“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。
在大数据技术的支持下，制造业企业可以为每一件产品标记一个专有的射频识别码，并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产、包装等数据。一旦出现次品，工程师们可以通过这些数据排查整个生产环节，迅速找出生产线的缺陷并加以改进，进而大幅降低次品率。
RFID等产品电子标识技术、物联网感知技术以及终端云共享技术，能帮助制造业企业获得完整的产品供应链大数据。工厂管理者利用这些数据进行分析，可以积极改变产品的制造、流通模式，以促进仓储、配送、销售效率的提升并降低成本。
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。
在大数据技术支持下，企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生产的智能性、网络性，将传统制造业和高端服务业融合在一起，进一步提高企业产品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精细化的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、从在线推广到线下展示阶段，多元化正向数据以及逆向数据，都将在制造业供应链和需求链场景下得到全面应用，智慧工厂、智能机器人、智慧仓储等应用也为时不远。
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。
以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务，无疑能为社会经济的增长奠定坚实的数据基础。展望未来，大数据不仅会在不同层面改变大家的思维模式，还能改变许多人原有的生活方式和商业服务业态。
