随着社会的进步和科学技术发展的突飞猛进，大数据如今已成为IT领域非常热门的话题。那么，要怎样使用大数据、怎样在大数据背景下能够构建出更适合现状的平台架构等诸多问题，都是IT领域内科技人员研究的重点。
很多人希望能够利用新数据及大数据背景下的平台架构获得更多、高质量的信息。也有越来越多的企业看到了大数据在现在数字技术社会发挥的作用。而汽车后市场针对这一变革下的需求，是顺应时代潮流发展的必然趋势。
汽车后市场发展趋势
汽车后市场，是指消费者进入汽车产品市场这个渠道以后,围绕涉及到正常使用及购车服务过程中，可能发生的几乎所有的消费及服务。
从整车产品售出开始，一直到完全报废，再重新使用整车的周期中，提供的各种为汽车及其后继产业服务而需要的物品信息和专业技术或服务产品等信息。这一系列的价值交易和行为活动的周期总称。
在传统的后市场模式下，汽车后市场的生产在我国布局发展是不平衡的。这其中，有历史原因，也有市场原因。改革开放40多年来，东南沿海形成来料加工基地，逐渐形成汽车后市场的产业基地，而广大北方和西部，由于受交通、电力、人才、金融以及城市管理者的办事效率等各种因素的影响，使之本来人力资源丰富的北方和西部，汽车后市场产业却寥寥无几。
为切实贯彻与落实党中央党中央文件、落实国务院有关推动实现汽车流通由单一购买服务管理，逐步向多元化使用与管理模式转变。
国家发展改革委会近日同国内商务部总局等各有关部门共同着手研究和制定实施了行业标准《进一步优化供给推动消费平稳增长促进形成强大国内市场的实施方案(2019年)》行业标准。
要求企业多加举措保障并大力促进绿色汽车电子化消费,更好的满足了消费者多方面的用车需求,并特别具体地提出加强了企业有序参与推进汽车的报废及更新、持续推进优化财政新能源汽车消费补贴支付结构、促进民用汽车加快消费升级更新升级换代、稳步加快推进国家放宽皮卡车主进城入户限制政策范围、加快整顿繁荣城乡二手车市场、进一步规范优化各级地方政府机动车报废管理保障措施政策等方面具体举措。
所以，从某种程度来讲，数字化和人工智能在汽车后市场领域的应用无疑又是一场技术革命。它带来的是产业重组和市场优化、选择，跟不上变革必然被市场淘汰。
新型大数据IT平台架构
大数据的产生与发展和互联网的发展与进步有着密切的联系。
首先，大数据堪称巨量资料，是指所涉及的资料数量规模和范围都非常的大。它能够在合理的时间内获取、管理、处理、并且整理为能够有所帮助的资料和新闻。
但是，大数据来源非常之广泛，并且有些数据的格式混乱，加大了后期的工作量和工作难度这严重影响了大数据进程的效果。最重要的是这种数据来源于不同的地方，安全性不高，致使大数据存在着被刷、泄密等较高的风险。而且，在数据接收方面存在着接收时间过长，造成结果拖延的现象。因此，新型大数据IT平台架构，对以汽车后市场为例的各类行业发展，就显得尤为关键。
我们都要知道,新型的大数据平台架构基础上形成的整个处理业务过程，要被分为包括寻找数据源、数据的接入、数据的清洗、数据缓存、存储分析及计算、数据的服务、数据资源的再消费过程等在内的诸多环节。
每一个服务的环节都是一个有着极高使用价值的实用性。
整个数据的流程都会有平台监控进行实时监管，一旦发现数据存在异常和风险将会进行警告，并及时作出处理，防止最终造成不可估量的损失。
而在平台的架构体系中，数据一般有三种数据接入方式。第一种是前端日志采集接入，这种方式采集的数据要有实时性和可靠性；第二种是后端日志采集接入；第三种是业务数据接入。新型大数据架构为了缓解储存的压力，会将信息数据进行压缩、解密等简单的处理，这样保证后期的环节能够顺利进行，不出任何意外情况。
我们以汽车后市场中的冰山一角的二手车交易为例：
完善的大数据平台构建，可以提供全国二手车维保数据的查询。目前，全国车商累计注册量已达到3500多家。年查询量达到500万辆次。通过庞大的数据落地。同时，构建车辆信息储存中心。集合车辆从生产、销售、保养、理赔、维修、交易到报废拆解等全生命周期的信息，服务于企业和消费者。并且能够提供月度上牌数据查询，以判断各地的二手车交易的活跃度。
品牌车型查询统计分析。直观展示各类品牌及车型，判断分析二手车交易市场的主力军。
二手车交易的估价模型。通过大数据让机器进行反复训练，搭建可靠的二手车估价系统。据此可以让买家和卖家都得到一个公允的二手车估值。
汽车后市场大数据带来哪些红利
大数据平台在汽车后市场的应用，无疑会给汽车后市场带来丰厚的红利，但也只有适应数字经济需求的生产升级、商业模式升级才能消化这份红利。
数字化经济下的最大的特点就是减少中间商，甚至干掉中间商。没有资本的参与下，客户用到的东西是最便宜的。运用大数据计算出客户的需求，例如优化配置到最近的门店，配置到最满意的产品，配置到最好的服务等。
以大数据为手段，整合上游生产企业和下游服务门店。消费者线上订单，门店服务或上门服务都提供了大大的便利。
汽车后市场人工智能化产品，例如人工智能汽车、无人驾驶汽车，很大程度得益于国家交通智能化建设，但是汽车的智能化技术会逐渐在汽车上得以应用，而且应用率会也越来越多，最终达到完全智能。所以，汽车后市场人工智能化产品是今后的红利产品，也会越来越受欢迎。
经验和教训
首先，大数据采集开始便要使用集群，这样方便以后进行扩展，但与此同时也要注意到系统发展存在的瓶颈期，不能盲目进行。
其次，在一些很复杂的大数据处理过程中，一定要设置一些正确恰当的警告来让工作过程顺利进行。为了保证最后大数据的真实性，一定要在大数据处理的过程中对其进行自动的检查和筛选，如果发现问题一定要立刻解决。
最后，警惕资本成为汽车后市场数字化转型的收割机。
今年在3月11日的记者会上，明确提到了反垄断法"反对垄断和不正当竞争,防止资本无序扩张,目的是要给依法经营的企业撑腰打气,确保各类所有制企业、内外资企业一律平等发展、公平竞争"。可以预见在今后,会严格执行反对垄断法,一些企业会得到规范。适应全球数字化信息经济浪潮的迫切需求,去主动拥抱世界数字经济浪潮的浩瀚星辰大海,让中国数字经济中国跳动焕发出更加澎湃向上的时代新动能。
结语
新数字技术的发展，在给传统的科技领域带来机遇的同时，也相应地带来了一些挑战。新发展的技术明显体现出优越与传统的大数据平台架构，科技是第一生产力，但同时更要重视创新的至关重要的作用。创新是发展的动力，建构出新型的大数据背景IT平台架构，会促进科学技术的发展，也会提高数字经济的发展。
就如汽车服务后端的市场，这是一新兴领域存在的行业特殊性。更多应该是积极的拥抱大数据经济发展这又一新战略方向,既需要企业围绕于企业服务自身特征及服务消费者需求，而构建产业数字化的服务生态,又要通过构建基于数据、算法、应用等一体化平台的企业核心及应用服务场景库,最终实现推动汽车产业服务数字化落地。
与此同时，汽车企业的未来企业还应同样更应该是要建立在传统车辆产品数字化转型改造升级的成功运营基础平台层面上。尽快完成传统汽车制造商，由单纯整车产品供应商转变逐渐的向产品综合技术服务创新能力供应商转变的最根本战略转变。积极地尝试并探索汽车行业建立在连接终端消费者端下的一种全新的数字化的产品服务营销服务渠道模式。提升企业市场差异化优势和企业服务产品差异化服务能力,为目标消费者客户能够提供具有差异化及更高效、优质与安全特点的汽车个性化订制服务,进而能持续快速提升整个国内及汽车行业整体经济能力。为国家实现绿色数字与经济增长战略提供强大有效内生增长动力。
