车队不再靠经验来管理，而是通过精准的数据来体现。不仅能反应现实车队情况，还可以通过总结和分析，提前预防，减少大量的损失。

而随着车联网\物联网的发展，车辆电子化程度越来越高，加上GPS软硬件的配载，使得车辆时时刻刻都在上传各种各样的数据，也逐渐形成了车辆大数据。车辆大数据不仅仅是单纯的车辆燃油、维修、位置等信息，还包含车辆相关的上下游供应商数据、车辆运营数据、交通数据、事故数据等等。

卡车迎来大数据时代

数据管理的核心在于预测。车辆在运行时，会时刻自动上传大量数据，相比于互联网中很多人为不可控因素产生的数据而言，更具完整性和精确性，因此，车辆大数据在预测方面的作用尤为重要。如，预测交通堵塞的地段、实时交通信息、主动安全驾驶预测、车辆线路规划、驾驶者驾驶行为分析等。在大数据时代，分析交通流量，已经不去在乎导致交通堵塞的原因，而重视相关性，给出某个时段某个路段会发生拥堵的预测，根据预测结果，可以制定更好的运行线路，提升运力和效率。

1、燃油数据

谈到车辆管理，首先会想到一个老大难的问题，就是燃油管理，燃油数据也是车队数据中较重要的数据基础。燃油数据的准确性一直是困扰车辆管理的大难题，原因很多，比如燃油成本占比较大，且成本一直高居不下;跑冒滴漏现象难以管理等。因此管理好燃油对于车辆成本的降低有很重要的作用，通过燃油数据可以有效的、客观的反映燃油耗损问题，燃油数据的对比可以为燃油管理提供客观的管理依据。燃油数据采集一般有三大来源：

1.人工录入：通过考核登记燃油使用情况得到的数据;

2.燃油供应商后台数据：每次加油数据都会自动记录到各大供应商系统后台;

3.燃油监控设备记录：技术手段得到的燃油实时使用数据。

车队油耗管理

三大数据之间可以相互监控燃油使用情况，有效的防止燃油被盗。使用加油卡、定点加油和专人加油制度，可以减少加油时燃油被盗的风险;时间对比可以知道加油数据是否虚假;GPS里程数，可以作为码表里程的参考依据;燃油曲线可以有效直观的了解到燃油使用情况，可以快速了解有异常的燃油耗损车辆。

单车燃油的月对比可以了解本车燃油使用情况，同类型车辆的月对比、年对比可以了解同类车辆燃油使用情况，不同品牌的燃油对比，还可以为车辆采购提供参考。其中车辆监控系统的燃油曲线，还可以直观的反映基本的然油使用情况，减少查看时间，提高监控效率。