第二个环节是生产车间。国内的高端制造业其实信息化程度很高，生产线上的机床基本都是自动化的，从原材料进入车间到成品产生，人甚至都不用干预。每个数控机床就是一部小电脑，一条生产线下来就有几十个质量控制点，只要机器一开每分钟就会产生巨大的数据量。如果在全国有很多工厂，产量比较大的话，这个制造企业本身就是一个标准的大数据应用场景。
“大数据对于制造企业来说好像挺高级的，但也不用怕，可以从小的地方开始，先将数据以自己的维度从机器上采集起来，再结合预先建立的模型，就可以逐步形成大数据的应用。通过一个月、半年、一年的积累，就可以分析出质量跟哪些因素相关，以此为依据去改进产品和生产流程。五、行业大数据应用价值分析基于工业数据仓库的精准营销管理，依托工行强大的数据仓库平台，建设精准营销管理系统集群，充分运用数据挖掘以及大数据分析等现代化的信息技术手段，就能够通过客户信息的全面采集、高度集成、深度挖掘与高效运用等措施建立“以客户为中心”的精准营销管理体系。
大数据使不同的工业企业构建起了客户营销统一视图，打破信息孤岛，深度挖掘客户需求，实现目标客户精准定位，推进客户分层分类服务。此外，通过搭建智能营销信息服务平台，企业还能实现精准营销信息的智能化、自动化、制度化、流程化管理，推进营销管理模式再造和制度完善，加强与客户之间的沟通和良性互动，提升客户满意度和忠诚度。
大数据在金融领域是如何应用的？
金融大数据不仅仅来自于个人用户和企业用户注册的结构化数据信息，而且数据还有外部数据例如公共政务数据例如：个人户籍情况、水、电、煤、工商执照等；行业数据如：通信、婚恋、信用消费记录、租房租车记录、行业黑名单等；互联网数据如电商消费、支付信息、物流信息、人脉关系等。基于上述的海量数据，大数据金系统的平台将智能的服务于个人用户和企业用户：在方便个人用户信息查询的同时更重要的通过数据分析帮助个人用户购买优质产品；在方便企业用户进行信息查询的同时，更重要的是帮助企业分析哪些客户是重点客户，哪些客户是关怀客户，哪些客户是风险客户1、通过数据分析服务于个人用户：（1）更好为个人用户做优质金融产品推荐；（2）当企业注册的时候；自动识别质量差的金融机构、金融企业（3）智能的为用户金融理财做风险分析，例如：用户购买诸如金银贵金属产品的时候，那么帮助用户分析其指标信息从而尽最大可能的预测出风险信息2、通过数据分析服务于金融企业（1）用户画像：通过搜集与分析消费者的社会属性、生活习惯、消费行为等特征来完整描述产品（或服务）的目标用户特征，为金融企业中所有与用户有关的决策过程提供信息基础，指导企业的产品服务研发和市场营销，从而通过大数据技术，根据用户当下的需求与企业产品推广需求进行精准的匹配（例如商品推荐、精准广告投放）（2）精准营销：直接接触目标用户人群包括会员营销、潜在客户获取等（3）金融客户的征信分析：根据用户的信用历史记录、身份特质信息、履约能力信息、行为偏好信息、黑名单信息、人脉关系信息从而在金融用户信贷违约等事件发生前采取措施，降低风险用户给企业带来的损失关注《大数据和人工智能交流》头条号，了解最新高科技动态！。
数据挖掘在金融行业中的应用有哪些？
Data Mining in quantitative finance举一个美国的例子，James Bianco和很多竞争者在从事对Twitter的数据挖掘和NLP，来做市场的情绪面分析，来提供宏观分析和市场的研究报告，按照国内的方法的话算是另外一类的行研吧他的公司叫Bianco Research有条件的各位可以去看看。
大数据管理与应用专业，毕业后，能进哪些单位就业？
大数据管理与应用专业，现阶段还是一个定位比较模糊的专业，因为设置和发展时间不长，因此应用范围相对比较广，因此毕业生从事职业领域实用性比较高，但主要还是依照企事业单位的具体需求和招聘意向选择就业。北京科技大学是国家双一流和211高校，QS排名比较高，社会认可度比较高，因此高校的知名度也比较高。北京科技大学的特色专业为冶金、采矿、材料、自动化、计算机等专业，而问题中描述的大数据管理与应用专业并非北京科技大学的优势专业，但凭借北京科技大学的名气，还是在就业方面具有一定的实力的。
根据大数据管理与应用专业的专业发展和课程内容体系来看，该专业主要研究大数据在经济管理方面的管理和应用方法技巧，主要研究商务数据管理、金融分析、数据管理、大数据管理等。因此，毕业也是可以到企事业单位就业，具体可以到以下范围的单位:1.金融机构和银行、信托、保险等机构。这些单位根据业务工作特点，毕业生可以金融业务的大数据处理和监管、维护、运营等工作，工作岗位相对比较密集。
