1、大數據改善訂單處理方式

我們都知道，大數據技術不管是在哪個行業當中進行應用，其最為根本的優勢就是預測能力，用戶利用大數據的預測能力可以精準的了解市場發展趨勢，用戶需求以及行業走向等多方面的數據，從而為用戶自身企業的發展制定更適合的戰略和規劃。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節。

也就是說，企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。現在已經有很多制造業行業的企業用戶開始利用大數據技術來對銷售數據進行大數據分析，這對于提升企業利潤方面是非常有利的。

2、大數據擊敗傳統倉儲運輸

由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。

3、工業采購變得更加精準

大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理。用戶可以根據流程當中每一個環節的輕重緩急來更加科學的安排企業的費用支出，同時，利用大數據的海量存儲還可以對采購的原料的附帶屬性進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。

4、大數據讓產品設計更優化

借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質，大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏。

5、大數據讓終端零售暢通無阻

對于一家企業來說，供應鏈方面的業務需求也是整體運作當中非常重要的一環，在零售行業當中的一些企業也將大數據技術融入了進來，沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。