数据管理已成为企业的核心竞争力，直接影响企业的财务业绩，当"数据资产是企业的核心资产"的概念深深植根于人们的心中时，企业对数据管理有了更清晰的定义，数据管理作为企业的核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

　　智能时代需要信息技术和制造业的深度融合，在大数据技术的推动下，制造业将迎来全面的转型和升级，向智能化的制造业发展。那么，大数据将如何推动制造业的转型升级与智能化发展呢?根据数据分析，可以将智能制造的发展前景概括为以下两个方面。

 　　1.供给侧：数字化的流程监控，保障产品质量

 　　在大规模制造时代，生产流水线通常会在末尾安排质检环节，剔除次品以保障质量。但是由于缺乏有效的、数字化的生产流程监控，工程师们需要花费很大力气才能找出次品的成因，再加上次品的成因各不相同，所以传统的制造业企业要想降低次品率是十分困难的。

 　　在大数据技术的支持下，制造业企业可以为每一件产品标记一个专有的射频识别码，并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产数据。一旦出现次品，工程师们则可以通过这些数据排查整个生产环节，找出生产线的缺陷并加以改进，进而大幅降低次品率。

 　　不仅如此，大容量存储和云存储技术能够使产品的生产数据保留数年甚至数十年，直至产品生命周期结束。在产品售出后，制造企业的售后部门可以动态监控用户使用产品的满意度和产品出现的问题，并进行记录。这些售后数据能够帮助制造企业进一步优化产品设计，为市场提供更好、更耐用、更贴心的产品。

　　2.需求侧：精确锁定市场需求，实现大规模定制

 　　从20世纪20年代到20世纪70年代，“福特制”和大规模制造曾经风靡一时。大规模制造能够创造巨大的规模经济效应，降低生产成本并提高大型制造企业利润。但是，大规模制造也损失了产品的个性化和多样性，“千篇一律”的产品固然能够在数量上满足市场需求，但无法满足消费者个性化的需要。尤其在物质财富极大丰富以后，大规模制造逐渐式微。

　　从20世纪70年代到21世纪初，以日本丰田汽车公司为代表的“丰田制”提倡精准定位市场需求，灵活安排和调整产品线，实现“零库存”、“小批量”的个性化制造。但是，规模过小的个性化制造也容易导致企业利润的不稳定性，不利于制造业企业的长期发展。

 　　从21世纪初至今，以美国苹果公司等为代表的一种新型制造方式“大规模定制”逐渐成形。“大规模定制”通过挖掘用户在消费过程中产生的数据，发现最受市场欢迎的若干种个性化产品设计方案，然后根据这些设计方案进行批量化生产，并根据用户反馈适时进行改进。

　　大规模定制是将"大规模生产"和"个性化"定制结合起来的新产品，是国际公认的制造业发展方向，大数据技术可以通过互联网和人工智能算法充分收集市场数据，进而为制造业企业实现大规模定制，提供强大的数据支持和技术支持。