隨着新能源汽車新品持續進化，全球消費者再次感受到了科技與速度的結合。

2025 年的汽車市場，“內卷”已成常態，不確定性持續增加。如何每年去交付數百萬新增客户的整車，以及近數千萬存量客户的備件，並且提升全流程的交付體驗，是企業面臨的核心課題之一。

這一挑戰的本質，是如何在龐大且複雜的產供銷體系中實現敏捷響應。而在數字化浪潮中，企業對數據平台的要求，與汽車行業如出一轍：誰能更快交付，誰就能更快贏得市場。

一、為什麼交付週期是新的競爭力？

新能源汽車市場尤其如此，消費者對智能化、續航、快充技術的需求快速迭代。 車企必須快速響應這些變化，否則就會錯失市場。

用户需求瞬息萬變：在企業內部，業務部門可能今天需要分析大促活動的實時GMV，明天就要洞察新上線功能的轉化率，數據平台如果無法快速支持這些新的分析場景，就會成為業務發展的瓶頸。

機會窗口稍縱即逝：以汽車行業為例，一款新車型的發佈窗口期非常短暫。如果因為供應鏈問題或生產排產延誤，導致無法在最佳時機大規模交付，就可能被競爭對手搶佔先機。

複雜架構拖慢節奏：傳統數倉為了應對分析，需要進行多層數據建模和複雜的ETL過程，一個簡單的報表需求，交付週期也可能從“天”拖到“月”。

另外，車企的供應鏈體系連接着不同的區域、工廠、上百家供應商和上千家經銷商，要將數萬種零部件高效協同，並將整車精準交付，其背後產供銷全鏈條的複雜性是巨大的。 如果沒有一個高效的數據中樞，敏捷響應幾乎無從談起。

二、StarRocks：數據界的電車速度

正如新能源車通過一體化平台和 OTA 技術縮短迭代週期，StarRocks也在幫助企業用更現代、更高效的方式把數據價值交付出來。

1. 極速查詢，像駕駛電動車一樣順暢

StarRocks 通過MPP架構和向量化執行引擎，實現海量數據下的亞秒級查詢響應，讓數據分析從漫長等待變為即刻洞察。 數據從導入到可分析，最快只需秒級。

2. 簡化架構，像一體化設計的整車平台

StarRocks 致力於用一套架構解決多種分析需求，其設計理念如同汽車的一體化平台，而非“零件拼裝”。

• 統一分析，無需拼裝：一套系統即可滿足高併發、低延遲的實時分析和高吞吐的離線處理需求。
• 明細建模，無需預計算：直接在最細粒度的數據上進行多維分析，省去了傳統數倉中繁瑣的預聚合和Cube建模過程。
• 湖倉一體：企業可以將海量數據保留在成本更低的數據湖中，StarRocks對其進行高性能查詢，無需數據遷移。同時，通過異步物化視圖，可將湖中熱數據自動同步至StarRocks內部進行加速，實現靈活性與性能的統一。

3. 雲原生彈性，像電動車 OTA 升級

StarRocks 自 3.0 版本以來全面採用存算分離架構，計算資源和存儲資源可以獨立、按需彈性擴縮容。 企業可以像給汽車OTA升級系統算力一樣，在新品發佈、大促活動等業務高峯期快速增加算力，高峯過後則縮減資源，實現極致的成本效益。

三、場景實踐：數據如何驅動新能源汽車交付全流程優化

新能源汽車的交付過程，是一條從線上訂單到線下交付的複雜鏈條。每個環節的效率都直接影響最終的客户體驗和企業成本。

關鍵環節一：訂單到生產排產

新能源汽車提供高度個性化的配置選項（如電池容量、智駕包、內外飾顏色），導致訂單組合極其複雜。車企需要精準預測熱銷配置，靈活調整生產計劃，以避免暢銷車排產滯後、滯銷車佔用產能的困境。

StarRocks能做什麼？

• 實時訂單監控：通過流式導入，實時匯聚來自官網、App、小程序、門店等全渠道的訂單數據。
• 高併發看板與洞察：支持管理層和生產部門通過BI工具構建實時駕駛艙，以亞秒級延遲監控各車型、各配置的訂單趨勢和地域分佈，提前預判市場需求。
• 智能排產支持：為AI排產算法提供實時的、細粒度的訂單和產能數據，支持動態優化生產序列，優先保障熱門車型的交付。

關鍵環節二：供應鏈零部件保障

電池、電控、高算力芯片等核心零部件是新能源汽車的生命線，其供應的任何波動都可能導致生產線停擺。傳統依賴週報或月報的庫存管理方式，風險發現滯後，難以應對突發狀況。

StarRocks能做什麼？

• 供應鏈全景可視化：整合ERP、MES、WMS等系統數據，打通供應商交付、在途物流、工廠庫存等信息，形成統一的供應鏈數據視圖。
• 關鍵部件風險預警：利用物化視圖，對“電芯”、“芯片”等關鍵物料的庫存、消耗速度和預計到貨時間進行實時、持續監控。當庫存低於安全閾值或供應商交付延遲時，系統可實現分鐘級預警，為採購和協調爭取寶貴時間。

關鍵環節三：物流與交付

車輛從工廠下線後，需經歷幹線運輸、區域分撥、門店交付等多個環節。運輸過程不透明、調度效率低，導致車企難以向客户提供精準的交付時間，影響客户滿意度。

StarRocks 能做什麼？ 

• 智慧物流調度：集成車輛GPS、運單系統數據，實時監控全國在途車輛的位置和狀態。結合各區域的訂單密度和實時路況，為運輸車輛推薦最優配送路徑。
• 精準ETA（預計到達時間）預測：通過對歷史物流數據和實時運輸狀態的分析，持續、動態地更新“預計交付時間”，並通過用户端App或小程序展示，提升交付過程的透明度。

關鍵環節四：售後與反饋

對於新能源汽車而言，交付並非終點，而是服務的起點。如何整合海量的車輛IoT數據、維修工單、用户反饋等多源異構數據，從被動響應故障轉變為主動預測風險，並快速將用户反饋和使用行為數據轉化為產品迭代的有效輸入。

StarRocks 能做什麼？

• 構建“人-車-服”統一視圖：StarRocks能夠實時整合車輛傳感器數據、服務中心數據、用户App行為數據和客服中心數據，構建起以用户和車輛為核心的360度統一視圖，這使得服務、市場和研發團隊都能在同一數據底座上協同工作。
• 提升客户服務中心效率：當用户進線或到店時，基於StarRocks構建的服務看板可以秒級拉取該車輛的實時健康狀態、歷史故障碼、維修保養記錄和OTA升級歷史，提供更精準、高效的服務，從而提升一次性修復率和客户滿意度。

四、實踐案例：讓業務價值即刻可見

案例1 蔚來——構建極速統一的用户與車輛數據洞察平台

蔚來基於鏡舟數據庫（基於 StarRocks 的企業版產品）構建了一個極速且統一的數據分析平台。該平台整合了來自 Kafka 和 Hive 等多個數據源的數據，並利用 StarRocks 的物化視圖等特性對關鍵查詢進行加速，最終形成了一個覆蓋離線和實時指標的統一分析層。

核心價值：

• 性能飛躍：查詢效率得到數倍提升。例如，某車輛數據指標的查詢延遲從2秒以上降低至500毫秒；整車三電系統可靠性分析的查詢速度從15秒縮短至2秒，提升近8倍。
• 架構簡化：成功統一了OLAP分析引擎，降低了技術複雜度和運維成本。
• 業務賦能：該平台已廣泛應用於20多個業務線，為用户畫像、數據化運營和BI自助分析等核心場景提供了強大的低延遲、多維分析能力。

案例詳情：蔚來基於鏡舟數據庫打造極速統一數據平台

案例2 吉利汽車——打造PB級車聯網數據的湖倉融合架構

吉利汽車採用鏡舟數據庫（基於 StarRocks 的企業版產品），構建了新一代的 Lakehouse 湖倉融合架構。此舉統一了原先由 ClickHouse、Impala 等構成的分析層，實現了對海量數據的實時分析和聯邦查詢。

核心價值：

• 極致性能與規模： 在承載 70TB 數據、單表達百億行的規模下，報表查詢平均耗時穩定在 100-200 毫秒。
• 效率與成本優化： 數據服務效率提升 30% 。由於架構簡化，一名工程師即可完成過去需要複雜建模的業務場景開發，人力成本大幅降低。
• 場景全面覆蓋： 已成功應用於售後、研發等 500 多個分析場景，以及超過50個預警預測場景，有力支撐了集團的精細化運營。

案例詳情：鏡舟科技助力吉利汽車做世界領跑者

案例3 理想汽車——實現多源異構數據的統一查詢與實時畫像

理想汽車採用鏡舟數據庫作為統一的數據查詢網關，利用其強大的外表（External Table）功能，實現了對 Hive 和 TiDB 中數據的跨源聯邦查詢。對於低延遲分析場景，則將數據直接導入 StarRocks。這一架構還支撐了其先進的實時畫像標籤系統。

核心價值：

• 性能與效率提升： 查詢性能達到原 Impala 方案的 2 倍以上，成功替換了 Impala 服務，減輕了 Hadoop 集羣的運維壓力。
• 實時決策能力增強： 新建的實時畫像系統，為人、車、樁的交叉分析和複雜圈選提供了近實時的洞察，在碰撞告警、故障預警等關鍵場景中，顯著提升了響應速度和決策效率。

案例詳情：邁向雲原生：理想汽車 OLAP 引擎變革之路

結語

正如新能源讓更多家庭第一時間享受電動車的便捷，StarRocks 讓企業第一時間享受數據帶來的決策紅利。

以 StarRocks 為代表的新一代數據平台，通過其統一、極速、彈性的架構，正在打破數據壁壘，加速數據價值的流動。這不僅是IT基礎設施的升級，更是企業邁向“新質生產力”，在激烈競爭中贏得先機的重要戰略佈局。