如今，大型企业和小型企业都在致力于依赖大量的数据改善业务。在汽车的世界中，自主驾驶汽车的数据正在影响无人驾驶汽车的技术发展。而这就是福特公司采取的方法。
自主驾驶和无人驾驶车辆的研究和开发面临着激烈的竞争，其关键核心是大数据。这些取决于人工智能（AI）的机器学习，而其技术进步依赖于汽车公司收集的数据，来自实际里程的数据，例如特斯拉自动驾驶仪，自动驾驶模拟的数据，测试情况的数据，以及Uber公司在匹兹堡运行的无人驾驶车队。
对于大数据，福特汽车公司分析基础设施总监米切尔·卡瓦瑞特认为是“数据量太大，无法轻易在计算资源内处理”的数据。他说。随着计算机的功能变得更加强大，以及存储成本更加低廉，抓住这些数据将变得更加困难。
但这些数据对机器学习来说至关重要，机器学习通过输入数据和反馈回路学习来操作。“数据和机器学习像花生酱和果冻一样界限分明，而这样对于彼此却好得多。”卡瓦瑞特说。
卡瓦瑞特曾在该公司的产品开发，特别是在研究和先进工程领域担任分析小组主管，支持福特公司不同的职能。并分成几个这样的组，例如制造业的分析组，市场营销和销售的分析组等。他说，“我们将尽最大努力成为内部技术顾问，与内部客户合作，并提供最好的价值。”
他说，福特公司最近将会有显著的变化。福特公司新任首席数据和分析总监帕尔·巴尔维的目标是整合福特公司的分析组。卡瓦瑞特说，新的数据操作组织特别关注福特的内部数据，第三方数据，潜在的合作伙伴关系和车辆数据。这些数据有关企业视图和企业战略，考虑到福特公司的数据，然后进行分析，并将其放在首位。
福特公司意识到有机会成为开创更大的局面。卡瓦瑞特说，“我们认为，如果我们在一个特定的数据仓库内有更多的沟通和超越眼前的需求，这将是巨大的进步。”该小组向执行委员会提出了一个新角色的建议，这就是巴尔维被聘用的时候成立了全球数据洞察和分析小组，其中设置了一个机器学习的部门。
卡瓦瑞特表示，当巴尔维新上任后，他看到了数据和分析方面对于企业发展的重要性，因此，福特致力于确保正确的角色得到满足。“对于数据工程师和数据科学家来说，需要双方能够互相理解对方。”卡瓦瑞特说。
卡瓦瑞特表示将会成为一个真正的数据科学家，并领导一组数据科学家，负责福特的分析基础设施和公司的数据供应链。
“数据供应链”是福特公司的数据湖的品牌术语。“我们正在寻找的是如何以非常战略的方式处理内部资产，以及第三方数据源，连接的车辆数据，自主车辆数据？”卡瓦瑞特说，“我们如何将所有这些数据都放在一个存储库中，以便能够高效有效地操作它？”而自主车辆是具有大量数据的一个领域。
“我们提供了一个平台，使他们能够存储大量的数据，并且进行标记，搜索找到正确的东西，以确保他们可以有效地找到他们想要记录的地方或他们想要检查的地方。卡瓦瑞特说，“这使得他们可以修改技术，并得到进一步发展。”
那么，福特公司是如何解决数据的问题呢？还有一种方法适用于制造业。随着交付的零件，数据可以显示正在采取的路线和旅程的效率，以帮助节省时间和金钱。另一个领域是移动性。“大数据驱动了一些由电动汽车产生的连接车辆数据。”卡瓦瑞特说，“如果有大量的数据，你需要能够有更新的技术来处理这个问题。”
在谈到数据时，卡瓦瑞特说福特公司与其他大型汽车制造商的差异在于“推动企业级方法”。福特公司的长期目标是能够围绕其整套数据资产制定坚实的战略。卡瓦瑞特补充道，“当我们想要了解一个特定的领域时，我们真的希望能够说，我们如何获得该领域的完整视图，无论是客户，零部件还是车辆？我们把所有这一切都整合在一起吗？”
卡瓦瑞特对于福特公司在雇用个人来处理数据表达了自己的看法。“在这个领域很难招聘，”卡瓦瑞特说，“但我们真的相信我们对进入组织的人才有一个非常好的价值主张，因为这是重要的工作，我们公司已经认识到，这不仅仅是做数据和算法的很酷的东西。我们知道人工智能（AI）正在开始发展，所以我们想确保走在行业的前列。”卡瓦瑞特说。
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