⑴ 对大数据的全方位解读
对大数据的全方位解读
大数据是当下非常火爆的一个词，人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么？它到底是如何出现的？它有什么特别之处？它最大的应用领域在哪里？它的发展方向是什么？对于以上问题，其实大多数人是弄不清楚的。
1）大数据时代出现的必然性
大数据和云计算这两个词经常被同时提到，很多人误以为大数据和云计算是同时诞生的、具有强绑定关系。其实这两者之间既有关联性，也有区别。云计算指的是一种以互联网方式来提供服务的计算模式，而大数据指的是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和关联形态上的颠覆性变化的总和。大数据处理会利用到云计算领域的很多技术，但大数据并非完全依赖于云计算；反过来，云计算之上也并非只有大数据这一种应用。
云计算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程师 Chris Pinkham 提交给 CEO Jeff Bezos 的一篇论文中的一个设想：将 Amazon 内部使用的计算基础设施开放给全世界的开发者。次年 11 月，Amazon 发布了第一版云计算服务：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往后发展至 2006 年，演变成立今天着名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公开提出了“云计算”（Cloud Computing）的这一概念，云计算也在这一年开始变得广为人知。
大数据这个词的流行却晚了好几年——直到 2009 年，大数据这个说法才逐渐开始在互联网圈内传播。但仅仅在互联网领域流行，仍然不足以引起普遍关注，因为纯互联网经济毕竟只占全球经济总量的很小一部分。而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在 2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”——美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的 84 个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流的传统线下经济。
大数据出现的时间点自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年这段时间正是电子商务在包括中国在内的全球全面开花的几年。众所周知，互联网领域有 3 大类商业模式：广告、游戏和电子商务。而电子商务又是第 1个真正将纯互联网经济与传统经济嫁接在一起诞生的混合模式。准确地说，正是互联网与传统经济的碰撞，才真正催生出了今天几乎全民关注的“大数据”。大数据横跨了互联网产业与传统产业，而且大数据真正广阔的应用领域其实也正是比纯互联网经济大得多的传统产业。
从数据量的角度来看，在电子商务模式出现以前，传统企业的数量增长缓慢。传统企业的数据仓库中的数据大多数来自于交易型数据，而交易这种行为处于用户消费决策漏斗的最底部，这就决定了交易前的各种浏览、搜索、比较等用户行为数据的都量远远超过交易数据。电子商务模式使得企业可以采集到用户的浏览、搜索、比较等行为，这就导致企业的数据规至少提升了一个数量级。现在日益流行的移动互联网以及将来会流行的物联网又必将使数据量提高两三个数量级。从这个角度来讲，大数据时代是必然会出现的。
从IT产业的发展来看，第一代IT巨头大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 这类传统IT企业；第二代IT巨头大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。一个有意思的现象是：大数据时代前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水，我们很少看见这两类公司的老板们在一起坐而论道；但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。比如 Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占 IBM、Oracle 的市场。这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统IT巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。所以第三代IT巨头可能会是 2B 与 2C 融合的IT公司。
2）大数据的核心内涵
大数据概念虽然非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容。一个普遍而且严重的误解就是：大数据= 数据大，即大数据就是量大的数据。事实上，除了数据量大这个字面意义，大数据还有两个更重要的特征：
1） 跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应
2） 数据的流动。数据必须流动，流动产生价值
对于第 1） 点，百分点推荐系统研究中心实验结果显示：百分点公司有 3 家客户，分别是从事服装、化妆品和箱包销售的电商，百分点向这 3 家客户提供个性化商品推荐服务，即：百分点挖掘用户的偏好，不同的用户上同一家电商网站时，向他们展现不同的服装、化妆品或箱包，从而提高电商的转化率和客单价。我们做过两种测试：
a） 将每家网站的数据隔离。当每家网站自身的数据量增加到以前的 4 倍时，推荐效果大约能提高 5%;
b） 将三家网站的数据在去除敏感信息之后进行某种融合。融合后的数据大致是与单家网站的数据的 3 倍，比第一种情况数据量还少。但利用融合后的数据进行数据挖掘时，推荐效果能提升 30%，而且推荐商品并未发生变化，仍然是：用户上服饰类网站时只看见服装、上化妆品网站时只看见化妆品、上箱包网站时只看见箱包。
解释得详细一点，上述实验说明：对同一个消费者，如果我们要向其推荐服装。第一种方法是我们根据他过去的 4 次购买服装的行为来预测其下一次可能会购买的服饰；第二种方法是我们根据他过去分别购买服装、化妆品和箱包的各 1 次行为来预测其下一次可能会购买的服饰。两种方法的基于的用户行数分别是 4 次和 3 次，但第二种方法的效果明显更好。
对于第 2） 点，其实 10 多年前传统企业开始做数据仓库时，数据仓库从业者经常强调一个观点：企业级数据仓库的目标是让不同部门的数据流动起来，各个部门数据割裂，数据的价值就得不到发挥。到了今天的互联网时代，我们发现即使企业已经打通了内部各个部门之间的数据，但与整个互联网比起来，数据量仍然微乎其微，数据应该以互联网为媒介在企业之间某种形式的流动。参照“企业级数据仓库”的概念，现在已经开始出现了“互联网数据仓库”的概念：就是企业通过互联网渠道将与自己相关的外部数据与内部数据进行整合，从而形成“互联网数据仓库”。百分点已经在零售与媒体领域比较成功地打造了“开放数据联盟”，该联盟的成员可以在公允、安全的情况下基于该联盟建立起自己的“互联网数据仓库”，从而享用海量数据的价值。
3）大数据的应用领域
大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家 GDP 的绝大部分份额。
哪些传统企业最需要大数据服务呢？至少有 3 类企业：
1） 对大量消费者提供产品或服务的企业
2） 做小而美模式的中长尾企业
3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业
第 1） 类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量；第 1） 类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群；第 3） 类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。当然，第 3） 类企业与前 2 类企业有重叠。
具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。
受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。其中银泰百货以手机为载体、利用 O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。
而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内部变革动力不足。而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。而传统金融机构在互联网方面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。我们也看到了中信银行信用卡中心、招商银行信用卡中心已经在开始利用互联网大数据进行创新。
那么传统产业需要什么样的大数据服务呢？这主要包括 3 层：
1） 基于大数据的行业垂直应用。每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求；
2） 顾客标签与商品标签的整理。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。标签是行业应用的基础；
3） 企业内部和外部数据的整合与管理。要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。
图：传统企业需要的大数据服务
第 3 层和第 2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。百分点已经在第 3 层和第 2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第 1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。
4）大数据的发展方向
大数据产业未来会向什么方向发展？随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。拿钢铁产业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业；钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司；这些制造业公司做出汽车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。
图：传统企业的供应链
在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这 3 大环节。数据就好比矿场的矿石；数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉；而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。企业在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。这里尤其有两个明显的现象：
1） 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟；
2） 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
5） 什么样的大数据企业会胜出
常有大数据从业者以及投资人和我们探讨一个问题：大数据产业中，什么样的企业会最终胜出？这是一个很难回答的问题，而且即使回答了，三五年内可能都无法判断其正确性。但从“数据供应链”中的各个环节来分析，还是可以得出一些具有参考价值的结论。
1） 数据供应。在互联网没有流行的时代，企业做数据仓库、商业智能、数据挖掘等系统时采用的数据基本都来自于企业内部，企业几乎无法获取外部数据，所以很少有专业的数据供应商。互联网改变了这一局面，将来会有专业的数据供应商。但既然是因为互联网的出现导致了数据供应商的出现，那么反过来数据供应商就必须具有很强的互联网基因；
2） 数据整合与挖掘。数据挖掘工具供应商在非互联网时代就早已存在。但互联网时代使得企业的数据量激增、数据类型发生极大变化（不同于传统的来自于单一领域的结构化数据，互联网数据以跨域的非结构化数据为主），传统的数据挖掘工具供应商的技术和方法已经很难适应。要跟上时代的变化，数据挖掘技术与工具应用商必须具备互联网公司的海量数据处理和挖掘的能力；
3） 数据应用。具体的行业应用与传统行业的业务关系密切，要做好行业应用，最好需要有服务传统行业的经验，了解传统行业的内部运作模式。这时候仅仅具有 2C 经验的互联网基因的公司又稍显不足。
综合起来看，如果一家大数据从业公司同时兼备互联网数据获取能力、互联网技术、互联网执行力，又有做 2B 服务的经验，那么这家公司将比较容易取得领先优势。这个结论其实一点也不奇怪：如本文开篇所述，大数据本来就是互联网与传统产业碰撞时的产物。
用“方兴未艾”这个词来形容大数据产业的发展阶段都还为时过早，目前的大数据产业只能说是小荷才露尖尖角。国内企业在第 1 代IT产业（硬件和软件产业）中是明显落后国外企业的；在第 2 代IT产业（互联网产业）中，国内企业已经与国外企业差距不大甚至在很多方面超过了国外企业；希望在第 3 代IT产业（云计算和大数据）浪潮中，国内企业能够完全赶上并且超过国外企业，我们也认为这是很有可能的。
⑵ 闲话国内大数据发展简史&产业化落地
文·blogchong
之所以想要说一说这个话题，是因为下午在技术群中不经意间，就类似话题进行了比较剧烈的脑暴讨论。
讨论范围包括了互联网公开数据的挖掘、价值变现、数据获取的合法性以及数据产业落地等相关方向。
当时就一直在思考这个问题，后续完了自己又想了几遍，发现确实有所得，也挺多东西想表达一下的。
大数据是在2009年开始相对比较正式引入国内的，基本上与Hadoop的“入侵”国内同步。
但在那时其实并没有实际落地的东西，除了一些大公司在试探性使用，直到2012-2013年，国外已经完成一轮“探险”，国内才陆续开始思考大数据如何落地的事了。
确实是这样的，国内在新技术领域上，一向落后于国外半拍，而我也恰恰也是在那个时候“入坑”的。
那个时候其实很多公司企业(除了当时BAT内部使用的案例)，也是在尝试性的涉足大数据领域，一边追逐技术的完善，一边在探索大数据与实际业务的结合点。
直到2014年，算是大数据在国内的一个爆发点，正式的转折点。
首先，以Hadoop为代表的生态趋于成熟，甚至结合内存处理领域、数据实时处理领域，已经形成了一套完整的大数据平台技术解决方案。
其次，已经越来越公司结束了探索性实验，用实际的成果尝到了大数据这种处理模式的好处，已经形成了越来越多的实际可参考的良性案例。
当然，最重要的是确实存在实际的规模数据处理的需求。其实这个需求一直存在，只是很多时候没有找到合适的契机爆发出来。
也就是从2014开始，大数据的人才市场需求在急剧扩增，很多其他IT领域开发人员纷纷转型到数据行业，其中以逐渐没落的传统IT行业为代表。
有人才市场需求，进一步促进了大数据培训市场的发展，各种大数据培训机构如雨后春笋般的出现。
其实这也是没办法的事，因为当时还没有哪个高校开设有大数据相关的课程呢。
当然，这波浪潮同样卷到了学术界，部分高校也意识到了这个技术大势，陆续有不少高校开始开设大数据相关的专业课程。
2015年，随着互联网的发展，市场各种互联网应用需求的饱和，导致了流量红利的消失，让很多企业公司不得不考虑通过数据来提升效率以及推进用户体验，例如推荐系统、个性化服务等。
资本市场从2014-2015年逐渐介入，进一步促进各大互联网企业公司向数据化转型，使得大数据这个领域进一步达到高潮。
我们知道，资本市场算是迎来半个寒冬，流量红利的消失，o2o在15年底都死的差不多了，16年让资本市场变得更谨慎。
但是，就算是这样，国内很多以大数据为技术驱动的公司依然拿了不少融资，包括神策、诸葛IO、GrowingIO等第三方数据分析公司，明略数据等这种针对于服务偏传统行业的数据公司，甚至如DataEye类似垂直领域的数据分析公司都活的好好的。
同时，在国家政策方面，2016年可谓是大数据的国家政策元年，各种国家政策开始偏向大数据。
这意味着，大数据已经从半个风口的状态，过渡到理性、稳健的状态，这是一个良性的状态。
正如上面所说，目前大数据已经逐渐从“潮流”这种略带风险性的标志状态，过渡到稳健、良性发展的状态。
提前“入坑”的童鞋，相信已经享受到“潮流”带来的部分福利，包括比其他普通IT同行们略高的薪酬待遇，以及更多、更自由的选择性等。
好吧，其中也包括我了~~ 哈哈
那么，后续会是一种什么样的情况呢？
首先，数据化依然会是一个不可逆的趋势，在资本以及政策的驱动下，更多的公司会逐渐的进行数据化，甚至包括很多传统IT产业，一样挡不住这个大势。
那么在人才市场需求上的情况呢？个人感觉需求还是在的，因为市场远没有达到饱和，但是福利待遇会有所下降。
这是为什么呢？
2016-2017年，各大高校逐渐会开始投放专业的“正规军”，是的，那些大数据专业的学生们将被正式投放到市场中了。
此外，从2014年到2016年，大数据的培训市场一直在增加的，不管是线上的还是线下的。
这意味着，每年，哦不，应该是每几个月都会有大量的大数据速成工投放到人才需求市场中。
最重要的一点，经过四五年的大浪淘沙，市场已经有一大批“自学成才”的“老司机”可以撑起场面了。
在人才需求以及人才的待遇上，而不是一才难求的现象了，也会逐渐的趋于良性，趋于理性(之前写过一篇大数据招聘乱象的文章，喜欢可以看看 《你们是不是真的很缺大数据工程师？》 )。
所以，如果你从大学刚毕业出来，发现大数据没有传说中那么“香馍馍”，也不要奇怪；而从大数据培训流水线上下来的童鞋们，也需要做好准备，薪水可能无法跟你想象中那样了，翻个几倍之类的。
不过“老司机们”到不用太过于担心，虽然大数据的人才市场趋于日渐饱和，但是“驾龄”足够，“车”开的足够溜的，依然只有那么一小戳人。
你依然是稀缺资源，所以不要怕怕。
你看我就不怕怕，哈哈~~
虽然，这一切看似良好，但是有些东西依然值得我们更进一步的深思。
正如之前在技术群中进行脑暴讨论的那样，这几年大数据虽然市场需求不少，但是依然难以达到产业化的状态。
这里贴一个产业化的概念：产业化是指某种产业在市场经济条件下，以行业需求为导向，以实现效益为目标，依靠专业服务和质量管理，形成的系列化和品牌化的经营方式和组织形式。
目前大数据的实际落地形式大部分都以辅助、加速其他业务为主，起一个催化剂，提升效率，加快速度的作用，鲜有看到以大数据作为独立产业而存在的。
当然也有，比如上面提到的第三方数据分析商、垂直领域的DataEye，以及为企业提供大数据解决方案的明略数据等，也算是以大数据为根深立命而存在的。
但是总体来说，真的不多，而且绝大部分都是以2B的形式存在。我们知道，从格局上来看，2B的产品永远是难以做到2C产品那种真正宏伟规模，改变产业格局的。
所以，从这点来说，虽然你市场需求放在这里，但想真正以大数据为切入点、为立足的根本做点事，其实也没有想象中那么容易。
纠结~~
不过作为大数据领域的半个“老司机”，依然是希望大数据这个技术领域、这个行业，有一天能够形成独立的、推动人类进程的一些东西。
亦如互联网、亦如社交网络、亦如电子商务、亦如移动互联网等！
最近一直有很多新手同行们向我请教大数据方向上的一些事，自己也一直在思考互联网开放数据落地变现、以及大数据产业格局相关的问题。
所以，想的多了，对一些东西还是有一些看法的，藏在心中不吐不快。
也希望，上面闲话里的一些东西能够引起你的一些共鸣，当然反驳也欢迎，欢迎一切与人格无关，与技术有关、与业态有关的探讨。
下次希望有时间，能和大家一起探讨一些关于互联网开放数据落地变现相关的话题，这也是我目前一直想探索的东西，下次如果有所收获再写点 东西吧。
(正文完)
⑶ 服装行业的大数据驱动供应链这句话怎么理解
简单理解抄为：服装行业从全域营销、大数据驱动研发、共创产业链、全渠道融合、智慧门店、品牌大数据等六个方面汇总成新的服装系统供应链。
服装行业已经迈入了互联网、信息化时代，而在新一轮的变革里，服装行业将面临全面数字化，消费者中心化以及信息传递加速等行业升级，这也意味着新零售时代的前景。服装行业从过去的以企业自身为中心，由企业决定管理模式和信息技术的传统零售链式价值链，正逐渐过渡为以消费者为中心的新零售环式价值网。
⑷ 服装行业的【黑科技】，智能时代真的可以改变服装行业的未来吗
一
随着科技的快速发展，高新技术渗透到各行各业，也影响着服装产业的发展。当服装遇上高科技，跨界碰撞出来的火花，产生出来的化学反应，往往会颠覆人们的双眼和认知，令人惊叹黑科技的强大力量，为服装界增添新时尚。
★ 黑科技面料
服装+科技，也许有很多人首先想到的高科技面料。
在海外的《美国偶像》中，美国歌手、演员兼流行设计师Jennifer Lopez（詹妮弗·洛佩兹）在节目中身穿直径长达6米的白色拖地长裙。
随着音乐节奏变化、灯光渐暗，在那大似舞台的群摆上出现星光、宇宙、星球等变化的图案与绚丽的灯光，裙摆俨然成了高级舞美，惊艳全场。
知名好莱坞明星ClaireDanes在Met Ball上的这条 夜光裙 ，在灯光下与看不出异样。当灯光慢慢暗下，褪去平淡无奇，展露华丽美衣，整场焦点聚集在此，唯美、梦幻、宛如仙境一般，惊艳众人。
它的 黑科技的关键点在于这种发光面料是欧根纱面料，是运用光学纤维织出来的， 出自设计师Zac Pozen之手。
从黑科技面料，到生产到零售，服装行业脑洞不断大开，不断给人们展示黑科技的精妙绝伦，挑战人们的常规认知。
★ 4D打印，随心所欲
4D打印，可以说它是一种能够自动变形的材料，按照产品的预设自动折叠或转变形状，它不需要借助复杂的设备就可以实现。
美国麻省科技设计公司研发出能利用4D打印技术做成的连衣裙， 这款裙子可以依据客户的体型情况自行改变，而且更为惊叹的是可以自动变幻裙子的版型。 让不合身不再存在，女性衣橱中永远缺的那件衣服也终于可以拥有了。
4D打印技术相比3D打印技术更有颠覆性和前瞻性。
★ 智能试衣镜
现在市场上已经有智能试衣镜的出现， 只需站在镜子面前就可以自行换装，并观看效果，体型数据也可以选择性的填写。 免去频繁换装的麻烦的同时还节省时间。
★ 智能裤
外国研发智能的智能裤穿上后，经过特殊的传感器，将腰围、臀围、内缝长等数据都会上传到与其配套的软件上，即可快速了解自己的size。
随之软件自动匹配与身材相符的多条牛仔裤的型号和品牌，供用户选择，用户就可以挑选自己中意思的裤子，解决了为选错尺码而担忧的烦恼。
二
传统的服装行业模式，按部就班地发展，高强度流水作业、密集型的劳动力、高压库存、等因素一直制约其发展。随着生活水平的提高，人们对消费体验的要求也在提高。对消费者来说，传统的购物方式早已厌倦。
而服装行业技术的不断进步，这一路走来，越来越多的高科技渗入、智能软件的应用，逐渐解决了传统服装行业发展的难题。
科技变革的力量还会进一步改变传统服装行业模式，打造服装科技时尚产业。许多传统服装企业也都觉醒，要顺应时代的发展，顺应消费者的需求，才会提高自身企业的价值和收益，进而可持续的向前发展。
泰莲娜——中国首家智能时装商店，先于其他服装企业进入服装黑科技领域。
泰莲娜选择跨界多元化，引进了互联网、大数据、物联网、RFID四大技术，以3D真人立体试衣、Vip人脸自主识别、空气水智能咖啡机、智能机器人及客密度自动侦缉等“黑科技”，以消费者为中心，打造更加完美到位的服务。
泰莲娜打破了传统服装行业的格局，通过智能黑科技赋予了服装新的使命。
今年的7月初，阿里在香港理工大学校园内开设“Fashion AI 概念店”，译为 “时尚之心概念店”。 该店是全球第一家人工智能服饰店，这是中国服装时尚业首次尝试通过人工智能技术解读人类的“穿搭密码”，这家黑科技服饰店比任何一个国家都要前卫。
用户扫描淘宝ID绑定核实身份信息后进入店铺。在浏览货架期间，随意拿起任何一件衣服，货架边的“镜界面”会感应到商品信息，为用户罗列出若干种搭配选择。
挑选的心仪商品，消费者只要在镜界面上选择尺码和型号，点击“试衣”按键，可将所有试衣信息一键同步到FashionAI后台库房，自动有售货员进行捡货配货。
随后即可轻松前往试衣间，试衣间有巨大的智能试衣镜，可以看到所有经过挑选的商品都已备好。消费者可随意更改试穿尺码、颜色、还可以加购，售货员接到新指令后，会重新为消费者送上所需商品。
试衣完毕后，消费者可直接扫码完成购买。可以选择在店提货也可以选择快递寄家。
Fashion AI黑科技服饰店技术唤醒了衣橱的沉默数据，增强了消费者的参与性，改进了生产的制造方式。
三
京东集团的副总裁、京东商城大服饰事业部总裁丁霞曾说：“技术创新是服装领域的未来所在，科技力量为时尚带来更多可能，开启表达自我的全新生活方式。”
这些让人叹为观止黑科技为消费者创造了全新的购物体验，引领了服装时尚行业未来主流，推动了服装行业领域的技术发展，给服装企业提升了品牌价值、可观收益。
智能时代，未来服装产业的发展将深受高新黑科技的影响，3D身材测量、制版技术、高新面料等已进入服装行业。 美媒甚至预测，未来的服装，不同于其它高科技产品，将成为真正的“多功能便携式高科技产品”。
科技改变世界，我们惊叹于黑科技与服装跨界融合碰出的流光溢彩的火花，让不可能成为了可能。
未来的服装行业，建立在黑科技的功能上，更快速准备地了解人的所思所想所需，这不仅是人类与VR世界的建立与联系，更是人与大环境的建立与联系。
⑸ 大数据是什么意思有什么用途
大数据是统计学中的，用于指导人们的商业行为、战略觉策、未来预期的一种分析处理方法。
主要有以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动”。
⑹ 什么是大数据应用
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。