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        剖析汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大痛點(diǎn) Dynatrace為車企保駕護(hù)航

        來源:中關(guān)村在線 2022-02-14 07:39:02

        隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,萬物互聯(lián)是大勢所趨,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)增長的新引擎,汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級也在不斷加速。一方面,傳統(tǒng)汽車制造行業(yè)信息化進(jìn)程和水平參差不齊;另一方面,新能源汽車的大力發(fā)展使得主力消費(fèi)群體發(fā)生變化,因此整個(gè)汽車行業(yè)的銷售模式也隨之改變,個(gè)性化定制、在線預(yù)定成為行業(yè)發(fā)展的新趨勢。

        然而,車企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程并非一帆風(fēng)順,反而會(huì)受困于傳統(tǒng)的IT管理模式:目前,很多車企缺失平臺(tái)應(yīng)用的自研開發(fā)能力,主要以采購商業(yè)套件為主,且車企配備的IT運(yùn)維人員數(shù)量很少,大量依賴于外包和外協(xié),這些因素都導(dǎo)致汽車企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨重重挑戰(zhàn)。例如,從車聯(lián)網(wǎng)到智能出行,車企應(yīng)用了各種新系統(tǒng),但卻依然無法準(zhǔn)確把握用戶體驗(yàn);即便在系統(tǒng)上新后,如何保障這些新系統(tǒng)的性能,也成為困擾車企的難題;而車企以往配備的各類應(yīng)用系統(tǒng),在新的IT環(huán)境下又將如何持續(xù)有效運(yùn)行,為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值?

        基于服務(wù)汽車企業(yè)的多年經(jīng)驗(yàn),軟件智能企業(yè)Dynatrace深刻剖析車企的痛點(diǎn),為加速廣大車企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供相應(yīng)的解決之道。

        痛點(diǎn)一:如何更好地把握客戶體驗(yàn)?

        目前中國汽車行業(yè)正在加速產(chǎn)業(yè)更迭,傳統(tǒng)車企和新造車勢力競爭激烈,新冠疫情更是倒逼汽車企業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)升級。在汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,很多車企紛紛開始擁抱車聯(lián)網(wǎng)、新能源和共享汽車App,這些汽車平臺(tái)的后端都是To C業(yè)務(wù)。這些變化,也使得中國汽車市場逐漸從以產(chǎn)品為主導(dǎo)的賣方市場,向以客戶為主導(dǎo)的買方市場轉(zhuǎn)變。因此,提供并保障優(yōu)質(zhì)的客戶體驗(yàn),也逐漸成為汽車企業(yè)在激烈的市場競爭中立于不敗之地的必要手段。

        針對這一痛點(diǎn),Dynatrace可以為汽車企業(yè)提供可視化的觀測能力,讓物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控從邊緣到核心盡收眼底,從而清晰洞察用戶的使用旅程,進(jìn)而提升用戶體驗(yàn)并加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。首先,Dynatrace的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)集成可以深入到車機(jī)系統(tǒng)集成,幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)或者IT團(tuán)隊(duì)建立整個(gè)質(zhì)量體系,從而保障企業(yè)IT運(yùn)維的質(zhì)量;其次,軟件開發(fā)工具包(SDK)可以深入集成到手機(jī)端或者車機(jī)端,并且通過OneAgent代理深入到后臺(tái)服務(wù)側(cè),將前后端的運(yùn)維和運(yùn)營統(tǒng)一結(jié)合起來進(jìn)行分析,有助于了解用戶的真實(shí)體驗(yàn)和應(yīng)用質(zhì)量的瓶頸點(diǎn);最后,Dynatrace還可以完整記錄并回放用戶操作的全部過程,方便管理者對用戶側(cè)的問題進(jìn)行回溯分析。通過這一系列功能,汽車企業(yè)可以全程掌控客戶的行為,一方面及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶體驗(yàn)的問題,及時(shí)解決,避免客戶美譽(yù)度的降低,另一方面也可以通過客戶行為分析來實(shí)現(xiàn)功能和應(yīng)用優(yōu)化,進(jìn)一步留存和轉(zhuǎn)化客戶,為業(yè)務(wù)發(fā)展提供更多支撐。


        借助Dynatrace軟件智能平臺(tái),為知名汽車品牌提供數(shù)字化解決方案的Porsche Informatik公司成功加速了軟件創(chuàng)新,并為用戶提供了卓越的服務(wù)體驗(yàn)。為了實(shí)現(xiàn)新軟件上市時(shí)間縮短 90% 的目標(biāo),該企業(yè)將龐大的本地應(yīng)用遷移到了云環(huán)境,但卻因此形成了一個(gè)高度動(dòng)態(tài)化和容器化的技術(shù)棧。于是企業(yè)認(rèn)識(shí)到,要想真正實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的敏捷性,保障用戶體驗(yàn),就要采用截然不同的性能監(jiān)測管理方式,因此他們選擇了 Dynatrace。因?yàn)镈ynatrace 不僅具備深入觀察 IT 環(huán)境的全方位可視化能力,可以幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解用戶的會(huì)話狀況,而且提供了針對所有主流云平臺(tái)和服務(wù)的原生支持。借助Dynatrace 獨(dú)有的云端人工智能監(jiān)測方式,該企業(yè)可以直觀地看到自己的OpenShift 環(huán)境,對用戶體驗(yàn)了如指掌,從而通過不斷的功能優(yōu)化來持續(xù)提升用戶體驗(yàn)。     

        痛點(diǎn)二:如何確保新上線的IT系統(tǒng)的性能?

        當(dāng)前,以Z世代為代表的年輕消費(fèi)群體強(qiáng)勢崛起,汽車行業(yè)的主流消費(fèi)模式和形態(tài)發(fā)生了激變。由此,國內(nèi)的主流車企紛紛上馬了互聯(lián)駕駛和智能出行等新系統(tǒng),在應(yīng)對年輕群體消費(fèi)方式變化的同時(shí),釋放城市出行的壓力。然而,在這些新系統(tǒng)上線后,如何保障系統(tǒng)性能仍然是企業(yè)運(yùn)維的難點(diǎn)。

        Dynatrace可以幫助車企實(shí)現(xiàn)軟件質(zhì)量的可視化,直觀地對應(yīng)用各個(gè)服務(wù)環(huán)節(jié)的性能指標(biāo)進(jìn)行可視化分析,設(shè)定性能目標(biāo),從而對應(yīng)用性能的整體質(zhì)量進(jìn)行評分,并建立相應(yīng)的軟件質(zhì)量評估體系。對于大部分車企來說,他們在接收新交付的應(yīng)用時(shí)都會(huì)做功能黑盒測試和壓力測試:黑盒測試檢測功能的完備性和輸出結(jié)果邏輯的準(zhǔn)確性,壓力測試主要測試應(yīng)用的極限狀態(tài)。Dynatrace可以結(jié)合壓力測試工具,幫助管理者對新交付的應(yīng)用的性能進(jìn)行定性定量的精準(zhǔn)評定,從而更好地管理業(yè)務(wù)上線的質(zhì)量并提高后期的運(yùn)維效率。


        全球知名的豪華汽車品牌寶馬集團(tuán)力圖結(jié)合新型的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)來推動(dòng)車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的創(chuàng)新,從而更好地應(yīng)對線上業(yè)務(wù)的激增并確保良好的客戶體驗(yàn)。通過Dynatrace數(shù)字化的業(yè)務(wù)管理手段,該企業(yè)建立了高度可行并能實(shí)時(shí)改進(jìn)性能的管理平臺(tái),能夠快速評估客戶影響,并實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有系統(tǒng)的故障定位和排查,從而提高了整體的服務(wù)水平。同時(shí),Dynatrace對該企業(yè)的IT資源也進(jìn)行了有效整合,通過歷史數(shù)據(jù)與趨勢分析數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來容量參考規(guī)劃,并為該企業(yè)的精準(zhǔn)決策提供寶貴依據(jù),避免了大量資源的浪費(fèi)。


        痛點(diǎn)三:如何讓企業(yè)原有的IT系統(tǒng)發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值?

        雖然眾多車企都通過應(yīng)用新系統(tǒng)來應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但企業(yè)原來建立的IT系統(tǒng)也不能就此束之高閣。現(xiàn)實(shí)情況是,很多汽車企業(yè)配備的IT系統(tǒng)大部分都來自外采,質(zhì)量參差不齊;而且,車企也沒有對這些系統(tǒng)軟件及時(shí)進(jìn)行升級,所以就算出現(xiàn)了問題也無法得到及時(shí)解決;最后,系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的溝通性很差,IT環(huán)境面臨系統(tǒng)固化的問題。所以,如何充分發(fā)揮原有IT系統(tǒng)的價(jià)值,也是所有車企在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的一大難題。

        Dynatrace對于部分已經(jīng)交付、但沒有進(jìn)行后續(xù)升級或維護(hù)的企業(yè)應(yīng)用非常友好,可以通過跨平臺(tái)的性能監(jiān)測來發(fā)現(xiàn)并指出問題,從而改善原有系統(tǒng)的性能,并且可以在不增加基礎(chǔ)架構(gòu)資源的情況下承載更多的業(yè)務(wù)并發(fā),降低更多的交易時(shí)延,從而充分發(fā)揮其價(jià)值所在。首先,即使企業(yè)不了解原有IT系統(tǒng)的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)和調(diào)用關(guān)系,也不影響利用Dynatrace來進(jìn)行性能分析。其次, Dynatrace的OneAgent 模塊可以利用人工智能功能對原有系統(tǒng)進(jìn)行性能監(jiān)測,指明問題和改進(jìn)方式,并由車企的工程師進(jìn)行改進(jìn)。最后,Dynatrace在系統(tǒng)部署的時(shí)候也不再區(qū)分技術(shù)棧,不需要改動(dòng)任何程序的配置文件或啟動(dòng)腳本,服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系也是通過自動(dòng)追蹤交易的真實(shí)路徑而獲取,不需要依賴任何日志。

        “Dynatrace所提供的軟件智能平臺(tái),就像是去醫(yī)院看病做核磁,掃描完之后系統(tǒng)會(huì)直接指出問題所在,接下來只要拿著相應(yīng)的結(jié)果去找主治醫(yī)生指導(dǎo)治療就可以了,而傳統(tǒng)APM產(chǎn)品就像是去做CT,掃完片子之后需要先找影像學(xué)醫(yī)生進(jìn)行解讀分析,再由主治醫(yī)生指導(dǎo)治療,過程復(fù)雜多了。”一位企業(yè)的IT主管如是說。


        全球領(lǐng)先的DIY搬運(yùn)與倉儲(chǔ)租賃公司U-haul由于遇到的產(chǎn)品和服務(wù)需求激增,且越來越依賴于軟件來提高客戶滿意度,從而需要一種專門為云環(huán)境打造的監(jiān)測解決方案來有效管控和協(xié)調(diào)多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)。依托Dynatrace軟件智能平臺(tái),該企業(yè)將多種解決方案合并成一個(gè)單一的全棧式平臺(tái),讓各個(gè)團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)一致、避免作戰(zhàn)室場景,推動(dòng)團(tuán)隊(duì)之間更高效地合作。該企業(yè)獲得了對 IT 生態(tài)系統(tǒng)中盲區(qū)的可視化能力,各個(gè)團(tuán)隊(duì)都可以采取行動(dòng)、主動(dòng)應(yīng)對,通過自動(dòng)化和人工智能技術(shù)來解決問題,防患于未然。借助Dynatrace 的人工智能引擎,該公司只需要很少的時(shí)間就能厘清并修復(fù)問題,提升了運(yùn)維質(zhì)量并改善了客戶體驗(yàn)。最后,Dynatrace可以將用戶行為可視化,從而有助于企業(yè)做出對盈虧線有影響的正確的 IT 戰(zhàn)略決策。

        憑借全棧式可觀測能力、持續(xù)自動(dòng)化和基于人工智能的根因分析,Dynatrace軟件智能平臺(tái)可以幫助汽車企業(yè)全面監(jiān)控用戶的使用過程來提升用戶體驗(yàn),并通過軟件質(zhì)量的可視化功能幫助車企建立相應(yīng)的軟件質(zhì)量評估體來保障新系統(tǒng)的性能,同時(shí)打通企業(yè)原有IT系統(tǒng)之間的壁壘來加強(qiáng)業(yè)務(wù)協(xié)作,從而提高汽車企業(yè)IT環(huán)境的整體運(yùn)營效率,保持業(yè)務(wù)的連續(xù)性,助力車企加速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并在群雄逐鹿的市場競爭中強(qiáng)勢勝出。

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        關(guān)鍵詞: 自動(dòng)駕駛

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        2022-02-13 19:51:38
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        2022-02-13 19:51:31
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        2022-02-13 19:51:09
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        2022-02-13 19:51:02
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        2022-02-13 13:51:09
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        2022-02-13 13:51:01
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        2022-02-13 12:08:54
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