汽车数据能力体系建设指南

汽车数据能力体系整体视图覆盖了数据的采集、治理、分析、应用、流转和安全等各个方面，主要由数据平台、数据治理、数据流转、数据应用、数据安全与合规几部分共同组成，旨在实现数据在汽车行业中的全面管理、高效利用、安全合规和价值释放，赋能汽车行业全方位数字化发展。汽车数据能力体系整体视图如下所示：

图1 汽车数据能力体系整体视图

（1）数据基础设施：数据仓库和数据湖是汽车数据基础设施最广泛的两种架构，数据仓库可针对结构化数据进行集中式存储和计算，数据湖能够灵活支持多类型数据的高效取用，“数据湖+数据仓库”混合架构满足了结构化、半结构化和非结构化数据的高效处理需求。数据基础设施应满足车联网大规模的数据实时写入及处理、实时数据分析、较低的数据存储和计算成本要求。

（2）数据资产管理：汽车数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动职能，包括数据资源化和数据资产化两个环节，将原始数据转变为数据资源、数据资产。数据资产化通过将数据资源转变为数据资产，使数据资源的潜在价值得以充分释放，主要包括数据资产流通、数据资产运营、数据价值评估等三大活动职能。车企通过数据资产化，能够丰富数据资产应用场景，建立数据资产运营生态，助力汽车数据要素价值化。

汽车数据包含行驶轨迹、生物特征等敏感个人信息，以及行驶数据、地理信息、车外影像等重要数据，蕴含着巨大的商业价值。因此，需要加快推进汽车数据在行业内外的高效流转和共享使用，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。

5.汽车数据安全与合规体系

随着智能网联汽车的快速发展，从车载传感器到用户行为数据，海量的数据不断生成，如何确保这些数据的安全合规，是各个车企需要解决的紧迫课题。汽车数据安全合规需要从数据分类分级、数据生命周期安全合规和企业战略规划等方面同步推进，为数据应用提供支撑保障。