大數據，就是海量信息，就是在大平臺后背所積聚的對客戶的大批信息數據，重要包含社交媒體所發生的數據，音頻、視頻、圖像數據和來自物聯網的數據，存在海量、疾速、多樣性跟不斷定性等特色，特殊是數據的成多少何級的爆炸性增加特色尤為凸起，美國互聯網數據核心指出，互聯網上的數據每年將增加50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近多少年才產生的。
大數據的價值不在于控制狼藉的海量的信息，而是通過對數據進行專業性剖析所帶來的宏大價值是無窮的。因而，大數據成為世界各國政策層面大力推進的策略規劃，2013年3月，美國白宮科技政策辦公室宣布了《大數據研討跟發展打算》，同時組建 大數據高等領導小組 ；由此可見美國政府對大數據的器重度。
大數據除了在現在寰球繁華的電子商務工業中有十分主要的運用LED 泛光燈之外，在其它范疇的利用也不在少數。其中通過與車聯網的深度融會將打造高效的交通網絡。
大數據時代，通過對駕駛者總行駛里程、日行駛時間等數據，以及急剎車次數、急加速次數等駕駛行動在云真個分析，有效地輔助保險公司全面懂得駕駛者的駕駛習慣和駕駛行為，有利于保險公司發展優質客戶，提供不同類型的保險產品。
目前，車聯網作為挪動互聯網大背景下出生的一個產物，不論是車輛的接入、服務內容的抉擇仍是服務的精準性，都離不開大數據。
車輛上傳的每一組數據都帶有地位信息金屬鹵化燈和時光，并且很輕易構成海量數據。一方面，假如說大數據的特點是完全和混淆，而車聯網與車HVAC有關的大數據特點是完全加精準。如某些與車輛自身有關的數據，都有明白的一個id，依據這個id能夠關系到相應的車主信息，并且這些信息仍是精準的。
另一方面，咱們可以看到車聯網與駕駛人的花費習慣、興趣喜好等大數據特征是完整和局部準確。因而，研討車聯網的大數據更有意思。
目前車聯網所提供的主動安全方面的辦法大抵有胎壓監測、故障預警、碰撞報警、安全氣囊彈出報警、緊迫救濟等。但目前在自動安全方面的裝備更多是車輛上的一個節點，并沒有真正的和大數據關系起來。
在大數據時代，當汽車在行駛過程中，平臺可對輪胎氣壓進行實時主動監測，并對輪胎漏氣和低氣壓進行報警，以確保行車平安。胎壓監測有直接和間接兩種，直接的通過傳感器來監測，而間接的監測是當某輪胎的氣壓下降時，車輛的分量會使該輪的轉動半徑將變小，導致其轉速比其余車輪快。
車聯網的大數據在預測方面可以施展到極致。如，預測交通梗塞的地段，實時交通訊息，自動保險，公交的排班。駕駛者駕駛行動分析。
大數據的中心在于猜測，這在車聯網行業無比有用，例如，對交通流量的猜測，就異常須要大數據。對交通流量，目前咱們的仿真體系更加器重交通流量大，擁擠的起因，而大數據時期，不再在乎因果關聯，而看重相干性，也就是不去分析發生擁擠的起因，但確切某個時段某個日光燈路段會產生擁堵。也能夠依據車聯網的大數據對車友的興致進行剖析。
同時，大數據時期，影響著我們的思維。以前我們對于出行過程的懂得，傳統的觀點只重視為客戶供給導航和娛樂這一功效，并不對這一過程進行深度的分析照明開關。這個進程中，分辨為去之前，在路上，泊車后。對于這個進程，我們可以延長出許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，大數據可延長良多增值服務。
服務內容的精準性假如單純靠服務供給商的力氣，那服務商將要投入偉大的人力或資本并且要閱歷很長的時光，顯然這種方法不可行。解決這種問題，幻想的方式就是通過車主的與社區網站的互動，只有通過這種方法，才干快捷地采集到相應的興致點。這必需要進行大數據分析。
對于客戶信息，無論是車廠還是汽車銷售商，都視為命脈，可事實是什么事實是現階段這些客戶信息一點用都不，能從這些客戶信息中延伸出一些增值服務嗎很難。說白了，這些信息無奈帶來 顧客畢生價值 顧客畢生價值指的是每個購置者在將來可能為企業帶來的收益總和。