迈入数据驱动高效决策管理的阶段，鞋服库存或能高效解决
- 中国的鞋服品牌商发展到今天，库存仍然是痛点，行业整体库存规模高达3300多亿。79家国内上市服装企业，90%企业每年库存过亿。
2017年6家上市公司库存
企业对自身业务已非常精通，并且已经积累了大量的的数据资源，数据使用的深度决定了最终解决问题的效果，相信大数据可以不断帮助鞋服企业优化库存结构。
ERP基本上已经在鞋服企业普及，结合实物流帮助企业统计了一个相对完整的数据流，同时增加BI报表功能，呈现企业所需指标情况。在数据统计初期，ERP发挥了重大作用，但独立系统的数据源集成和整合、建立一致性的数据同样是极大的挑战。
做到数据的整合和准确，鞋服企业快速进入人为数据分析和判断的阶段，基于个人对企业业务逻辑的充分理解，通过数据报表，采用简单有效的工具和方法进行多维度分析，总结运营结果，为后续运营决策提供部分依据。
领先的鞋服企业在管理和工具上都有了很智能的提升，加上数据量已达到一定的规模和质量，根据历史数据以及当前实时的影响因素，可以对款、量、销售、利润等未来值做出更准确的预测和判断。通过自身业务规律建立模型及参数，虽不能完全考虑复杂的影响因素，但会不断趋于实际情况。
迈入数据驱动高效决策管理的阶段，系统将对于业务、经营作出决策而非结论。某些指标的预测准确率达到100%并非关键，但是能够灵活智能的帮助决策者输出指令就极为关键。以鞋服企业为例，做好了销售预测，紧接着系统就实时输出配货、补货、调货的指令。系统会自动模拟决策，针对各项随机事件，构建出新的关联场景。
目前市场上已经出现了高效决策的智能系统，可以精准预测单店单款单周的销量，在三分钟之内输出配、补、调的相关指令，系统决策的结果实时更新。
