服装企业应用大数据技术提升管理能力的路径探讨

2023-04-18方立杰

企业改革与管理 2023年24期

方立杰

（泰国兰塔纳功欣皇家理工大学，泰国佛统府 73210）

随着信息技术迅猛发展，大数据已成为推动产业转型升级的重要引擎。在服装行业中，大数据技术的应用价值极高，会对服装企业管理产生深远影响。我国服装市场中的个性化、多样化的需求日益增加，服装企业面临全新挑战。大数据技术的应用也能为服装企业管理提供科学支持，有助于企业分析海量数据、优化库存管理、提高市场响应速度，提升企业在市场中的竞争力[1]。

一、服装企业应用大数据技术优化管理的意义

（一）有利于提升数字资产管理意识

提升数字资产管理意识能够促进服装企业将散落的客户数据集聚为竞争优势。数据资产管理涉及数据的收集、存储、分析与转化，直接影响到服装产品的市场定位、供应链、消费者行为与产品生命周期。数据分析技术可以优化存货管理，精细化控制服装库存，提高资产周转率。供应链管理可集成供应商性能数据，实时监控供应链各环节，预警风险，实现精益库存与成本控制[2]。因此，数字资产管理意识的提升是对现有业务流程的优化，能够促进服装企业在市场竞争中实现可持续发展、增强核心竞争力，最终达到经营效率与效益的双重提升。

（二）有利于提高服装企业经营管理水平

服装企业经营水平是优化企业资源配置、加强市场竞争力、最大化客户价值的根本方法。经营水平的提升首先体现为精准市场细分，服装企业能借助消费者行为分析、趋势预测等大数据工具准确把握市场动态，快速响应消费者需求变化，同步更新产品创新与营销策略。大数据支撑的供应链管理优化可实时数据监控，提高物料采购、生产计划、库存控制以及物流配送的效率，降低运营成本，提升响应速度[3]。在运营管理工作中，服装企业可开发数据分析辅助决策支持系统，以高效的运营管理提升企业整体的经营效能，利用客户关系管理系统结合大数据分析，深度挖掘客户信息，实现个性化客户服务和忠诚度管理，全面提升经营水平，实现可持续发展。

（三）有利于激发企业持续创新能力

激发服装企业的持续创新能力是促进服装企业管理升级与可持续发展的重要手段。首先，大数据分析能够深化企业的市场细分策略，细化用户行为分析、消费模式挖掘与趋势预测，帮助企业精准定位消费者需求，从而在产品设计、营销推广等环节实现个性化与差异化创新，满足多样化市场的需求。其次，利用大数据优化供应链管理，精确预测、动态调整生产计划和库存水平，强化服装企业的快速反应机制与敏捷供应链能力，从而提升生产效率，缩短产品上市周期，快速响应市场变化。再次，大数据可助力企业实施精细化成本控制，有效降低浪费、提高资源配置效率，帮助企业不断优化组织结构与业务流程，做好组织结构设计、流程再造与决策优化，激发组织创新与学习能力。最后，大数据不仅是推动服装企业创新的新引擎，也是构筑其管理优势的新平台，对服装企业形成持续的创新动力和管理效率的双重提升起到了至关重要的作用。

二、大数据背景下服装企业管理的现存问题

（一）数据治理与信息安全技术不够先进

服装企业中普遍存在数据质量管理工作效果不佳的问题，具体体现为数据采集、存储与使用的数据不一致、不完整，数据的可信度与决策参考价值较低，影响企业在市场研究与产品开发等关键问题上的决策。例如，供应链管理中的原材料数据错误可能导致库存预警系统失效，影响生产计划与物流配送效率。信息安全防护机制落后在服装企业数据管理中尤为突出，由于缺乏先进的数据加密技术、风险评估与应急响应技术，致使企业持续承担着较高的数据泄露风险与安全威胁，企业面临信誉与消费者信任的直接风险[4]。各部门间存在数据孤岛，导致企业管理者无法全面掌握市场动态，削弱了市场响应能力和产品创新力。服装企业在大数据时代要着力解决数据治理与信息安全技术问题，建立起符合数据驱动发展需求的管理体系，以保障数据资产价值的最大化。

（二）缺乏大数据人才引进与培养机制

服装企业普遍面临数据人才短缺的困境，缺乏人才引进与培养机制的问题频发。企业在数据科研员、数据分析师等关键岗位的招聘中，难以吸引具有高级数据处理、分析与解读能力的专业人才。现有员工又缺少有效的在职培训和职业发展规划，很难掌握数据分析、数据挖掘、预测建模等大数据核心技能。从战略层面看，企业缺少长远的相关人才梯队建设计划，人才结构单一，无法满足市场趋势预测、消费行为研究、供应链优化需求。组织文化和激励机制方面缺乏具体措施激发员工的数据意识和创新动力，导致人才的潜能未能得到充分发挥。企业在跨界人才融合上的不足导致其未能形成有效的跨领域工作团队，影响了大数据应用的深度和广度。服装企业应构建符合大数据发展趋势的人才引进与培养机制，通过校企合作、职业培训、人才梯队建设等多元化方式，优化人才结构，提升团队的数据治理及分析能力，以适应大数据环境下服装企业管理的需求[5]。

（三）传统管理模式与大数据时代新需求不匹配

服装企业的传统管理模式侧重于经验主导的决策、线性的供应链管理、静态的客户关系维护与固定的营销策略，难以适应大数据时代对动态管理和实时分析的新需求。首先，数据主导的商业环境要求决策必须基于海量的实时数据和深入的数据分析。服装行业的数据包含了消费者行为、市场趋势、竞争对手等信息，复杂性和动态性远超经验决策，传统决策模式如果不能充分利用数据优势，就容易导致决策的局限性和滞后性，无法做出最符合当前市场状况的判断。其次，服装企业在采用传统的组织结构和业务流程时，难以实现大数据的快速流动与高效利用，导致数据资产潜能未能充分挖掘。传统业务部门间的壁垒较为明显，数据资产的价值难以在企业范围内得到大范围利用，在产品设计、库存管理、市场推广等各个业务模块中，若不能实现数据的互联互通，将难以构建起全链条的数据视角，从而无法做出最优化的整体决策。最后，传统管理决策基本已经预设了固定的业务逻辑和模式，不利于管理模式与生产技术的快速迭代，不符合大数据时代对企业管理提出的实时性和灵活性要求。

三、服装企业应用大数据技术提升管理的路径

（一）创新数据治理与数字资产管理技术

首先，服装企业要完善数据治理架构，构建以数据为核心的治理结构，确立数据治理部门，配备数据负责人直接负责数据治理的战略制定和执行推进，做好数据生命周期管理，确保企业数据生成、存储、使用、共享、归档及销毁环节的规范化操作，确保数据的准确性和可靠性。服装企业应采用先进的数据仓库技术，建立集成的数据仓储系统，进行多维度数据集成与分析，支持复杂的数据挖掘和商业智能应用。其次，在数字资产管理方面，服装企业要积极推进企业资源规划系统与供应链管理系统的整合，实现企业内部与外部数据资源的融合，使用高级计划排程优化生产计划与物流配送，引入客户关系管理系统负责顾客数据分析，提高市场响应速度与客户服务质量，推动物联网技术与大数据技术的结合，采集生产线、仓储、零售等各环节的实时数据，支持实时决策制定。最后，服装企业应构建数据治理框架和实施数据治理方案，加强对数据访问、数据共享与数据隐私的管理，提高数据治理的合规性和信息安全性。例如，企业可开发角色访问控制系统，确保员工只能访问其岗位所需的数据，有效预防数据滥用，采取数据脱敏和数据加密技术控制数据共享过程，确保敏感信息在内部共享及外部交换过程中的安全性，实现从数据管理到数据治理的转型，优化数据资产的管理，在大数据背景下促进企业管理体系的全面优化。

（二）构建大数据人才引进与培养体系

服装企业需构建大数据人才引进与培养体系，提升人才综合素质，适配大数据时代的人才发展需要。首先，企业应明确人才引进的战略定位，识别并吸纳具备数据分析、数据架构、算法开发等关键技能人才，结合职能部门需求进行岗位分析和职位设计，确保引进的人才能够与企业数据化转型需求相匹配。例如，企业可建立校企合作框架，积极参与大数据领域的技术研讨，积极吸引在校研究人才组建人才预备队伍，为企业培养与储备数据科学方面的未来领航者。其次，企业需要开展针对性的人才培养计划，建立内部员工的在职培训和职业发展路径制度。企业可加大与专业培训机构间的合作力度，定制大数据分析、消费行为分析、供应链管理等领域的培训课程，提升员工的数据素养和分析能力，设计职业晋升通道，激发员工在数据科学领域的职业兴趣和发展动力，形成人才梯队建设。最后，服装企业需要关注组织文化的塑造，倡导数据驱动的决策文化，鼓励员工基于数据分析进行创新和改进。企业可建设知识管理系统和企业社交网络，促进知识共享与协作，提高组织的整体数据能力和创新力，引入人才绩效评估和激励机制，确保人才管理与企业战略目标紧密结合，促进企业核心竞争力的持续增强。服装企业可构建出一套符合企业战略发展需求的人才体系，积极应对市场变化，利用高效的数据治理与分析，提升产品设计、市场营销、供应链管理等整体效益，推动企业可持续发展。

（三）大数据赋能企业管理模式转型升级

服装企业管理模式应聚焦数据智能化应用，打造新型决策机制，推动企业管理模式转型升级。首先，企业需建立以数据为核心的战略规划体系，通过数据仓库技术与数据挖掘技术，实现从静态数据积累到动态市场预测的转变，以数据优化供应链管理模式，提升需求预测的精准度，缩短产品研发周期。其次，企业需优化组织结构，构建扁平化、网络化的组织架构，促进跨部门的信息流通和资源共享，提升组织适应性，加速响应市场变化。该过程的关键是推动以数据为基础的横向与纵向沟通机制，确保信息在内部畅通无阻，增强团队间协同效应。最后，企业应积极引入精益管理与六西格玛管理方法，结合大数据分析的深度洞察，持续优化工作流程、提升操作效率，实现成本的有效控制与资源的最优配置。在预测分析和消费者行为分析等大数据技术的帮助下，服装企业能更准确地把握消费者需求，实现个性化定制和精准营销。例如，服装企业可以通过大数据分析顾客购买模式，调整生产计划，以减少库存积压和过时商品，精益管理可以在生产过程中识别并消除不增值的步骤，降低生产成本。六西格玛管理可使用DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法论来识别关键的质量问题并持续改进。服装企业在大数据赋能下的管理模式转型，要求企业在战略定位、组织结构、管理流程及技术创新等多方面进行全面升级，形成数据驱动的管理体系，升级传统的管理体系，促进管理体系优化发展。