2015年服装行业大数据解析
本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11
月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业
一、中国服装行业总体运行状况
1、总体生产平稳低速增长
2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35
亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。
2015年1-11月规模以上服装企业生产情况
2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况
2、内销总量持续扩大
2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。
五大省服装产量与全国服装总产量
2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。
11月限额以上单位服装类商品零售额
不同渠道销售表现迥然不同。服装线上渠道销售快速扩张，各电商平台和垂直电商已经成为服装内销的重要渠道，并对传统线下销售起到补充和一定程度
的替代作用。线下服装销售增速逐步降低，其中大型零售企业增长乏力，专业市场受益于需求量大面广、渠道下沉和城镇化进程带来的消费能力提升等因素影响，增长相对较好。
数据显示，2015年1-11月，全国重点大型零售企业服装类商品零售额1921.48亿元，同比增长1.68%；各种服装销售量4.2亿件，同比增长4.77%。2015年1-9月，中国纺织工业联合会流通分会重点监测的45家市场总成交额达到6309.70亿元，同比增长6.62%。国家统计局统计，1—11月穿类实物商品
网上零售额同比增长23.5%。
2015年1-11月各渠道服装销售额增长情况
3、出口出现负增长
根据海关统计，2015年1-11月，我国累计完成服装及衣着附件出口1586.29亿美元，出口数量为275.81亿件，同比分别下降7.64%和7.89%，服装出口平均单价4.62美元/件，同比下降0.22%。
2015年1-11月我国服装出口情况
在四个主要出口市场中，受美国经济平稳恢复、消费支出逐步增长的带动，2015年1-11月，我国服装对美国出口保持小幅增长，出口数量57.23亿件，同比增长8.35%，出口金额328.06亿美元，同比增长6.26%，对整体出口形成1.13个百分点的正向拉动。对欧盟、日本和东盟出口金额和出口数量均出现两位数下跌，出口金额同比分别下降12.03%、12.63%和15.5%，出口数量同比分别下降11.78%、12.30%和12.35%。美国、欧盟、日本和东盟四大主要市场服装出口964.06亿美元，同比下降7.12%。
2015年1-11月我国主要市场服装出口情况
从欧盟、美国和日本进口服装最新数据看，欧盟、美国、日本从中国进口服装情况仍然基本稳定，同比分别为6.61%、2.34%和-0.18%。
2015年欧盟、美国。日本从中国进口服装情况
尽管2015年1-11月我国服装出口整体疲弱，但受“一带一路”战略实施和中非合作发展深化的影响，我国对部分新兴市场出口实现快速增长，新的出口市场正在开拓和培育。根据海关统计数据，2015年1-11月我国对非洲服装出口同比增长10.84%，占出口总金额的比重为5.78%，较2014年同期提高0.96个百分点；“一带一路”沿线国家中，我国对韩国、阿联酋、菲律宾、以色列、约旦、伊
朗服装出口金额增幅分别为17.05%、14.92%、45.69、20.31%、66.69%和32.75%。但五国合计出口金额150.34亿美元，仅占我国出口总金额的9.48%，对出口总体情况影响甚微。
2015年1-11月我国对部分新兴市场出口情况
4、投资增速处于高位
2015年1-11月服装行业投资增速先扬后抑，总体处于高位，增速大幅高于全国制造业、消费制造业和纺织行业，表明行业经济运行平稳、良性带动投资信心增加；同时行业处于转型升级发展关键期，企业升级改造需求快速增加也是投资增长的主要原因。据国家统计局数据显示，2015年1-11月我国服装行业实际完成投资4119.96亿元，同比增长23.33%，增速高于2014年4.88个百分点；新开工项目6366个，同比增长21.56%，较2014年提高20.7个百分点。
5、效益规模稳定增长
根据国家统计局统计显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业15586家，累计实现主营业务收入19844.23亿元，同比增长5.94%；利润总额1128.02亿元，同比增长5.01%，行业效益规模继续扩大。服装行业规模以上企业利润增速明显高于全国工业企业和制造业的利润增速。
2015年1-11月服装行业规模以上企业效益指标
2015年1-11月服装行业规模以上企业利润增速情况
二、中国服装行业市场情况
1、内销市场不足
国家统计局数据显示，2015年1-11月份，服装类商品零售额增速低于社会消费品零售总额增速1.0个百分点，较上年同期回落1.3个百分点。2013年以来，服装类商品零售总额增速一直低于社会消费品零售总额的增速，内需支撑行业发展的动力不足。
2011年至2015年11月社会消费品及服装类零售总额累计增速
尽管不同渠道销售表现不同，实现不同程度的增长，但增长速度均有所放缓。根据国家统计局、中华全国商业信息中心和中国纺织工业联合会流通分会的数据显示，2015年1-11月全国穿类商品网上零售额增速逐步下降，较一季度、二季度、三季度分别下降10.2、6.6和2.8个百分点；2015年全国百家重点大型零售企业服装类商品零售额增速较上年同期下降1.3个百分点；2015年前三季度，重点监测的45家专业市场成交额增速较上年同期下降1.63个百分点。
2015年实物和穿类商品网上零售额增速变化
2、出口面临较大困难
根据欧盟、美国和日本的服装进口数据，中国占欧盟、美国和日本三大市场服装进口额的比重逐年下降，分别较2014年同期下降1.26、0.62和3.73个百分点，2010年以来累计下降达7.85、3.20和15.14个百分点。
从中国进口占欧盟、美国和日本服装进口总额比重
3、盈利能力下降，企业分化加剧
2015年，在行业发展速度趋缓的同时，行业整体盈利能力略有下降，企业分化进一步加剧。2015年1-11月，服装行业规模以上企业销售利润率和销售毛利率为5.68%和14.03%，分别比2014年同期下降0.05和0.20个百分点，说明企业盈利能力面临压力。
2011-2015年服装行业利润率变化
据国家统计局数据显示，2015年1-11月，规模以上服装企业亏损企业2009家，亏损面为12.89%，比2014年同期下降0.63个百分点，但亏损企业亏损金额同比增长14.5%，显示规模以上企业效益分化加剧。同时，产业资源继续向大企业集聚，大企业与小企业的分化更加突出。
根据上市公司三季报，25家以服装为主营业务的上市公司中，15家公司主营业务收入同比增长，10家同比下降，超过15%增长的有7家公司，超过15%下降的有5家；25家以服装为主营业务的上市公司中，12家公司净利润同比增长，13家同比下降，超过30%增长的有7家公司，超过30%下降的公司5家。
服装行业信息化分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
服装行业信息化分析 一、行业特点 1、行业状况 从产能不足转为产能过剩； 由生产导向转为市场导向； 原材料、劳动力成本上升，销售价格却逐步走低，行业盈利空间日益缩小； 完全竞争，市场国际化程度高，参与竞争的企业数量多，进入与退出门槛相对较低，不会出现寡头垄断的局面； 商业模式多，有的企业专注于品牌经营，有的企业专注于设计，有的企业专注于OEM生产，有的企业专注于终端，有的企业可能涵盖前面数种情况； 传统上，服装是劳动密集型产业，生产工艺不是很复杂。依靠劳动力的成本优势，我国成为服装制造大国。然而制造是基本生产力，并非是全部生产力，发达国家服装行业已经发展到后制造业时代，它们重开发、设计、市场、品牌，是后制造力拿走了行业的绝大部分利润； 作为国内服装企业的两大市场，国内市场、国际市场的重要性不相仲伯，目前，我国企业开拓国内市场靠品牌、市场，开拓国际市场靠成本、质量。 国际市场的重要性对我国服装企业是不言而喻的。现阶段，服装出口配额虽已取消，但贸易摩擦却越来越多，可谓机会与危机并存。 2、产品特征 服装已经不仅仅是人们遮体避寒之物，做为一种时尚产品，它的款式变化快，生命周期短； 整个流行趋势变化快，消费者需求个性化程度高； 服装产品种类多，季节性强，季节决定需求的变化； 服装企业的SKU（由品牌、款式、颜色、尺寸、面料决定）多，有大量的品牌、款式、结构、客户标识甚至更多的数据； 2
产品结构简单，层次少，产品构成的原材料种类少。 3、生产特点 生产工艺简单，生产过程技术含量低； 生产周期短，采购周期长； 备货生产，按订单生产，按订单设计结合； 既有多品种、小批量生产，又有多品种、大批量生产，不过大规模定制成为了服装制造企业最新的生产模式； 离散式与流程式结合的生产方式。离散式生产，是指按制衣专业划分成生产组的生产布局，从面料裁剪成单片，又从单片缝制各类不同部位的衣片，如衣领、袖笼、前片与后片、袋口、门襟等散件生产。流程式生产，即从裁剪到制成衣件的流水线生产，又将多片衣件缝制成整件服装、整烫、折叠、包装等服装流水线生产。 4、市场状况 供大于求，买方市场，国内高端市场基本被国外品牌占据； 国内与国际市场并举，但国际市场大多为贴牌加工，缺乏优秀的国产品牌； 掌握客户需求、满足客户需求是服装企业立足之本； 渠道模式不一而同，大致的渠道种类可见下图，但是，目前品牌企业的分销渠道越来越趋于扁平化；
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
服装行业大数据解析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
2015年服装行业大数据解析 本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业 一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。 2015年1-11月规模以上服装企业生产情况
2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况 2、内销总量持续扩大 2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。 五大省服装产量与全国服装总产量 2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。
客户信息记录 填表日期: 填表人: 客户等级: 公司名称: 公司地址: 部门职位 负责人姓名(中文): (英文): 负责人1 负责人2 负责人3 姓名(英文) 职位 座机 手机 邮箱
一、客户基本情况 1姓名 2 出生年月日 3出生地4籍贯 5社会关系 6 身高体重身体五官特征 二、教育背景 7 毕业学校与专业毕业日期学位 8 大学时代得奖纪录 9 大学时所属社团擅长运动 10 如果客户未上过大学，他是否在意学位其他教育背景 11兵役军种退役时军阶对兵役的态度 三、家庭情况 12婚姻状况配偶姓名 13配偶教育程度 14配偶兴趣/活动/社团_ 15结婚纪念日 16子女姓名、年龄是否有抚养权 17子女教育
18子女喜好 四、业务背景资料 19 客户的前一个工作 公司名称______________ 公司地址________________ 受雇时间________________受雇职衔________________ 20 在目前公司的前一个职衔________________ 21 在办公室有何“地位”象征 22 客户对自己公司的态度 23 客户长期事业目标 24 客户短期事业目标 25 客户目前最关切的是公司前途或个人前途 26 客户多思考现在或将来的哪些问题 为什么 五、客户特殊兴趣 27 客户所属私人俱乐部________________ 28 参与之政治活动________________政党________________ 29 是否热衷社会活动________________如何参与________________ 30 宗教信仰________________是否热衷________________ 31 对本客户特别机密且不宜谈论之事件(如离婚等) _______________ 32 客户对什么主题特别有意见或者特别感兴趣(除生意之外) ________________
八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
大数据 目录 大数据概念：史上最全大数据解析 (1) 大数据概念：史上最全大数据解析 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。 和大数据相关的理论 特征定义 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。 古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了
《2020年中国服装行业数据中台研究报告》数据中台赋能企业数字化转型，成为降本增效新引擎 2020.09
?数据中台是企业数字化转型的新引擎。数据中台概念最 早由阿里巴巴集团提出，是方法论、组织与工具的有机 结合，是快、准、全、统、通的智能大数据体系。随着 互联网流量天花板显现，行业竞争加剧，企业面临生存 危机，降本增效、提升竞争力成为核心诉求，数字化转 型成为大势所趋。数据中台以数据资产驱动业务增长， 全方位、多角度重塑企业价值链，可以有效提升企业组 织的敏捷程度和业务协同响应能力，成为企业数字化转 型的新引擎。 ?我国服装行业数字化转型起步较早但进程较缓，未来有 望在数据中台赋能之下实现全域数字化落地。目前，我 国服装行业机遇与挑战并存。一方面，消费人群年轻化、 需求个性化等新的市场趋势推动服装行业迭代升级，为 企业带来新的发展机遇；另一方面，营收增速放缓、库存周转率下降、线上电商冲击也成为企业的主要痛点。 随着市场环境变化，服装企业纷纷优化资源配置，拥抱 数字化转型。虽然我国服装行业数字化转型起步较早， 但进程较缓，数字化对行业的赋能效果尚未得到全部释 放。数据中台以数据为驱动，将数据与业务无缝衔接， 在供应链改造、全域营销、新品孵化、门店管理、渠道 拓展等方面对服装企业进行全链路赋能，未来有望助力 服装企业加速实现全域数字化落地。 ?数据中台前景广阔，场景拓展成为竞争关键。随着企业 数字化转型逐渐深入，数据中台市场将加速扩展，行业 前景广阔。当前，数据中台行业对业务场景的争夺日趋 激烈。在场景选择方面，在数据高地中寻找场景洼地将 成为一个重要趋势。在服装、美妆、快消、商超、金融、 医疗、教育等更靠近消费端且拥有丰富数据积累的领域 内进行场景挖掘，将成为数据中台场景拓展的有利路径。报告摘要 案例分析公司阿里云数据中台服务商
专业销售如何找到大客户？ 第一步：停止无目的的陌拜 人们普遍认为努力就找到新客户就意味着新的机会能够源源不断地涌进来，这是一个误区。营销部门会给销售部门提供长长的潜在客户名单，然后销售代表们会去和他们接触，希望可以得到开展新业务的机会。 但是，这样的成功率十分渺茫，因为无论是营销部门，还是销售部门，都没有做必要的调查研究，以确定在这个名单上的客户是不是真的可能会购买。 用这样的方法来寻找新客户，不仅仅无助于找到开展新业务的机会，同时还会严重打击销售的士气。如果一个销售总是在不停地寻找新客户，但又不能做成一桩生意的话，这个销售将会很容易开始怀疑自己的能力，或者质疑他们提供的服务是否符合标准。 一次又一次的失败带来情感上的打击，这就可以解释为什么绝大部分销售就是不愿意去寻找新客户了。 因此，你第一步要做的就是关掉水龙头。放弃联系那些不可能成为大客户的客户。相反，你需要做的是花些时间读完这篇文章，然后按文章里说的方法去试试。 千万别把时间浪费在陌拜无用的潜在客户上。 这是一种更好的办法……下面，我们就来说说要怎么做…… 第二步：定义一个合格的客户 如果你还不知道什么样的客户可以被称为大客户，你就来参加这个讨论，这未免显得有点太傻了吧。你越努力地学习如何定义一个大客户，那么当你遇到他们的时候，你也会更容易把他们从其他客户里区分出来。所以，让我们从最基本的开始。 销售客户有三个等级，每高一级，就意味着选择标准又高了一些。处在最底层的是无差别客户，也就是那些“水龙头”客户，他们正是我们在第一步里推荐你们忽略的那一部分。 在这些无差别客户里，会有一些合格的客户——这些就是你的潜在客户了。 在这些合格的客户里，有一些将会成为大客户——从个人上来说，你最容易接近这一类客户。 因此，要找到大客户，首先你必须知道怎样才能称为一个大客户。请看下文： 1. 定义你的目标行业。任何一种产品天生都有市场，总会有一些行业需要用到这些产品。你必须在一大堆目标行业里精挑细选，找到那些愿意为你的产品或者服务花钱的行业。最后你很可能会找到一两家。如果你找到的数量多于这个数，那就继续筛选，直到数量降到三家以下。
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
解读大数据的定义及运行与分析 随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。 今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 （1）辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 （2）抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 （3）分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。 浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先，想要系统的了解大数据，我们从最基础的三个方面进行解析。 第一是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
可落地执行的实战解决方案 2021-2025年中国成人服装 行业调研及大数据营销战略研究报告 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业大数据营销战略概述 (14) 第一节成人服装行业大数据营销战略研究报告简介 (14) 第二节成人服装行业大数据营销战略研究原则与方法 (15) 一、研究原则 (15) 二、研究方法 (16) 第三节研究企业大数据营销战略的重要性及意义 (17) 一、重要性 (17) （一）有利于增强企业的可预见性 (17) （二）有利于明确企业未来发展方向 (18) （三）有利于激发企业员工的积极性 (18) （四）有利于促进企业整合资源 (18) 二、企业市场营销的意义 (18) （一）降低客户对市场价格的敏感度 (18) （二）强化企业竞争手段 (18) （三）加强市场壁垒的巩固 (19) （四）有利于实现企业与消费者的双赢 (19) （五）有效提高市场绩效 (19) 三、小结 (19) 第二章市场调研：2019-2020年中国成人服装行业市场深度调研 (21) 第一节我国成人服装行业监管体制与政策法规 (21) 一、行业主管部门和监管体制 (21) 二、行业主要法律法规及产业政策 (21) 三、2020年工信部：支持纺织服装产业向中西部转移 (24) 四、进入本行业的主要壁垒 (24) （1）品牌壁垒 (24) （2）研发设计能力壁垒 (24) （3）营销网络壁垒 (25) （4）管理能力与运营经验壁垒 (25) 第二节我国成人服装行业主要特征 (25) 一、行业发展概况 (25) （1）市场规模庞大且持续增长 (25) （2）行业整体从低成本、低附加值的加工阶段向附加值更高的品牌经营阶段发展 (26) 二、结构特征 (29) 三、转型升级 (29) 四、市场供需情况 (30) 五、服装行业产业链 (30) 六、自主品牌基本情况 (31) 七、行业的经营模式 (31) 八、行业的周期性、区域性和季节性特征 (32) （1）行业的周期性特征 (32) （2）行业的区域性特征 (32)
2．大客户在市场营销中如何管理？ 要做好大客户管理，需要做好采取以下四大措施： 1、建立大客户评价标准和定期评判机制 要实施大客户管理，首先要清楚哪些是大客户，什么样的客户是大客户，这就需要建立大客户的评价标准和定期评判机制。大客户评价标准，是用以解决什么样的客户属大客户的问题，企业应结合多年的销售管理经验，综合考虑客户的合同量、单价、销售收入、回款率、利润水平、质量损失以及客户行业影响力、商业信誉等因素，制定具有可操作性的量化评级标准，而后确定大客户，形成大客户清单。 由于市场是在不断变化的，客户也是在不断发生变化的，不同时期对客户的评价结果可能会发生变化：有的大客户可能退步，降低重要性等级，从而被排除在清单之外;有的非大客户在富有成效的营销工作，以及自身的良性发展双重作用下，可能被推荐而进入大客户清单。为了保证清单对销售工作的指导意义，企业应建立大客户定期评判机制，比如，可以采用每年对所有客户进行一次重要性评级，这样做就保证了清单与市场的同步变化效果，使清单的指导性、有效性更强。 2、组建大客户业务档案 加强对大客户的管理，最基础的工作，也是必不可少的工作，便是建立大客户业务档案。要通过认真持续、长期的跟踪、调查和总结，对
大客户的产量规模、产品结构、生产线状况、发展规划、主要业务人员和决策人员情况、同行业在客户的市场份额等信息有一个系统的掌握，并建立一整套规范的档案资料。这样的客户档案，是企业重要的商业秘密和无形资产，对企业在商战中的科学决策，以及赢得市场主动权有着非常重要的意义。 如果没有这样一套系统的档案，企业的商业信息在很大程度上就有可能被个人或少数几个人所掌握，这就使得在主要销售管理人员、业务人员变更或外流情况下，大量的业务和市场信息也随之发生流失，从而使企业陷入业务风险，导致减少或失去已有市场。这样的例子，在各行各业已发生了不止一例。 3、建立大客户走访和跟踪服务机制 我们平时常说“跑业务”，所谓“跑”，就是要接触客户，缩短与客户的距离，与客户进行有效的互动。这就要求企业建立一种科学完善的大客户走访和跟踪服务机制，通过走访和跟踪服务机制的运转，来推进客户关系的发展，拓宽合作范围，加深合作层次，最终实现两企业间的良好战略合作，成为共赢、互信的战略伙伴。 大客户走访和跟踪服务机制的建立，要注意从三个层面共同推进：一是领导层面的走访机制。建立公司级领导的客户走访机制，本身就体现了对大客户的重点对待。供需双方领导的会面与沟通，可以就双方合作中的重大问题达成共识，从而在更长远和更广泛的层面推动供需
营销大客户部行业详细划分 大客户行业经营范围 A： 通信类（通信网络运营商、通信产品经销商），包括： 一、移动、网通、联通、铁通、电信、卫通等公司及其所属分公司、营业网点； 二、手机、小灵通卖场及其专卖店；含光能手机、可视电话等通讯产品。 B： 商场类（），包括： 一、综合性商场、商城、超市以及与商场合版刊发的产品广告； 二、其它所有小型商场、超市、综合性商店。 C： 家电类（家电商场、卖场）， 包括三联家电、苏宁电器、国美电器等为代表的综合类家电卖场； D： 电器、家电类： 主要指除房产（太阳能、油烟机、燃气灶、热水器、电暖器、浴霸）之外的家用电器品牌及专卖店广告（包括电视、空调、冰箱、洗衣机、电饭煲、豆浆机、电磁炉、电吹风、剃须刀、电风扇、电熨斗、加湿器等），包括海尔、长虹、海信、TCL等综合性品牌家电； E： 旅游类
一、旅行社、旅游公司； 二、旅游景点、公园、游乐园。 F： 各县市区的所有商场、xx、超市。 G： 其他在建的综合性商场、商城、购物广场以开业为限划归本行业。 房产家居行业经营范围 A： 房地产类 一、房地产开发企业及其开发的项目； 二、房地产营销、策划、代理公司及其代理的项目； 三、二手房中介、评估、交易机构及其代理、销售的房产； 四、住房、办公用房、厂房、商业店铺、写字楼的出租、出售； 五、土地的转让、出租、出售。 B： 建筑、建材类 一、各类建筑施工、建筑安装、建筑监理、建筑勘测、建筑设计等企业； 二、建材生产及销售企业或店铺，包括石材、水泥、砖瓦、预制板材、沙子、石灰、玻璃钢瓦、石膏板、建筑涂料、防水材料、新型建材（色沥青瓦、彩瓦、彩砖），电线、电缆、电工产品、电器开关等产品广告及专营店广告。 C：
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
大数据概念：史上最全大数据解析 来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者： 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，
这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
一家从服装厂转型而来的大数据工厂 2014年，以零库存实现150%的业绩增长;大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品;公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。 ——2014年，以零库存实现150%的业绩增长; ——大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品; ——公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。 这一切都发生在一位30多岁的女性“创二代”领导的服装企业里。众所周知，从2013年开始，服装行业库存滞销、门店关闭、电商冲击等消息不绝于耳，甚至有人悲观估计所有库存加起来三年都卖不完。 那么，这家企业缘何能在一片低迷中逆势实现奇迹式的增长?4月25日～26日，深圳，吴晓波频道主办“转型之战：传统企业的互联网机会”，红领服饰总裁张蕴蓝，向你分享转型故事：一家从服装厂转型而来的大数据工厂。 | 红领总部大楼| 自创立以来，红领服饰一直从事服装生产业务，已有二十年。 红领总部位于青岛以北不远的古城即墨，坐落在以企业命名的红领大街上。园区的门口，贴着招聘信息：“不加班，8小时工作制，周日休息，月工资高于同行300～500元”。 而其官网上的招聘信息则会让人误会这是一家高科技公司，因为前三条的招聘对象分别是网络建设与网络安全研究员、大数据系统工程师、云计算工程师，学历要求都是博士。 从这两个细节，我们或许就可以从侧面窥得一二：它不是一家传统意义上的服装企业，也脱离了服装行业价格竞争的泥淖，它的高附加值在一片狼狈的服装行业里显得卓尔不群，而它最赖以发展的武器，是数据驱动的信息化体系。 现在：每件衣服背后都有它的故事
服装行业 消费者分析报告
目录 第一部分关于服装行业背景概述 (3) 第二部分服装行业调研目的与分析 (4) 第三部分消费者市场调查与群体构成 . 5 第四部分消费者群体行为分析 (9) 第五部分服装产品设计策略 (10) 第六部分消费者报告分析总结 (12)
第一部分：关于服装行业背景概述 一、服装行业背景 （一）概述 在所有的行业中，服装行业是个永恒的朝阳产业。服装，其定义是穿于人体起保护和装饰作用的制品，同义词有“衣服”和“衣裳”。中国古代称“上衣下裳”。中国是世界上最大的服装消费国，因此与时尚潮流的密切接轨，使人们的服装更新频率日益频繁。服装制品的内需市场正由量的膨胀向质的细分化、多样化方向发展。领域也从正装到晚装、个性化时装，从一般设计到多元化设计方向扩展。流通也随着传统的流通体制转变为当今大型时尚购物中心、品牌商店、网上购物等新的流通方式。由于全球化的影响，消费者的生活方式产生了很大变化，服装的个性化、多样化、差别化也正加速化。随着全球经济的加速化服装业界的海外贸易也逐步增加，海外贸易的方式也将向多样化发展。随着服装行业多种多样的发展，随之面临的问题也越来越多，其中，为了增强与扩大生产销售，在服装行业消费者行为方面需要进行更多的关注与调研，以便于更好的迎合消费者进行服装消费。 （二）发展趋势 在全球服装价值链中，设计和营销处于价值链的高端，而生产
加工处于价值链低端。中国服装产业目前处于全球价值链的低端，面临着产业升级的问题。并且中国服装产业整体发展很不平衡。虽然中国是世界上最大的服装消费国，同时也是世界上最大的服装生产国，但是目前中国的服装行业还只有有限的几个中国驰名商标，还缺乏真正意义上的国际服装品牌，主要还是通过低成本优势在与国际品牌进行竞争。 由上图可看出全国重点商场商品销售总额逐年呈现上升态势，而服装类销售额的发展更要快于全体商品，表现出服装类商品销售，目前发展相当迅速。 50000000 100000000 150000000 200000000 250000000 300000000 2011年2-12月 2011年1-12月 2011年1-12月 0% 5%10% 15%20% 25%30% 35%商品销售总额（千元）服装类销售额（千元）服装增长率（％）服装业发展概况图表
大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。