⑴ 對大數據的全方位解讀
對大數據的全方位解讀
大數據是當下非常火爆的一個詞，人人都在談論大數據。但大數據的定義是什麼？它到底是如何出現的？它有什麼特別之處？它最大的應用領域在哪裡？它的發展方向是什麼？對於以上問題，其實大多數人是弄不清楚的。
1）大數據時代出現的必然性
大數據和雲計算這兩個詞經常被同時提到，很多人誤以為大數據和雲計算是同時誕生的、具有強綁定關系。其實這兩者之間既有關聯性，也有區別。雲計算指的是一種以互聯網方式來提供服務的計算模式，而大數據指的是基於多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學範式、生活方式和關聯形態上的顛覆性變化的總和。大數據處理會利用到雲計算領域的很多技術，但大數據並非完全依賴於雲計算；反過來，雲計算之上也並非只有大數據這一種應用。
雲計算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程師 Chris Pinkham 提交給 CEO Jeff Bezos 的一篇論文中的一個設想：將 Amazon 內部使用的計算基礎設施開放給全世界的開發者。次年 11 月，Amazon 發布了第一版雲計算服務：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往後發展至 2006 年，演變成立今天著名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公開提出了「雲計算」（Cloud Computing）的這一概念，雲計算也在這一年開始變得廣為人知。
大數據這個詞的流行卻晚了好幾年——直到 2009 年，大數據這個說法才逐漸開始在互聯網圈內傳播。但僅僅在互聯網領域流行，仍然不足以引起普遍關注，因為純互聯網經濟畢竟只佔全球經濟總量的很小一部分。而大數據概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在 2012 年高調宣布了其「大數據研究和開發計劃」——美國政府希望利用大數據解決一些政府部門面臨的非常重要的問題，該計劃由橫跨 6 個政府部門的 84 個子課題組成。這標志著大數據真正開始進入主流的傳統線下經濟。
大數據出現的時間點自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年這段時間正是電子商務在包括中國在內的全球全面開花的幾年。眾所周知，互聯網領域有 3 大類商業模式：廣告、游戲和電子商務。而電子商務又是第 1個真正將純互聯網經濟與傳統經濟嫁接在一起誕生的混合模式。准確地說，正是互聯網與傳統經濟的碰撞，才真正催生出了今天幾乎全民關注的「大數據」。大數據橫跨了互聯網產業與傳統產業，而且大數據真正廣闊的應用領域其實也正是比純互聯網經濟大得多的傳統產業。
從數據量的角度來看，在電子商務模式出現以前，傳統企業的數量增長緩慢。傳統企業的數據倉庫中的數據大多數來自於交易型數據，而交易這種行為處於用戶消費決策漏斗的最底部，這就決定了交易前的各種瀏覽、搜索、比較等用戶行為數據的都量遠遠超過交易數據。電子商務模式使得企業可以採集到用戶的瀏覽、搜索、比較等行為，這就導致企業的數據規至少提升了一個數量級。現在日益流行的移動互聯網以及將來會流行的物聯網又必將使數據量提高兩三個數量級。從這個角度來講，大數據時代是必然會出現的。
從IT產業的發展來看，第一代IT巨頭大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 這類傳統IT企業；第二代IT巨頭大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 這類互聯網企業。一個有意思的現象是：大數據時代前，這兩類公司彼此之間基本是井水不犯河水，我們很少看見這兩類公司的老闆們在一起坐而論道；但在當前這個大數據時代，這兩類公司已經開始直接競爭。比如 Amazon 已經開始提供雲模式的數據倉庫服務，直接搶占 IBM、Oracle 的市場。這個現象出現的本質原因是：在互聯網巨頭的帶動下，傳統IT巨頭的客戶普遍開始從事電子商務業務，正是由於客戶進入了互聯網，所以傳統IT巨頭們不情願地被拖入了互聯網領域。如果他們不進入互聯網，他們業務必將萎縮。所以第三代IT巨頭可能會是 2B 與 2C 融合的IT公司。
2）大數據的核心內涵
大數據概念雖然非常火爆，但少有人真正理解大數據的核心內容。一個普遍而且嚴重的誤解就是：大數據= 數據大，即大數據就是量大的數據。事實上，除了數據量大這個字面意義，大數據還有兩個更重要的特徵：
1） 跨領域數據的交叉融合。相同領域數據量的增加是加法效應，不同領域數據的融合是乘法效應
2） 數據的流動。數據必須流動，流動產生價值
對於第 1） 點，百分點推薦系統研究中心實驗結果顯示：百分點公司有 3 家客戶，分別是從事服裝、化妝品和箱包銷售的電商，百分點向這 3 家客戶提供個性化商品推薦服務，即：百分點挖掘用戶的偏好，不同的用戶上同一家電商網站時，向他們展現不同的服裝、化妝品或箱包，從而提高電商的轉化率和客單價。我們做過兩種測試：
a） 將每家網站的數據隔離。當每家網站自身的數據量增加到以前的 4 倍時，推薦效果大約能提高 5%;
b） 將三家網站的數據在去除敏感信息之後進行某種融合。融合後的數據大致是與單家網站的數據的 3 倍，比第一種情況數據量還少。但利用融合後的數據進行數據挖掘時，推薦效果能提升 30%，而且推薦商品並未發生變化，仍然是：用戶上服飾類網站時只看見服裝、上化妝品網站時只看見化妝品、上箱包網站時只看見箱包。
解釋得詳細一點，上述實驗說明：對同一個消費者，如果我們要向其推薦服裝。第一種方法是我們根據他過去的 4 次購買服裝的行為來預測其下一次可能會購買的服飾；第二種方法是我們根據他過去分別購買服裝、化妝品和箱包的各 1 次行為來預測其下一次可能會購買的服飾。兩種方法的基於的用戶行數分別是 4 次和 3 次，但第二種方法的效果明顯更好。
對於第 2） 點，其實 10 多年前傳統企業開始做數據倉庫時，數據倉庫從業者經常強調一個觀點：企業級數據倉庫的目標是讓不同部門的數據流動起來，各個部門數據割裂，數據的價值就得不到發揮。到了今天的互聯網時代，我們發現即使企業已經打通了內部各個部門之間的數據，但與整個互聯網比起來，數據量仍然微乎其微，數據應該以互聯網為媒介在企業之間某種形式的流動。參照「企業級數據倉庫」的概念，現在已經開始出現了「互聯網數據倉庫」的概念：就是企業通過互聯網渠道將與自己相關的外部數據與內部數據進行整合，從而形成「互聯網數據倉庫」。百分點已經在零售與媒體領域比較成功地打造了「開放數據聯盟」，該聯盟的成員可以在公允、安全的情況下基於該聯盟建立起自己的「互聯網數據倉庫」，從而享用海量數據的價值。
3）大數據的應用領域
大數據的起源要歸功於互聯網與電子商務，但大數據最大的應用前景卻在傳統產業。一是因為幾乎所有傳統產業都在互聯網化，二是因為傳統產業仍然占據了國家 GDP 的絕大部分份額。
哪些傳統企業最需要大數據服務呢？至少有 3 類企業：
1） 對大量消費者提供產品或服務的企業
2） 做小而美模式的中長尾企業
3） 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業
第 1） 類企業都需要利用大數據精準分析不同消費者的偏好，提高營銷和服務的質量；第 1） 類企業都需要利用大數據分析精準定位自己的客戶群；第 3） 類企業主要指哪些正在遭受來自互聯網的新玩家沖擊的傳統企業，此類企業自然都需要利用互聯網和大數據作為自我進化的工具。當然，第 3） 類企業與前 2 類企業有重疊。
具體來講，中國最需要大數據服務的行業就是受互聯網沖擊最大的產業，首先是線下零售業，其次是金融業。
受電商的沖擊，國內很多零售巨頭都增長嚴重放緩，甚至遭遇負增長，線下零售已經到了不得不變革的危機關頭。我們也看到了銀泰百貨、王府井百貨、萬達集團這些具有創新意識的傳統巨頭開始利用互聯網和大數據來改造線下商業。其中銀泰百貨以手機為載體、利用 O2O 方式進行雙線數據挖掘的創新非常值得借鑒。
而金融行業就更加特殊：金融業並不銷售任何實體商品，它自誕生起就是基於數據的產業。由於國家管制，金融業在前幾年享受了非常好的政策紅利，內部變革動力不足。而目前金融業已經逐漸開始放鬆管制，新興的金融機構必將利用互聯網以及大數據工具向傳統金融巨頭發起猛烈攻擊。而傳統金融機構在互聯網方面的技術積累和數據積累都不足，要快速應對新進入者的挑戰，必然需要大數據服務。我們也看到了中信銀行信用卡中心、招商銀行信用卡中心已經在開始利用互聯網大數據進行創新。
那麼傳統產業需要什麼樣的大數據服務呢？這主要包括 3 層：
1） 基於大數據的行業垂直應用。每個行業都有自己的特點，所以自然會存在行業應用的需求；
2） 顧客標簽與商品標簽的整理。不管什麼行業，都需要精細化整理自己顧客的屬性標簽以及商品屬性標簽，而且這些標簽必須能夠細化到單個顧客和單個商品。標簽是行業應用的基礎；
3） 企業內部和外部數據的整合與管理。要給顧客和商品打標簽，首先必須整合企業內部和外部數據，尤其是日益重要和龐大的外部數據。
圖：傳統企業需要的大數據服務
第 3 層和第 2 層的方法相對比較通用，行業特殊性相對較少。百分點已經在第 3 層和第 2 層做出了比較成熟的產品，並且也開始在第 1 層做出了一些具體的行業應用產品，比如針對服飾行業的時尚服飾搭配系統。
4）大數據的發展方向
大數據產業未來會向什麼方向發展？隨著數據逐漸成為企業的一種資產，數據產業會向傳統企業的供應鏈模式發展，最終形成「數據供應鏈」。拿鋼鐵產業來講，鐵礦石公司從礦場中挖出礦石，經過粗加工，賣給鋼鐵企業；鋼鐵企業再進行精細一點的加工，將板材、鋼條賣給下游製造業公司；這些製造業公司做出汽車、飛機、門窗、電腦等產品賣給下游公司。這個產業鏈中存在找礦、運輸、加工等諸多環節，每個環節都有對應的企業。
圖：傳統企業的供應鏈
在「數據供應鏈」中，存在數據、數據整合與挖掘工具以及數據應用這 3 大環節。數據就好比礦場的礦石；數據整合與挖掘工具就好比鋼廠的冶煉爐；而精準營銷、服飾搭配等數據應用就好比汽車、電腦等可以出售給消費者的產品。企業在數據供應、數據整合與挖掘、數據應用等所有環節都需要專業的服務。這里尤其有兩個明顯的現象：
1） 外部數據的重要性日益超過內部數據。在互聯互通的互聯網時代，單一企業的內部數據與整個互聯網數據比較起來只是滄海一粟；
2） 能提供包括數據供應、數據整合與加工、數據應用等多環節服務的公司會有明顯的綜合競爭優勢。
5） 什麼樣的大數據企業會勝出
常有大數據從業者以及投資人和我們探討一個問題：大數據產業中，什麼樣的企業會最終勝出？這是一個很難回答的問題，而且即使回答了，三五年內可能都無法判斷其正確性。但從「數據供應鏈」中的各個環節來分析，還是可以得出一些具有參考價值的結論。
1） 數據供應。在互聯網沒有流行的時代，企業做數據倉庫、商業智能、數據挖掘等系統時採用的數據基本都來自於企業內部，企業幾乎無法獲取外部數據，所以很少有專業的數據供應商。互聯網改變了這一局面，將來會有專業的數據供應商。但既然是因為互聯網的出現導致了數據供應商的出現，那麼反過來數據供應商就必須具有很強的互聯網基因；
2） 數據整合與挖掘。數據挖掘工具供應商在非互聯網時代就早已存在。但互聯網時代使得企業的數據量激增、數據類型發生極大變化（不同於傳統的來自於單一領域的結構化數據，互聯網數據以跨域的非結構化數據為主），傳統的數據挖掘工具供應商的技術和方法已經很難適應。要跟上時代的變化，數據挖掘技術與工具應用商必須具備互聯網公司的海量數據處理和挖掘的能力；
3） 數據應用。具體的行業應用與傳統行業的業務關系密切，要做好行業應用，最好需要有服務傳統行業的經驗，了解傳統行業的內部運作模式。這時候僅僅具有 2C 經驗的互聯網基因的公司又稍顯不足。
綜合起來看，如果一家大數據從業公司同時兼備互聯網數據獲取能力、互聯網技術、互聯網執行力，又有做 2B 服務的經驗，那麼這家公司將比較容易取得領先優勢。這個結論其實一點也不奇怪：如本文開篇所述，大數據本來就是互聯網與傳統產業碰撞時的產物。
用「方興未艾」這個詞來形容大數據產業的發展階段都還為時過早，目前的大數據產業只能說是小荷才露尖尖角。國內企業在第 1 代IT產業（硬體和軟體產業）中是明顯落後國外企業的；在第 2 代IT產業（互聯網產業）中，國內企業已經與國外企業差距不大甚至在很多方面超過了國外企業；希望在第 3 代IT產業（雲計算和大數據）浪潮中，國內企業能夠完全趕上並且超過國外企業，我們也認為這是很有可能的。
⑵ 閑話國內大數據發展簡史&產業化落地
文·blogchong
之所以想要說一說這個話題，是因為下午在技術群中不經意間，就類似話題進行了比較劇烈的腦暴討論。
討論范圍包括了互聯網公開數據的挖掘、價值變現、數據獲取的合法性以及數據產業落地等相關方向。
當時就一直在思考這個問題，後續完了自己又想了幾遍，發現確實有所得，也挺多東西想表達一下的。
大數據是在2009年開始相對比較正式引入國內的，基本上與Hadoop的「入侵」國內同步。
但在那時其實並沒有實際落地的東西，除了一些大公司在試探性使用，直到2012-2013年，國外已經完成一輪「探險」，國內才陸續開始思考大數據如何落地的事了。
確實是這樣的，國內在新技術領域上，一向落後於國外半拍，而我也恰恰也是在那個時候「入坑」的。
那個時候其實很多公司企業(除了當時BAT內部使用的案例)，也是在嘗試性的涉足大數據領域，一邊追逐技術的完善，一邊在探索大數據與實際業務的結合點。
直到2014年，算是大數據在國內的一個爆發點，正式的轉折點。
首先，以Hadoop為代表的生態趨於成熟，甚至結合內存處理領域、數據實時處理領域，已經形成了一套完整的大數據平台技術解決方案。
其次，已經越來越公司結束了探索性實驗，用實際的成果嘗到了大數據這種處理模式的好處，已經形成了越來越多的實際可參考的良性案例。
當然，最重要的是確實存在實際的規模數據處理的需求。其實這個需求一直存在，只是很多時候沒有找到合適的契機爆發出來。
也就是從2014開始，大數據的人才市場需求在急劇擴增，很多其他IT領域開發人員紛紛轉型到數據行業，其中以逐漸沒落的傳統IT行業為代表。
有人才市場需求，進一步促進了大數據培訓市場的發展，各種大數據培訓機構如雨後春筍般的出現。
其實這也是沒辦法的事，因為當時還沒有哪個高校開設有大數據相關的課程呢。
當然，這波浪潮同樣卷到了學術界，部分高校也意識到了這個技術大勢，陸續有不少高校開始開設大數據相關的專業課程。
2015年，隨著互聯網的發展，市場各種互聯網應用需求的飽和，導致了流量紅利的消失，讓很多企業公司不得不考慮通過數據來提升效率以及推進用戶體驗，例如推薦系統、個性化服務等。
資本市場從2014-2015年逐漸介入，進一步促進各大互聯網企業公司向數據化轉型，使得大數據這個領域進一步達到高潮。
我們知道，資本市場算是迎來半個寒冬，流量紅利的消失，o2o在15年底都死的差不多了，16年讓資本市場變得更謹慎。
但是，就算是這樣，國內很多以大數據為技術驅動的公司依然拿了不少融資，包括神策、諸葛IO、GrowingIO等第三方數據分析公司，明略數據等這種針對於服務偏傳統行業的數據公司，甚至如DataEye類似垂直領域的數據分析公司都活的好好的。
同時，在國家政策方面，2016年可謂是大數據的國家政策元年，各種國家政策開始偏向大數據。
這意味著，大數據已經從半個風口的狀態，過渡到理性、穩健的狀態，這是一個良性的狀態。
正如上面所說，目前大數據已經逐漸從「潮流」這種略帶風險性的標志狀態，過渡到穩健、良性發展的狀態。
提前「入坑」的童鞋，相信已經享受到「潮流」帶來的部分福利，包括比其他普通IT同行們略高的薪酬待遇，以及更多、更自由的選擇性等。
好吧，其中也包括我了~~ 哈哈
那麼，後續會是一種什麼樣的情況呢？
首先，數據化依然會是一個不可逆的趨勢，在資本以及政策的驅動下，更多的公司會逐漸的進行數據化，甚至包括很多傳統IT產業，一樣擋不住這個大勢。
那麼在人才市場需求上的情況呢？個人感覺需求還是在的，因為市場遠沒有達到飽和，但是福利待遇會有所下降。
這是為什麼呢？
2016-2017年，各大高校逐漸會開始投放專業的「正規軍」，是的，那些大數據專業的學生們將被正式投放到市場中了。
此外，從2014年到2016年，大數據的培訓市場一直在增加的，不管是線上的還是線下的。
這意味著，每年，哦不，應該是每幾個月都會有大量的大數據速成工投放到人才需求市場中。
最重要的一點，經過四五年的大浪淘沙，市場已經有一大批「自學成才」的「老司機」可以撐起場面了。
在人才需求以及人才的待遇上，而不是一才難求的現象了，也會逐漸的趨於良性，趨於理性(之前寫過一篇大數據招聘亂象的文章，喜歡可以看看 《你們是不是真的很缺大數據工程師？》 )。
所以，如果你從大學剛畢業出來，發現大數據沒有傳說中那麼「香饃饃」，也不要奇怪；而從大數據培訓流水線上下來的童鞋們，也需要做好准備，薪水可能無法跟你想像中那樣了，翻個幾倍之類的。
不過「老司機們」到不用太過於擔心，雖然大數據的人才市場趨於日漸飽和，但是「駕齡」足夠，「車」開的足夠溜的，依然只有那麼一小戳人。
你依然是稀缺資源，所以不要怕怕。
你看我就不怕怕，哈哈~~
雖然，這一切看似良好，但是有些東西依然值得我們更進一步的深思。
正如之前在技術群中進行腦暴討論的那樣，這幾年大數據雖然市場需求不少，但是依然難以達到產業化的狀態。
這里貼一個產業化的概念：產業化是指某種產業在市場經濟條件下，以行業需求為導向，以實現效益為目標，依靠專業服務和質量管理，形成的系列化和品牌化的經營方式和組織形式。
目前大數據的實際落地形式大部分都以輔助、加速其他業務為主，起一個催化劑，提升效率，加快速度的作用，鮮有看到以大數據作為獨立產業而存在的。
當然也有，比如上面提到的第三方數據分析商、垂直領域的DataEye，以及為企業提供大數據解決方案的明略數據等，也算是以大數據為根深立命而存在的。
但是總體來說，真的不多，而且絕大部分都是以2B的形式存在。我們知道，從格局上來看，2B的產品永遠是難以做到2C產品那種真正宏偉規模，改變產業格局的。
所以，從這點來說，雖然你市場需求放在這里，但想真正以大數據為切入點、為立足的根本做點事，其實也沒有想像中那麼容易。
糾結~~
不過作為大數據領域的半個「老司機」，依然是希望大數據這個技術領域、這個行業，有一天能夠形成獨立的、推動人類進程的一些東西。
亦如互聯網、亦如社交網路、亦如電子商務、亦如移動互聯網等！
最近一直有很多新手同行們向我請教大數據方向上的一些事，自己也一直在思考互聯網開放數據落地變現、以及大數據產業格局相關的問題。
所以，想的多了，對一些東西還是有一些看法的，藏在心中不吐不快。
也希望，上面閑話里的一些東西能夠引起你的一些共鳴，當然反駁也歡迎，歡迎一切與人格無關，與技術有關、與業態有關的探討。
下次希望有時間，能和大家一起探討一些關於互聯網開放數據落地變現相關的話題，這也是我目前一直想探索的東西，下次如果有所收獲再寫點 東西吧。
(正文完)
⑶ 服裝行業的大數據驅動供應鏈這句話怎麼理解
簡單理解抄為：服裝行業從全域營銷、大數據驅動研發、共創產業鏈、全渠道融合、智慧門店、品牌大數據等六個方面匯總成新的服裝系統供應鏈。
服裝行業已經邁入了互聯網、信息化時代，而在新一輪的變革里，服裝行業將面臨全面數字化，消費者中心化以及信息傳遞加速等行業升級，這也意味著新零售時代的前景。服裝行業從過去的以企業自身為中心，由企業決定管理模式和信息技術的傳統零售鏈式價值鏈，正逐漸過渡為以消費者為中心的新零售環式價值網。
⑷ 服裝行業的【黑科技】，智能時代真的可以改變服裝行業的未來嗎
一
隨著科技的快速發展，高新技術滲透到各行各業，也影響著服裝產業的發展。當服裝遇上高科技，跨界碰撞出來的火花，產生出來的化學反應，往往會顛覆人們的雙眼和認知，令人驚嘆黑科技的強大力量，為服裝界增添新時尚。
★ 黑科技面料
服裝+科技，也許有很多人首先想到的高科技面料。
在海外的《美國偶像》中，美國歌手、演員兼流行設計師Jennifer Lopez（詹妮弗·洛佩茲）在節目中身穿直徑長達6米的白色拖地長裙。
隨著音樂節奏變化、燈光漸暗，在那大似舞台的群擺上出現星光、宇宙、星球等變化的圖案與絢麗的燈光，裙擺儼然成了高級舞美，驚艷全場。
知名好萊塢明星ClaireDanes在Met Ball上的這條 夜光裙 ，在燈光下與看不出異樣。當燈光慢慢暗下，褪去平淡無奇，展露華麗美衣，整場焦點聚集在此，唯美、夢幻、宛如仙境一般，驚艷眾人。
它的 黑科技的關鍵點在於這種發光面料是歐根紗面料，是運用光學纖維織出來的， 出自設計師Zac Pozen之手。
從黑科技面料，到生產到零售，服裝行業腦洞不斷大開，不斷給人們展示黑科技的精妙絕倫，挑戰人們的常規認知。
★ 4D列印，隨心所欲
4D列印，可以說它是一種能夠自動變形的材料，按照產品的預設自動折疊或轉變形狀，它不需要藉助復雜的設備就可以實現。
美國麻省科技設計公司研發出能利用4D列印技術做成的連衣裙， 這款裙子可以依據客戶的體型情況自行改變，而且更為驚嘆的是可以自動變幻裙子的版型。 讓不合身不再存在，女性衣櫥中永遠缺的那件衣服也終於可以擁有了。
4D列印技術相比3D列印技術更有顛覆性和前瞻性。
★ 智能試衣鏡
現在市場上已經有智能試衣鏡的出現， 只需站在鏡子面前就可以自行換裝，並觀看效果，體型數據也可以選擇性的填寫。 免去頻繁換裝的麻煩的同時還節省時間。
★ 智能褲
外國研發智能的智能褲穿上後，經過特殊的感測器，將腰圍、臀圍、內縫長等數據都會上傳到與其配套的軟體上，即可快速了解自己的size。
隨之軟體自動匹配與身材相符的多條牛仔褲的型號和品牌，供用戶選擇，用戶就可以挑選自己中意思的褲子，解決了為選錯尺碼而擔憂的煩惱。
二
傳統的服裝行業模式，按部就班地發展，高強度流水作業、密集型的勞動力、高壓庫存、等因素一直制約其發展。隨著生活水平的提高，人們對消費體驗的要求也在提高。對消費者來說，傳統的購物方式早已厭倦。
而服裝行業技術的不斷進步，這一路走來，越來越多的高科技滲入、智能軟體的應用，逐漸解決了傳統服裝行業發展的難題。
科技變革的力量還會進一步改變傳統服裝行業模式，打造服裝科技時尚產業。許多傳統服裝企業也都覺醒，要順應時代的發展，順應消費者的需求，才會提高自身企業的價值和收益，進而可持續的向前發展。
泰蓮娜——中國首家智能時裝商店，先於其他服裝企業進入服裝黑科技領域。
泰蓮娜選擇跨界多元化，引進了互聯網、大數據、物聯網、RFID四大技術，以3D真人立體試衣、Vip人臉自主識別、空氣水智能咖啡機、智能機器人及客密度自動偵緝等「黑科技」，以消費者為中心，打造更加完美到位的服務。
泰蓮娜打破了傳統服裝行業的格局，通過智能黑科技賦予了服裝新的使命。
今年的7月初，阿里在香港理工大學校園內開設「Fashion AI 概念店」，譯為 「時尚之心概念店」。 該店是全球第一家人工智慧服飾店，這是中國服裝時尚業首次嘗試通過人工智慧技術解讀人類的「穿搭密碼」，這家黑科技服飾店比任何一個國家都要前衛。
用戶掃描淘寶ID綁定核實身份信息後進入店鋪。在瀏覽貨架期間，隨意拿起任何一件衣服，貨架邊的「鏡界面」會感應到商品信息，為用戶羅列出若干種搭配選擇。
挑選的心儀商品，消費者只要在鏡界面上選擇尺碼和型號，點擊「試衣」按鍵，可將所有試衣信息一鍵同步到FashionAI後台庫房，自動有售貨員進行撿貨配貨。
隨後即可輕松前往試衣間，試衣間有巨大的智能試衣鏡，可以看到所有經過挑選的商品都已備好。消費者可隨意更改試穿尺碼、顏色、還可以加購，售貨員接到新指令後，會重新為消費者送上所需商品。
試衣完畢後，消費者可直接掃碼完成購買。可以選擇在店提貨也可以選擇快遞寄家。
Fashion AI黑科技服飾店技術喚醒了衣櫥的沉默數據，增強了消費者的參與性，改進了生產的製造方式。
三
京東集團的副總裁、京東商城大服飾事業部總裁丁霞曾說：「技術創新是服裝領域的未來所在，科技力量為時尚帶來更多可能，開啟表達自我的全新生活方式。」
這些讓人嘆為觀止黑科技為消費者創造了全新的購物體驗，引領了服裝時尚行業未來主流，推動了服裝行業領域的技術發展，給服裝企業提升了品牌價值、可觀收益。
智能時代，未來服裝產業的發展將深受高新黑科技的影響，3D身材測量、製版技術、高新面料等已進入服裝行業。 美媒甚至預測，未來的服裝，不同於其它高科技產品，將成為真正的「多功能攜帶型高科技產品」。
科技改變世界，我們驚嘆於黑科技與服裝跨界融合碰出的流光溢彩的火花，讓不可能成為了可能。
未來的服裝行業，建立在黑科技的功能上，更快速准備地了解人的所思所想所需，這不僅是人類與VR世界的建立與聯系，更是人與大環境的建立與聯系。
⑸ 大數據是什麼意思有什麼用途
大數據是統計學中的，用於指導人們的商業行為、戰略覺策、未來預期的一種分析處理方法。
主要有以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」
轉變「數據驅動」。
⑹ 什麼是大數據應用
大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我們面前。