这次我们得到大量承诺，通过与不同企业客户交谈后，他们都表示“我们真心希望拥抱大数据”。我们看了他们拥有的数据集并表示：“如果我们也拥有这些数据，情况岂不更好？因此，现在我们只需等6个月或一年时间就能够拥有那些数据。”
从这点看，这些新技术正在改变格局。我们手握救火工具后，就可以说再也不用担忧什么了。一切尽在掌控中，我们能够记录下所有数据，无需担忧记录的数据是否支持该分析，因为分析的基础就是大数据，这就是大数据技术的最大好处。
真正的价值主张发生彻底改变源于公司内部将工作派放至基层分析师，这些基层分析师对透过数据驱动的观点看问题非常感兴趣。从我首次接触数据分析至现在，最大改变发生在艾伦·穆拉里（Alan Mulally）加盟福特，极大推动了数据驱动决策理念。
艾伦·穆拉里加盟福特之前，那些密切关注内部数据的人们对我们颇感兴趣；之后，管理层和高层领导及副总裁提出大量问题，内容如下：“我们拥有所有这些数据资产，我们应该从中获得更多东西。”最近数年，这一战略愿景已发生巨变。
问：像汽车这样主流产品生命周期中的总反馈循环是否尽在掌控之中？我们是否已掌控数据反馈，或者说大数据还只是停留在理论层面上？我们能否完全驾驭大数据并将之发展为一门科学？
答：理论上完全可行，现在我们要解决的问题是大数据的实际操作及实践性。即使在谈论存储了大量数据的新型先进技术和工艺时，我们谈论的仍是大量数据，仍是需要分析的大量数据，我们需要大量数据确保自己完成适当的数据整合。
问：尽管我认为大数据有发展潜力、有理论支持，但通过多个来源获得数据仍是一项繁重的工作。因此，你从车辆中获得一切信息简直太奇妙了。如果你要把通过多个来源获得的数据与内部数据整合的话，是与调查数据整合，还是与制造数据或质量数据整合？你首先希望做的是什么？我们不可能同时做所有事情。
答：最高价值
我们的观点一直是：投资回报（ROI）最高领域，然后开始圈定主流数据集的一部分，进行深入分析。适当整合数据后，对技术人员确实颇有价值。
问：显然，最高价值的内涵颇为丰富，但我认为从历史观点及环境观点看待最高价值更有意义。我正在考虑部分早期质量巨头如Deming及部分质量措施如六标准差（Six Sigma），这些是否有异曲同工之妙？我们谈论的主题是持续了五、六十年的质量措施的延续呢，还是与之有着本质差别？
答：这确实是一个很有趣的问题。从分析数据、适当使用数据的观点看，我认为数据确实有着悠久的历史，多年前福特就是Deming及六标准差的大追随者。
其差别就是，尽管现在分析数据时无需担忧数据的获得，但在收集数据时做得好，就可能获得正确的数据，这非常有益。这需要你有耐心，通过研究别人的模式不断积累丰富的经验。当然，凡事都是一分为二的，其弊端就是你收集的大量数据可能与你的研究对象呈伪相关关系，或没有任何意义。
这就要求我们专业知识过硬，尤其是对制造工厂作出改变进行发言之际。我们最好认真调查后，能够与有着20年经验的人交流意见。你可以说“这是我们在数据中发现的关系，是否与你的直觉相符？”我们需要多此一举。
问：物联网概念如何影响你们收集大数据，你们又是如何将物联网概念应用到你们组织内部分析的？
答：这是一个巨大领域，无论从制造工程内部RFID标签等内部流程看，还是从工厂外部看，或通过车辆本身生成的所有信息来看，这都是一个巨大领域。
福特Energi汽车每小时产生25GB数据，近期销售200万辆汽车产生的数据量可想而知，其中蕴含着巨大机遇，向第三方开发者开放部分系统也存在一些意义重大的机遇。OpenXC就是我们计划添加至研究与先进技术项目的一项计划。
