数据与统计是企业质量管理的重要组成部分，戴明、德鲁克等管理学大师无不将数据统计列为企业质量管理活动的核心内容。当今世界正处于信息爆炸的时代，大数据已经是世界经济学中的重要组成部分，并且在各种现代经济活动、发明和发展中起着越来越重要的作用。
与传统的数据统计和分析相比，通过大数据，管理者们可以得到更精确的预测信息，因此，对经营状态有更准确的了解，并且最终将这些数据和信息转化为更正确的企业决策。例如在普通实体零售商的经营活动中，经营者们通常只能记录和跟踪哪种商品被售出、哪一种未被售出，而无法将这些购买信息联系到具体消费者。但是，网络零售商却可以办到。他们不仅可以跟踪消费者最终购买何种商品，还可以知道他们还浏览过哪些其他商品、网站，并且可以知道不同消费者受促销、页面设计、内容推送等因素的影响结果。最终，网络运营商可以通过特定的算法整合这些海量数据，并预测消费者（个人或团体）未来所需的商品或服务。
事实上，大数据不仅仅可以被成功应用在新兴行业，它同样有潜力为传统行业带来革命，产品认证机构也不例外。
对产品认证机构而言，质量管理是认证工作的核心内容，大数据在其自身业务质量管理、认证产品质量改进、提升认证服务质量等各个方面有着广泛的应用潜力，利用大数据技术进行业务综合质量管理是值得产品认证机构深入探索的一条全新的管理路径。
认证业务质量控制
产品认证机构的认证业务质量控制状况直接关系到认证结果的公正性与准确性。通常，产品认证业务包含认证受理、工厂检查与一致性确认、样品检测、认证决定、证后监督等工作，现有的质量控制内容包括对人员资质能力、认证流程规范性、认证依据的适宜性、检查内容的全面性、认证产品的一致性等的控制。以针对工厂检查主要流程节点的时效性及对检查结论的有效性监控为例，在实际质量控制操作中，普遍存在两方面问题：一方面由于产品认证机构对上述时效性和有效性监控往往采取抽样检查的方式，抽查结果存在不确定性；另一方面，抽查工作具有滞后性，超期或者有效性问题只在事后抽查中才有机会被发现，无法实现问题的及时整改。
然而，大数据技术为解决这些问题提供了新的手段，由于可实时处理，一方面产品认证机构能够利用大数据技术，对工厂检查和检测的全过程进行实时监控，将时效性控制由事后监督变为提前预警；另一方面，对工厂检查实施的有效性管理也可以通过大数据技术对各类审核发现与审核依据实时对比，及时发现审核实施过程中的各类问题，帮助检查组和认证机构做出更准确的审核结论，提升认证有效性。
改进认证产品质量
认证产品的质量状况是产品认证机构最关注的情况之一，通常认证企业主要通过对认证产品生产过程中的工艺参数监控及产品检测来控制。大部分工业产品的生产过程检验与成品检验不是全数检验，检验结果往往具有一定的不确定性，同时生产过程环境设备条件、工艺参数与产品质量的关联性识别不充分，无法做出及时和准确的工艺调整。现在利用大数据技术有了更合适的解决办法，产品认证机构可以依托自身的信息优势，尽可能多采集（可以是实时采集）不同认证企业的产品过程工艺参数、检测数据，利用大数据技术找出各种工艺参数与成品质量的关系，从而依据特定认证企业设备、工艺、环境和其他管理信息，对认证产品的质量做出预测和判断，最终帮助认证企业改进产品质量，严把质量关，并提升认证的有效性。
提升认证服务质量
运用大数据技术手段，针对产品认证企业的管理和服务将会变得多样化。目前，很多产品认证机构对认证企业的管理与服务只包括单纯的认证服务及较少的培训服务，服务范围较窄，个性化不强。如果能够充分运用大数据技术，产品认证机构能够收集更广泛的质量与客户信息（如，认证产品所属行业发展趋势、整体质量状况、最佳生产制造方法、装备与工艺参数、供应商质量信息、客户需求、偏好、分布等详细信息），在促进认证企业提升认证产品质量的同时，全面提升满足法律法规与客户需求的能力，从而有效提高产品认证机构的服务质量。 (来源：《质量与认证》杂志刊发文章)
