供應鏈
現代供應鏈不斷發展，變得越來越復雜。大數據分析解決方案可以提供供應鏈可視性，即時了解關鍵供應鏈的各種信息，如哪些供應商表現良好，其產品的類型、周期和質量，以及其按時交付訂單的能力有多強。
在大數據技術的支持下，制造企業可以給每件產品打上唯壹的射頻識別碼，通過這個射頻識別碼記錄產品在整個生產過程中的生產、包裝等數據。壹旦出現不良品，工程師可以利用這些數據檢查整個生產過程，快速發現生產線的缺陷並加以改進，從而大大降低不良品率。
RFID等產品電子識別技術、物聯網傳感技術、終端雲共享技術可以幫助制造企業獲取完整的產品供應鏈大數據。通過分析這些數據，工廠管理者可以主動改變產品的制造和流通模式，從而促進倉儲、配送和銷售的效率，降低成本。
需求鏈
大數據是很好的銷售分析工具。通過歷史數據的多維度組合，可以看到區域需求的占比和變化、產品品類的市場熱度、產品營銷認可度高的組合形式、消費者需求的變化，從而調整產品策略和分銷策略。
在需求鏈中，大數據分析不僅給企業帶來了更多的價值，也對企業的技能型人才提出了更高的要求。因為大數據分析是非傳統數據分析，傳統數據分析可能依賴表格進行分析，而大數據分析是對雜亂、海量、雜亂、多樣的數據進行專業分析，需要專業人員對數據進行整合、分析、調用，從而充分發揮各類數據的價值。
在大數據技術的支持下，企業還可以利用傳感技術和自動化技術提升產品生產的智能化和網絡化，融合傳統制造業和高端服務業，進壹步提高企業產品的競爭力。大數據可以為制造業提供多方位、精細化的服務。從產品設計到制造，從使用到維護，從線上推廣到線下展示，多元化的正向數據和反向數據將在制造業供應鏈和需求鏈場景中得到充分應用，智能工廠、智能機器人、智能倉儲等應用也為期不遠。
總結:
大數據技術可以收集、統計、分析和處理海量數據信息，為人們的信息反饋、城市建設、商業活動、公共決策提供重要參考，可廣泛應用於金融、商業、教育、醫療、管理、電子等領域。
但面對數據孤島嚴重、數據采集手段落後、缺乏統壹的數據資源管理機制、大數據行業缺乏應用標準等問題，各方都應予以重視，尤其是應加緊數據隱私和數據安全方面的立法和規範。
以數據挖掘和數據分析為核心的應用和服務無疑可以為社會和經濟增長奠定堅實的數據基礎。展望未來，大數據不僅會在不同層面改變人們的思維模式，還會改變很多人原有的生活方式和商業服務業態。