对于制造业而言每天都要产生大量的生产数据，存储的数据量在不断的增长，为了保证企业生产中的数据采集不再是问题，数据分析师应该怎样解决这样的问题，对数据分析师的挑战在于理解数据，能够通过数据分析的思路来揭示数据中的模式，把从企业大数据中得到的分析结果将其用于运营改进并支持战略决策。数据分析师会制造组织需要采用BI和分析策略，以在整个生产生命周期中提供及时，灵活的可见性，从而提高敏捷性和加快产品上市速度。

将制造企业的所有数据进行连接从而让数据更加全面

制造业的数据分析师需要掌握整个制造环节的全部数据，只有把每个环节都加入到数据库中才能很好的，对问题进行分析处理，利用科学的分析方法把整个生产环节的数据进行连接，找到问题处理问题，还可以前期对一些问题隐患进行备注，为生产维护奠定基础，异构数据将所有数据源统一到一个数据管理系统中，以全面了解整个制造生命周期。

数据分析师怎么才能让生产企业提高洞察力

当我们在整个公司范围内轻松采用强大而功能齐全的UI使分析和提供洞察力变得直观而熟悉。

在边缘提供答案

数据分析师将海量数据压缩到轻量级神经网络中，通过聚类的方式把大量数据规划成有序的数据，以便在边缘进行分析并提供洞察力。

通过工业物联网连接运营

加快跨传感器，设备和业务系统的数据连接，聚合和分析所需的时间，从而提供有关运营和业务KPI的见解。

与供应链和物流联系

直接连接到内部系统，以混搭外部合作伙伴的数据并获得整个供应链的完整可见性。

简化销售和运营计划

围绕客户行为，销售和预测的混搭数据，以进行调整并使收入化。

释放生产力和盈利能力

数据分析师可利用制造分析软件了解制造数据。从分析复杂的互联网数据到从遗留系统中挖掘历史数据，任何类型的用户（甚至非技术用户）都可以回答改变游戏规则的问题，

1、我们的产品质量是否满足客户的需求？

2、我们如何确定趋势并影响生产停机时间？

3、我们如何才能程度地提高生产率并降低人工成本？

CPDA数据分析师会回答您更多的有关数据分析的问题