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エロンムスクは彼の興奮を抑えることができません。 Teslaが最初のマスマーケットとなるように設計され価格設定されたModel 3が、最初の数日間の販売だけで100億ドルの売り上げを達成する見込みであり、Teslaの株価が上昇している。 。すべてがテスラの瞬間のように感じます。
Teslaは今後2年間で30万台以上の車を道路上に搭載する予定です。 もし 計画通りにすべてが進みます。しかし、それはただ車を走らせるだけのものではなく、貴重な情報をTeslaに送って自由に使えるようにする30万台以上の絶え間ないストリーミングデータ収集デバイスになるでしょう。
言い換えれば、テスラは自動車の世界のビッグデータコレクター、自動車のNetflixになる可能性を持っています。つまり、Teslaがまだ遅すぎることではない場合。
TeslaがModel 3の展開が延期されたModel Xの展開の繰り返しではないという約束を守るかどうかにかかわらず、今後10〜15年は多くの可能性を秘めています。 2015年にリリースされたダウンロード可能なオートパイロットシステムによって示されるように、。
次のステップ：車から会社へのデータ転送。輸送市場向けに大量のデータを提供します。これは基本的にデータ砂漠です。
「誰もが、運輸部門の一種のゴートゥーデータカンパニーになるために競争しています。これは、ヘルスケアなどの分野の1つで、大量のデータを生み出していますが、非常に非効率的に運営されています。」情報技術とデータのバックグラウンドを持つカリフォルニア大学バークレー校の教授は、 逆.
「それは毎日みんなの生活に影響を与えます。私たちはみんな交通渋滞で座ります。」
ビッグデータは自動車会社にとって多くのことを意味します。平均旅行時間、料金間の日数、料金間の距離、都市対郊外、田舎の運転手、ソフトウェアを更新する頻度、車に乗る人の人数、エアコンを使用しない人の人数、および頻度ドライバーがLudicrousモードを有効にすることは、Teslaがそのドライバーについて知りたいと思う可能性が高い質問の1つです。
Netflixは、誰もが精通している今日のビッグデータ企業です。 Netflixがデータを収集するのでなければ、ストリーミングプラットフォームは混乱するでしょう。 Netflixはあなたの歴史に基づいて14,000以上の選択肢からあなたが見たいものを予測することができるので、Netflixを動かすアルゴリズムはあなたが何より良いものを知っている 君は あなたが欲しいものを知っています。
テスラは同様の方法でデータを収集する立場にあります。 Teslaが完璧に機能している世界では、収集したデータによって、車は毎日の各時刻にどこへ向かっているのかを予測することができます。あなたが軽食を得るためにあなたが通常毎晩9時17分に取るという事故が道路上にあるならば、あなたのTesla、またはその種のデータを使用するどんな自動車会社もそれを認識しそして異なるルートを提供することができます。
Teslaは、人々が使用していない車の機能も追跡できるようになります。 Netflixの本社長はビッグデータを使用してどの番組が次のシーズンに向けて拡張されるのかを判断しましたが、Teslaはビッグデータを使用して面倒で未使用の機能を補完します。
ニューヨーク大学の土木工学および都市工学の博士課程の学生であるKun Xieは、ビッグデータは自律走行車にとって何をするべきか、そしてすべきでないことを学ぶために極めて重要であると語っています。 逆 。しかし、ルート認識のような例は、ステアリングホイールが消えるのを待っている間にビッグデータが人々の生活と安全を向上させる方法です。
ただし、Teslaのビッグデータ効果に関するこのような推測はすべて無駄になる可能性があります。意味のあるデータを十分な速さで収集するのに十分な車が道路上にないため、会社は不利になります。確かに、データはTeslaにとって価値があるかもしれませんが、それは価値があるでしょう のみ テスラへ。 Teslaがこれらすべてのモデル3を発売するまでに他の企業がすでにマスデータ市場を支配していた可能性があります。
モデル3がその2年間の基準を満たしても、それはまだ確立された自動車会社の後ろにあるでしょう。 UberやLyftのように、毎日その乗客の交通データを無数に収集している企業は言うまでもありませんが、サービスを利用している乗客ではなく、同じ車を長期間使用しているドライバーではありません。
「彼らはその点で登るのにかなり急な丘を持っています」とウェーバーは言いました。 「他の誰かが競合しているのに対して、彼らがどのように有利なデータポジションを持つことができるのか私にはわかりにくいです。そして、あなたは知っている、時間は無駄です。 2年は非常に長い時間です。」
道路上のますます多くの新しい車が位置追跡をしています。 Netflixのような企業からの個人データの収集に人々がどの程度の速さで慣れてきたかを判断すると、人々はデータに関心がありません。 Teslaは、この種のデータを他の自動車会社にあきらめることにすでに慣れているため、収集します。
Uberの雇用の観点ではないにしても、ビッグデータの観点から、アプリベースの交通手段は、人々の生活を向上させる方法で大量のデータを収集および分析するのに最適な位置にあります。
交通データの価値は、大都市の市長または交通局長の観点から最もよく説明できます。最初のステップは、交通手段がどこで故障しているのかを把握することです。次に、担当者は問題をどのように修正できるかを理解する必要があります。最後に、都市の指導者たちはアメリカのいたるところで苦しんでいる壊れたインフラを修復し始めることができます。ビッグデータはこれらの最初の2つの問題を解決することができます、そしてリーダーはテスラスケールではなく、ユーバーレベルスケールでデータを集める会社に目を向けようとしています。