2009年，“大数据”这个说法逐渐开始在互联网圈内传播，直到2012年美国奥巴马政府高调宣布其“大数据研究和开发计划”，大数据真正开始进入主流的传统线下经济，时至今日大数据依然持续升温。
大数据的概念能够迅速普及，并持续几年热度不减，是因为数据价值本身得到了市场的认可，在这个大环境下，企业逐步认识到数据的重要。然而对于制造企业来说，大数据的应用比起其它的行业，例如银行业、金融业等更为复杂，因其数据形态复杂、数据来源多，且很多数据采集困难，因此大数据在制造企业的应用还存在瓶颈，也不是短时间能够普及的。
为了挖掘数据价值，制造企业开始关注业务分析领域，并将其应用在制造业生产管理的各个环节，根据企业的需求从多个方面实现准确的分析、预测，提供决策支持。例如通过收集生产过程中的数据，对产品质量进行监控；科学预测市场需求，有效地指导采购及生产计划的制定；通过对市场的分析监控，制定有效的营销策略；完善渠道信息的监控，实现对渠道各的把控等等。
近两年，不少企业已经在构建业务分析的能力上进行实践，也取得了一定的成效：雷克萨斯(Lexus)通过Twitter进行业务分析，从伦敦奥运会冠军筛选合适的广告代言人；小松公司的挖掘机安装了GPS定位系统，在实时监控车辆运行情况的同时，还根据挖掘机每个月的工作时间，统计全年的工作情况，由此判断下一年度的市场需求。挖掘机开工越饱满，说明市场需求越旺盛，如果客户购买挖掘机后每个月的工作量很少，说明市场有可能面临过剩的风险；农夫山泉通过分析高速公路的收费、道路等级、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本等数据，实现了精准的销售预测和物流配送体系，解决了以往生产、销售之间的不平衡以及补货、调货带来的物流损失。
这些成功尝试，让我们看到制造企业已经逐步摸索出了业务分析的各种应用场景。
目前市场上也有不少成熟的业务分析软件，例如SAP BusinessObjects Analysis、Microstrategy、IBM Cognos Business Insight、亦策软件的QlikView、文雅科的Dr.SumEA SAS JMP等。一些厂商也提供移动版，让企业管理者在使用系统时更为方便。
虽然大数据热度不减，但对中国制造企业来说，做大数据似乎还为时过早。从长期来看，大数据的影响是巨大的，但眼下对于企业而言，业务分析显得更为务实。信息化的建设从来都不需要高屋建瓴，中国企业需要先管好自己的小数据，建立数据分析的能力，才是长远的发展之道。
延伸阅读：
2014（第四届）中国制造业业务分析与绩效管理信息化论坛
业务分析系统促敏捷
业务分析洞察中国企业
JPM：引领企业进入业务分析世界
专访IBM：誓将业务分析进行到底
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本文标题：业务分析深挖企业数据价值
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