在当今数字化时代，产业链数据成为研究和决策的重要依据，然而在实际应用中，我们发现存在诸多不足，无法满足基本需求。

一、有效数据数量不满足。尽管有的数据库，也收集到了大量的数据，但还是有不少常用数据缺乏。如查询硅锰库存指标，查询结果如下图所显示的：暂无数据。因此，有效数据量不足是产业链数据面临的最重要问题。

二、数据结构化不足。

1、由于数据缺乏统一的标准和格式，这使得我们在处理数据时，需要花费大量的时间和精力将数据转换到EXCEL进行数据清洗和格式转换。这无疑增加了数据分析的难度，降低了数据的利用效率。数据库应当至少能够外接PYTHON等数据处理通用软件。

2、时间周期不匹配，长周期数据按年，中周期数据按月，短周期数据按日，这是正常的，但有的短周期按月、中周期按年就不合理。

三、数据时间长度不足。在对产业链数据进行分析时，我们常常需要对历史数据进行研究，以发现长期趋势和规律。然而，目前的产业链数据往往时间长度不足，如前瞻数据库存中的硅铁产量数据只有2015年前的数据，难以满足这一需求。

四、数据关联性不足。是产业链数据的另一个问题。现有的数据往往只关注某个区域、某个环节、某个领域的，缺乏跨领域的数据整合。这使得数据使用者很难从全局的角度去分析产业链的运作情况，难以发现产业链中各个环节之间的内在规律特点。

综上所述，产业链数据在有效性、时间周期、结构化、关联性以及时间长度等方面存在诸多不足。数据企业只有加快解决这些问题，才能更好地挖掘产业链数据的价值，推动产业链的持续发展。