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大数据成为热潮，而OBD作为移动互联网大背景下诞生的一个产物，不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而OBD车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。
大数据的核心在于预测，这在OBD车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵，也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。
OBD模式的兴起，主要关注点是在车况和保险两个功能。通过一个插入到车辆OBD接口的设备，读取并分析车辆的数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息，分析出驾驶者的开车习惯进而提供个性化保险(不同的驾车习惯有不同的风险等级，结合客户数据可以划分出客户的质量等级，从而根据质量等级提供不同的服务和保费)。
多功能、全方位的车载高科技电子产品，通过与车载ECU电脑接口并数据同步，实现对车辆全身电子电控系统的监控了解；还可以通过车载ECU电脑系统对车辆的内部功能进行设置，使驾驶员能更人性化的使用自己的爱车。此外，它不仅仅是一个信息显示系统，而且还是一套非常强大的故障检测设备，了解车辆是否存在故障，系统可以非常清晰的将故障信息以文本的形式显示出来，可以通过故障信息为车辆排除隐患，同时也可以确保在保修期内的车辆尽快发现故障，使能及时的作出相应的处理，保障车主的利益。
在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。OBD作为车联网做容易落地产品，如何迎战大数据时代，值得探讨和改进。
