大数据技术在制造业中的应用如下：
1、金融行业：金融行业是大数据应用的重要领域之一。银行和保险公司等机构可以利用大数据分析客户的消费行为、信用状况和风险水平，以提供更准确的金融服务。
2、医疗健康领域：大数据可以帮助医疗保健专业人员更好地了解病人的病情和病史，以及预测疾病趋势和流行病的发展。此外，大数据还可以帮助药企和生物技术公司进行药物研发和基因组学研究。
3、零售行业：零售企业可以利用大数据分析顾客的购买行为、偏好和趋势，以提供个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
4、制造业：大数据可以帮助制造商优化生产流程、提高产品质量和降低成本。通过分析生产数据，制造商可以识别潜在的问题和瓶颈，并采取相应的措施来提高生产效率和降低成本。
5、社交媒体和广告业：社交媒体平台和广告公司可以利用大数据分析用户的兴趣、行为和偏好，以提供更精准的广告和营销策略。
6、政府机构：政府机构可以利用大数据来提高公共服务的效率和质量，例如交通管理、社会福利管理和公共安全等。
7、教育领域：教育机构可以利用大数据来个性化地定制课程和学习计划，以更好地满足学生的学习需求和提高教育质量。
大数据的特性主要包括数据量巨大、数据种类繁多、处理速度快、高时效性、真实性、复杂性、可扩展性。
1、数据量巨大：大数据通常涉及大量的数据，这些数据可能来自各种不同的来源，如传感器、社交媒体、企业数据等。
2、数据种类繁多：大数据包括各种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等。这些不同类型的数据为分析提供了更多的维度和视角。
3、处理速度快：大数据通常需要快速地处理和分析，以便能够及时地生成有价值的洞见。这需要高效的计算和数据处理能力。
4、高时效性：在许多应用场景中，对大数据的分析和处理都需要在短时间内完成，以便能够及时地提供洞见和决策支持。
5、真实性：大数据必须真实地反映现实世界的情况。如果数据不真实，那么基于这些数据做出的决策就可能是错误的。
6、复杂性：大数据往往很复杂，因为它可能包括各种不同的数据源、数据类型和格式，以及各种不同的关系和趋势。
7、可扩展性：随着技术的进步和新的数据源的出现，大数据的规模和处理能力也需要不断地扩展和提升。