테슬라는 자동차의 넷플릭스인가? 데이터 과학자들은 아마 그렇지 않다고 말한다.

엘론 머스크는 흥분을 감출 수 없습니다. 그가 트위터에 열광적이었던 이유는 분명합니다. 첫 번째 대량 판매 시장 인 Tesla로 설계되고 가격이 책정 된 모델 3은 판매 며칠 만에 100 억 달러의 매출을 올릴 예정이며 테슬라 주가 상승. 테슬라의 순간처럼 느껴진다.

테슬라는 향후 2 년간 도로에 300,000 대가 넘는 자동차를 보유하게 될 것입니다. 만약 모든 것은 계획대로 진행됩니다. 그러나 도로에서 차량으로 탈바꿈하는 것은 아닙니다. 30,000 개 이상의 데이터 수집 장치를 끊임없이 스트리밍하여 Tesla에 귀중한 정보를 전달하여 사용할 수 있습니다.

즉, 테슬라는 자동차 세계의 큰 데이터 수집가가 될 가능성이 있습니다. Netflix 자동차입니다. 테슬라가 이미 경기에 너무 늦지 않았다면 말이다.

테슬라가 모델 3 출시가 지연된 모델 X 출시의 반복이 아니라고 약속했는지 여부에 관계없이 다음 10 년에서 15 년은 많은 잠재력을 보유합니다. 자동차가 플러그를 꽂았을 때 이미 차량이 Wi-Fi를 통해 정보를 전송합니다., 2015 년에 발표 된 다운로드 가능한 자동 조종 장치 시스템에서 볼 수 있습니다.

다음 단계: 자동차에서 회사로 데이터를 다시 전송하여 본질적으로 데이터 사막 인 운송 시장에 대한 많은 양의 데이터를 제공합니다.

"모든 사람들이 현재 보건 분야와 같이 엄청난 양의 데이터를 생산하지만 비효율적으로 운영하는 의료 분야와 같은 운송 부문의 일종의 이동 데이터 회사가되기 위해 경쟁하고 있습니다."스티븐 웨버 (Steven Weber) UC Berkeley 교수 (정보 기술 및 데이터 배경 지식) 역.

"그것은 매일 모든 사람의 삶에 영향을줍니다. 우리 모두는 교통 체증에 빠져 있습니다."

큰 데이터는 자동차 회사에게 많은 것을 의미합니다. 평균 소요 시간, 비용 청구 일수, 비용 간 거리, 도시 대 교외 운전자 대 농촌 운전자 수, 사람들의 소프트웨어 업데이트 빈도, 자동차에 탑승하는 승객 수, 에어컨을 사용하지 않는 사람의 수 및 빈도에 대한 통계 운전사는 Ludicrous 모드를 활성화합니다. 테슬라가 운전자에 대해 알고 싶어하는 질문들 사이에 있습니다.

Netflix는 모두가 잘 알고있는 오늘날의 큰 데이터 회사입니다. 넷플 릭스가 데이터를 수집하는 것이 아니라면, 스트리밍 플랫폼은 엉망이 될 것입니다. Netflix는 기록을 기반으로하는 14,000 개 이상의 옵션에서 원하는 것을 예측할 수 있기 때문에 Netflix를 구동하는 알고리즘은 당신 네가 원하는 걸 알아라.

Tesla는 비슷한 방식으로 데이터를 수집 할 수 있습니다. 테슬라가 완벽하게 작동하는 세상에서 수집 된 데이터를 통해 자동차는 매일 시간대별로 어디로 갈 것인지 예측할 수 있습니다. 간식을 얻기 위해 매일 밤 9시 17 분에 타고가는 도로상의 사고가 발생하면 테슬라 또는 그런 종류의 데이터를 사용하는 자동차 회사는이를 인식하고 다른 경로를 제공 할 수 있습니다.

Tesla는 사람들이 사용하지 않는 자동차의 기능을 추적 할 수 있습니다. 넷플릭스 (Netflix)의 기업 책임자가 큰 데이터를 사용하여 다른 시즌을 연장 할 것을 알기는하지만 테슬라는 커다란 데이터를 사용하여 번거롭고 사용되지 않는 기능을 사용하지 않을 수 있습니다.

자율 차량이해야 할 일을 배우는 데 큰 데이터가 필요합니다. 뉴욕 대학교의 민간 및 도시 공학 박사 과정 학생 인 Kun Xie는 다음과 같이 말합니다. 역. 그러나 경로 인식과 같은 예는 스티어링 휠이 사라질 때까지 기다리는 동안 큰 데이터가 사람들의 삶과 안전을 향상시킬 수있는 방법입니다.

그러나 테슬라의 큰 데이터 효과에 대한이 모든 추측은 쓸모가 없다. 의미있는 데이터를 충분히 빨리 수집 할 수있는 차량이 부족하기 때문에 회사는 불리한 입장에 서 있습니다. 물론이 데이터는 테슬라에게 가치 있을지 모르지만 가치가있을 것입니다. 만 테슬라. 테슬라가 모든 모델 3을 출시 할 때까지 다른 회사는 이미 대용량 데이터 시장을 지배 할 수있었습니다.

비록 모델 3이 2 년 만에 달성된다고해도, 그것은 여전히 ​​기존의 자동차 회사 뒤에있을 것입니다. Uber와 Lyft와 같은 승객에 대해 매일 많은 양의 운송 데이터를 수집하는 회사는 말할 것도 없습니다. 이는 다른 종류의 데이터입니다. 서비스를 이용하는 승객이면서 장기적으로 동일한 승용차를 사용하는 승객이 아닙니다.

웨버는 "그들은 꽤 가파른 언덕을 타고 올라 갔다. "다른 모든 사람들이 경쟁하고있는 상황에서 유리한 데이터 포지션을 확보하는 방법을 알기가 어렵습니다. 시간 낭비입니다. 2 년은 매우 긴 시간입니다."

도로에 점점 더 많은 새 차들이 위치 추적 기능을 가지고 있습니다. 넷플 릭스 (Netflix)와 같은 회사의 개인 데이터 수집 속도가 얼마나 빠른지 판단 해 사람들은 데이터를 신경 쓰지 않습니다. Tesla는 이미 다른 자동차 회사에 이러한 유형의 데이터를 제공하는 데 익숙해 져 있기 때문에 수집합니다.

앱 기반 운송은 Uber 고용 관점이 아니라면 큰 데이터 관점에서 사람들의 삶을 향상시키는 방식으로 엄청난 양의 데이터를 수집하고 분석하는 최상의 위치에 있습니다.

교통 데이터의 가치는 주요 도시의 시장이나 운송 책임자의 관점에서 가장 잘 설명 될 수 있습니다. 첫 번째 단계는 교통 수단이 고장 나는 곳을 파악하는 것입니다. 그런 다음 담당자는 문제를 해결할 수있는 방법을 찾아야합니다. 마지막으로, 도시의 지도자들은 미국의 거의 모든 곳에서 괴롭힘을당하는 고장난 인프라를 수리하기 시작할 수 있습니다. 빅 데이터는 처음 두 가지 문제를 해결할 수 있으며 리더는 테슬라 규모가 아닌 Uber 수준의 데이터를 수집하는 회사를 찾게됩니다.