吳 燁,周 赳
(浙江理工大學(xué) 浙江省絲綢與時(shí)尚文化研究中心,浙江 杭州 310018)
從2010年到2020年,我國紡織品跨境電商貿(mào)易總額的年均增長率超過30%,截止2020年底中國紡織品跨境電商出口額達(dá)到1538.4億元人民幣,環(huán)比2019年增長29.2%。紡織品跨境電商正式成為我國跨境電商貿(mào)易的重要部分。
面對(duì)浩如煙海的信息,傳統(tǒng)的生產(chǎn)情報(bào)采集方式已經(jīng)不能滿足跨境電商生產(chǎn)的現(xiàn)狀,在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上精準(zhǔn)了解市場需求后,及時(shí)改良設(shè)計(jì),才可以應(yīng)對(duì)流行更迭和消費(fèi)需求的快速變化,避免盲目開發(fā)。本文將以床品作為標(biāo)的物,闡述如何完成大數(shù)據(jù)與跨境電商床品設(shè)計(jì)的結(jié)合。
在分析設(shè)計(jì)基礎(chǔ)元素之前,我們首先來需要了解大數(shù)據(jù)的定義與應(yīng)用,這樣才能更好的將大數(shù)據(jù)與床品設(shè)計(jì)相結(jié)合。
Big Data大數(shù)據(jù)可以被描述為沒有辦法在一定時(shí)間范圍內(nèi)使用常規(guī)的軟件工具完成捕捉、管理和處理等步驟的數(shù)據(jù)集合,必須經(jīng)過特定處理模式方可具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。同時(shí),大數(shù)據(jù)具有5V特點(diǎn)(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)翻譯成中文是:龐大的數(shù)據(jù)量、高速化的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)類型多樣性、成本低廉、真實(shí)性高。
大數(shù)據(jù)的根本意義不是簡單的數(shù)據(jù)收集,而是根據(jù)已提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析,整合出可用的數(shù)據(jù),然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和挖掘,把復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡單化,讓用戶可以輕松獲得新見解、發(fā)現(xiàn)新趨勢。
在傳統(tǒng)的紡織品企業(yè)的開發(fā)流程是有既定的規(guī)則的,基本都是以企劃部為核心,結(jié)合銷售方面的產(chǎn)品銷量、市場部收集市場情況的調(diào)研、客戶信息反饋、年度流行情況等多種要素最終整合在一起形成企劃方案,再對(duì)接設(shè)計(jì)部門根據(jù)已知數(shù)據(jù)完成紡織品的設(shè)計(jì)與開發(fā)。整個(gè)過程涉及多方面、多部門,復(fù)雜而繁瑣,并且由于企劃部門的職能與設(shè)計(jì)部門不同,會(huì)造成大量重復(fù)性工作,加長了開發(fā)的周期,拖慢了生產(chǎn)節(jié)奏,更有可能出現(xiàn)的是信息流通反饋不暢的情況。
在信息化社會(huì)流行多變的今天,我們需要實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的快速反饋,更快得對(duì)市場的需求做出反饋。大數(shù)據(jù)因?yàn)槠?V的特點(diǎn),能夠在低成本高效率的情況下,最直接真實(shí)的獲取到。
跨境電商床品市場中的主要出口地為歐美,在歐美國家床品的消耗量巨大,使用周期短,成為某種意義上 的“快消品”。因此,對(duì)企業(yè)的設(shè)計(jì)要求也在提高。擁有大數(shù)據(jù)的反饋,讓床品企業(yè)在跨境電商市場中遠(yuǎn)離盲目的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)。
在設(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)元素相當(dāng)于基礎(chǔ)的符號(hào),而設(shè)計(jì)的手段等同于基本的單位。而床品作為家居裝飾的一部分,它的設(shè)計(jì)不能簡單固化為機(jī)械的設(shè)計(jì),更是集藝術(shù)審美與舒適實(shí)用為一體的工藝美術(shù)類綜合設(shè)計(jì),利用大數(shù)據(jù)整合出最有普遍適用性的元素符號(hào),使它成為完成我們?cè)O(shè)計(jì)的基礎(chǔ),再加以組合利用。具體可以分為面料元素、工藝元素、風(fēng)格元素、色彩元素、材質(zhì)元素、款式元素、圖案元素、輔料元素八大設(shè)計(jì)元素。
比如款式元素中,國外和國內(nèi)的床品款式設(shè)計(jì)不盡相同。國外的床品的分類要比國內(nèi)的床品更加細(xì)致,比如床裙、床墊上方會(huì)鋪設(shè)床褥或者床墊保護(hù)罩,相對(duì)于國內(nèi)流行的四件套就更為豐富。
數(shù)據(jù)整理通俗的說就是將大數(shù)據(jù)中相似的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,這是一項(xiàng)預(yù)處理的操作。由于大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)繁雜無序,我們必須在程序收集的過程中,設(shè)置規(guī)則將結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)如銷量數(shù)據(jù)、搜索次數(shù)等和非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù),如好評(píng)、評(píng)論反饋中的關(guān)鍵詞進(jìn)行分類,使數(shù)據(jù)在入庫時(shí)就已經(jīng)完成了分類,以方便后續(xù)的統(tǒng)計(jì)和分析。將床品相關(guān)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)整合,使得床品設(shè)計(jì)信息數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)化、交叉化、融合化,以運(yùn)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)決策。最大限度避免傳統(tǒng)床品設(shè)計(jì)機(jī)制中人們依靠經(jīng)驗(yàn)和直覺決策可能造成的局限性和盲目性問題。
跨境電商床品設(shè)計(jì)新模式的數(shù)據(jù)整理可以被歸納為三個(gè)過程:設(shè)計(jì)信息清洗、設(shè)計(jì)信息轉(zhuǎn)換、設(shè)計(jì)信息加載,簡稱ETL步驟。
2.1.1 設(shè)計(jì)信息清洗
床品設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)多數(shù)以零散的文本形式出現(xiàn),并呈現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn),通過Web端公開資料采集到的數(shù)據(jù)不能直接使用,設(shè)計(jì)信息清洗將錯(cuò)誤和部分缺失的數(shù)據(jù)清除,同時(shí)排除掉人工干預(yù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化。數(shù)據(jù)需要規(guī)范化的原因具體的說,比如用戶在評(píng)論表達(dá)上有很多非規(guī)范語言,比如在床單套的表達(dá)上,國外用戶可以使用Sheets,Bedding,Bedding sets,Sheet sets等多種詞匯來描述,因此需要進(jìn)行清洗并規(guī)范合并。
2.1.2設(shè)計(jì)信息轉(zhuǎn)換
設(shè)計(jì)信息清洗之后的設(shè)計(jì)元素?cái)?shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)化成為關(guān)鍵信息點(diǎn),這樣能夠?yàn)楹罄m(xù)的數(shù)據(jù)挖掘以及決策支持打下基礎(chǔ)。根據(jù)設(shè)計(jì)元素中已經(jīng)確定的分類規(guī)則,我們將床品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)根據(jù)以下八項(xiàng)設(shè)計(jì)元素分類,主要是風(fēng)格、面料、圖案、工藝、色彩、材質(zhì)、輔料、款式,最后再進(jìn)行信息轉(zhuǎn)換,并對(duì)名稱、價(jià)格區(qū)間、月銷量、銷售排名、產(chǎn)品評(píng)分等銷售屬性信息的數(shù)據(jù)同時(shí)轉(zhuǎn)換。
2.1.3設(shè)計(jì)信息裝載
在完成對(duì)大數(shù)據(jù)信息的清洗并轉(zhuǎn)換為跨境床品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)之后,我們需要進(jìn)行數(shù)據(jù)裝載的過程,根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫模型篩選設(shè)定值,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類然后導(dǎo)入倉庫中。
在設(shè)計(jì)信息大數(shù)據(jù)經(jīng)過整理后裝載導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫之后,系統(tǒng)可采用多維數(shù)據(jù)挖掘方法OLAP,通過已設(shè)定跨境床品的多維數(shù)據(jù)挖掘方體和星形挖掘模型,對(duì)跨境電商銷售的床品進(jìn)行以風(fēng)格、圖案、色彩、材質(zhì)、款式、輔料、工藝、面料為主要選項(xiàng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,最終根據(jù)結(jié)果,獲知設(shè)計(jì)元素?cái)?shù)據(jù)的挖掘成果。由于此部分涉及大量計(jì)算機(jī)技術(shù),在本文中不做展開贅述。
系統(tǒng)使用的大數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)層面分析,可以作為支持決策的有效輔助途徑。其中數(shù)據(jù)采集層:即床品設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)的來源層,采集來自家紡展會(huì)、競爭品牌、銷售記錄、B2C網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)信息;數(shù)據(jù)整理層同時(shí)也做數(shù)據(jù)儲(chǔ)存,床品設(shè)計(jì)相關(guān)的大數(shù)據(jù)信息經(jīng)過ETL步驟之后備份到床品設(shè)計(jì)RLOAP服務(wù)器數(shù)據(jù)庫,經(jīng)過數(shù)據(jù)倉庫預(yù)設(shè)的床品設(shè)計(jì)元素分類方法歸類分成不同設(shè)計(jì)元素,最終完成數(shù)據(jù)整理。數(shù)據(jù)分析的工具是數(shù)據(jù)挖掘?qū)拥亩ㄎ?,針?duì)大數(shù)據(jù)信息展開多維處理,挖掘到內(nèi)部蘊(yùn)含的潛在規(guī)律;人機(jī)交互層面,可以讓用戶在操作界面通過可視化的技術(shù)完成需要決策內(nèi)容的輸入,調(diào)動(dòng)星形挖掘模型和數(shù)據(jù)倉庫去選擇問題解決途徑,為用戶提供系統(tǒng)反饋的決策結(jié)果的前端展示,從而輔助設(shè)計(jì)決策的完成。
通過上文的床品的數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)細(xì)分與整理、數(shù)據(jù)挖掘再到設(shè)計(jì)決策,再通過計(jì)算機(jī)技術(shù)代碼的撰寫,可以搭建一個(gè)完整的基于大數(shù)據(jù)的床品設(shè)計(jì)支持系統(tǒng)??傮w上,能夠?qū)缇畴娚檀财吩O(shè)計(jì)起到?jīng)Q策支持作用,為傳統(tǒng)企業(yè)向跨境電商轉(zhuǎn)型提供有力的支持。