大数据技术为制造业提供多方位、精细化的服务

大数据技术为制造业提供多方位、精细化的服务

大数据在制造业行业的应用，囊括了诸多细小的场景。来源于产品生命周期的各个环节，包括设计、制造、服务、市场、再利用各个环节，每个环节都会有大数据。“全”生命周期汇合起来的数据既多元又复杂。有了大数据技术，制造业得以加“数”前进。

供给链

现代供应链正在演变，并变得越来越复杂。大数据分析解决方案可提供供应链可视性，即时了解关键供应链的各种信息，例如哪些供应商表现良好，他们的产品制造种类、周期、质量等情况，以及按时交付订单的能力有多强。

需求链

大数据是一个很好的销售分析工具。通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及产品营销认可度较高的组合形式、消费者的需求变动等，以此来调整产品策略和铺货策略。

在需求链环节，大数据分析在为企业带来更多价值的同时，也对企业的技能型人才提出了更高的要求。由于大数据分析非传统的数据分析，传统数据分析可能依托于表格进行分析，而大数据分析是对杂乱的、海量的、杂乱的、多元的数据进行专业的分析，这就需要有专业的人员和去进行数据的整合、分析和调用，从而充分发挥各类数据的价值。

总结：

大数据技术能够对海量数据信息进行搜集、统计、分析和处理，为人们的信息反馈、城市建设、商业活动、公共决策等提供重要参考，可以被广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等各个领域。

不过，面对数据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺失等问题，应该引起各方面的重视，尤其应加紧对数据隐私、数据安全方面的立法和规范。

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