随着人们生活水平和消费水平的提高、互联网的发展，加上新能源汽车产业的崛起，互联网汽车金融行业步入了快速增长阶段，未来将有更多的互联网平台入局。基于某咨询机构分析数据显示，预计在2021年，中国互联网汽车金融市场规模将达到7600亿元。此外，八成计划购车网民有使用互联网汽车金融产品的意愿。仅有54.3%的用户对互联网汽车金融产品表示信任，存在隐性收费、审核及放款效率低是潜在用户最顾虑的因素。在汽车金融互联网化发展的必然趋势下，企业品牌建设是未来竞争发展的关键。
而品牌建设，不仅仅只包含口碑管理，同样需要构建包括企业资产、信息化能力、客户渠道管理等等企业硬实力。只有企业获得相较于对手更低成本，但却更高效的管理模式，能够产出优质的服务，才能获得长远发展的核心竞争力。
BI平台能够在企业构建品牌力的过程中，明确投入与回报的状况，随时根据市场反馈修改战略。
例如，在提升企业对渠道经销商的管理能力方面，过去企业会按照业务类型或者金融品牌来对经销商和渠道进行管理，从未明确重合渠道分类及相应识别规则，就会造成不方便各业务公司针对性的对重合渠道信息进行分析。因此，需要统一的数据分析平台BI，来明确重合渠道类型及识别规则，以便能够在BI系统设置相应规则，实现重合渠道的集中展示与分类展示。例如，根据实际控制人、渠道、业务、品牌四个维度将重合渠道分为4类，以实现统一的渠道统计口径，加强整体管理控制能力。
·某一经销商既做商贷通业务又做零售业务
·某一经销商做零售或商贷通业务的不同品牌业务
·同一实际控制人名下的多个渠道开展零售和供应链业务
·同一实际控制人名下的多个渠道仅开展零售或商贷通业务
在行业发展进程中，随着入局汽车金融的互联网巨头企业，例如阿里巴巴、平安、京东白条先后获得汽车金融牌照，对于汽车金融行业已经产生深远的影响，互联网巨头的加入，将会加剧市场竞争的激烈程度，例如今年在淘宝和拼多多上的汽车在线销售业务，虽然直播带货被市场认定为一种必然会失败的营销方式，投入了很多资源在直播带货渠道上，从这件事可以充分看出，各行各业的企业，都想要利用电商、视频平台的流量占据一壁江山的决心。
永洪BI一站式大数据平台对于汽车金融公司来说，这无疑是一个获得更高市场渗透率的机会，因为互联网的属性，可以极大程度的降低获客成本。构建从汽车金融产品签约开始、库存调车到物流配送、客户收获等各个环节得到有效监控和管理，提前打好优质服务的基础，获得更好的口碑，在未来的电商平台市场中，以显著的服务优势差异获得更多客户的认可。
当然在行业变革机遇的风口上，与机会常伴的通常还有等价的风险，行业在创立初期，或转型初期，必然存在行业规范不足的问题，在缺少行业规范和制度制约下，就会发生一系列对公司造成严重后果的事件。例如某汽车金融公司，被爆出存在暴力催收的问题和总部被调查的问题。以及另一家汽车金融公司风险管控失利，被借款客户恶意逾期，当平台对风险管控失利后，容易造成社会对投资人的不信任，以及公司资金链断裂，造成更大风险的蝴蝶效应。面对风险，我们需要详尽的客户信用数据、信用资料，完善合同条款，做好风险均摊的工作。
永洪BI汽车金融大数据分析项目整体规划相较于传统的汽车金融企业，互联网汽车金融企业通过在线化运营，构建完善的客户服务体系，主动收集客户评价信息，明确客户关注点，以提升服务水平，并助力业务决策，能摆脱传统金融运营模式的限制，通过在线审核、缩短审核流程，降低审核时间，减免手续费用，按照市场变化，提供合适的利率等方式，切实使客户获利，获得更佳的服务体验，形成良好的口碑，进而提升自身在市场中的核心竞争力。
无论抓住机会还是做好企业风控，都需要能够时刻洞察到市场中各个要素的变化，无论是政策，还是客户需求、产品、渠道、经销商，汽车金融平台有太多需要深入洞察的信息，那么敏捷BI能够从数据的角度，时时刻刻获取市场信息的反馈，分析得出决策利弊，才能够更好的应对挑战。在构建品牌力的过程中，如果仅仅追求所谓的口碑，最终结果很可能就会像只有四面墙的网红店铺一样，风过便倒。所以实事求是脚踏实地的做到品牌力的积累，建设起真正的钢铁大楼。
永洪BI企业级数据应用体系解决方案所带来的价值
1、高性价比，低TCO
整个系统架构，摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)的思想，不管是数据集市还是BI前端，都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长，数据分析需求都会大幅增长，基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下，我们不用采购昂贵的小型机去支撑高并发，去支撑海量数据计算，去支撑数据分析业务的发展，而是采购多台普通的PC Server搭建集群，建设高性价比的分析平台。
2、敏捷：快速发布，持续迭代，拥抱变化
数据层敏捷：数据层无需做数据的预先汇总计算。传统的架构需要将数据提前按照能考虑到的所有维度的组合，以及所需的指标进行汇总，或者通过打Cube的方式预先计算好。但敏捷BI的方式是：只将数据关联做好，导入的数据还是细节数据，所有的计算都是在用户点击时发起实时计算。因此，数据层只需再建立一个轻量模型，导入新需求的细节数据即可。
应用层敏捷：采用灵活的ROLAP机制，每个点击发起的需求都会实时拼出SQL，送给计算层去计算，比较容易适应业务变化。模块层次少，建模完就可以直接设计报表和Dashboard，或进行探索式分析。因此对于终端用户来说也简单易用。
3、自服务式和探索式多维分析
基于主题的集市，已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构，终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。
前端系统的交互和分析能力：过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等等。用户通过发现问题，找到答案，做出商业决定，形成探索式的分析。
4、高可用性
离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的，数据的计算也是分布式的，还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机，其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛，有的电信级客户的数据量已经达到了上百T，依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展。可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。
5、高并发性
在线分析平台支持高并发。数据集市作为计算层，支持分布式计算，采用MapReduce架构来提高计算效率。BI前端可直接连Oracle或Hadoop，但是不建议采用Oracle或Hadoop来支撑高并发的OLAP系统。因为，Oracle是行式存储的，在OLTP系统能支持好高并发，但支持不好高并发的OLAP系统；而Hadoop系统作为高性价比的仓储系统，也不适合于做实时分析系统。永分布式数据集市，是列式存储的，采用良好的内存计算技术。可基于多台存储和计算节点并行工作。非常适合海量数据的实时数据分析。
6、汽车金融行业大数据分析平台成熟方案
构建大数据分析平台，通过全域数据的多维关联分析，充分挖掘出了数据中分散的价值，以数据反映公司客观真实状态，洞察以往经验所无法发现的问题和业务规律，加速公司软硬实力的稳固增长，加强企业在行业中的核心竞争力。
永洪BI业务增长能力模型
