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基于大数据驱动下的汽车产业链数据整合研究 　　伴随着物联网技术的飞速发展，汽车行业内的数据来源更加广泛，应用领域也不断拓展。标榜着“海量”、“多样”、“实时”和“高价值低密度”的大数据时代，驱动汽车企业的竞争核心从资源转向数据，整个产业正在以新兴技术和组织形态进行深度的融合和重构。在大数据发展的探索中，汽车行业涌现出一系列新型的商业形态。其中包括北汽与乐视联手打造超级汽车，阿里巴巴建立汽车事业部，未来着眼于整车生产和汽车智能等等，这都是不同企业运用大数据思维对汽车行业创新发展而建立的系统工程。这些趋势体现出数据整合对于企业未来的重要性，但众多企业在数据整合时数据管理意识淡薄、技术能力欠缺、过度收集数据，最终导致投资回报率较低，既限制了自身数据集成优势的发挥，还影响产业链内其他主体失去了及时响应的竞争力。因此，研究大数据背景下的汽车行业数据整合框架，对汽车产业发展和各个主体获取核心竞争力意义颇深。基于此，本文将围绕构建行业内大数据整合框架、产业内不同行业间的数据融合框架、大数据整合框架的支撑体系三个方面展开。 　　1汽车行业内的大数据整合研究 　　汽车行业内的大数据整合是对汽车行业内数据的创新性整合，较传统方式的数据整合拥有诸多差异。其优势在于大数据的联动具有强大的数据管理能力和逐步的系统重构功能，而这些优势的发挥依赖于汽车企业及其他合作主体共同匹配价值共创导向，只有持续地坚持在产业链上提供专业服务和积极知识共享、最终实现利益共享、风险共当，才能极大地调动和增强整个产业链联盟成员的积极性和体验。 　　(1) 深度挖掘隐藏信息，识别垃圾信息，实现汽车行业内大数据整合的功能拓展现有研究中对汽车行业内数据整合应用的认知仍然停留在企业凭借收集和积累市场状况而创造数据库，然后根据数据库中数据进行分析，进而辅助企业决策的全过程。这种认知尚且停留在“业务数据化”初始阶段，试图应用数据之间的因果关系来判断目标客户的需求。在大数据的发展趋势下，企业势必会造成过度采集客户信息、投资回报率低的结果。在大数据背景下，应该试图突破企业与消费者之间的双边关系，将供应商以及其他主体涵盖在内，从供应链上各个主体处收集，进而关注数据之间的相关关系，解密海量数据中隐藏的信息，推进一切数据业务化。各主体通过共享上传的数据，进行多维度分析与筛选，从而可以凸显出含金量高的数据及其关联性，并且有效地识别垃圾数据，解决了以往数据过多导致的数据管理问题。 　　(2) 匹配各主体的价值共创导向是汽车行业内大数据整合的关键大数据整合更大的价值在于引发整个产业链间主体的互动，这样必然引发产业链系统重构的思考，其中包括需要整合内部架构、搭建内部交流平台、促进成员间互动与资源共享等。这就要求打破产业链内企业间的界限，变一切产业链联盟成员为价值创造参与者，协同价值网络中相关主体共同创造价值。各个主体基于数据流所构建的各主体之间的强大关系网络，通过大数据整合实现共创价值，主导企业与诸多利益相关方 (供应商、经销商、顾客、广告运营商、汽车咨询企业以及其他) 通过信息集成平台展开的产业链治理，联盟主体之间具有数据之间耦合性强、主体多元化、合作边界模糊、内外部信息动态流通等特点。他们作为价值网络节点实时分享自身的需求、计划、风险等信息，通过把各自显性或者隐性的资源投入价值共创平台，借助互动式的服务把各自的价值主张与主导企业的价值主张对接并相互渗透形成基于整个产业链能力的价值主张，各治理主体在治理者的价值主张之下发挥各自的核心能力，为彼此提供专业化服务，进行持续地数据交换、合作。 　　(3) 利益相容、价值共享是汽车行业大数据整合的保障前文讲到了大数据整合兼具数据管理与系统重构的功能，同时又需要清晰地匹配共同导向，但最终都是为了满足企业自身以及联盟内的其他主体的价值诉求。在大数据整合框架中，价值遍布于网络中的任何节点，不受企业边界限制，因此，实现利益相容、价值共享是大数据整合的重要保障。在汽车行业内的大数据整合平台中，原材料供应商可以实时查看车企的库存、销售情况，提高供应链的快速响应能力。此外，原材料供应商可通过提供信息流和横向合作，帮助联盟发现数据驱动下的创新模式，从中挖掘数据聚合的新维度;车企能够依据整合各个主体共享的信息资源，进行精准分析，判断市场发展方向，缩短汽车产品的创新周期，并根据信息的整合状况调整数据聚合的思路;汽车经销商会根据整合平台中联盟诉求信息追踪顾客的反馈和市场需求等信息，及时完善经营业务，降低运营风险;终端顾客可以通过信息平台提供偏好，并在使用过程中反馈问题，向企业提出改进建议，同时可得到相关企业满意的服务，实现双方价值共创。同时，在车企内部，各个主要职能部门也应该在大数据整合框架下形成正式或非正式的内部网络，通过车企内部