很多读者并不在时尚行业工作。然而，那些参与大数据领域的人应该注意到价值2.4 万亿美元的时尚行业；过去十年，该行业的年增长率为 5.5% 至 7%。大数据触及了该行业从设计到转售的各个方面。此外，世界上几乎每个人都在某种程度上与时尚有关，并与适合他们个人表达的风格有关。
在房地产、建筑和制造业等行业中，零售业历来是采用技术进步最慢的行业之一。亚马逊进入了这一领域，并通过使用机器学习和人工智能等技术开始取得长足进步。即使是历史最悠久的品牌也开始关注亚马逊的颠覆性变化。
多年来，许多行业都加入了大数据的潮流，时尚行业也是最新加入的行业。大数据与时尚行业的兼容性源于三个基本要素：极高的数据量、准确性和多样性。生成的数据量越大，大数据技术吸收的数据质量就越高。
传统零售分析的缺陷
传统时装公司和品牌将库存详情和销 电报数据 售记录等关键数据严格保密。这种对信息的保密意味着业内人士就像在孤岛中工作，导致许多颜色、款式、合身度和其他设计指标成为分散且非结构化的数据。除此之外，该行业缺乏竞争分析、洞察、趋势、价格和其他重要细节等关键信息。
大数据与时尚质量控制
模式识别[1]（不要误认为是图像识别）是人工智能的一个子集。模式识别与大数据相结合，被企业用来保护其品牌的完整性。品牌完整性不仅通过质量控制来维护，而且还通过打击造假者传播仿冒时装来维护。
2017 年，美国贸易代表办公室发布 创建招聘登陆页面的注意事项 了年度 “恶名市场名单”，其中指出：“假冒和盗版实体产品的进口额估计接近 5000 亿美元，约占全球进口额的 2.5%。”这些数字促使科技初创公司加紧努力解决困扰时尚行业几代人的问题：假冒商品和盗版商品。
从假冒的劳力士手表到仿制的古驰服装，以及介于两者之间的一切，甚至可以在 eBay、亚马逊和阿里巴巴等在线转售巨头上找到。软件研究和评论平台 GoodFirms 的内容营销人员 Kim Smith 表示：“假冒现象已经存在多年，但随着最新技术的出现和微小细节的可复制性，假冒现象正在兴起。任何东西都可以被仿冒——从奢侈品到企业到消费者，甚至视频和音频”
世界卫生组织 (WHO) 报告称，在欠发达国家或发展中国家销售的医疗产品中，约有 10% 是假冒伪劣产品。一些专家认为，这一比例要高得多。虽然很难衡量确切的影响，但爱丁堡大学和世卫组织委托进行的一项研究发现，假冒或劣质药物每年直接导致数万人死亡。
大数据、人工智能和时尚的未来趋势
最后，时尚行业与许多其他行业一样，面临 巴西商业名录 着机器学习和人工智能取代人类设计师的可能性。尽管人工智能机器人尚未取代乔治·阿玛尼的位置，但 IBM 的认知打印等技术正在帮助设计师实现他们的新想法。