大数据分析可以为生产者提供更加良好的解决方案
现代供应链随着技术的发展而不断演变，变得越来越复杂。大数据分析解决方案可以提供供应链的可视性，即时了解关键供应链的各种信息，找到优质供应商，直观评估其产品制造类型、周期、质量等情况，以及其订单准时交付能力的强弱。
在大数据技术的支持下，制造企业生产的每一件产品都可以拥有一个专属的RFID编码，通过这个RFID编码可以识别产品在整个生产过程中的所有数据。一旦出现问题，工程师可以通过数据排除故障，发现问题并加以纠正和改进，从而大大提高产品的合格率。
RFID等产品电子识别技术、物联网传感技术和终端云共享技术可以帮助制造企业获取完整的产品供应链大数据。利用这些数据进行分析，工厂管理者可以主动改变产品的制造和流通模式，从而提高仓储、配送和销售的效率，降低成本。
大数据分析可以为销售者提供更加良好的解决方案
大数据是一个很好的销售分析工具。通过对历史数据的多维度组合，我们可以看到区域需求的比例和变化，产品种类的市场知名度，产品营销认知度高的组合形式，以及消费者需求的变化，从而调整产品策略和分销策略。在需求链上，大数据分析不仅为企业带来了更多的价值，也对技能型人才提出了更高的要求。
大数据分析优于传统数据分析的是，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，这就需要专业人员整合、分析和调用数据，充分发挥各种数据的价值。而传统的数据分析只依赖于表格进行分析，与大数据分析相比优势不明显。
大数据技术可以收集、统计、分析和处理海量数据信息，为人们的信息反馈、城市建设、商业活动和公共决策提供重要参考。可广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等领域。
然而，面对严重的数据孤岛、落后的数据采集方式、缺乏统一的数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺乏等问题，我们应该关注各个方面，特别是加强关于数据隐私和数据安全的立法和规范。以数据挖掘和数据分析为核心的应用和服务，无疑可以为社会经济增长奠定坚实的数据基础。未来，大数据不仅会在不同层面改变每个人的思维方式，也会改变很多人原有的生活方式和商业服务业态。
