汽车行业正面临与日俱增的挑战和压力，包含成本压力、行业竞争、全球化趋势，以及市场变化和波动。该报告介绍数据运用、客户行为分析、质量预测、全球供应链管理解读、大数据分析将为公司带来的可能，以及在考虑数据分析计划时需要注意的事项等。

巨大的数据量为评估和决策制定带来难度，但数据分析可以把信息融合。例如，在生产中，可以通过历史数据、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。

 汽车制造商可以从大量的客户数据中发现，特点客户群对哪些型号、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，供应链数据也能透漏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。

数据分析是一个强有力的工具。但除了数据、运营或信息科技，有效运用数据分析还需要更多的知识与经验。要恰当运用数据分析，需要具备全方位的综合能力，与企业内部的多种职能部门和技术团队交互融合。