大数据是一场基于时代发展的IT洞察，是基于人类生产生活所带来的数据和人机、机器与机器之间更紧密通讯带来的数据聚合。大数据也对福特汽车在某些方面带来了重要影响，包括从汽车的设计到供应链分析等各个环节都有所涉及。
当说到汽车制造，很多人都会联想到流水线组装、机器手臂装配以及在大规模超级计算机上对电池安全和性能模拟的分析。但对于福特来说，大数据才是影响其生产制造的关键因素，甚至影响到汽车每个零部件的设计。甚至从汽车经销商的库存到暴雨中发动机的性能，福特公司包括其汽车的每个方面都留下了大数据的身影。
当然，对于汽车制造业来说数据也不足为奇——各大汽车公司都在不断优化供应链，并注重对过去以来汽车销售市场的数据分析，等等。但大数据以及传感器、智能手机充斥社会各个角落，其引发了企业的新思考。
在这种背景下，福特其实也并不是唯一一个利用大数据来优化并改进业务的企业。比如通用汽车(General Motors)利用其OnStar系统收集数据来帮助降低车主的保险费;雪佛兰Volt电动车则给司机提供各种移动应用程序。当然，还有不少豪华汽车公司也在利用大数据软件来检测故障，从而给服务部门提供更深入的经验指导。
“OnStar”安吉星安全信息系统界面
为了便于说明大数据对汽车制造业的影响，本文暂且主要讨论福特汽车在数据收集、处理、呈现以及汽车设计制造等多个环节，给汽车产业带来了新的变革，这些变革都十分有利于提高驾驶者的用户体验。
利用大数据实现更好用户体验
福特研究创新中心系统分析负责人John Ginder表示，福特专注高级业务模型分析已经有20年了，但如今的技术发展使得大数据变得更为普遍，各种类型的数据包括汽车本身的数据，充斥其中。
数据影响驾车体验最明显的例子可能是汽车公司将各种类型数据反馈给驾驶者。在福特，其Energi插电式混合动力汽车每小时能产生25千兆字节的数据，通过服务器端处理并返回给移动应用端，从而通知驾驶者汽车电池的续航状况、最近的充电站以及其他车辆性能数据。
福特Energi插电式混合动力汽车
所有数据都是“需求和机会”的结果。机会包括一系列的创新实验，以及对于概念车数据收集和展现。同时还需要特别关注“里程焦虑”——电动汽车驾驶者担心他们所驾驶的汽车会突然耗尽电能。
然而，目前电动汽车还没有形成规模。福特的初衷可能更多的是了解驾驶证如何使用这种汽车并利用这些信息不断提升车辆性能和驾驶乐趣。比如福特皮卡还提供了“乘务长”软件包，帮助监控汽车的油耗、发动机性能和车辆的其他数据。
除此之外，福特还利用收集的数据进行挖掘和分析。但这会带来个人隐私的顾虑，试想有人知道你在哪个位置并将车驾向何方，多少是一件很具有风险的事情。但为了充分利用大数据技术来改善用户体验，有时候就不得做出某种牺牲。
福特研究实验室的试验车，通过高分辨率相机和一个传感器阵列，每小时收集约250千兆字节数据。通过这些可以了解哪些数据是最有价值，并通过这些数据分析来帮助设计和生产汽车。
利用大数据更好的制造汽车
当然，有时候最好的数据并不是你能看到的，但它们却可以通过帮助设计生产汽车来让你看到。福特通过分析众多社交媒体和其他外部数据，从而更好地了解客户对福特汽车的看法，了解福特汽车相比其他品牌车系的对比。
比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。
福特汽车公司总部大楼
早在2004年，福特为阿斯顿·马丁豪华品牌设立了一个自主学习的神经网络系统，它通过识别引擎失效及特定条件下的运行状况来确保引擎功能，并在特定驾驶条件下调整相应的警告和车辆性能。
另外，他们也一直在对智能库存管理系统(Smart Inventory Management System)加以完善，从而让经销商库存实现优化。一直以来，库存尤其是大宗产品和商品流通领域比如大型商场、汽车等经销商，其面临的库存问题往往都比较复杂。因此，需要将全国各地的销售数据汇总，并将各种车辆与本地相关的数据联系起来，
福特充电汽车
除此之外，福特还可以利用大数据在公司内部提供各种咨询和分析服务。这种利用大数据对汽车设计制造的模式，其实还可以给福特内部提供业务分析。也就是说，利用大数据来充当公司内部顾问。通过调查分析也发现，目前存在的业务问题大部分来自业务部门本身(大约80%)，而20%的问题则来自研究部门。
前面介绍的这些，其实福特研究与创新团队在很大程度上都依赖于开源技术，最具代表性的就是Hadoop。包括也尝试了各种自然语言处理工具，也利用SAP的HANA内存分析数据库来验证可行性。
而这些开源技术和工具的使用都由福特专有的IT团队来支撑。任何一个系统的部署和启动往往都需要耗费IT团队数月的时间，也就是在项目的整个生命周期内都需要确保IT团队和各个部门的紧密合作。
