大数据分析不仅限于以客户为对象的营销领域，更能被应用于生产性部门的改革上面。
做数据化的柑橘
日本农林水产业在信息技术战略性应用领域一直步伐缓慢，而如今也已经开始应用大数据分析。如果通过应用信息技术，生产出香甜度更优良的农产品(5.01，0.00，0.00%)，就可以提高产品竞争力，还可以向经济增长迅猛的新兴市场出口产品和进行技术指导，农林水产业的发展前景就会更加广阔。
位于和歌山县有田市的农业生产法人“早和果树园”在果园内配备了传感器，用以收集气温、气压、降雨量和光照量等20种数据。这一举措的目的，是扩大该县特产柑橘“味一柑橘”的产量。味一柑橘的含糖量在12度以上，去年收获季节的供货价格相比普通品种高了6成。早和果树园为提高在总生产量中味一柑橘所占的比重，引进了信息技术。主管生产的董事松本将辉充满期待地表示，“希望这成为重新看待依靠多年农业经验和感觉来进行柑橘栽培的良好契机”。
例如，吸收水分较少的柑橘的含糖量会更高。在柑橘培育过程中，通过传感器来收集土壤含水量的信息，在收获之后，分析柑橘含糖量与土壤含水量的关联性。此外，再给每棵果树编出号码，果园员工在巡回检查时，通过智能手机拍下害虫等的照片，然后再加以保存。如果能够得出柑橘培育、水分吸收量、降雨量以及害虫发生量等等众多数据之间的相关性，就可以根据这些数据来确定第二年农业生产的日程安排，其中包括何时开始铺上抑制水分吸收的薄膜。
类似案例
运用大数据集中管理鱼类信息
作为日本国内著名渔港，北海道钏路港也将这用大数据分析以推进流通环节改革。通过这项计划，可以集中管理配送时的温度、库存以及接发订单等数据。与此同时，渔业捕捞业者、流通业者、餐饮店以及消费者都可以确认相关信息，以进行流通环节追溯(生产记录管理)。此外，这项计划还将收集微博、推特、脸谱网上的客户发言、反馈到呼叫中心的消费者心声以及客户购买记录等信息，在此基础上，结合有关运输管理和消费者偏好的庞大数据进行分析，并将分析结果用于研发受客户欢迎的加工食品。
大数据分析的应用正在广泛领域得到全面展开，其中包括从平常积累的大量数据中发掘新的商机，以及借此推进生产和流通系统改革等内容。
实操：来一场数据时代的生意
你的生意够数据吗？你以为电商导购信息是莫名其妙的？你以为买手是靠时尚触觉的？你以为“爆款”是依赖运气的？其实都是数据，数据，数据。
然而，也不要被汪洋大海一般的数据量吓倒了。从专注于相关数据来开始你的数据计划，而数据来源、数据类型或者格式，你将很快获得有意义的情报信息，然后再采取行动。
大佬们的数据争夺战
围绕用户行为数据的争夺早已展开。2011年10月，京东商城[微博]修改了网站设置，拒绝阿里巴巴[微博]集团旗下的购物搜索引擎一淘网抓取其商品信息以及用户的点评内容。京东CEO刘强东称，一淘直接抓取了京东所有的产品评价，而这些产品评价是京东花费了价值过亿元的积分激励用户写出来的。随后苏宁易购[微博]、当当网[微博]等通过技术手段抵制一淘对其平台数据的抓取。这被认为是用户行为数据争夺战升级的信号。
事实上，怎样管理和使用数据，是一件非常重要的事情。任何行业都会有竞争，每一个行业最后胜出的那家公司一定有着完整、优秀的数据战略。它对数据资产怎么保存，怎么使用，有清晰的规划和投资。
网络购物的蓬勃发展一方面给消费者带来便利，另一方面又让消费者在海量商品前陷入比较、挑选的焦虑。于是导购电商应运而生。前有美丽说、蘑菇街，后有一淘、拖拉网、逛淘宝等。
说到底，导购就是要让消费者更快找到想要的东西，减少挑选成本，缩短购物路径，然后还可以通过“猜你喜欢”推荐相关商品达成关联销售。这背后其实涉及到技术活：网站需要自动根据用户的种种消费习惯和行为进行后台的技术运算，进行“大数据挖掘”的自动匹配和个性化呈现。
同为导购电商的拖拉网属于自力更生型。其制作了“明天穿什么”这一应用，在这个应用当中，众多时装圈权威人士输送时装搭配与风格单品，由用户任意打分，根据用户的打分偏好，拖拉网便能猜到明天她们想穿什么，然后为她在数十万件网购时装中推荐单品，并且实现直通购买下单。
逛淘宝做得更“彻底”。和其他网站要求消费者注册成为自家会员不同，逛淘宝的入口没有单独注册，全是由微博、淘宝、豆瓣等各平台账号。这样一是方便，二是可以通过授权抓取更多的用户特征。即使你是首次使用，没有任何轨迹的用户，在进入“我的街”时也会有10道问题，如性别、年龄、网购频次、喜欢风格等，用户通过简单的判断一旦产生动作，就会一步步迅速适应。
在获取客户数据后，后台分析也是各显神通。
拖拉网加入了更多变量来考核自己的推荐模式。比如有消费者明天要参加一个聚会，不知道要穿什么风格，也没有看天气预报，希望导购网站能帮她把这些场景和自己的信息组合起来，给出一整套的解决方案。于是日期(天气)、地域、场合、风格，这些都成为穿衣搭配解决方案的变量，经过不断的组合呈现给用户，据拖拉网数据，用户在看到一个比较优质的搭配，并有场景性引导的时候，点击到最后页面完成购买的转化率会比单品推荐高40%。
一淘在导购过程中，则努力用数据分析在消费者、商家和自己间找到一个平衡点。
淘宝本身就有好差评、DSR(如实描述、发货速度、服务态度)评分等评价体系，一淘做得更有细节。一淘有三个排序维度：首先是产品相关性，其次是产品来源，再次是销量以及评价。
导购电商面临的是一个女性消费占绝对优势的市场，或许是因为时尚类的维度太多，每个人喜欢一件东西的心理原因、场合、偏好、价格等多重因素都不一样，这对后台数据挖掘提出了更复杂的要求，也成为已经日渐拥挤的电商导购市场的破局点。
亚马逊就是一开始就对用户的购买进行深入的数据挖掘，当读者购买某书的时候，向读者精准的推荐相关的读物；然后再通过图书业务单点突破，全面扩张，最终才成为了业务内涵丰富的电子零售霸主。
