在政府提出的众多针对汽车后市场的政策中，汽车维修数据的开放成为该行业突破性发展的标志。维修数据公开以后，所融合形成的更多维度的大数据能够让整个车后市场形成一个整体，从而打破行业垄断所造成信息不对称壁垒。
在大数据基础上，整条产业链上的维修、保养等各环节商家都能更专注与自己所在的行业，所需要的相关数据只要与专门做数据的商家对接即可，这样整个行业就都做轻了，汽车后市场的竞合时代也就由此开始。
从产业链来看，当前中国汽车后服务市场基本可分七个大类：包括养护、维修、改装、二手车、汽车配件、相关电商及金融保险等。这七个大类其实可以再做细分，譬如养护就包括洗车、美容、机油及零件更换等服务。
七大类汽车服务可以分为汽车服务、车联网相关、及工具社区等三种类型，当前而言，汽车服务类的众多商家正在由重向轻变化，开始由产业链低层向中间层过度，做“服务汽车服务商”的服务商。这一类商家无论是做平台的还是做垂直服务的，在信息化方面都在向“大数据”过渡。
因为商家们发现汽车后市场服务中的竞争不在于维修人员的多少，更需要的是对原厂配件、品牌配件、工时、维修信息等数据的适配，举个例子，比如机油滤清器(简称机滤)需要与上门的客户车型匹配，可原厂机滤很贵，一般的o2o公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款机滤适合这个客户的车型呢?这就需要用数据库来做匹配支持。在数据获取上，有数据积累的商家可以通过更多的渠道获得信息，没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。整个产业链对大数据服务都有重度需求。
大数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理，这些数据具体到汽车后市场，则是对汽车后市场服务商家在沟通用户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面，可以让商家近距离接触车主。甚至不用询问就能了解车主用车信息，可以进一步为车主提供一站式汽车服务方案。
那么，汽车后市场需要那些数据呢？一个合格的数据服务提供商，应该做到以下几点：
全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于VIN的全车型全配件的通配架构，配件数据库包括：VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。
与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息，能够保证最新车型的零部件填充数据库。
互联网化的API数据服务。保证每一个与其合作的商家，都能通过API接口对接到并调取所需的数据库信息。
至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大，同时也正在产生更大量的数据，数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。
老生常谈的数据维护。从全品牌到全车款，海量的数据挖掘与匹配，没有一个足够强大的运营团队是不行的。
DT时代，车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且容易形成海量数据。在大数据平台上，基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据，从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理。
以上所讲的是广义上大数据对汽车后市场行业的影响，体现在到车后服务方面，大数据确实能够解决很多问题。具体而言，大数据模式对于该行业的一些价值可以表现为以下几点：
首先，促进产业链配件交易的效率。目前，B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足50%，前文所述几大数据库是保证交易信息的准确性的基础，网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息，重复换货频次降低。
其次，多种选择为商家带来价格优势。数据库不只是为商家提供原厂配件信息，同时也提供其他品牌的可替换配件，车主可以根据情况选择合适的配件，同时这也是品牌商家的一个销售渠道。
再者，改变了传统的咨询方式。将传统汽配行业1对1电话询件询价方式，提升为1对多的数字化询价方式，极大的提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。
同时，提供了交易配件的追溯源头可行性。数据库对配件厂商、配件分销商、配件连锁分销商、汽车保养商、配件B2B电商平台及O2O服务平台都有清楚的记录，并能够逆向查询，这样配件以及服务出现问题之后，便可以逆向找到交易源头，解决了汽车后市场服务的透明化与公正性的问题，无需再用第三方监督。
还有，符合国家提倡的“同质配件”战略。当前，中国汽车维修行业协会正在大力推广“同质配件”行动，以推进汽车维修行业健康发展。同质配件也就是“质量相当配件”，具体到汽车零配件上也就是可以替换原厂配件的零配件替代品，价格更低同时性价比更高。这个政策可以增强民族制造业积极性，并能够降低消费者维护成本。
在行业影响方面，除了以上几点，在“互联网+传统”行业方面，大数据融入传统企业的CRM系统并倒逼传统企业升级转型，是“互联网+”落到实处的一个重要的途径。
总而言之，大数据将会为整个汽车后市场行业的进步提供更有利的基础。同时，无人驾驶、车联网、智慧交通及工业4.0等也将受益其中。
