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大數據作為新一代信息技術的代表，已開始在工業設計、研發、制造、銷售、服務等環節取得應用，并成為推動互聯網與工業融合創新的重要因素。面對大數據的浪潮，傳統企業要主動把握大數據的發展方向，深入挖掘大數據的價值，分析需求偏好、改善生產工藝以及提升企業的內部管理水平等。

當前，大數據最引人關注的一個方面是預測分析。企業可以利用數據中隱藏的模式、識別各種風險和機遇，比如交叉銷售和升級銷售的目標客戶、客戶流失傾向、經濟預測、信用評級和保險承保等。例如，當需要開車時，上百萬美國人選擇AAA(美國汽車協會)的旅游救援、保險和緊急拖車服務。為了更好地理解客戶需求，AAA總部組件了一個"活動中心"，應用 Predictive Analytics軟件進行預測分析。

利用大數據工具對供應鏈進行分析以選擇供應商、優化物流配送方案和進行價格談判等;利用大數據分析工具可以對商品進行銷售預測，分析顧客的購買偏好，確定商品的價格。中國商飛通過商務智能解決方案和業務經營管控平臺的實施，成功構建了實時、透明、智能的業務經營管理平臺，實現了質量全程可追溯以及實時運營;實現高效業務協同，增強了全供應鏈數據共享與智能分析，為管理決策提供強有力保障。

大數據是制造業智能化的基礎，其在制造業大規模定制中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用。通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數據能夠幫助制造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

消費者與制造業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。制造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘，設備調整，原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定制產品。

大數據的應用能給企業帶來諸多便利，實現了以往常規技術手段無法實現的目標。但也要認識到大數據在制造業大規模運用的時間還不是很長，很多企業應用經驗相對缺乏。為了確保大數據在實際運用中能夠發揮其應有的效果，應注意以下幾點:

對于海量的數據要去粗取精，去偽存真。對于業務數據，應當在進行實時分析的基礎上，將決策支持的數據通過移動端推送給企業各級負責人，決策過程用數據說話，不再是憑經驗、拍腦袋。

大數據要形成一定的數據決策力。數據決策力就是基于數據進行科學決策，并且讓數據發揮價值的能力。在大數據時代，這種能力已經變成跟以往的財務能力、生產能力等一樣不可或缺的能力。要重視數據安全性。隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，隱私問題在未來的幾年也將愈加凸顯。所以新的數據保護要求以及立法機構和監管部門的完善應當提上日程。