生物領(lǐng)域從科研到應(yīng)用都將步入大數(shù)據(jù)時(shí)代。

一大數(shù)據(jù)定義及特點(diǎn)

1、大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

2、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性），即IBM提出的5V特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)被美國(guó)政府認(rèn)為是“未來(lái)的新石油”，被視為等同于人力資源和物質(zhì)資源的國(guó)家重要戰(zhàn)略資源。著名的未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》中語(yǔ)言，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入信息經(jīng)濟(jì)和生物經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

提到大數(shù)據(jù)，必然要提到云計(jì)算，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數(shù)據(jù)依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和/或虛擬化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)大，有海量數(shù)據(jù)可以進(jìn)行挖掘，那么對(duì)于生物醫(yī)藥B2B尤其是制造業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘會(huì)帶來(lái)怎樣的改變？那一定是按需進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的精準(zhǔn)匹配。

在互聯(lián)網(wǎng)誕生之前，無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人，最痛苦的是手頭掌握的信息太少、信息來(lái)源缺乏、信息處理時(shí)間緩慢；在商業(yè)決策、人才政策等各方面與產(chǎn)業(yè)鏈的互聯(lián)缺乏數(shù)據(jù)及時(shí)支撐，信息不對(duì)稱嚴(yán)重制約產(chǎn)業(yè)和企業(yè)自身發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)猶如一股春風(fēng)，瞬間讓我們進(jìn)入了數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，短短十幾年，數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到無(wú)可想象，毫不夸張地說(shuō)，我們的世界將在 2025 年被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，這絲毫不令人驚訝，2025年全球大數(shù)據(jù)量級(jí)將達(dá)到 163 ZB，比 2016 年創(chuàng)造出的數(shù)據(jù)量增加10倍，全球數(shù)據(jù)量產(chǎn)生的第一大主體將由消費(fèi)者轉(zhuǎn)移到企業(yè)，屆時(shí)企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將占到全球數(shù)據(jù)總量的 60%。

注意！注重?cái)?shù)據(jù)價(jià)值的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，并逐漸取代了從模擬數(shù)據(jù)向數(shù)字化轉(zhuǎn)變的時(shí)期；產(chǎn)生、使用和管理對(duì)生活產(chǎn)生重要影響的數(shù)據(jù)信息，對(duì)于消費(fèi)者、政府和企業(yè)的正常生活和運(yùn)轉(zhuǎn)必不可少。消費(fèi)者和企業(yè)將持續(xù)在不同設(shè)備和云之間產(chǎn)生、分享和訪問(wèn)數(shù)據(jù)，增長(zhǎng)速度也將超出此前的預(yù)期。

你是否有這個(gè)困惑：當(dāng)你想買(mǎi)一種設(shè)備、或者檢索某種知識(shí)盲點(diǎn)，去百度搜索的時(shí)候，隨便輸入一個(gè)關(guān)鍵字，彈出來(lái)幾十萬(wàn)上百萬(wàn)的結(jié)果，你會(huì)不會(huì)陷入選擇困難？在這么多信息中，如何找到你最匹配的商品或服務(wù)？這真實(shí)大海撈針，比沒(méi)數(shù)據(jù)時(shí)代更煩惱了。

二大數(shù)據(jù)的來(lái)源

大數(shù)據(jù)時(shí)代，人人都是數(shù)據(jù)源，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。比如：早上起來(lái)刷個(gè)朋友圈、出門(mén)吃早飯用移動(dòng)支付、打開(kāi)導(dǎo)航開(kāi)車出門(mén)避堵、使用App刷刷時(shí)政新聞等等。任何個(gè)人和企業(yè)的被記錄行為，都被主動(dòng)或被動(dòng)記錄在大數(shù)據(jù)這個(gè)池子里。當(dāng)你走在路上沒(méi)有使用任何看似與產(chǎn)生數(shù)據(jù)有關(guān)的行為，但是你的行為有可能被路面的攝像頭、行車記錄儀等實(shí)時(shí)記錄，你就成了這里面大數(shù)據(jù)的一份子。

對(duì)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)來(lái)源，我們可以概括為三個(gè)方向：

核心：即企業(yè)數(shù)據(jù)中心和企業(yè)云的數(shù)據(jù)；

邊緣：核心數(shù)據(jù)中心外的其它企業(yè)系統(tǒng)；

終端：PC、手機(jī)、傳感器、照相機(jī)、智能汽車等；

三生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)

在生物醫(yī)藥領(lǐng)域,?各種平臺(tái)的數(shù)字化、企業(yè)營(yíng)銷PR、無(wú)數(shù)的數(shù)碼傳感器，時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生著大量數(shù)據(jù)。我們已經(jīng)進(jìn)入了具備相當(dāng)深度和廣度的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)時(shí)代。

生物醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，包羅信息多、價(jià)值大，但存在碎片化、利用率低的問(wèn)題。為適應(yīng)生物醫(yī)藥研究進(jìn)入數(shù)據(jù)密集型范式的時(shí)代需求，生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)要以“整合、交互與先進(jìn)IT技術(shù)”為導(dǎo)向，進(jìn)行有效挖掘、實(shí)現(xiàn)高層次的匯交共享和分析挖掘，從而使醫(yī)藥行業(yè)的每個(gè)參與方均從中受益。

供給和需求雙輪驅(qū)動(dòng)：供給驅(qū)動(dòng)來(lái)自于生物醫(yī)藥電子數(shù)據(jù)的積累、數(shù)據(jù)挖掘手段的提升和移動(dòng)互聯(lián)的普及。隨著電子病歷、二代測(cè)序、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、藥品網(wǎng)售、云存儲(chǔ)等新技術(shù)平臺(tái)的出現(xiàn)，生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的積累正在加速。另外，新技術(shù)的出現(xiàn)讓數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析的手段日益精進(jìn)。而生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)效率的亟待提高、精準(zhǔn)醫(yī)療技術(shù)和市場(chǎng)的成熟、健康管理和慢病管理等需求也加速著生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的推進(jìn)。

前面我們講了大數(shù)據(jù)產(chǎn)生之前和之后的兩個(gè)場(chǎng)景：

數(shù)據(jù)少的時(shí)候，我們需要更多數(shù)據(jù)來(lái)支撐決策，就想方設(shè)法做加法，力求得到更多有用的信息；數(shù)據(jù)大的時(shí)候，我們又陷入決策困難，因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)里面，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)是無(wú)效的，無(wú)效的臟數(shù)據(jù)讓我們非常痛苦，這時(shí)候必須要做減法。

那么問(wèn)題來(lái)了，如何能夠減掉無(wú)用的信息、留下有用的信息呢？那就必須對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，提取最精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)錯(cuò)，只有多少之分。當(dāng)你檢索一條信息，不管彈出來(lái)的是1條信息，還是100萬(wàn)條信息，他們有一個(gè)共同的名字叫答案，你要做的是從這些答案中找到最適合你的那一條信息。大數(shù)據(jù)的最有效應(yīng)用場(chǎng)景，未來(lái)一定是企業(yè)行為分析和決策支撐，是B2B，在制造業(yè)B2B尤其突出。企業(yè)行為的三大要素：參數(shù)、性能指標(biāo)和價(jià)格，因?yàn)槎恳蛩囟?，變量因素小，更容易也更適合進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是量化和模型。通過(guò)量化的數(shù)據(jù)和可建立的模型，挖掘出精準(zhǔn)的答案。為什么不是B2C或C2C？因?yàn)镃端用戶消費(fèi)習(xí)慣涉及心理、喜好、環(huán)境、收入等等的變化因素太多，需求的變化較大、不確定因素太高，挖掘數(shù)據(jù)背后的行為很難，這也是為什么C端推送的服務(wù)經(jīng)常被吐槽不精準(zhǔn)的原因。

制造業(yè)及其產(chǎn)業(yè)流通方面的要素固定和要求明確方面比較清晰，一個(gè)企業(yè)的基本需求一般都比較固定，如對(duì)地理位置的要求、對(duì)品牌的要求、對(duì)技術(shù)的要求等。一個(gè)企業(yè)要買(mǎi)一臺(tái)設(shè)備，乃至一個(gè)零件，他所有“逛”的時(shí)間其實(shí)都是他不愿意浪費(fèi)的，他希望找到的或者被找到的就是那個(gè)最準(zhǔn)確的賣(mài)家。

我們?nèi)ケ容^一下C端平臺(tái)和B端平臺(tái)的區(qū)別就會(huì)發(fā)現(xiàn)，C端是以“逛”為主，逛著逛著就找到了喜歡的商品，因此C端平臺(tái)都會(huì)注重視覺(jué)設(shè)計(jì)、注重商品的豐富度；反觀B端平臺(tái)的用戶，就是采購(gòu)提出其明確的需求，平臺(tái)根據(jù)需求的產(chǎn)品參數(shù)、性能指標(biāo)，以及平臺(tái)上賣(mài)家的價(jià)格、距離、供貨期、歷史信譽(yù)等進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的精準(zhǔn)匹配，不需要“逛”的感覺(jué)，一定是精準(zhǔn)化，不要浪費(fèi)他的時(shí)間。買(mǎi)家只要有一個(gè)輸入界面，輸入自己的明確要求。然后，平臺(tái)就會(huì)將最具性價(jià)比的一家或者幾家賣(mài)家直接推送給買(mǎi)家，買(mǎi)家從中進(jìn)行談判采購(gòu)就可以了。

四生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配

買(mǎi)賣(mài)雙方的需求都清楚之后，我們真正深入去探索一下生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)匹配是怎么實(shí)現(xiàn)的。我們今天談的是B2B精準(zhǔn)匹配，首先要回答一個(gè)問(wèn)題：在生物醫(yī)藥B2B領(lǐng)域，用戶是誰(shuí)，用戶在哪，用戶要什么？這是一個(gè)全流程的事，是貫穿企業(yè)贏下全鏈路的。

企業(yè)的營(yíng)銷，大致可以經(jīng)歷三個(gè)階段：從以產(chǎn)品為中心的1.0時(shí)代到以顧客為中心的2.0時(shí)代，再到以人文精神為中心、客戶參與創(chuàng)新的3.0時(shí)代。在3.0時(shí)代，客戶參與產(chǎn)品、營(yíng)銷的全流程創(chuàng)新，源源不斷為企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)和流通提供創(chuàng)新idea，只有實(shí)現(xiàn)供需的及時(shí)有效互動(dòng)，企業(yè)的營(yíng)銷才會(huì)永葆競(jìng)爭(zhēng)力。

營(yíng)銷的本質(zhì)會(huì)回歸到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的核心是用戶，企業(yè)需要研究的是用戶需求，并聚焦用戶需求，深層洞察消費(fèi)者。用戶數(shù)據(jù)不僅包括用戶是誰(shuí)，還有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、售后服務(wù)數(shù)據(jù)、官方網(wǎng)站數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。將和企業(yè)用戶有關(guān)的一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島連接成一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并進(jìn)行清洗、融合、識(shí)別，為每個(gè)用戶生成360度用戶畫(huà)像。

對(duì)這些數(shù)據(jù)有兩個(gè)核心用處：第一，用數(shù)據(jù)挖掘的辦法，看看這些用戶什么時(shí)候又要買(mǎi)企業(yè)的產(chǎn)品，這就是精準(zhǔn)營(yíng)銷。第二，看看這些用戶中間，哪些用戶很活躍，與他們進(jìn)行交互，滿足他們的需求，這就是交互創(chuàng)新。

用戶與用戶之間不是孤立的，大數(shù)據(jù)的核心是連接。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)連接才能變成信息。以用戶數(shù)據(jù)為核心，全流程連接企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，全方位連接社交行為數(shù)據(jù)，特別是連接網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、網(wǎng)器行為數(shù)據(jù)。將企業(yè)全鏈路上的銷售數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)、會(huì)員注冊(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，生成360度用戶畫(huà)像，精準(zhǔn)洞察用戶。

優(yōu)秀的企業(yè)滿足需求，偉大的企業(yè)創(chuàng)造需求。建立全流程數(shù)據(jù)連接之后，數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就出來(lái)了，那就是預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)用戶接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么樣的行為，會(huì)有什么樣的需求，或者對(duì)已有的產(chǎn)品、方案有什么更新的需求。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)融合、用戶識(shí)別，生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽，建立數(shù)據(jù)模型，并用量化分值定義用戶潛在需求的高低。

人有靈魂，數(shù)據(jù)亦然，數(shù)據(jù)的靈魂是應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集和挖掘的最終目的是要用數(shù)據(jù)，用對(duì)數(shù)據(jù)、用好數(shù)據(jù)。企業(yè)要分析業(yè)務(wù)部門(mén)在什么時(shí)候、開(kāi)展什么業(yè)務(wù)、可能遇到什么問(wèn)題，在解決這個(gè)問(wèn)題時(shí)需要用到哪些辦法，這些辦法中間哪些可以用數(shù)據(jù)挖掘的路徑來(lái)達(dá)到目的。進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)在何時(shí)、以何種方式該有何種決策。

精準(zhǔn)營(yíng)銷，表面看是企業(yè)為產(chǎn)品找用戶，本質(zhì)上是為用戶找產(chǎn)品，是交互創(chuàng)新，是對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)營(yíng)銷方式的顛覆。

生物醫(yī)藥制造企業(yè)一般有兩大問(wèn)題需要解決：一是銷售線索和品牌客戶太少，如何獲得更多更好的線索和體驗(yàn)。二是潛在的客戶太多線索太多，從哪個(gè)先開(kāi)始，怎么優(yōu)化現(xiàn)有的線索，怎么排序和提高現(xiàn)有線索的效率。

我們可以從兩方面來(lái)對(duì)癥下藥：

一是通過(guò)預(yù)測(cè)性線索挖掘，構(gòu)建銷售通路，幫客戶尋找新的銷售線索；二是預(yù)測(cè)評(píng)分方法，幫客戶把現(xiàn)有的銷售線索進(jìn)行排序。

具體來(lái)講，我們搭建一套生物醫(yī)藥細(xì)分領(lǐng)域的創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)體系，構(gòu)建了企業(yè)洞察指標(biāo)體系。我們幫助產(chǎn)業(yè)構(gòu)建資源庫(kù)、用戶庫(kù)、產(chǎn)品庫(kù)，同時(shí)又構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈必需的知識(shí)庫(kù)如專利、人才、技術(shù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、政策法規(guī)等，通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，構(gòu)建知識(shí)圖譜，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能的方式幫助企業(yè)智能推薦其發(fā)展必需的服務(wù)要素。

舉個(gè)例子：臺(tái)州是全球原料藥之都，其原料藥在全球具有舉足輕重的分量，但臺(tái)州的原料藥企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也非常大，某家原料藥生產(chǎn)企業(yè)需要勉強(qiáng)全球拓展市場(chǎng)，創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)怎么進(jìn)行賦能呢？

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能雙螺旋賦能的時(shí)代。首先，我們幫助這家原料藥企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化。企業(yè)將標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品、非標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品及服務(wù)上云，在創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)上，這家企業(yè)就有了眾多個(gè)性化的標(biāo)簽，當(dāng)企業(yè)原來(lái)的客戶在平臺(tái)上登錄后，就天然進(jìn)行了智能匹配，原來(lái)你也在這里；而當(dāng)原本沒(méi)有建立連接的潛在客戶登錄創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)之后，平臺(tái)就會(huì)對(duì)雙方的供需和標(biāo)簽等進(jìn)行一系列匹配，并對(duì)匹配度進(jìn)行細(xì)分。當(dāng)然，對(duì)于潛在客戶來(lái)講，他收到的信息會(huì)是來(lái)自多個(gè)供應(yīng)方的，最終由企業(yè)決策者決定選擇最適合自己的產(chǎn)品或服務(wù)。

通過(guò)大數(shù)據(jù)尤其是產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)精細(xì)化分析，給生物醫(yī)藥制造企業(yè)帶來(lái)了很多戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)多層面的好處，通過(guò)多維度的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為引領(lǐng)生物醫(yī)藥制造業(yè)成長(zhǎng)的指南針。

眾所周知，生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)有很強(qiáng)的技術(shù)壁壘，在各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)都有眾多專業(yè)企業(yè)從事專業(yè)服務(wù)，目前最大的痛點(diǎn)是信息不對(duì)稱，從產(chǎn)品、服務(wù)的供需，陌生主體之間的交易是否存在欺詐，以及價(jià)值是否符合雙方預(yù)期等都存在很大的鴻溝。如何破局？且看大數(shù)據(jù)如何解決這個(gè)問(wèn)題。

我們從基本的供需信息不對(duì)稱說(shuō)起，假設(shè)A公司需要一項(xiàng)包材相容性研究服務(wù)，然后他會(huì)做什么?可能他會(huì)從原來(lái)的合作伙伴中選擇一家，也可能找熟悉的朋友咨詢，還有可能去百度，再就是他們也許會(huì)在相應(yīng)的社群進(jìn)行詢問(wèn)，最后的結(jié)果也許能選到合適的服務(wù)商，也許會(huì)無(wú)功而返，但是效率就不敢恭維了。那么大數(shù)據(jù)可以做什么？它可以讓萬(wàn)企互聯(lián)，然后根據(jù)各自的需求和提供的服務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，哪怕彼此之間從來(lái)沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)對(duì)方，至少這條連接先建立起來(lái)，而且最重要的是非常精準(zhǔn)。

信息不對(duì)稱解決了，那如何解決價(jià)值認(rèn)知不對(duì)稱問(wèn)題？還是A公司，他已經(jīng)找到了精準(zhǔn)提供包材相容性研究服務(wù)的公司，但是雙方的價(jià)值認(rèn)知存在很大偏差，A公司心理預(yù)期價(jià)格假設(shè)是10萬(wàn)，而提供這項(xiàng)服務(wù)的B公司（服務(wù)非常適合A公司的需求）認(rèn)為這項(xiàng)服務(wù)必須要100萬(wàn)，否則免談，結(jié)果很有可能是前面花了時(shí)間和精力談的合作就崩了。那么大數(shù)據(jù)可以做什么？它可以做價(jià)值仲裁。在我們的數(shù)據(jù)庫(kù)里面，有海量曾經(jīng)類似的合作數(shù)據(jù)，他會(huì)給這項(xiàng)服務(wù)提供一個(gè)參考成交價(jià)格，數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話，它告訴A、B雙方，有95%的同類合作服務(wù)價(jià)格在50萬(wàn)，雙方都可以參考，且參考意義很大。（請(qǐng)忽略數(shù)字，數(shù)字是隨便編的非真實(shí)數(shù)據(jù)~~）

好了，有人會(huì)說(shuō)，大數(shù)據(jù)有這么厲害我信了，能做價(jià)值仲裁我也信了，可是我怎么相信我從來(lái)沒(méi)有合作過(guò)的陌生客戶？別急！大數(shù)據(jù)還有更深層次的挖掘，那就是企業(yè)信用。任何有經(jīng)營(yíng)行為的企業(yè)都存在信用維度，我們可以通過(guò)多種維度對(duì)企業(yè)的信用建立模型，計(jì)算得出一個(gè)分值，這很好理解，芝麻信用大家不陌生吧，企業(yè)信用也是一樣的道理。

數(shù)據(jù)和信息給生產(chǎn)制造企業(yè)帶來(lái)價(jià)值，而數(shù)據(jù)的分析和挖掘又可以產(chǎn)生許多有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)真是其樂(lè)無(wú)窮。

采購(gòu)數(shù)據(jù)的應(yīng)用：制造企業(yè)也需要原料、需要大量的源頭合作伙伴，通過(guò)商品流通大數(shù)據(jù)可以告訴企業(yè)哪個(gè)合作伙伴的原材料生產(chǎn)的產(chǎn)品更受歡迎，同時(shí)預(yù)測(cè)銷售，提前采購(gòu)原料安排生產(chǎn)，簡(jiǎn)直是諸葛亮啊。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)的應(yīng)用：制造企業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)過(guò)策劃、設(shè)計(jì)、制造、銷售和售后等環(huán)節(jié)，通過(guò)回流的數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能，能夠?qū)Ａ康男枨筮M(jìn)行精準(zhǔn)匹配?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+制造業(yè)”使得制造商和消費(fèi)者之間能夠形成雙向的鏈接與互動(dòng)，是對(duì)制造業(yè)價(jià)值鏈的重塑與優(yōu)化。制造商和消費(fèi)者之間形成雙向連接和互動(dòng)。創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)為制造商提供信息（用戶需求）、原材料（“全球買(mǎi)”）、銷售（在線化）、物流（貫穿生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)）的全鏈條服務(wù)，這實(shí)際上也是制造業(yè)價(jià)值鏈的重塑與優(yōu)化，從而獲得比實(shí)物制造更廣泛的利潤(rùn)與發(fā)展空間。

當(dāng)企業(yè)進(jìn)入到創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)，平臺(tái)就像一個(gè)醫(yī)術(shù)高明的神醫(yī)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，告訴該企業(yè)當(dāng)前經(jīng)營(yíng)狀況是怎樣的，在行業(yè)中的水平是怎樣的，往哪個(gè)方向提升會(huì)更有利，該提前采購(gòu)什么原材料，有哪些風(fēng)險(xiǎn)需要注意，企業(yè)需要增加什么樣的人才，這些人才在哪里，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面有什么需求，如何獲得這些信息，企業(yè)資金運(yùn)轉(zhuǎn)情況怎樣，潛在的資本在哪里，該如何對(duì)接……一切都是量身打造。

用好大數(shù)據(jù)，將給生物醫(yī)藥制造企業(yè)插上一雙全渠道精準(zhǔn)營(yíng)銷的翅膀。