涛思数据什么时候上市

1. 涛思数据什么时候上市

目前还不确定，应该快了。最新获悉，北京涛思数据科技有限公司（TAOS Data）宣布完成Pre-A轮融资，投资方是永辉瑞金和温青投。本轮融资将主要用于技术研发和市场推广，尤其是以美国为主的海外市场拓展。此前，该公司曾于2017年6月获得明势资本和蛮子基金的天使投资，此次再获大手笔入股，所有投资方剑指科创板，涛思数据在科创板上市已板上钉钉。涛思数据成立于2017年，主要业务是时序空间大数据的处理，包括采集、存储、查询、计算和分析，目标是为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案。在未来5到10年内，全世界90%以上的数据可能都是由物联网、车联网等智能制造设备传感器产生的，这些源源不断的海量时序数据需要特别高效的方法来处理。拓展资料：上市指所公开发行的股票经过国务院或者国务院授权的证券管理部门批准，在证券交易所上市交易的股份有限公司。上市公司是股份有限公司的一种，这种公司到证券交易所上市交易。所谓非上市公司是指其股票没有上市和没有在证券交易所交易的股份有限公司。上市公司是股份有限公司的一种，这种公司到证券交易所上市交易，除了必须经过批准外，还必须符合一定的条件。《公司法》、《证券法》修订后，有利于更多的企业成为上市公司和公司债券上市交易的公司。大部分的公司都是股份制度的，如果公司不上市的话，这些股份只是掌握在一小部分人手里。当公司发展到一定程度由于发展需要资金。上市就是一个吸纳资金的好方法，公司把自己的一部分股份推上市场，设置一定的价格让这些股份在市场上交易。股份被卖掉的钱就可以用来继续发展。股份代表了公司的一部分，比如说如果一个公司有100万股，董事长控股51万股，剩下的49万股，放到市场上卖掉，相当于把49%的公司卖给大众了。董事长也可以把更多的股份卖给大众，但这样的话就有一定的风险，如果有恶意买家持有的股份超过董事长，公司的所有权就有变更了。

2. 涛思数据为什么不上市

因为它没有上市计划，在着力于发展技术开发技术推广以及技术服务方面。北京涛思数据科技有限公司于2017年05月16日成立。北京涛思数据科技有限公司法定代表人陶建辉，公司经营范围包括：技术开发、技术转让、技术咨询、技术推广、技术服务等。  2021年5月24日，北京涛思数据科技有限公司物联网大数据平台“涛思数据”完成4700万美元B轮融资。 拓展资料:北京涛思数据科技有限公司(TAOS Data) ，是一家专注时序空间数据的采集、存储、查询、计算和分析的公司。不依赖任何开源或第三方软件，开发了拥有自主知识产权、自主可控的高性能、可伸缩、高可靠、零管理的分布式时序空间数据引擎TDengine，可广泛运用于物联网、车联网、金融等领域，让数据监测分析系统的成本直降80%。公司已经申请多项技术发明专利，且全部提交PCT专利申请。  TAOS Data旨在通过技术创新，为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案，成为大数据时代的技术引擎，创造社会价值和商业价值。 2017年6月，北京涛思数据科技有限公司获得明势资本和蛮子基金的天使投资。  2019年2月，北京涛思数据科技有限公司（TAOS Data）宣布完成Pre-A轮融资，投资方是永辉瑞金和温青投资。本轮融资将主要用于技术研发和市场推广，尤其是以美国为主的海外市场拓展。  2021年5月24日，物联网大数据平台“涛思数据”完成4700万美元B轮融资，经纬中国领投，红杉资本中国基金、GGV纪源资本、指数资本跟投，指数资本担任独家财务顾问。此次融资主要用于扩张团队和开展市场营销。

3. 北京涛思数据科技有限公司怎么样？

这公司在望京，应该还是个创业公司。
在很多大数据的会上都见过他们创始人陶建辉，激情澎湃的介绍公司产品TDengine。
是专注物联网的时序数据库，性能比现有市面上的产品要好10倍以上，听着要打开中国市场还要开拓美国市场。
不管咋说，现在中美贸易战这样子，希望这种基础软件真的也有国内企业站出来，发展起来吧。

4. 数据库未来的发展前景怎么样？

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。
数据库成为企业经营管理必不可少的工具
在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。
数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。
非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。

非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生
经历了前两个阶段的发展，目前全球数据库已经进入到了快速发展期，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生。2019年，全球数据库行业市场规模已经达到了584亿美元。2020年，全球信息化程度进一步提高，经营管理信息化、办公模式自动化等均推动了整个全球数据库行业的发展，2020年全球数据库行业市场规模已经达到了665亿美元。


注：2019年数据为Expert Market Research测算数据，2018和2020年数据为前瞻基于Expert Market Research数据同时根据行业当年及往年发展情况进行的测算。
海量数据爆发将驱动全球数据库行业市场规模增长
在互联网化趋势下，各个行业数据量呈爆炸式增长。另外随着数据大集中、数据挖掘、商业智能、协同作业等大数据处理技术的日趋成熟，数据价值呈指数上升趋势。
根据IDC与浪潮联合发布的最新报告显示，随着数据爆发式增长，到2025年全球大数据储量将达到175ZB。前瞻预测，2026年全球大数据储量将达到223ZB。
海量数据的爆发必将驱动整个全球数据库行业市场的稳步增长，2026年全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

注：2026年数据前瞻基于IDC对大数据储量预测情况同时结合大数据储量发展情况进行的预测。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

5. 数据库的发展前景怎么样？

进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。
金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。
本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模
数据库主要分为三大类
在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。
数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。
数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。
数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主
目前，我国数据库产品主要以关系型为主，非关系型及混合型数据库较少。截止2021年6月，我国关系型数据库共有81个，非关系型数据库共有54个。在非关系型数据库中，键值型数据库占比最高，占非关系型数据库的9.26%。


五大行业应用较广，应用特点各不相同
在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同，金融、电信的IT监管环境较为严格、数据业务较为复杂、核心数据业务呈现“强事务”的特点，而对成本敏感度较低。与之相反的是，互联网领域对IT监管环境较弱，但是对成本敏感度较高。

市场规模有望接近7百亿元
虽然目前我国数据库较欧美国家发展规模较小，2020年我国数据库市场规模约占全球数据库市场规模的5.2%，约为240.9亿元。
但是，随着我国浙江智臾、涛思数据等为代表的时序数据库企业不断涌现，同时得到政策政策以及资本关注，我国数据库行业有望迎来新一轮的增长，2025年我国数据库市场规模有望接近7百亿元。

6. window 下 涛思客户端的安装配置 Python程序如何连接上涛思客户端

立即开始
快捷安装
TDengine 包括服务端、客户端和周边生态工具软件，目前 2.0 版服务端仅在 Linux 系统上安装和运行，后续将支持 Windows、macOS 等系统。客户端可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。在任何操作系统上的应用都可以使用 RESTful 接口连接服务端程序 taosd，其中 2.4 之后版本默认使用单独运行的独立组件 taosAdapter 提供 http 服务和更多数据写入方式。taosAdapter 需要手动启动。 之前版本 TDengine 服务端，以及所有服务端lite版，均使用内置 http 服务。
TDengine 支持 X64/ARM64/MIPS64/Alpha64 硬件平台，后续将支持 ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。
通过 Docker 容器安装
docker run -d -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
详细操作方法请参照 通过 Docker 快速体验 TDengine。
注：暂时不建议生产环境采用 Docker 来部署 TDengine 的客户端或服务端，但在开发环境下或初次尝试时，使用 Docker 方式部署是十分方便的。特别是，利用 Docker，可以方便地在 macOS 和 Windows 环境下尝试 TDengine。
从 2.4.0.10 开始，除 taosd 以外，Docker 镜像还包含：taos、taosAdapter、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安装脚本和示例代码。启动 Docker 容器时，将同时启动 taosAdapter 和 taosd，实现对 RESTful 的支持。
通过安装包安装
TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。
为方便使用，从 2.4.0.10 开始，标准的服务端安装包包含了 taos、taosd、taosAdapter、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安装脚本和示例代码；如果您只需要用到服务端程序和客户端连接的 C/C++ 语言支持，也可以仅下载 lite 版本的安装包。
在安装包格式上，我们提供 tar.gz, rpm 和 deb 格式，为企业客户提供 tar.gz 格式安装包，以方便在特定操作系统上使用。需要注意的是，rpm 和 deb 包不含 taosdump、taosBenchmark 和 TDinsight 安装脚本，这些工具需要通过安装 taosTool 包获得。
发布版本包括稳定版和 Beta 版，Beta 版含有更多新功能。正式上线或测试建议安装稳定版。您可以根据需要选择下载：
TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.rpm (14.5 M)
TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.deb (12.8 M)
TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.tar.gz (15.5 M)
TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64-Lite.tar.gz (3.4 M)
TDengine-server-2.3.5.0-beta-Linux-x64-Lite.tar.gz (3 M)
TDengine-server-2.3.5.0-beta-Linux-x64.rpm (18.4 M)
TDengine-server-2.3.5.0-beta-Linux-x64.deb (16.8 M)
TDengine-server-2.3.5.0-beta-Linux-x64.tar.gz (18.8 M)
具体的安装方法，请参见 TDengine 多种安装包的安装和卸载 以及 视频教程。
请点击这里查看 release notes。
使用 apt-get 安装
如果使用 Debian 或 Ubuntu 系统，也可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装，设置方法为：
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list[ 如果安装 Beta 版需要安装包仓库 ] echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.listsudo apt-get updateapt-cache policy tdenginesudo apt-get install tdengine仅安装客户端
如果客户端和服务端运行在不同的电脑上，可以单独安装客户端。下载时请注意，所选择的客户端版本号应该和在上面下载的服务端版本号严格匹配。Linux 和 Windows 安装包如下（其中 lite 版本的安装包仅带有 C/C++ 语言的连接支持，而标准版本的安装包还包含和示例代码）：
TDengine-client-2.4.0.12-Linux-x64.tar.gz (8.2 M)
TDengine-client-2.4.0.12-Windows-x64.exe (9 M)
TDengine-client-2.4.0.12-Windows-x86.exe (9 M)
TDengine-client-2.4.0.12-Linux-x64-Lite.tar.gz (3.1 M)
TDengine-client-2.3.5.0-beta-Linux-x64-Lite.tar.gz (2.7 M)
TDengine-client-2.3.5.0-beta-Linux-x64.tar.gz (7.6 M)
TDengine-client-2.3.5.0-beta-Windows-x64.exe (8.9 M)
TDengine-client-2.3.5.0-beta-Windows-x86.exe (8.8 M)
通过源码安装
如果您希望对 TDengine 贡献代码或对内部实现感兴趣，请参考我们的 TDengine GitHub 主页 下载源码构建和安装.
下载其他组件、最新 Beta 版及之前版本的安装包，请点击这里
轻松启动
安装成功后，用户可使用 systemctl 命令来启动 TDengine 的服务进程。
systemctl start taosd检查服务是否正常工作：
systemctl status taosd如果 TDengine 服务正常工作，那么您可以通过 TDengine 的命令行程序 taos 来访问并体验 TDengine。
注意：
systemctl 命令需要 root 权限来运行，如果您非 root 用户，请在命令前添加 sudo 。
为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting，将其设为 0，就可将其关闭。
TDengine 采用 FQDN（一般就是 hostname）作为节点的 ID，为保证正常运行，需要给运行 taosd 的服务器配置好 hostname，在客户端应用运行的机器配置好 DNS 服务或 hosts 文件，保证 FQDN 能够解析。
systemctl stop taosd 指令在执行后并不会马上停止 TDengine 服务，而是会等待系统中必要的落盘工作正常完成。在数据量很大的情况下，这可能会消耗较长时间。
TDengine 支持在使用 systemd 做进程服务管理的 Linux 系统上安装，用 which systemctl 命令来检测系统中是否存在 systemd 包:
 which systemctl如果系统中不支持 systemd，也可以用手动运行 /usr/local/taos/bin/taosd 方式启动 TDengine 服务。
使用 TDengine 客户端程序
执行 TDengine 客户端程序，您只要在 Linux 终端执行 taos 即可。
taos如果连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印错误消息出来（请参考 FAQ 来解决终端连接服务端失败的问题）。客户端的提示符号如下：
taos>在 TDengine 客户端中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。在终端中运行的 SQL 语句需要以分号结束来运行。示例：
CREATE DATABASE demo;USE demo;CREATE TABLE t (ts TIMESTAMP, speed INT);INSERT INTO t VALUES ('2019-07-15 00:00:00', 10);INSERT INTO t VALUES ('2019-07-15 01:00:00', 20);SELECT * FROM t;           ts            |    speed    |======================================== 2019-07-15 00:00:00.000 |          10 | 2019-07-15 01:00:00.000 |          20 |Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine 客户端进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。
命令行参数
您可通过配置命令行参数来改变 TDengine 客户端的行为。以下为常用的几个命令行参数：
-c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为 /etc/taos
-h, --host: 指定服务的 FQDN 地址或 IP 地址，默认为连接本地服务
-s, --commands: 在不进入终端的情况下运行 TDengine 命令
-u, --user: 连接 TDengine 服务端的用户名，缺省为 root
-p, --password: 连接 TDengine 服务端的密码，缺省为 taosdata
-?, --help: 打印出所有命令行参数
示例：
taos -h h1.taos.com -s "USE db; SHOW TABLES;"运行 SQL 命令脚本
TDengine 终端可以通过 SOURCE 命令来运行 SQL 命令脚本。
taos> SOURCE ;taos shell 小技巧
可以使用上下光标键查看历史输入的指令
修改用户密码：在 shell 中使用 ALTER USER 命令，缺省密码为 taosdata
Ctrl+C 中止正在进行中的查询
执行 RESET QUERY CACHE 可清除本地缓存的表 schema
批量执行 SQL 语句。可以将一系列的 shell 命令（以英文 ; 结尾，每个 SQL 语句为一行）按行存放在文件里，在 shell 里执行命令 SOURCE  自动执行该文件里所有的 SQL 语句
输入 q 回车，退出 taos shell
TDengine 极速体验
使用 taosBenchmark 体验写入速度
启动 TDengine 的服务，在 Linux 终端执行 taosBenchmark （曾命名为 taosdemo）。taosBenchmark 在 TDengine 2.4.0.7 和之前发布版本在 taosTools 安装包中发布提供，在后续版本中 taosBenchmark 将在 TDengine 标准安装包中发布。
taosBenchmark该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "beijing" 或者 "shanghai"。
这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能，即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。
taosBenchmark 详细功能列表
taosBenchmark 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，请执行 taosBenchmark --help 详细列出。您可以设置不同参数进行体验。
taosBenchmark 详细使用方法请参照 如何使用 taosBenchmark 进行性能测试。
使用 taos shell 体验查询速度

7. 中国科学技术大学有哪些知名校友？

哈哈哈我想偏个题…
去年校庆，中国科大85级校友马东敏女士以个人名义向科大捐赠一亿元。但说名字可能不熟悉，但是她还有个特别的头衔……她是百度董事长特别助理，百度创始人李彦宏的夫人~这是科大创校以来获得最高的一笔个人单笔捐赠，因此记忆尤新。

拉回来，科大知名校友真的太多了呀，微软中国董事长张亚勤，后来又到百度担任总裁，美国前总统克林顿还说他是一个灵感的启示；
第一位荣获麦克阿瑟天才奖的华人女科学家庄小威女士，也是科大少年班的校友，又是哈佛双料教授，简直是我们女生的超级榜样！

之前在哈佛毕业典礼上演讲的中国学生何江，也毕业于中国科大，还获得了代表本科生最高荣誉的校长奖学金~
熟悉讯飞语音输入法的朋友可能认识科大讯飞董事长刘庆峰，也毕业于科大，在15年还担任了我的新生形势与政策课程的讲师，去年还入选了《改革开放40年百名杰出民营企业家名单》。
中国量子物理第一人潘建伟教授，现在也在科大任职，担任常务副校长，他所在的研究组对量子计算机的研究领先世界，牵头研制成功了国际首颗量子卫星墨子号，使我国的量子保密通信研究领先世界……

科大的知名校友真的有好多好多…大四狗表示，班主任苦心孤诣让我们一定珍惜科大的校友资源QAQ回答完这道题目我仿佛更能理解了……

8. 工业大数据可视化的难点有哪些

随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）

工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可操作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。

三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。

五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。