大數據時代下紡織企業發展戰略問題研究

魏 誠

（江西財經大學，江西南昌 330013）

大數據分析已經成為當今各行業的主要焦點，這并不夸張，如果一個企業不使用大數據分析，就可能不會在市場環境中產生競爭優勢，尤其是當企業的競爭對手在使用大數據分析技術的情況下。大數據分析使企業采取積極措施，通過突出的商業見解，從過去的數據中發現相關要素脈絡與趨勢，從而創造產業競爭優勢。大數據分析是一門科學，它將檢查數據并從數據中汲取信息。最終，它將使我們能夠監控數據，讓我們了解發生了什么，為什么發生，還會發生什么？為了避免這種情況，應該做些什么？等等。 因此，根據歷史數據使用一些數據分析工具可以幫助企業更好地進行業務決策。

我國是世界上最大的紡織品服裝生產和出口國，2017年，我國紡織品服裝出口總額達2 745.1億美元，占全國出口總額的12.13%，整個紡織行業凈創匯2 419億美元，占全國的57.3%。紡織行業的可持續增長對保證我國人民幣匯率穩定、國際收支平衡、外匯儲備、解決社會就業問題至關重要。對于紡織行業這個相對傳統的制造業來說，合適地運用大數據相關信息技術是必要的，可以說紡織企業亟需插上“互聯網”的翅膀，通過大數據儲存和處理，搜集必要的信息，以供科學決策。

1 大數據相關概念剖析

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據描述了承諾實現信息系統研究的基本原則的技術，即在適當的時間以適當的容量和質量向正確的接收者提供正確的信息。對于任何一種旨在利用、使用數據的企業來說[1]，應當具備從數據中提取的信息、知識和智慧。數據只不過是收集一些事實、規格、目標、細節、一些細節、統計數字、圖像、音頻和視頻等信息。它是由合成方面的數據提供價值來源。知識是我們得到更多的理解和對一些專業學科信息。智慧是在某些情況下利用特定知識的技術。這也被稱為特定問題的解決方案模式。

數據存儲和檢索是由操作系統在底層文件系統中使用文件操作控制的。不同的操作系統采用不同的方法來管理存儲設備中的文件。后來，關系數據庫管理系統逐漸發展為利用表來解決傳統數據庫管理系統中的冗余問題。關系數據庫管理系統廣泛應用于許多商業應用中，用于數據存儲和處理。它在企業中廣泛存在。然而，它對異構系統的工作有局限性，因為它只能支持有限的數據類型，因此需要自定義數據類型。為了解決這個問題，一個新的數據庫管理系統被稱為對象關系數據庫管理系統已經發明。它允許定義自定義/數據類型和方法。對象關系數據庫管理系統支持的數據類型如音頻、視頻、圖像和任何自定義的數據結構。因此，對于大數據時代下紡織企業如果要合理、有效地運用大數據相關信息技術，就有必要了解數據的存儲與檢索，這是首要的步驟[2]。

2 企業在大數據方面發展戰略存在的問題

現如今，很多數據是通過個人信息、社會圖表、地理位置、通過社交和移動媒體通信以及QQ、支付寶和微信等工具生成的。隨著社會網絡數據、傳感器數據、多媒體數據和企業數據的不斷增長，數據呈指數增長。為了適當利用大數據的好處，需要存儲和處理大量的數據集。傳統的SQL數據庫無法處理這類數據集，因為這些數據集從來都不是為滿足這類數據而設計的。因此，對于紡織企業來說，大數據的存儲和處理是一項挑戰。尤其是傳統行業的紡織企業可能在運用大數據相關信息技術上存在理解、運用的難度，自身的信息技術水平也難以實現大數據的存儲與處理能力。從長遠來看，大數據將改變市場研究的核心，因為產品和媒體的消費可以越來越多地以電子方式記錄，這使得它能夠大規模地被測量。不幸的是，大數據集很少有代表性，即使它們是巨大的。對于數字和非代表性的方法，需要智能算法來實現高精度和高預測質量。因此，企業在大數據方面發展戰略中存在的核心的問題便是尚未掌握核心的大數據處理及分析工具。一個良好的大數據分析平臺和技術可以為紡織企業帶來顯著的成本優勢，通過對大數據執行分析，紡織企業可以清楚地確定實現高效業務的方法，更好、更快地做出生產、采購、銷售等決策，以及衡量客戶的需求能力。

3 可行性建議

僅僅擁有大數據是無用的，紡織企業可以從它們中獲得一些洞察力，這是企業發展所需的任何商業決策。我們需要工具和框架來突出來自巨大數據集、快速增長的數據和企業大量數據的洞察力。大數據分析已經被接受為一種顛覆性技術，它將重塑商業智能，而商業智能是一個依靠數據分析來獲得商業洞察力以做出更好決策的領域。企業首先需要先進的大數據分析工具，這些工具具有很強的創新性、可擴展性和強大的分析能力，可以通過多維數據可視化來分析洞察力[3]。有許多工具是由許多人為大數據可視化分析而構建的。有一些創新可以解決這些技術和處理方面的挑戰。例如：網格計算處理大量的數據，云計算處理速度快、數據量大，開源技術能夠降低成本和減少時間，虛擬化測試、部署能夠提高處理速度，此外，新一代的非關系型的數據庫應運而生，它能夠很好地處理這些龐大的數據集、高速的數據和各種各樣的數據。然而，有這些解決方案網格等問題是昂貴的，云似乎是緩慢的，開放源代碼的穩健性較差，虛擬化趨于放緩的執行過程。因此，需要新的解決方案來處理數據挑戰。新一代的非關系型的數據庫應運而生，它能夠很好地處理這些龐大的數據集、高速的數據和各種各樣的數據。因此綜合來看，紡織企業自身要緊跟信息技術前沿，合理運用創新技術，所謂的合理即是綜合考慮紡織自身運用大數據處理的信息技術的成本與未來收益，以及要考慮到相關大數據存儲與處理信息系統是否與企業發展戰略所匹配。

[1]薛建昌. 棉紡織企業智能化提升方案與應用探討[J]. 棉紡織技術, 2017, 45(8):1-9.

[2]文棒棒. 面向工業4.0的紡織生產大數據平臺及其應用研究[D]. 東華大學, 2017.

[3]蔣高明. 互聯網針織技術的開發與應用[J]. 紡織報告, 2017(1):8-12.