1。简化管理用科学的思维去分析，聚焦数据的主要矛盾，用简洁的数据来呈现，尽可能地简化概念，解决了复杂的经营管理过程，不仅加快了决策效率，往往还能走向光明的未来。一个简短的总结不亚于一个全面的展示，一组KPI演示比几十页的PPT强多了。2.优化运营管理流程通过对运营数据的分析，我们知道如何合理分配运营资源，流程哪里需要优化。
通过对存货周转率的分析，可以推断出采购流程是否需要改进，或者备货策略是否需要改变。3.创造更大价值效益和商业价值的创新衍生而来的数据价值可以有效转化，价值可以通过数据呈现。在生产中，当NPI引入量产时，ERP系统的损耗系数应该多久调整一次？有哪些工艺和材料需要调整？需要通过分析制作过程来确定数据。通过对月度或季度生产损耗或不良品的分析，可以找到降低物料损耗系数的关键，从而提高一次合格率，降低物料成本，创造更大的利润。
美国PCMagazine主编5、大 数据有哪些应用?
Costa近日表示，他认为“Big 数据”的发展趋势对未来的影响最大，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些技术相辅相成。Costa指出Da 数据，未来应用有七大趋势:一是物联网:今天有84亿个物品相互连接，比全球人口多得多；不仅台式电脑、笔记本电脑或手机等3C产品相互联动，物流公司也使用智能扫描仪做智慧物流，可以改变消费者和企业的走向，但存在资金安全风险的问题。
6、工业大 数据应用在哪些方面?工业大学数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网和移动物联网带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球产业体系正在深度融合，给全球产业带来深刻变革。创新企业的研究、生产、经营、营销和管理方法。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度，更高的效率，更高的洞察力。工业大学典型应用数据包括product创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化及产品精准营销等。
1.加速产品创新客户与工业企业的互动和交易会产生大量的数据，挖掘和分析这些客户趋势数据，可以帮助客户参与产品需求分析和产品设计创新活动。2.产品故障诊断和预测这可以用于产品售后服务和产品改进。无处不在的传感器和互联网技术的引入使产品故障的实时诊断成为现实，而大数据应用、建模和仿真技术使动态预测成为可能。
