VERTICA ⎪ 你的数据「冷浪漫」
纯电赛道之冠，
手握企业数字化成功的关键。
Rohit Amarnath
Vertica CTO，福布斯技术理事会成员
对于车迷或者赛车运动业余爱好者而言，刺激肾上腺素的赛车比赛无外乎这几个核心要素——赛车手、赛车、动力引擎和后勤技师。但更关键的一点，却往往为普通人所忽视：数据。
大数据分析就像一对无形引擎，为赛车运动源源不断供应着更为强劲的动力。对于纳斯卡（NASCAR）和 F1 而言，数据分析早是座上常宾。但它现在在代表未来趋势的电动赛车的赛道上也大放异彩。尤其是电动方程式赛车（Formula E, FE）——纯电赛车的巅峰、也是世界 TOP3 的赛车比赛。
如果您曾看过现场转播，就不难体会到 FE 的“惊心动魄”——因为全部赛车几乎都是同一配置，区分胜负的唯二标准仅仅是微妙的性能改进，以及经验丰富的车手在赛道上的天才发挥、顺势而为。
FE 还有个非常吸睛的设计，赛车手可以获得两种「动力增强器」，包括攻击模式和粉丝助力。后者只授予 TOP 5 最受欢迎的车手，前者则全车队通用，车手何时决定使用攻击模式将可能在根本上扭转局势。
这就是数据分析大有用武之地。当汽车传感器上产生的海量数据传输至大后方，将帮助赛车经理实时监控比赛态势并及时作出决策。从以下 5 大关键方面看，数据分析正在切实提升车队站在领奖台上的位次：
捷豹 TCS 赛车就依靠统一分析平台 Vertica 勇夺第七赛季亚军，史无前例地登陆最高领奖台 ➤
能源效能
FE 最重要的方面之一是电池能源的利用效率。每辆赛车只允许使用一个电池组（54 KWH），而且每场比赛只持续 45 分钟，没有多余时间调换。这意味着，车队必须密切监测能源消耗与性能表现，快速找到节约能源提升能效的方式。而数据分析可以帮助实时判断能源情况，帮助赛车手制定策略，从现有能源中获取最高性能。
驾驶指引
方程式的灵魂就在于「极致」——把每一个多余的毫秒都削掉，缔造赛车的绝对领先优势。但是，来源于赛车表现和赛道操作的海量遥感数据往往难以进行人工判断，而智能的机器学习可以快速分析数据集，为车手提供分毫不差的实时反馈——比如何时是激活攻击模式的最好时机、何时应拉动再生桨以创生能量、何时需要进入维修通道或更换轮胎。
竞速态势
高性能的数据分析有助于分析整体赛车环境、提醒后勤部队关注耗电情况、轮胎磨损、可能的天气影响等等，并跟踪汽车的实时运行状态与前方道路情况，总结车手表现并对比分析确定其当前的身体精神状态、竞争对手战略、圈速和预计单圈用时、与领先者（杆位）的相对距离等等。
虽然可操作的细节似乎是无限的，但如果只看到片面数据就会酿成大错，这就是为什么车队工程师和数据科学家也需要进行数据的上下文分析、深入研究整体赛车环境，作出最接近真实结果的判断，以此为基础迅速修正路线与竞速战略。
性能模拟
梅赛德斯-AMG 车队有条著名的推特：“比赛是在赛道上赢下的，但冠军是在工厂里铸就的。”车队最重要的资产之一——赛车工程师和数据科学家们，就是车库或者维修站里的“冠军赛车手”，他们浏览历史数据、训练性能模拟机制，及时连线车手给出最大化减少秒数、获得领先身位的明智决策。
粉丝参与
所有车队的目标都是登上领奖台，吸引全球的赞助商，在确保盈利水平的基础上为粉丝带来娱乐化内容。吸引新粉并维护忠实受众群的一个方法是「人口统计学策略」——提供符合观众最大期待的产品、服务和体验。比如说借由“粉丝助力”这种场外手段，最受欢迎的车手将获得最大优势，直接干预比赛结果。不过，这种“黑马”规则要求只有具备强大的粉丝参与策略的车队才能利用这种瞬时优势、快速超越竞争对手。从这方面考虑，数据分析足以制胜全场。
这些算法就类似于企业开展业务、规划经营常用的计算模型。无论任何赛道，领先获胜，就意味着计划快人一步，比他人更先洞察趋势。
上文提到的一些想法，也可以应用于企业实际生产用例。例如，挖掘历史数据以改善供应链和质量控制、识别购买模式和预测买方行为、洞察隐藏风险点和机遇、模拟商业预期、采取独特方式提升活动的收视率和客户参与度。无论是车队还是企业，只要以数据分析为底气、握紧未来趋势，都会发现自己站稳了脚下的领奖台。
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