کلان داده ها تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت مد 

تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل بسیاری از فرایندها است از استخراج داده‌ها، دسته بندی آن‌ها به منظور تجزیه و تحلیل الگوهای مختلف،‌روابط و ارتباطات و جمع‌آوری سایر بینش‌های ارزشمند است

کلان داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت مد در زمینه پیش بینی روند بازار و شناخت رفتار، ترجیحات و احساسات مصرف کنندگان نقشی کلیدی بازی می کند. در قالب این بستر ما وظیفه داریم تا از مزیت رقابتی ارائه شده توسط علم داده شناختی کافی داشته باشیم و مطابق با آن دست به عمل بزنیم.

امروزه کلان داده یکی از مهم‌ترین مبحث‌ها در بین رهبران کسب و کار و سرمایه‌داران صنعت است. ما امروز در دنیایی دیجیتال زندگی می‌کنیم، به همین دلیل هر سازمانی به دنبال کلان داده می‌رود تا از مقدار عظیم داده‌های خام بینش ارزشمندی کسب کند. بنابراین، در این مقاله خواهیم فهمید تجزیه و تجلیل کلان داده چیست، چرا از اهمیت بالایی برخوردار است و چه ویژگی‌ها و مزایایی دارد.

انواع کلان داده

کلان داده در درجه اول با حجم داده اندازه‌گیری می‌شود. اما در کنار آن، کلان داده همچنین شامل داده‌هایی است که به سرعت و با تنوع بسیار زیاد ارائه می‌شوند. در درجه اول، سه نوع کلان داده وجود دارد، یعنی:

• داده‌های ساختاریافته
• داده‌های بدون ساختار
• داده‌های نیمه ساختاریافته

کلان داده را می‌توان از نظر ترابایت و سایر موارد اندازه‌گیری کرد. گاهی اوقات، کلان داده می‌تواند از پتابایت عبور کند. داده‌های ساختاریافته شامل تمام داده‌هایی است که می‌تواند در یک ستون جدول ذخیره شود. داده‌های بدون ساختار داده‌ای است که نمی‌تواند در صفحه گسترده ذخیره شود و داده‌های نیمه ساختاریافته با مدل داده‌های ساختاریافته سازگار نیست. همچنان می‌توانید داده‌های نیمه ساختاریافته را دقیقاً مانند داده‌های ساختاریافته جستجو کنید، اما سهولت انجام این کار به اندازه داده‌‌های ساختاریافته نخواهد بود.

داده‌های ساختاریافته را می‌توان در یک ستون جدول ذخیره کرد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای نمونه‌هایی از داده‌های ساختار یافته هستند. درک پایگاه داده‌های رابطه‌ای آسان است. بیشتر رایانه‌های مدرن قادر به درک داده‌های ساختاریافته هستند.

از طرف دیگر، داده‌های بدون ساختار، داده‌هایی هستند که نمی‌توانند در پایگاه داده‌های جدولی جای گیرند. نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار شامل داده‌های صوتی، تصویری و سایر داده‌ها است که امروزه بخش بزرگی از کلان داده را تشکیل می‌دهند.

داده‌های نیمه ساختاریافته شامل هر دو داده ساختاریافته و بدون ساختار است. این نوع مجموعه داده‌ها دارای ساختار مناسبی هستند، اما به دلیل برخی محدودیت‌ها امکان مرتب‌سازی یا پردازش آن‌ها وجود ندارد.

تجزیه و تحلیل داده ها در این صنعت مورد جدیدی محسوب نمی شود، و شرکت های مد و خرده فروشان همیشه به اطلاعات فروش توجه داشته اند. اما انقلاب واقعی در نحوه در دسترس قرار گرفتن داده ها نهفته است؛ داده هایی مانند اطلاعات مبتنی بر اینترنت، داده های برگرفته از رسانه های اجتماعی یا برنامه های تلفن همراه. مقدار داده های برگرفته از این منابع غیر مرتبط با فروش بسیار عظیم است، و خرده فروشان می توانند اطلاعات ارزشمندی را در زمینه پیش بینی روند فروش و پیگیری رفتار مشتری از آنها استخراج کنند.

مزیت رقابتی پلتفرم های فروش آنلاین در مقایسه با شرکت های سنتی، بهره مندی از حجم عظیمی از اطلاعات تجاری است که می توان بر آنها نظارت کرده و آنها را مورد بررسی قرار داد. در این سناریو وقتی مدل کسب و کار مد از یک «تقاضای مبتنی بر پیشنهاد» به یک «پیشنهاد مبتنی بر تقاضا» تبدیل می شود؛ می توان نتیجه گرفت که علم داده در حال تحول پویای این صنعت است.

تولید کنندگان مد به لطف تجزیه و تحلیل داده های پیشگویانه قادر به تنظیم حجم تولید و دستیابی به هدف اصلی خود که همانا برآورده کردن خواسته های مصرف کنندگان در اسرع وقت است، می شوند. علاوه بر این خرده فروشان با حرکت از «تقاضای مبتنی بر پیشنهاد» به سمت «پیشنهاد مبتنی بر تقاضا» قادر خواهند بود تا ضمن کاهش حجم خریدهای اولیه و کاهش حجم موجودی انبارهایشان، سیستم خود را با یک چرخه فصلی بر اساس فروش واقعی وفق دهند.

علم داده به تولید کنندگان و خرده فروشان کمک می کند تا با آخرین ترندهای مد و تقاضای مشتریان همراه شوند. هر مرحله از زنجیره ارزشی با جمع آوری حجم عظیمی از داده ها و تبدیل آنها به اطلاعات، قادر است تا به سرعت و بر اساس محبوب ترین سبک ها، رنگ ها، پارچه ها و سایزها تصمیمات مهمی بگیرد.

رفته رفته پلتفرم های فروش آنلاین این فرصت را به مشتریان خود می دهند تا با پاسخ دادن به سوالات ساده ای نظیر نوع بدن، اندازه ها، رنگ ها و سبک های مورد علاقه شان، «پروفایل استایل» خود را ایجاد کنند. الگوریتم از این داده ها برای انتخاب اقلامی که به کاربر توصیه می شود، استفاده کرده؛ و از داده های مربوط با اقلام مرجوعی برای تنظیم مجدد توصیه های خود و متعاقباً کاهش نرخ مرجوعی بهره می گیرد.

در عین حال تولید کنندگان با استفاده از کلان داده ها به شیوه ای سریع و آسان می توانند بهترین فروشندگان خود را شناسایی کنند؛ با این کار می توانند ضمن تنظیم فعالیت های تولیدی، دیدگاه مناسبی را نیز در اختیار طراحان خود قرار دهند.

صنعت مد مبتنی بر تعادل ظریفی بین عوامل و مشکلات مختلفی مثل تغییر روند مد، بودجه مشتری و عدم وجود سایزهای یکپارچه است، و استفاده از علم داده به عنوان ابزاری برای حل این مشکلات در آغاز راه است. امروزه انتظار می رود که شرکت ها به بهترین شیوه ممکن سوار بر این موج شوند تا از وقوع سناریوی غم انگیز توصیف شده توسط محققین این حوزه جلوگیری کنند.