根据《2024年汽车行业数字化转型白皮书》，汽车行业数字化转型在技术方面也面临着困境：
技术痛点与应对策略
痛点一：数据资产利用率低，投入产出失衡
随着信息化建设不断深入，车企在销售和生产环节已积累了大量数据。数字化转型的推进进一步推动线下流程线上化，带来更丰富的数据沉淀。同时，数据架构的演进也使得企业能够存储更多信息并开展更复杂的数据分析。然而，这些“数据红利”并未如预期转化为业务价值，反而出现“数据负资产”的现象——企业投入高额成本用于数据存储与管理，却难以实现数据赋能业务的目标。
究其原因，主要集中在以下三方面：
数据质量参差不齐：数据来源日益多元，如来自第三方平台、经销商导入等，常出现口径不一致、虚假或错误数据混入、不规范填写等问题，影响数据融合与后续分析的准确性与效率。
数据孤岛现象严重：数据流转路径复杂，不同系统间互联互通能力有限，需借助如API等技术手段打通，造成全生命周期数据难以打通共享，分析洞察壁垒重重，数据对业务的反哺作用大打折扣。
可视化程度不足：业务用户能直接访问和分析的数据有限，缺乏有效的数据分析抓手。原因在于，一方面前端可视化工具使用门槛高、功能缺失，导致用户难以独立完成分析，过度依赖数据专家；另一方面，数据标签体系不完善，可洞察的业务场景有限。
解决策略：
车企应加快构建专属的数据治理体系，建立覆盖汽车全生命周期的数据字典，完善主数据与元数据管理。同时，升级灵活高效的数据架构：底层通过数据湖实现资产快速、清晰导入；中间层加强数据治理与分析管理；应用层推动多源数据的整合与业务可视化洞察，提升数据驱动的业务决策能力。
图 ：敏捷化数字化整体架构
痛点二：技术平台响应不够敏捷，系统升级阻力大
在数字化转型过程中，车企普遍面临由传统“烟囱式”系统向敏捷架构过渡的挑战。主要表现为：
系统功能与业务场景脱节：系统模块设计未能与具体业务流程及组织架构有效对接，造成部分功能冗余或缺失，既无法满足实际需求，又浪费技术资源，影响系统的快速演进。
中台与前端边界模糊：常见问题如将敏态业务的前端应用纳入中台范畴，结果导致功能变更周期长，难以跟上业务节奏，降低整体响应效率。
新旧架构融合受阻：以数据湖为例，若基础架构优先于业务落地建设，而业务端数据质量差、系统间存在壁垒、接口整合困难等问题迟迟无法解决，最终数据无法有效入湖，导致业务依旧依赖旧有数据仓库，数据湖形同虚设。
解决策略：
需从企业业务架构出发，采取自上而下的方式重新梳理数字化系统，遵循“SPIG”四大架构原则：
S（Small Frontend 小前台）：基于现有系统功能，聚焦核心业务流程，明确对接部门与用户，构建轻量、模块化的前端SaaS应用，提升迭代灵活性。
P（Powerful Platform 大平台）：打造包括业务中台、数据中台在内的PaaS平台，支持业务前台的运行，同时采用容器化设计（如引入DevOps、应用商店等），增强技术与业务的融合效率。
I（Intelligent Infrastructure 强后台）：在完善企业云基础设施的同时，构建边缘层能力，如物联网接入、边缘计算、异构网关等，形成智能化的技术后盾。
G（Governance 安全底线）：在传统数据治理和物理安全基础上，结合车联网特性，强化车云数据的安全性与可控性，筑牢数据安全防线。
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