袜业行业大数据平台的应用研究

严笋+叶柏龙+谭一云

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摘要：全球制袜中心从发达国家逐步转向以中国为代表的发展中国家，目前制袜竞争格局主要以中国、土耳其和意大利为典型代表。由于缺少相应的信息化手段，中国袜业领域众多有价值的袜业数据资源没有统一的管理，难以得到有效的开发与利用。袜业行业大数据平台将全面提升企业对袜业行业整体基本情况、行业采购数据、生产数据、销售数据、库存数据等数据资源的统一管理，提高袜业企业高速度信息化管理水平和技术创新能力。

关键词：袜业行业；大数据平台；大数据

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）21-0013-03

1 背景

全球制袜中心从发达国家逐步转向以中国为代表的发展中国家，二十世纪七、八十年代，全球制袜中心从早期的美国、意大利等国转到日本、韩国、中国台湾；而后，又转移到生产成本更低的中国、土耳其、印度、巴基斯坦等发展中国家[1]。目前制袜竞争格局主要以中国、土耳其和意大利为典型代表。中国拥有廉价的劳动力资源，完整的纺织服装产业链优势，但中国制袜行业极度分散，大多数制袜企业为小微型企业，分别分布在浙江、江苏、广东等地[1]。长期以来，由于缺少相应的信息化手段，中国袜业领域众多有价值的袜业数据资源没有统一的管理，难以得到有效的开发与利用。随着“互联网+传统行业”的深入发展，如何通过“云计算”、“大数据”等创新技术实现袜业行业数据资源的整合与挖掘分析，建立袜业行业大数据分析平台，为袜业行业企业的经营指导与风险规避提供依据，为袜业的可持续发展提供数据支撑，成为当前袜业企业急需面对并解决的问题。

2 大数据平台总体设计

中国袜业企业已由初级发展阶段转为持续发展阶段，企业面对的是过剩的产品和多样化的品牌市场，目前主要问题是企业体制需要创新，生产管理要有高速度的信息化手段。面对多样化的袜业原材料数据、产品数据、营销数据、市场数据，建立袜业行业大数据平台可以全面提升企业对袜业行业基本情况、行业采购数据、生产数据、销售数据、库存数据等进行全面的分析和有效的管理，袜业行业大数据平台是提高袜业企业高速度信息化管理水平和技术创新的重要手段。

袜业行业大数据平台建设将采用云计算模式进行设计，通过租赁第三方云服务模式，为数据中心提供云基础服务、云数据服务和云应用服务。总体架构如图1所示：

基础服务层是基于云平台的软硬件基础服务，为平台提供支撑环境的基本保障，也是系统最基本的运行基础，基础服务层可以采用租用第三方（如阿里云、百度云）的方式实现。

数据服务层是支撑整个平台的基础，通过建立袜业数据平台完成从采集到数据的传输处理和存储全过程。数据层包含系统所有的基础数据资源，还指明了数据的编辑、输出、交换接口、共享机制、安全、动态更新和备份等。为系统提供了高效的业务分析、决策、交换、共享的数据环境。

应用服务层可分为若干应用模块，根据袜业数据平台的自身业务特点，主要包括数据采集、数据管理以及数据展示及服务三部分。

接入层主要是各PC端、移动端设备的接入。

3 数据资源规划及设计

3.1 数据标准与规范

3.1.1 数据元标准化

数据元标准化是袜业行业大数据平台简化信息交换、实现信息处理和信息资源共享的重要前提，是建立各种信息系统的重要技术基础和信息保障依据，是袜业大数据平台标准化的重要组成部分。数据元标准化将满足袜业大数据平台中数据资源互联互通、数据资源共享以及信息交换、处理的需要。

3.1.2 数据编码标准化

数据编码是建立袜业大数据平台的基础，也是关系到系统整体效果和成败的关键因素。必须要对所有管理对象进行编码，并且要做到每一个管理对象的编码都是唯一的。袜业大数据平台要进行的管理对象编码大致包括下列各项：

原料信息编码：原料分类编码、原料编码、原料计量单位编码等；

产品信息编码：袜子产品编码、袜子计量单位编码、尺寸规格编码、使用对象分类编码、袜子长短分类编码、制袜机器及针简分类编码、袜口种类分类编码、袜子功能分类编码、流行元素分类编码、尚品牌分类编码等；

企业信息编码：企业类型编码、袜子生产企业编码、袜业原料生产企业编码、企业建设类型编码、建设阶段编码、资产结构编码、资产规模分类编码等；

人员信息编码：从业人员年龄结构编码、从业人员学历编码、从业人员性别编码、脚型分类编码等；

生产设备编码：设备分类编码、生产设备编码、备品备件编码等；

销售信息编码：销售区域编码、销售成本类别编码、销售额分段编码；

往来单位编码：经销商编码、客户编码等；

组织系列编码：部门编码、人员编码、职务编码等。

编码的分类与取值是否科学和合理直接关系到信息处理、检索和传输的自动化水平与效率，信息编码是否规范和标准影响和决定了信息的交流与共享等性能。因此，编码必须遵循科学性、系统性、可扩展性、兼容性和综合性等基本原则。需要遵循国际标准—>国家标准—>行业标准—>企业标准的原则，建立适合和满足袜业数据平台管理需要的信息编码体系和标准[2]。

3.1.3 数据采集标准化

数据采集是袜业大数据平台建立的前提，袜业数据来源和渠道多样化，数据采集难度大。从数据本身来讲，袜业数据有较多结构化标准数据，同时也存在非结构化数据，因此在开展建设袜业大数据平台是就要关注数据采集标准化。如脚型数据采集根据采集的国度、区域以及采集数量等因素制定标准。行业动态数据采集根据采集时间维度、采集频率、数据是否汇总加工等因素制定标准。

3.2 数据资源规划

数据资源规划关系到整个袜业大数据平台建设采购项目建设的质量，是融合外部信息、实现信息增值、提高信息利用率的关键所在，对后期进行综合汇总、分析、挖掘形成更高层次应用，及对整个袜业的科学决策更加具有指导意义。