销售数据中的问题是如何分析你电脑中的病毒。对数据分析的误解是什么，您的组织是否在考虑分析数据的最佳方式？关于-0的两大误区/关于-0的两大误区平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品分析，数据分析都是必不可少的，如果项目有一些分歧，谁也说服不了谁，他们往往用数据说话，可见在开发产品的时候，数据的统计和分析是非常重要的。
在制造业中，一些企业为了实现数字化转型，嫁接了大量的智能制造设备，如MES、ERP、SAP等。在实际的生产过程中，每天都会产生大量的生产数据，这些海量的数据存储在设备、PC、设备自带的工控机等等。大数据时代，数据是最有价值的，那么如何有效的整理和分析优质数据，可以从以下几个方面进行:1。收集数据完成生产质量分析平台，快速整合生产总数据，即时获取影响质量的总数据，建立统一的质量数据平台。
目前制造产品的过程控制越来越严格，测量几乎延伸到产品生产的全过程。生产质量分析平台可以收集所有这些数据，进行整理，并实时更新。质量数据还包括所有外部的和分散在工厂内外的所有环节。这些数据不仅指质量数据，还间接影响设备信息、人员信息、环境等质量数据。
大数据发展面临的挑战:目前大数据发展仍面临诸多挑战，包括七大挑战:业务部门缺乏明确的大数据需求，导致数据资产逐渐流失；企业内部数据孤岛严重，导致数据价值挖掘不足；数据可用性低，数据质量差，使数据无法使用；数据相关管理技术和架构落后，导致大数据处理能力不足；数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；大数据人才缺乏，大数据工作难以开展；大数据越开放，越有价值。而大数据相关政策法规的缺失，使得数据开放和隐私难以平衡，也难以更好的开放。
由于业务部门需求不明确，而大数据部门是非盈利部门，企业决策者担心成本相对较高，导致很多企业在建设大数据部门时犹豫不决，或者很多企业处于观望状态，从根本上影响了企业向大数据方向发展，也阻碍了企业对自身数据资产的积累和挖掘。甚至因为数据没有应用场景，很多有价值的历史数据被删除，造成企业数据资产的流失。
