大数据与人工智能的迅速发展，将深刻改变人类社会，并成为经济发展的新引擎，国际竞争的新焦点。
麦肯锡报告预测，人工智能可在未来十年为全球GDP增长贡献1.2个百分点，为全球经济活动增加13万亿美元产值，其贡献率可以与历史上任何一次工业革命相媲美。现有工作岗位中有29%由机器与人工智能完成，到2022年，这一比率将上升到42%。
在企业实际运营中，大数据与人工智能有哪些应用，可以提高经营业绩？当前六大应用，值得企业家们关注！
消费者需求分析
很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。
借助大数据，我们对采集来的企业内部（内源数据），与外部数据（外源数据），通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让企业“擦亮眼睛”，摸清消费者的需求，走出直觉猜测消费者的需求的局面。
企业由此迫切需要建立利用内源数据以及外源数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用多重分析法，来确定消费者对于产品某种特点的支付意愿，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向和规格参数。
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。 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。由此給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。
产品与服务的设计
产品可以分为有形产品和无形产品。 生产型企业生产的多为有形产品， 而服务型企业生产的多为无形的产品。无论有形，无形或是把产品服务化的企业，其最终的目的都是以通过服务来增加利润，并且在同质化竞争中体现差异性。
产品设计是明确企业产品性质与特点的过程，这个过程复杂且代价高。生产成本的80%左右是受到了产品设计阶段的决策影响。因此，如何提升产品设计的决策是所有企业家和管理者的共同挑战。
我们在设计并且生产出消费者需要的产品的旅程中发现， 产品的设定和生产要素，跟流程、工艺、市场，消费习惯，销售策略，区域，气候等等都有千丝万缕的关系，数字化能够帮我把这个轮廓勾勒出来。利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。
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，給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。
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。
资产智能管理
物联网（IOT）的发展以及感应技术的兴起，为我们开创了一个能紧密连接物理空间许多事物的信息网络。随着大数据分析技术的发展，特别是预测分析的发展，结合互联网云化的广泛应用，物理空间与虚拟信息空间的形成与同步，离不开设备的自我意识和自主维修机械系统。
智能设备的未来，一定是能够自主评估健康状况和退化情况并主动预防潜在性能故障，并且做出维修决策，以避免潜在故障的系统。要实现健康条件评估，就需要利用数据驱动算法分析从机械设备及其周边环境中的数据。实时设备条件信息可反馈至机械控制器以实现自适应控制，同时信息也会反馈至设备管理人员方便及时维修。操作员可根据每台设备的健康条件平衡和调节每台设备工作量和工作压力，从而最大程度优化生产和设备性能，实现主动检修计划的智能决策。
大数据的应用带来极低的获客成本和服务成本，更容易使商业模式快速扩张。《2017年全球趋势年度报告》中提到：“未来将只有两种公司，有人工智能的和不赚钱的。”
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