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雷达卡
十大提升点中有一点就是服装企业如何在大数据时代实现变革，最新新闻称，年产值排名前300的服装企业中，就有228家从数据分析中“掘金”。可以说，大数据逐渐成为人们新的兴奋点，时尚产业的达人们也开始好奇，大数据时代之于服装公司到底意味着什么？未来将会有怎样意想不到的变革？即使有这么多的疑点，但仍然有些具有挑战精神的企业迈出了与大数据分析厂商合作的第一步。
某出口贸易的贴牌加工型制造企业，近年来，外贸形势严峻，出口订单出现萎缩，企业便开始转战内销市场，在全国建起300多个销售网点或专卖店。然而，与“接单—生产—发货”这样较简单的外贸模式相比，内销要复杂得多。由于营销策略不当，其内销之路一度遭遇诸多瓶颈，而大数据分析让其从容应对：“今年初以来，通过对销售情况进行数据分析并运用其结果，我们重新布局销售网点，关闭一些销售情况不好的门店，对产品款式也进行优化。一季度，公司利润率同比攀升30%，提升态势明显。”
就像上面提到的企业，服装行业数据分析更像是一面镜子，随时随地帮你找到数据背后存在的问题，帮你优化数据并重新布局定位，展开新的规划。这对于目前遇到发展瓶颈的企业来说是一件好事。
大数据浪潮强调的一个重要观点是数据分析。同大多数消费品行业一样，服装行业存在着大量数据和信息，但这些数据和信息背后的动因往往是感性的。即使是那些理性的数据，对于服装这个时尚又感性的行业，又到底有多大帮助，大多企业仍没有答案。其实企业从来不缺数据，缺的是如何展开数据管理的方案。
我们认为，想清楚三个问题，才算把握了大数据的基本：第一，需要什么数据？不要盲目收集，造成信息冗余，应接不暇的情况。第二，如何获得数据？这并不因为越来越多服装公司采用ERP平台收集所需数据而理所当然地变得容易。
服装行业数据分析师往往会发现，很多数据的准确性欠佳。明显的例子就是很多企业会存在产品主数据不规范、数据出入口径不一致或是数据上传系统延迟等问题。这些问题小到仅仅影响服装行业数据分析的精度和及时性，大到可能影响事实判断甚至重大的战略决策。因此服装企业规整基本数据变得非比寻常地迫切，正所谓“磨刀不误砍柴工”。
然而，规整数据并不是一蹴而就的，服装企业的相关部门可以不断在实践过程中，反馈和改进数据口径，在不断规整、建立规范和纠正的过程中，逐步积累便于企业内部分析判断的可靠数据库。第三，服装行业数据分析如何去做？很多企业并不缺数据，只是不知道该如何使用这些数据。
很多企业在拿到精确到每天每时的人流数据后会问，这些数据究竟该如何使用？更有不少企业过度追求数据分析模板。其实，所有的数据分析都为课题服务，而课题应由企业不同时期的不同要求灵活得来。一套死板的数据分析模板只能反映出思考的丧失。
无论服装行业数据分析有多难开展，有心去做就永远不怕迟，就有可能在优胜劣汰的市场环境中得以存活，得以发展。但是如果固步自封，止步不前，则肯定会被时代淘汰。服装大数据分析是未来必不可缺的趋势，是时候进行BI选型和BI立项的相关事宜哟。
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