阿里课程呈现爆发式增长

大数据的应用亦应着力于此。以我们的项目经验来看，建立业务应用库，须扫描企业的生产及经营过程，识别大数据适用的业务场景，使用标准格式进行业务用例的统一记录。其内容包括场景描述、大数据的解决思路、数据来源、面向的用户、获益方式以及应用后效果评估方式。在大数据适用的业务活动得到梳理后

进一步的工作即是分析模型的建立。业务应用库与分析模型库是多对多的关系，即一个业务用例可能对应于多个分析模型，例如客户再购场景会用到客户消费频率模型以及客户消费水平模型等等;一个分析模型也可应用于多个业务场景，例如客户信用模型可用于信贷场景亦可用于赊买场景。分析模型库的精进和完整

代表着企业释放大数据潜能的程度。随着互联网应用的高速增长、移动互联网的普及、物联网的兴起，数据的数量、多样性和生成速度都将呈现爆发式增长。数据资产这座金矿的潜在价值更加凸显，如何在数据的矿山中挖掘出商业价值的真金将变得越发复杂也越发重要。未来，谁能善加利用数据，谁拥有更高的“数商”

谁就能在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。传统生产面对的瓶颈问题：1、产品切换时间长。由于生产的产品品种越来越多，用在换线的时间越来越长，因此生产效率低，库存量也大。2、客户要求灵活性增加。客户需求不确定，一般提早两天发指示，第三天就要出货，两天时间根本就出不了产品，只能增加产品库存来满足客户的需要

3、批量小批次多。例如：每台机器的醉小生产批量是200公斤，而客户的订单却越来越小