“全”生命周期匯合起來的數據既多元又復雜。有了大數據技術，制造業得以加“數”前進。

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供給鏈

現代供應鏈正在演變，并變得越來越復雜。大數據分析解決方案可提供供應鏈可視性，即時了解關鍵供應鏈的各種信息，例如哪些供應商表現良好，他們的產品制造種類、周期、質量等情況，以及按時交付訂單的能力有多強。

在大數據技術的支持下，制造業企業可以為每一件產品標記一個專有的射頻識別碼，并通過這一射頻識別碼記錄該產品在整個生產流程中的生產、包裝等數據。一旦出現次品，工程師們可以通過這些數據排查整個生產環節，迅速找出生產線的缺陷并加以改進，進而大幅降低次品率。

RFID等產品電子標識技術、物聯網感知技術以及終端云共享技術，能幫助制造業企業獲得完整的產品供應鏈大數據。工廠管理者利用這些數據進行分析，可以積極改變產品的制造、流通模式，以促進倉儲、配送、銷售效率的提升并降低成本。

需求鏈

大數據是一個很好的銷售分析工具。通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求占比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及產品營銷認可度較高的組合形式、消費者的需求變動等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。

在需求鏈環節，大數據分析在為企業帶來更多價值的同時，也對企業的技能型人才提出了更高的要求。由于大數據分析非傳統的數據分析，傳統數據分析可能依托于表格進行分析，而大數據分析是對雜亂的、海量的、雜亂的、多元的數據進行專業的分析，這就需要有專業的人員和去進行數據的整合、分析和調用，從而充分發揮各類數據的價值。

在大數據技術支持下，企業還可以利用傳感技術、自動化技術等增強產品生產的智能性、網絡性，將傳統制造業和高端服務業融合在一起，進一步提高企業產品的競爭力。大數據能夠為制造業提供多方位、精細化的服務，從產品設計到制造、從使用到維護、從在線推廣到線下展示階段，多元化正向數據以及逆向數據，都將在制造業供應鏈和需求鏈場景下得到全面應用，智慧工廠、智能機器人、智慧倉儲等應用也為時不遠。

總結：

大數據技術能夠對海量數據信息進行搜集、統計、分析和處理，為人們的信息反饋、城市建設、商業活動、公共決策等提供重要參考，可以被廣泛應用于金融、商業、教育、醫療、管理、電子等各個領域。

不過，面對數據孤島嚴重、數據采集方式落后、缺乏統一數據資源管理機制、大數據行業應用標準缺失等問題，應該引起各方面的重視，尤其應加緊對數據隱私、數據安全方面的立法和規范。

以數據挖掘、數據分析為核心的應用和服務，無疑能為社會經濟的增長奠定堅實的數據基礎。展望未來，大數據不僅會在不同層面改變大家的思維模式，還能改變許多人原有的生活方式和商業服務業態。