의류와 섬유: 대용량 데이터 시대에 의류 산업에의 응용

브랜드 의류 상업 도메인에 빅 데이터 시대를 입력, 큰 데이터 전통적인 저장 방법 및 데이터베이스 관리 도구 기능 범위를 능가 하는 기업 소비자, 기업 행동, 이러한 데이터에 대 한 대규모 상관 관계 데이터를 수집 합니다. 의류 산업의 내재 된 복잡 (분기, 모델 색상 당 제품의 수백의 개발, 판매, 다양 한 소비자, 얼굴 하지만 또한 대용량 데이터 저장, 검색, 분석 및 시각화 기술 업그레이드 산업 체인에 의존 하는 다양 한 지역에서 관리의 구체화를 강화, 소비자 수요의 변화를 파악 큰 비즈니스 가치를 누릅니다.

국제 소매 및 브랜드 연산자 이미 외국 의류의 판매 촉진에 큰 데이터를 적용 하기 시작 했습니다 및 소매 기업의 이미 엔터프라이즈 서비스에 대 한 큰 데이터를 사용 하기 시작 했습니다, 주요 방법: 고객 설문 조사를 사용 하 여 고객 수요 예측, 고객 끈 적 거 림을 강화 하 고 착용 할 수 있는 장비와 소비자 트렌드를 예측에 대 한 내부 분석 시스템의 그들의 자신의 개발와 결합 오프 라인 저장소 설치 소비자 행동을 관찰 하는 시스템 모니터링, 온라인 저장 기능; 시뮬레이트 입고 및 재작업 피팅 룸에서 옷을 변경 하는 향상 된 데이터 분석. 이 모든 기업 시장, 소비자 수요를 충족 하 고 궁극적으로 판매 및 성능 홍보를 정확 하 게에 변화를 뒤지지 않도록 할 수 있도록입니다.

대상, 나이키, 자라와 프라다, 등을 분석 하 여 우리는 결론:

대용량 데이터 마이닝 상당한 매출 기여, 소득 복합 성장 5%;의 거의 11 년 후 고객 잠재 수요 발굴을 통해 어떤 대상의 나이키는 나이키 + 직접 파악의 고객 정보를 통해 2 년의 소득 복합 성장 후 끈 적 거 림의 경험을 향상을 가져올 수 있는 최대 7%.

국내 전기 사업 개발 및 대규모 데이터의 응용 프로그램, 대용량 데이터의 응용 프로그램에서 전통적인 기업 보다 자연 유전 장점을 마이닝는 데다가, 주요 자산 데이터 소비자 행동 기록, 신속 하 게 소비자의 수요, 이해할 수 있기 때문에 그리고를 통해 공급 체인 모델 적시 만족의 라인에서 다른.

3 사례 분석: 통합 공급 체인, 통합된 데이터 관리의 실현에 정보 기술의 사용에 초점을 플랫폼으로 1th; 한국 의류 자체는 고속 성장에 큰 데이터를 사용 하는 가정, 2008-2012 판매 했다 3 백만, 13 백만, 90 백만, 300 백만 더 많은, 거의 600 백만, Amoy 브랜드 쇼핑 하루 고양이 Jing 동쪽 여자에 대 한 판매 1. 데이터의 판매자로 Taobao 더욱 사업을 확장 하 고 데이터 부가 서비스를 제공 합니다.

전통적인 브랜드 큰 데이터 변환, 검토, 개선, 및 파괴 하는 큰 데이터 이전 가치 체인 브랜드 의류 회사 링크의 수를 빌릴 수 있다는 복에 업계 모든 측면에 적용할 수 있습니다: 상품 기획, 마이닝 사용자 요구, 대상 고객, 디자인 제품 관련성을 개선 하기 위해 프레임, 잘 할 하는 경향이 더 위치, 공급 체인, 큰 데이터는 "주문 + 빠른 보급의" 혈액 순환 개선, 마케팅, 재고를 줄이고 정확한 배달 지원 시스템 강화 상호 작용, 터미널 관리, 순서는 KPI, 그물의 세심 한 관리 O2O, 대용량 데이터에 대 한 기초를 다질 필요가 더 많은 경향이 있습니다.

큰 데이터 기회, 하지만 그것은 또한 많은 장애물에 직면해, 다음과 같은 세 가지 점을 중요 한 요인의 넓은 범위에서 널리 이용 되는 국내 브랜드 의류 기업 저하: 높은 비용, 재능, 큰 데이터의 부족은 "최고 프로젝트", 기업 직접 구현, 종종 프랜차이즈 보이콧에 직면에 대 한 책임의 높은 수준에 대 한 필요, 키 어려운; 혁신의 개념 땅에 떨어질 수 없습니다.