如匆匆于&《1+1−1×1÷1》&《商用数据边界基准》

06年10月，我在挪威的VestfoldogTelemark呆了三个月。主要原因还是数据在实际应用中的边界基准无法有效定位。Data boundary datum『1』的开始也是基于我们在实际应用中遇到的问题而延伸出来的，到彻底解决它困扰所有商业公司在设计、决策数据值计算与分析这几个关键标示用了前后三年的时间。事实上，我跑去挪威，它已经快被我们解决。很多时候，思路在一个点上，可能只需要轻轻的一推。但是，这一推需要的精力和耐力，确实是很多人无法能够翻越的。

As long as something is presented, its data composition must have boundaries.『2』正如04年底，我去德国求助Salesforce的Konrad Adenauer。他实际上对我遇到的问题，也是困扰他多年的。Salesforce本身也是阿迪公司在提醒数据采集与处理方面的顾问公司。他们每年为阿迪所有的新款式功能运动鞋和专业运动服提供数据结果支持。同时，也是阿迪专业运动鞋和专业运动服向时装化、休闲化、生活化转化设计风格的优秀数据处理机构。可以肯定Salesforce在全球运动鞋服转变设计风格方面不可忽视的力量。所以，我们在边界数据基准方面有很多的共鸣呢。

数据边界基准定位，实际上是数据的绝对数值在相同环境下的绝对体现。当我们都知道数据与算法的溯源很困难的时候，那么，基准边界的定位实际上就已经发生了变化。如果这个问题解决不了，我们今后无法有效的展开设计开发中的版型、时尚元素应用的时效以及客群对应的服饰款式他们的评判时间范围。这对于任何全球用数据智能来推动自己的设计系统改变的商业公司来说，几乎是致命的。因为，失去这个标准支持，你无法成为真正意义上的全球公司。你的产品无法全球化，也就意味着你的客群触达根本无法全球化。那么，这本身在无法触达的情况下，很难形成稳定的、完整的原始数据来源。那么，全球化就意味着更难。当然，凭借经典款式可以暂时做到，但是，那样意味着受众群体的减少。比如很多商业奢侈品公司可以做到，但是，门店与款式的同一性是无法满足更多消费者的需求的。再说，这样的公司其成长性本身就会收到局限。

在挪威测试的三个月中，我们开始和团队进行数据源的处理，我们心里其实一直认为，源是根本，可能就是数据边界（相对）出现的时候。我们要的其实就是这个，因为后来所有的变量，都是基于这个基础。在这个标准下进行不同因素影响的源排序。最终，找到了规律。这个规律就是现在我们称之为：The value range of the sorting benchmark for variables『3』。由此，我们开始编辑算法序列体系，最终解决了我们的问题。同时，也帮助全球其他商用数据公司解决了问题。

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挪威以前是一块蛮荒之地，无论是北欧海盗时代还是后文明的任何时代。直到今天，它仍然具有蛮荒的气质……

《1+1−1×1÷1》&《商用数据边界基准》

参考文献：

『1』Inditex Open Platform～2005～2019～Textile Group data team；

『2』Open Platform for Commercial Data～2017年～Cambridge University Data Processing Council data Report；

『3』Garment design data processing system engineering～2009年～Good winter。

学院创始人：王士如

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