制造业中的所有数据首先要实现互融互通，根据市场需求产生的订单下到了制造线上，就要同时告诉制造产线。每一项产品需要的特殊定制，而这些定制信息要被所有相关的产线所接收，各个产线才会根据需求种和自己相关的部分进行加工生产。而整个过程的数据信息又再次被收集和反馈到大数据中，用来参考和比对同类的生产过程。
生产中各项数据要不断的收集，挖掘和调整，让数据在不断积累的过程中去学习，大数据，以适应整个生产过程和市场需求。工业大数据还要平衡定制生产和企业成本之间的关系，不能一味的追求定制化的需求而透支企业的生产成本。生产制造的过程不仅要积累自身的生产经验，对外，还要能够收集同行业的经验，市场环境的变化，地域性的差异来补充和完善自己的大数据中心，让这个数据中心适应企业，地域，人文，市场的多方面因素。
一个智慧化的制造企业，应该像一个人一样，工业机器人是人的四肢，用来进行基本的生产劳动。规范化的流程是生产标准。精细化的产品是人制造出的结果，Erp，Mes等生产控制系统是人的大脑，用来控制人的行为，制造出所需要的产品。而大数据则是人大脑中积累的知识，经验。人在不断的学习中学会了各种各样的技能，制造出了各种各样的产品。而智慧制造中，真正智慧的，其实也是企业不断学习和积累的大数据。
数据可视化的本质是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 为什么要使用数据可视化监控大屏幕？ 当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题，各部门各平台数据信息无法实现融合、信息共享。
相比于传统图表与数据仪表盘，数据可视化监控大屏幕，可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉运营增长，助力智能决策。
可视化的目标和作用 传统的可视化可以大致分为探索性可视化和解释性可视化，按照应用来分，可视化有多个目标： 有效呈现重要特征 揭示客观规律 辅助理解事物概念和过程 对模拟和测量进行质量监控 提高科研开发效率 促进沟通交流和合作 按照宏观的角度看，可视化的三个功能： 信息记录 信息推理和分析 信息传播与协同
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，大数据平台，在其他诸如***，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
广告作为互联网行业常见的手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。
曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车***；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，大数据技术与应用，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，大数据技术，并从中挖掘出有效的信息；构建的用户画像，结合广告业务，***目标用户，保证广告定向投放。
新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。
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