传统车企数字化转型如何打通最后一公里？

现在基本大车企都有了较为完善的数字化系统架构，但是目前最大的问题就是无法应对快速变化的数据应用场景需求，还没有实现数据服务化。

一汽副总经理雷平呼吁塑造汽车制造业的数字化未来

早在 2000 年前后，互联网行业异军突起的同时，将数据视为公司重要战略资产也成了全球企业的共识。

像大众、戴姆勒、丰田这样的全球大公司更是早早地开始了全面数字化建设，如今大家基本都构建了一套相对比较完善且复杂的数字化系统架构。

戴姆勒

本地有本地部署和私有云、公有云等混合云架构的数据库。数据库类型包含供应商的 Oracle 数据库、微软的 MSSQL 和 IBM、MySQL 的数据平台，及 Hadoop 集群。

业务系统包含经销商管理系统、客户管理系统、财务系统等等。

但是随着业务高速增长、类似发票查询、服务订单查询这样的数据应用场景越来越多且快速变化，已经构建起来的完善而复杂数字化系统架构也出现了许多的问题。比如：

• 数据的获取主要依靠开发团队针对各个业务需求和所需取数的平台单独开发数据接口，开发的效率和数据传输稳定性都取决于开发团队的能力。

• 每次出现新的需求或前后台出现变化，都需要技术团队重新开发，导致 IT 员工需要花费大量时间和经理去做繁琐而重复的工作，员工做的疲累、公司也付出了许多无效成本。

• 此外：各自开发接口也会导致管理混乱，没有全局的权限管控，数据安全隐患众多。

• 而且就算所有的应用需求都能快速开发，计算性能还不一定稳定，遇到高并发的请求系统很可能崩溃。

怎样解决这些问题，将繁复的工作简单化、自动化成为了业界思考的重点。

近十年来 DaaS 概念的推进为这些问题提供了解决方案，以麦聪 DaaS 平台为例。

使用麦聪 DaaS 平台前后对比

以前：车联网平台上的海量数据下载任务需要人工开发导出、校验审核再传输到车联网业务线 AI 平台上。

现在可以由业务线人员在平台上简单设置后直接生成数据下载任务，将原来以天为单位的工作量变成分钟级，大大提高公司自助化运用数据的能力。

在使用麦聪 DaaS 平台后，只需要一分钟即可生成一个数据 API 服务接口，能高效稳定地支持用户每月超过十万次的访问和使用。

而且麦聪 DaaS 平台还能无缝集成所有主流厂商的数据平台，并且支持全局的权限管理，让数据更加安全。