水泥倉頂除塵器脈沖布袋除塵器結構內蒙古脈沖布袋除塵器結構多少錢站起身來，抖了抖袍袖，一揚手，對著一側石門一道法決打去。
——第七百零四章路逢舊人剩下的玉盒也被韓立一一打開了。一只玉盒中，放著一個綠色小瓷瓶。另一只中，則放著一團拳頭小、紫的東西。隨意的將綠瓶打開，放在鼻下輕聞了一下，一股辛辣異常的氣息撲鼻而來。韓立有點驚訝的輕咦一聲，凝神將神識聚成一點，探查起此物來。片刻后他恍然的單手一抖，手中光團瞬間化為一片紫霧，盤旋頭頂。但被一道法決打在其上后，現出了原形，重新跌落到了韓立手中。這可是蠻荒時期名氣不小的古寶。
數據能帶給行業更多的在于商家對于客戶以及業務的管理，這些數據具體到汽車后市場，則是對汽車后市場服務商家在溝通用戶以及商業營銷的綜合性管理。尤其是車型、配件、品牌、保養等數據的靈活調取與應用方面，可以讓商家近距離接觸車主。
在數據基礎上，整條產業鏈上的維修、保養等各環節商家都能更專注與自己所在的行業，所需要的相關數據只要與專門做數據的商家對接即可，這樣整個行業就都做輕了，汽車后市場的競合時代也就由此開始。
從產業鏈來看，當前汽車后服務市場基本可分七個大類：包括養護、維修、改裝、二手車、汽車配件、相關電商及金融等。這七個大類其實可以再做細分，譬如養護就包括洗車、美容、機油及零件更換等服務。
七大類汽車服務可以分為汽車服務、車聯網相關、及工具社區等三種類型，當前而言，汽車服務類的眾多商家正在由重向輕變化，開始由產業鏈低層向中間層過度，做“服務汽車服務商”的服務商。這一類商家無論是做平臺的還是做垂直服務的，在信息化方面都在向“大數據”過渡。
因為商家們發現汽車后市場服務中的競爭不在于維修人員的多少，更需要的是對原廠配件、品牌配件、工時、維修信息等數據的適配，舉個例子，比如機油濾清器(簡稱機濾)需要與上門的客戶車型匹配，可原廠機濾很貴，一般的o2o公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款機濾適合這個客戶的車型呢?這就需要用數據庫來做匹配支持。在數據獲取上，有數據積累的商家可以通過更多的渠道獲得信息，沒有積累的則會與專業的數據庫企業進行合作。整個產業鏈對大數據服務都有重度需求。
數據能帶給行業更多的在于商家對于客戶以及業務的管理，這些數據具體到汽車后市場，則是對汽車后市場服務商家在溝通用戶以及商業營銷的綜合性管理。尤其是車型、配件、品牌、保養等數據的靈活調取與應用方面，可以讓商家近距離接觸車主。甚至不用詢問就能了解車主用車信息，可以進一步為車主提供一站式汽車服務方案。
那么，汽車后市場需要哪些數據呢?一個合格的數據服務提供商，應該做到以下幾點：
1、全品牌全車型全配件的數據信息。要有基于VIN的全車型全配件的通配架構，配件數據庫包括：VIN碼識別庫、車型配置庫、保養規則庫、配件原廠件號品牌件號通配數據庫等。
2、與國外同步的數據庫關聯結構。即時同步國外零部件供應商的信息，能夠保證車型的零部件填充數據庫。
3、互聯網化的API數據服務。保證每一個與其合作的商家，都能通過API接口對接到并調取所需的數據庫信息。
4、至少5年以上的數據庫制作經驗。整個汽車后市場對數據的需求越來越大，同時也正在產生更大量的數據，數據處理經驗以及數據庫制作經驗尤為重要。
5、老生常談的數據維護。從全品牌到全車款，海量的數據挖掘與匹配，沒有一個足夠強大的運營團隊是不行的。
DT(Data technology)時代，車輛上傳的每一組數據都帶有位置信息和時間，并且容易形成海量數據。在大數據平臺上，基于對車輛數據、道路數據、環境感知數據等海量信息的處理、分析、匯總，汽車服務商或整車廠商可獲得相關車主的車況、駕駛行為、里程等行車、用車過程中的數據，從而可基于數據挖掘對車主進行精細化的管理。
