法進行及時預警，也無法對司乘人員的求助及時進行反應。
如何改善物流企業在管理上較為落后的現狀，達到貨主“高服務質量、嚴格的準時率、極小的貨損率、較低的物流成本”的要求？
如何解決物流行業運行信息反饋滯后、運營高成本、貨運車輛的高空駛率、司機作弊給貨物和車輛的安全帶來的極大隱患？
如何快速、高效的為用戶提供可靠的物流服務？
如何最大程度的利用運力資源提高整體業務運營效率？
這些是目前物流行業迫在眉睫的問題。
對以上問題，車聯網技術正好可以解決車主迫在眉睫的問題，通過透明化的運輸過程管理，合理調度車輛，根據車輛行駛的大數據，對車輛行駛的線路暢通情況進行預測，規劃出一條安全暢通的行駛路線，減少由于交通原因而引發的在途等待時間。
通過車輛運行的大數據，可以快速地分析出相同路線的油耗情況，事故多發路段的提前預警，精確分析計算車輛的行程，提高了企業的信息化水平，隨時了解到貨物的運行狀態信息及貨物運達目的地的整個過程，確保了運輸過程的透明化管理，使企業的運行管理智能化、服務準時性，提高可預見性。
同時，通過車輛運行的大數據，可獲取高速、國道、省道的實時路況，同時對司機的駕車規律的分析，為加油站、維修站、服務站的選址提供了參考數據。
另一方面，物流的成本有很大一部分屬于倉儲成本。通過車聯網技術，對海量的數據進行分析計算，經過合理地調度，降低車輛的空駛率，把移動中的每輛貨車可以作為一個流動的倉儲空間，提高了倉儲空間的周轉率，從而幫助企業降低倉儲成本。
關于大數據的思考
大數據時代，影響著我們的思維。以前我們對于出行過程的理解，傳統的觀念只注重為客戶提供導航和娛樂這一功能，并沒有對這一過程進行深度的分析。這個過程中，分別為去之前，在路上，停車后。對于這個過程，我們可以延伸出很多車聯網的服務內容，并且每個階段都離不開熟人社會，每個階段都會產生大數據，大數據可延伸很多增值服務。
服務內容的精準性如果單純靠服務提供商的力量，那服務商將要投入巨大的人力或資本并且要經歷很長的時間，顯然這種方式不可行。解決這種問題，理想的方法就是通過車主的與社區網站的互動，只有通過這種方式，才能快速地采集到相應的興趣點。這必須要進行大數據分析。
對于客戶信息，無論是車廠還是汽車銷售商，都視為命根子，可事實是什么？事實是現階段這些客戶信息一點用都沒有，能從這些客戶信息中延伸出一些增值服務嗎？很難。說白了，這些信息無法帶來“顧客終生價值”（CustomerLifetimeValue），顧客終生價值指的是每個購買者在未來可能為企業帶來的收益總和。
如同某種產品一樣，顧客對于企業利潤的貢獻也可以分為導入期、快速增長期、成熟期和衰退期。顯然，現階段的產品形態或者企業的信息化水平有限，一方面無法完成大數據的挖掘，另一方面，缺少專業化的分析工具，而車聯網時代，給了我們無限的想象空間，讓一切皆有可能！
