服裝企業(yè)はどのようにビッグデータ時(shí)代に変革を?qū)g現(xiàn)しますか？

経済環(huán)境の著物職業(yè)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(yè)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(lái)するにつれて、新しい問(wèn)題は絶えず発生します。萬(wàn)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(wèn)題には標(biāo)準(zhǔn)的な答えはありませんが、企業(yè)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(jiàn)分けるか知っていますか？

これは業(yè)界內(nèi)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(diǎn)となり、ファッション産業(yè)の人々も好奇心を持ち始めました。ビッグデータ時(shí)代の服裝會(huì)社は一體何を意味していますか？未來(lái)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(qiáng)調(diào)する重要な観點(diǎn)はデータ解析である。多くの消費(fèi)財(cái)業(yè)界と同じように、アパレル業(yè)界には大量のデータと情報(bào)が存在していますが、これらのデータと情報(bào)の背後にある動(dòng)機(jī)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(yè)界にどれほどの助けがあるのか、多くの企業(yè)はまだ答えがない。

私たちは三つの問(wèn)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(bào)の冗長(zhǎng)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(huì)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(dāng)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(guò)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(guī)則を整え、規(guī)範(fàn)を確立し、是正する過(guò)程で、企業(yè)內(nèi)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(jiàn)します。明らかな例としては、多くの企業(yè)が製品の主データの不規(guī)範(fàn)、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(wèn)題があります。これらの問(wèn)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(yè)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(yè)の関係部門実踐の過(guò)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(guī)則を整え、規(guī)範(fàn)を確立し、是正する過(guò)程で、企業(yè)內(nèi)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(yè)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(yè)が正確に毎日の毎時(shí)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(yè)の異なる時(shí)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。