4、开放式的融合创新
Web2.0的出现和广泛流行至今，深远地影响了用户使用互联网的方式。互联网，移动通信网以及物联网是当今最具影响力的三个全球性网络，移动互联网恰恰融合了前两者的发展优势，而物联网传感器数据则使得创新型售后服务成为可能。现在，人们越来越习惯从互联网上获取所需的应用与服务。
供应商，消费者，第三方机构等与此同时将自己的数据在网络上共享与保存，不仅仅会通过全渠道征求消费者意见，还与学术或行业研究者合作开发新产品。通过互联网平台来为企业创新出谋划策，与其合作研发产品。Web2.0时代不单单提供了云计算的接入模式，也为云计算培养了用户习惯。大数据为生产型企业提供创新服务乃至建立新型商业模型提供了历史性的机会。
5、适应性库存管理
众所周知，库存成本往往占了产品成本的50%，过多的库存会造成过高的库存管理成本。与此同时，库存的多少似乎永远也无法解决商品的脱销。无论是库存量还是脱销量，企业在发展过程中，都希望利用信息化手段，能够通过实时跟踪货物，采集数据，确定不同地区在不同时间的库存水平，使得库存水平具有适应性。
运用大数据使得供应与需求信号紧密联系在一起变得容易实现和具有可操作性。我们可以把销售记录，销售网点数据，天气预报，季节性销售周期，区域库存信息等不同纬度的数据融合起来，形成实时感应需求信号，与实时货物位置等信息能关联分析，匹配供求关系。产生的精确的信息，可以反馈到生产计划，库存水平与订单量等库存计算的各个环节，使企业了解具体地区的库存量并且自动生成订单，从“需求感应”实现“适应性的库存”管理，不断优化库存水平。
6、质量管理
早在上世纪90年代开始，大量的企业就开始通过应用分析法来提高产品质量和生产的效率，其核心是实现生产与服务的需求相匹配。今天的大数据分析手段也是如出一辙。大数据不仅能够使生产商制造产品的时间缩短20%－50%，还能够在产品批量生产前通过模拟，检验防止产品缺陷，减少产品开发周期过程中不必要的环节等。
质量管理强调产品质量要符合消费者预期，这个预期包括预算，功能，外观等等。这是大数据分析法提升质量管理环节的首要收益。通过对内源与外源数据的实时采集和分析，企业能够准确地了解消费者需求以及购买行为，明确产品特征，运用高级分析法准确地指导生产，运输与采购以提升产品或服务的质量。
大数据的实时性与实效性，给企业的生产质量管理提供了质的飞跃。传统质量管理主要是通过静态的，历史的，沉淀的数据，通过检查表，散点图，控制图等检测手段，来发现生产过程的质量问题大数据通过物联网，通过产品上安装传感器，标签等手段，实时监测采集数据，认知产品性能，实时提高质量。
7、劳动力的数字化
劳动力是除了产品成本外，企业最重视的开支。而且，问题的复杂程度也是最大的。问题除了员工本身之外，有很大一部分问题与管理水平低下有关，管理者不因只强调员工的问题，而忽略自身和机制的问题，特别是在零售，分销，加工等这些劳动密集型企业，劳动力问题尤为突现。
任何一个组织，应该通过有效的科技信息手段，快速建立认知，基于组织的行为和文化标准，提高一致性和我们从雇佣的质量，继任计划，以及到员工的成长进程的全人才生命周期的管理。通过大数据方式，找到进行员工调度的最佳模式，缩短管理时间，实现技能与岗位的周期匹配，劳动力效率最优化。让劳动力的管理成为可预测的，且基于分析学的方法来实现人才资源的管理。这样的方法一是客观，二是从大数据统计的角度将员工的绩效指标和行为特征连接了起来，为每个企业创造了一个“最适合”的劳动力模式。
大数据在帮助企业生产实现需求预测的精确性，对提高员工调度效率起这非常重要的作用，这又进一步说明了在销售环节获取的数据是如何影响生产环节决策的。由此给组织带来提供卓越的客户体验，更高的生产率，更高的销售增长，和更广泛的利润空间。这一切都源自于100％数据驱动的，尽可能避免主观判断和推测。
8、资产智能管理