2013年10月17日，中国服装大会第三场平行会议在北京国际饭店召开，会议主题为“大数据在服装产业中的应用”。北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理赵刚博士参与会议并发表观点。（图片来源：新浪财经）

　　第五个方面就是很重要的应用，流行趋势预测。大家知道，在社区中的很多的热门话题，往往会先与我们所看到的一些流行的一些机构或者是流行一些媒体所发布这样一些流行的趋势。那么我们通过社区中，这些热点话题的分析，能够很有效的判断，能够先导性的判断流行一个趋势。那么这个方面应该是我们服装企业领导人，要去关注的一个方面。那么怎么和我们的社区和我们搜索引擎数据进行有效一个衔接，来对我们整个流行时尚趋势一个判断和分析。

　　那么当然这个大数据中一个以往谈到很重要一个例子，就是通过大数据的分析，能够对失业进行前导期的判断，能够对这个失业率前后一个变化，有先导性有后置性这样一个指标进行分析。在失业前人们更多减少了驾车出行，更多去讨论如何去坐公交车、如何坐地铁等等这样一些，那么就反应出来了，实际对流行趋势同样的道理，我们可能在我们社区中各种年轻人所谈到的话题，他们更加喜欢的方式，包括在我们搜索引擎中，搜索引擎可能更多的有些滞后性，在这个流行趋势后跟上这个趋势的时候，用这个搜索引擎去搜索这个信息，我们社交媒体所看到的信息。我们从搜索引擎上搜索有些问题有后置性，判断这种趋势要起来了，或者正在扩散，对这种流行趋势的把握，可以通过数据分析中去进行预测。

　　第六个，关于我们产品定价方面，而我们去分析。客户对于我们产品的价格的变化有什么样一个反应。什么样的数据范围内，我们价格提升会影响我们客户一个流失。那么这些数据一个积累和长期的一个分析，能够对我们价格分析，怎么样通过价格的变化，更好的减少客户的流失，更好的吸引客户，等等这方面有一个分析。更科学对我们产品有个定价，这是我们当然，这个分析产品定价的分析已经是很传统，但是在大数据时代，更多的数据收集过来，聚合过来都有产品的定价，会有更有效一个效果。

　　那么第七个方面，在一些预测分析方面，据客户异常流失，客户流失一个预测。那么基于多个客户行为数据，我们建立客户流失的预警模型。比如说在客户的数据中，关于客户过去六个月，又有三次抱怨，过去的四个星期，公开了两次他客户服务单在网上。过去几个月可能同样一个，以往客户，这个客户可能购买了很大量我们一个产品。但是在这几个月，产品明显在减少。关联产品的购买在减少等等。

　　就这样一些信息，通过这样一些数据及时有效的把握，能够对客户的流失作出准确一个预测，提前采取一些措施来挽留相关的客户，是在客户异常流失方面一个运用。

　　第八个方面就是基于环境分析一个问题的发现。那么我们可以看到，我们在整个经营过程中，我们的物流、资金流控制都很好，但是发现这个过程中，这个销量在不断的下降，可能跟我们大环境相关，这时候就去看，我们整个通过环境分析中问题与发现。我们竞争价格数据，是竞争对手，降价了。带走我们的销售量，还是由于天气灾害的原因，还是在社交网络上以传播一些信息导致了我们的这样一个外部化学一个变化。所以对环境分析的问题，能够有效的对我们企业所面临的外部经营环境的，能够发现很多大的一些问题。这是第八个方面。

　　第九个方面我们谈到就是说，不仅在电子商务，不仅在社区网络，不仅在移动物联网上，将来越来越多我们的企业，也会在物联网上对获得的数据进行采集和分析，我们在零售店越来越多的应用，采集更多的与我们产品和客户直接接触过程中，很多相关的数据。那么在这个过程中，通过数据的分析也能给我们客户提供更加直观的客户体验和感受，比如说我们FID的试衣间，我们的智能挂架。在天津有一个应用示范一个项目，就是服装物联网应用的示范，那么在这个过程中，你穿上他这样一个物联标识这样一个衣服，那么这个过程中你从货架中取走这件衣服，让他有纪录。那么你穿上的过程中，你和镜子之间有一个互动，根据你的行为推荐另外一款衣服。同时还有另外一个展示，货架上没有你展示这件衣服，根据智能镜给你配出来这套效果，你来看对这个衣服选用一个情况等等。通过这样一个过程中，我们的服装，跟我们用户之间，体验的过程中数据有效的采集。我们数据分析提供一个很好的应用。那么这是我们在谈到服装企业中可能现在能够看到的，一些大数据的应用。那么大数据会涉及到，我们企业经营的各个方面，我们运营端，我们供应链各个环节，这些相关数据的采集和分析，都会为我们作出决策提供更大一个价值。

　　通过这样一些应用，希望让大家感觉到，数据的采集和分析。我们通过与互联网与物联网有这样一个对接，能够为我们业务的发展，为我们战略决策提供更高一个风采。所以第二个问题就是关于大数据之间对我们有什么样的作用。让大家直观的感觉到，他和我们业务是密切相关的。大数据对于我们企业来说，怎么去运用他，对于中小企业，可能运用的方式是不同的，大体上我们怎么样一个流程去理解它，去应用它。去接受它。我们可以看到，现在在企业数据分析的流程大概是这样的。我们通过电子商务交易，通过ERP系统，建立我们订单数据库、ERP数据库，有一些走的快的企业。通过我们商业智能系统，到数据仓库中对我们数据进行分析，得出一些数据的报表。我们老板的桌面上，每个月、每周都有相关的各个渠道相关的数据，销售数据。我们资金情况等等这样一些数据。这是目前我们数据分析的基本的流程。

　　在这个过程中，也会有一些用户浏览的日志，做了一些记录。这是对我们客户，对我们这个过程中，我们对他们的行为信息进行提供，其中也放到了数据库中，但是大部分是删掉了。我们不仅关注我们企业业务中的数据，同时有效分析和把握我们每天的业务数据，我们网络浏览的数据。我们社区网络上交流的数据。通过这些数据的分析和把握，用这只大象，用这个相关的大数据分析的工具，去分析这些数据。为我们提供广告效果的分析、客户满意度的分析，刚才我提到应用的分析给我们提供更大一个应用一个价值。那么这个过程中，数据分析和利用的分析从产生数据、聚集数据、分析数据、利用数据。要去看我外部电子采购，电子商务客户服务中分成外部结构化数据，社交网络、传感器等等所产生非结构化的数据，根据我们需要，进行相关一个有效的采集。当然这种采集不一定是完全通过我们自己自身的渠道，也可以经过外部的渠道。现在越来越多拥有数据的企业，提供这个采集的服务。

　　根据你数据的模型建立起，用这些数据干什么用，建立相关的指标。我们整个企业数据相关的模型，我们企业这种数据的仓库，把相关的数据和分析化一个数据的聚集，它聚合过来。到我们企业的数据分析过程当中来，分析这些数据。那么根据我们定的目标，客户分析，市场分析，根据这个目标作出相关分析的模型，进行数据的分析。最后要可视化展现这些数据。通过我们现在报表报告，动态图表，我们信息图。我们的这个网络模型等等，来去展现这些数据。实施的过程中，一定是按照目标导向去实施，要定义好我们的需求，不是说为大数据而大数据，根据我们业务的目标，根据我们要做什么，通过这些数据是分析客户还是去分析我们的渠道等等。这样定义好的目标，根据你的目标来设定你的需求。根据你的需求确定你要采取什么样的数据，用什么样渠道获取这些数据，怎么去分析这些数据，这个过程中是采用外部的渠道去帮你分析数据，还是自己建立相应的平台，有相关的策略进行实施和部署。过程中很重要一个方面就是对客户全生命周期一个数据的采集和分析。把握数据不同的特征，提升阶段、衰退阶段、流失阶段分别有什么不同的特征，怎么把握客户，怎么在稳定的阶段培养忠诚度，培养社交网络的行为，带来我们品牌效应的提升。在这个客户衰落阶段，怎么保留他。预测出这个趋势，及时能够给他新的服务和产品，在这个过程中去把握的采集的数据的重点也不同。不同生命阶段，客户把握的重点也会不同。通过这样一个数据的分析，通过我们的产品推荐、交叉销售、品牌营销等等。满意度的这种提升一些措施来满足这样的客户。

　　聚集和分析数据的技术平台上，结构化去采取相应的数据仓库这样的方式，非结构化数据可能更多采取像Hadoop这样的平台，功能结构在我们整个企业仓库和BI平台上，预测分析，包括我们移动终端对信息一个访问，这是具体分析数据的技术平台，这个平台有的企业是自己建，有的企业可能利用社会上，比如淘宝、亚马逊[微博]提供这样一些分析平台，我们去做我们相关数据的分析。这种分析可能会在历史统计报表的分析上，进一步的要看做一些事实的分析，正在发生什么，将来发生什么。这是大数据分析中所展现出来的两个重要的方面。历史统计分析上，更进一步的注重对预测分析，事实分析一个提升。分析的算法我不多提了，这些算法在很多大数据分析的工具中，都是标配，决策数。序列分析，保留客户，相似的分析、我们整个倾向性的分析等等。用这种算法支撑大量的数据中，隔出我们有价值一个分析。分析就是展现，展现的方式有很多种，我们看到VCR一些报表，也有现在流行的方式，像信息图这样的方式，信息图内容含量非常高，而且非常深厚。不同的身材的女性所展现出来不同服装配比这样一个信息图的展现。那么这是对于我们男士套装这个演变历史一个展现，通过这样一个信息图的这个展现方式很生动，点击率也是非常高。确实很生动展现了文章内容信息含量，展现我们整个分析一个内容。这是流行趋势一个信息图。这是一些关系图。可能分析我们客户，分析我们相关这个企业之间，可以通过这种关系图，那么关系和每个可能点，代表他整个用户量的大小，等等这样一些方式来展现一些新内容。

　　这是我们说的整个过程，整个怎么进行数据采集，怎么去分析它，最后到怎么展现，一类是对电子商务网站的合作，在网站上，他帮我们卖衣服的同时，也帮我们做相关的客户，相关的广告的分析，市场的分析，第二类对我们社区网站进行合作。特别重视我们向现在微博、微信这样一些社区平台。通过他们来进行趋势的预测，社区营销等等这样一些服务。可以建立很好的一个合作关系，最后大数据是未来竞争的一个利器，有了他更赢得市场，没有他受到别人更多的一个挑战，要应用优先。要数据要内外兼修，有一本书叫大数据时代。当然今天，我也自卖一下我自己的一本书，10月底要出来了叫大数据时代：技术与应用实践指南，最后总结一下在大数据应用的过程中，我们一定要知道。大数据代表的并不一定就是我们，这些企业都是跟大数据相关的，不要觉得大数据太大，跟我们没有什么关系，只要大数据所分析出来的价值，能够服务于企业的业务提升。

　　第二个方面我们要知道，大数据跟我们用在哪些方面，主要还是业务相关。怎么在我们的行为分析，产品的推荐，广告的营销这些方面去运用大数据，为我们业务去服务。第三个方面在怎么做的过程中，不要觉得这里头要投入很大的技术力量。实际上在这个过程中，我们有了ERP有了信息化这样的基础，引入Hedoop这样的平台，如果我们自身不能拥有这么多数据情况下，我们要借助外部的力量，整合更多的数据。向淘宝、亚马逊提供这样一些数据服务给我们更多的企业。所以不要去远离大数据，尽快去跟大数据接近。去迎合大数据，去拥抱大数据，让大数据为我们业务发展。这是我给大家交流，希望能够有助于各位在企业中应用。谢谢。

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