编者按：尽管城镇市场容量不断扩张，业绩表现和其他行业相比不差，但从业者还是清楚地看到服装业在走下坡路。为什么?2010年以前，品牌公司最着急的是两头寻源。只要找到店铺和工厂，现金滚滚来。
经济环境和服装行业的趋势日新月异，以上十个难题可能只是近期服装业的关键命题，随着新情况的到来，新问题势必不断产生。如同没有万能的数据处理模板一样，这些问题没有标准答案，但对于企业来说，他们必须有答案。所谓甲之蜜糖，乙之砒霜，只是，你知道怎么分辨蜜糖和砒霜了吗?
这是一个行业内尚无成功案例的新命题。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?
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。
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。
第三，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。
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。如何处理数据?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。
