服裝企業はどのようにビッグデータ時代に変革を実現しますか？

経済環境の著物職業を裝うこのような傾向は日増しに変化しており、以上の10の難題は最近のアパレル業界のキーポイントとなるかもしれません。新しい狀況が到來するにつれて、新しい問題は絶えず発生します。萬能がないようにデータ処理テンプレートのように、これらの問題には標準的な答えはありませんが、企業にとっては答えが必要です。甲の蜜糖というのは、乙のヒ素です。ただ、蜜糖とヒ素をどうやって見分けるか知っていますか？

これは業界內でまだ成功事例がない新しい命題です。ビッグデータが人々の新たな興奮點となり、ファッション産業の人々も好奇心を持ち始めました。ビッグデータ時代の服裝會社は一體何を意味していますか？未來はどのような予想外の変革がありますか？

大きなデータ波が強調する重要な観點はデータ解析である。多くの消費財業界と同じように、アパレル業界には大量のデータと情報が存在していますが、これらのデータと情報の背後にある動機は感性的です。合理的なデータでも、ファッションという感性的な業界にどれほどの助けがあるのか、多くの企業はまだ答えがない。

私たちは三つの問題をはっきりさせたいなら、大きなデータの基本を把握したほうがいいと思います。第一に、どんなデータが必要ですか？盲目的に収集しないでください。情報の冗長性を引き起こして、間に合わない狀況になります。第二に、どのようにデータを取得しますか？これは多くの服裝會社がERPプラットフォームを使って必要なデータを収集するためではなく、當然に容易になります。

第三に、データを整理することが成功したわけではない。関係部門実踐の過程で、データの口徑をフィードバックして改善することができます。規則を整え、規範を確立し、是正する過程で、企業內部の分析判斷に便利な信頼できるデータベースが次第に蓄積されます。

データのアナリストは、多くのデータの正確性がよくないことを発見します。明らかな例としては、多くの企業が製品の主データの不規範、データの出入り口徑の不一致、或いはデータのアップロードシステムの遅延などの問題があります。これらの問題はデータ分析の精度とタイムリーさだけに影響を與え、事実判斷に大きな影響を與える可能性があります。そのため、服裝企業の基本データを整理するのが普通より切実になりました。

しかし、データを整理するのは一足飛びではなく、アパレル企業の関係部門実踐の過程で、データの口徑をフィードバックして改善することができます。規則を整え、規範を確立し、是正する過程で、企業內部の分析判斷に便利な信頼できるデータベースが次第に蓄積されます。データをどう処理しますか？多くの企業はデータに事欠かないですが、これらのデータはどうやって使うべきか分かりません。

多くの企業が正確に毎日の毎時の人の流れのデータを手に入れた後で、これらのデータは一體どう使うべきですか？すべてのデータ分析は課題サービスであり、課題は企業の異なる時期の多様な要求に柔軟に対応するべきである。一連のデッドボードのデータ分析テンプレートは思考の喪失のみを反映することができます。