大数据分析是指通过多种技术手段对海量数据进行收集、整理、存储和分析，从中挖掘有价值的信息和规律。常见的大数据分析工具包括数据挖掘、统计分析、机器学习、人工智能等，它们可以帮助企业识别趋势、预测未来、优化决策。通过这些工具，企业能够更高效地从数据中提取洞察，提升运营效率和市场竞争力。此栏目旨在为用户普及大数据分析的基本概念和应用方法，帮助大家更好地理解和应用这些工具。
制造业的数据到底有多“值钱”？据《中国制造业数字化转型发展报告》显示，2023年中国制造业企业数字化渗透率已达67.8%，但真正实现端到端数据治理、让数据驱动决策的企业还不到15%。你可能已经感受到，工厂的信息化不再只是ERP或MES上线那么简单，数据被分割在各个系统、标准不一、质量难控，跨部门协作依然“掉链子”，这些问题直接影响到生产效率、成本管控乃至市场响应速度。此时，数据治理平台的价值变得前
在制造企业的数字化转型路上，许多工厂主、IT负责人和数据分析师都发出过这样的疑问：“为什么我们投资了数十万甚至上百万的数据平台，生产效率、质量追溯、能耗分析却依然混乱，数据驱动的决策反而更慢了？”据《中国制造业数字化转型白皮书》2023版显示，超过63%的制造业企业在大数据分析软件选型和应用落地过程中，遭遇数据孤岛、分析场景难以标准化、软件功能与实际业务割裂等痛点。这不仅仅是技术选型的问题，更是数
制造业数字化转型，究竟难在哪里？一项来自中国信息通信研究院的调研显示，2023年中国制造业企业中，超过70%依然依赖手工Excel处理生产与供应链数据，数据流通效率低、人工错误率高、跨部门协作难，直接导致数字化项目的ROI远低于预期。更具冲击力的是，头部制造企业已将数据驱动的运营能力，视为核心竞争力——“数据孤岛不打通，数字化就是空谈”，这是某大型装备制造集团CIO的真实吐槽。2026年，制造业数
2026年，数字化制造业平台的选型已然成为企业生死攸关的战略抉择。你可能已经发现，行业巨头们不再单纯追求“数字化”，而是在数据治理、智能分析、业务闭环等核心能力上展开激烈角逐。为什么有的制造企业靠平台年利润翻三倍，有的却被数据泥潭拖垮？你是不是也在迷茫：到底该选SAP、用友、金蝶，还是华为云、阿里云这些新势力？数据治理到底是什么，新一代制造业平台的核心到底在哪里？本文将用行业真实案例、权威数据报告
每一次战略调整，都是企业生死攸关的抉择。可惜的是，70%以上的企业战略转型项目，最终都因“预期分析偏差”而陷入困境——不是目标设定太乐观，就是对市场环境判断失误，导致资源错配、团队无所适从。你是否也曾在会议室里苦熬一夜，只为搞清楚“我们到底能不能做到”？其实，预期分析科学性不足，是企业战略调整最大的隐患。数据不全、维度单一、模型滞后，往往让领导层“拍脑袋”决策，而非基于客观事实。今天，我们将深入探
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