如今，大型企業和小型企業都在致力于依賴大量的數據改善業務。在汽車的世界中，自主駕駛汽車的數據正在影響無人駕駛汽車的技術發展。而這就是福特公司采取的方法。
自主駕駛和無人駕駛車輛的研究和開發面臨著激烈的競爭，其關鍵核心是大數據。這些取決于人工智能（AI）的機器學習，而其技術進步依賴于汽車公司收集的數據，來自實際里程的數據，例如特斯拉自動駕駛儀，自動駕駛模擬的數據，測試情況的數據，以及Uber公司在匹茲堡運行的無人駕駛車隊。
在邁阿密迪爾伯恩運行的自動駕駛福特汽車
對于大數據，福特汽車公司分析基礎設施總監米切爾·卡瓦瑞特認為是“數據量太大，無法輕易在計算資源內處理”的數據。他說。隨著計算機的功能變得更加強大，以及存儲成本更加低廉，抓住這些數據將變得更加困難。
但這些數據對機器學習來說至關重要，機器學習通過輸入數據和反饋回路學習來操作。“數據和機器學習像花生醬和果凍一樣界限分明，而這樣對于彼此卻好得多。”卡瓦瑞特說。
卡瓦瑞特曾在該公司的產品開發，特別是在研究和先進工程領域擔任分析小組主管，支持福特公司不同的職能。并分成幾個這樣的組，例如制造業的分析組，市場營銷和銷售的分析組等。他說，“我們將盡最大努力成為內部技術顧問，與內部客戶合作，并提供最好的價值。”
他說，福特公司最近將會有顯著的變化。福特公司新任首席數據和分析總監帕爾·巴爾維的目標是整合福特公司的分析組?？ㄍ呷鹛卣f，新的數據操作組織特別關注福特的內部數據，第三方數據，潛在的合作伙伴關系和車輛數據。這些數據有關企業視圖和企業戰略，考慮到福特公司的數據，然后進行分析，并將其放在首位。
福特公司意識到有機會成為開創更大的局面。卡瓦瑞特說，“我們認為，如果我們在一個特定的數據倉庫內有更多的溝通和超越眼前的需求，這將是巨大的進步。”該小組向執行委員會提出了一個新角色的建議，這就是巴爾維被聘用的時候成立了全球數據洞察和分析小組，其中設置了一個機器學習的部門。
卡瓦瑞特表示，當巴爾維新上任后，他看到了數據和分析方面對于企業發展的重要性，因此，福特致力于確保正確的角色得到滿足。“對于數據工程師和數據科學家來說，需要雙方能夠互相理解對方。”卡瓦瑞特說。
卡瓦瑞特表示將會成為一個真正的數據科學家，并領導一組數據科學家，負責福特的分析基礎設施和公司的數據供應鏈。
“數據供應鏈”是福特公司的數據湖的品牌術語。“我們正在尋找的是如何以非常戰略的方式處理內部資產，以及第三方數據源，連接的車輛數據，自主車輛數據？”卡瓦瑞特說，“我們如何將所有這些數據都放在一個存儲庫中，以便能夠高效有效地操作它？”而自主車輛是具有大量數據的一個領域。
“我們提供了一個平臺，使他們能夠存儲大量的數據，并且進行標記，搜索找到正確的東西，以確保他們可以有效地找到他們想要記錄的地方或他們想要檢查的地方?？ㄍ呷鹛卣f，“這使得他們可以修改技術，并得到進一步發展。”
那么，福特公司是如何解決數據的問題呢？還有一種方法適用于制造業。隨著交付的零件，數據可以顯示正在采取的路線和旅程的效率，以幫助節省時間和金錢。另一個領域是移動性。“大數據驅動了一些由電動汽車產生的連接車輛數據。”卡瓦瑞特說，“如果有大量的數據，你需要能夠有更新的技術來處理這個問題。”
在談到數據時，卡瓦瑞特說福特公司與其他大型汽車制造商的差異在于“推動企業級方法”。福特公司的長期目標是能夠圍繞其整套數據資產制定堅實的戰略。卡瓦瑞特補充道，“當我們想要了解一個特定的領域時，我們真的希望能夠說，我們如何獲得該領域的完整視圖，無論是客戶，零部件還是車輛？我們把所有這一切都整合在一起嗎？”
卡瓦瑞特對于福特公司在雇用個人來處理數據表達了自己的看法。“在這個領域很難招聘，”卡瓦瑞特說，“但我們真的相信我們對進入組織的人才有一個非常好的價值主張，因為這是重要的工作，我們公司已經認識到，這不僅僅是做數據和算法的很酷的東西。我們知道人工智能（AI）正在開始發展，所以我們想確保走在行業的前列。”卡瓦瑞特說。
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