Geoff Watts 和Julia Fowler將他們頗具野心的時尚智力型創業公司設在倫敦，這不單單是因為那里有著頗具優勢的創意產業，更加令人興奮的是那里還有新一代探索創意和技術交叉的網站，而他們要做的正是這個。
Julia Fowler相信，對時尚趨勢的預測，不能依賴經驗和直覺，而應該更多地依賴實時數據。設計行業出身的她與擅長金融建模的程序員Geoff Watts一拍即合，創立了EDITD這家利用大數據來進行時尚預測的創業公司。
時尚預測可是一門大生意，根據估計，這個市場達360億美元。在過去的幾年里，這個市場一直被兩家大的傳統服務商主導，WGSN就是其中之一。因為將過去紙質的時尚預測刊物轉變為在線的預測報告，WGSN曾掀起市場的浪潮，它其實就是“云時尚”這一概念的早期版本。
這項改變也讓兩位創始人兄弟變成了富豪，2005年WGSN以2.45億美元的價格被他們出售。也許你會好奇，這家你也許都不曾聽過的網站為何如此值錢？原因大概就是有3萬家公司每年分別向WGSN支付3萬美元來獲取圖片、報告和預測。
Stylesight以提供更低的價格進入了這個市場成為WGSN的競爭者，但它們提供的服務非常類似，這顯然符合市場的需要。從1997年WGSN創立以來，盡管其他行業發生了翻天覆地的變化，但對于時尚預測市場而言，僅有的變化就是不斷增長的信息。
Julia和Geoff在一個悖論中發現了顛覆這個行業的商機，那就是為何建立在自己創造力上的時尚產業每年會支付如此可觀的費用在預測上？并且這些預測還不是數據驅動或者是經過科學驗證的？
而EDITD試圖要做的就是：用大數據來支持直覺，用數據驅動時尚預測，這樣既不會完全迷失，但又不會太過技術而顯得不適用，因為他們的數據都轉化自公開可得的社交媒體上的信息，這樣做的另一個好處是數據樣本可以足夠大。最終，任何的趨勢預測又都能在消費者的購買中得到證實。
打個比方，如果一個零售商正在猶豫是否要在“條紋”上押寶，那么EDITD會告訴條紋衣服在過去是多快賣完的，哪個尺寸和什么價位是賣得最快的。這些都是基于社交媒體上公開可得的信息，在互聯網時代，這樣的信息隨處可得。
如果好奇于人們對中間藍色的感覺如何？EDITD通過Twitter、Facebook來收集積極的或是消極的情緒轉化為數據界面，并且可以觀察隨著時間的推進人們的態度是如何發生變化的。
商品配置、促銷策略、定價、顧客情緒以及新興趨勢，EDITD都能從大數據中提取觀點和分析提供給客戶，比如ASOS、Gap。針對小零售客戶提供的單一市場的數據服務，EDITD收取每月2500美元的費用；而需求更復雜的大客戶，費用則要高得多。
從大數據中挖掘信息、需求來支持決策似乎成了趨勢，傳統的預測服務商WGSN也計劃投資更多的量化分析工具。
從商業的角度而言，在時尚更新如此之快的今天，誰更接近“下一季什么賣得好？”這一問題的答案，無疑誰就能掌握市場的先機、更精準地把握供給與庫存的關系、更迅速地反應。
但時尚界依然擁有不同的觀點。創立本土時尚概念品牌“Insh”的設計師李鴻雁根據自己的靈感和想要表達的理念設計每一季的作品。“我并不會刻意去預測趨勢，”李鴻雁在接受本報記者采訪時坦承，“如果我的設計和時尚趨勢不謀而合，也許是一種直覺，也許是因為看了很多相關的資料，比如電影、經濟、文學、藝術在某個時候的表達方式給予我一定的敏感度；但我有時也從街頭人們的穿著綜合和聊天中獲取靈感。”
在李鴻雁看來，數據只是生硬的東西，可以去預測一個接受度或是歡迎程度，但是不能成為預測時尚的依據，而時尚更多的是一種感覺。
傳奇時尚主編Diana Vreeland曾說過：“偉大的時尚就是給予人們他們還不知道自己想要什么的東西。”
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