銷售數據中的問題是如何分析你電腦中的病毒。對數據分析的誤解是什么，您的組織是否在考慮分析數據的最佳方式？關于-0的兩大誤區(qū)/關于-0的兩大誤區(qū)平時無論是進行用戶調研、產品運營還是競品分析，數據分析都是必不可少的，如果項目有一些分歧，誰也說服不了誰，他們往往用數據說話，可見在開發(fā)產品的時候，數據的統(tǒng)計和分析是非常重要的。

在制造業(yè)中，一些企業(yè)為了實現(xiàn)數字化轉型，嫁接了大量的智能制造設備，如MES、ERP、SAP等。在實際的生產過程中，每天都會產生大量的生產數據，這些海量的數據存儲在設備、PC、設備自帶的工控機等等。大數據時代，數據是最有價值的，那么如何有效的整理和分析優(yōu)質數據，可以從以下幾個方面進行:1。收集數據完成生產質量分析平臺，快速整合生產總數據，即時獲取影響質量的總數據，建立統(tǒng)一的質量數據平臺。

目前制造產品的過程控制越來越嚴格，測量幾乎延伸到產品生產的全過程。生產質量分析平臺可以收集所有這些數據，進行整理，并實時更新。質量數據還包括所有外部的和分散在工廠內外的所有環(huán)節(jié)。這些數據不僅指質量數據，還間接影響設備信息、人員信息、環(huán)境等質量數據。

大數據發(fā)展面臨的挑戰(zhàn):目前大數據發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括七大挑戰(zhàn):業(yè)務部門缺乏明確的大數據需求，導致數據資產逐漸流失；企業(yè)內部數據孤島嚴重，導致數據價值挖掘不足；數據可用性低，數據質量差，使數據無法使用；數據相關管理技術和架構落后，導致大數據處理能力不足；數據安全能力和防范意識差，導致數據泄露；大數據人才缺乏，大數據工作難以開展；大數據越開放，越有價值。而大數據相關政策法規(guī)的缺失，使得數據開放和隱私難以平衡，也難以更好的開放。

由于業(yè)務部門需求不明確，而大數據部門是非盈利部門，企業(yè)決策者擔心成本相對較高，導致很多企業(yè)在建設大數據部門時猶豫不決，或者很多企業(yè)處于觀望狀態(tài)，從根本上影響了企業(yè)向大數據方向發(fā)展，也阻礙了企業(yè)對自身數據資產的積累和挖掘。甚至因為數據沒有應用場景，很多有價值的歷史數據被刪除，造成企業(yè)數據資產的流失。