大数据行业未来面临的机遇与挑战分析

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1、大数据行业未来面临的机遇与挑战分析一、 客户分类与客户分类管理（一）客户分类客户分类指按照客户对于供应商的重要性分为不同等级。等级划分有三级制，如A类、B类、C类；有五级制，如A类、B类、C类、D类、E类；也有六级及以上的分类。有的企业将不同等级客户称为钻石级、白金级、黄金级、白银级、普通级等，客户分类的目的是识别客户重要性并给予不同的待遇。如果客户分类错误，就有可能将重要客户作为次要客户对待，而将次要客户作为重要客户对待，降低企业营销效益：正确的客户分类需要正确的分类标准，有的企业仅仅以客户购买量（额）作为分类标准，这是比较片面的，客户分类依据有客户关系价值、客户忠诚度、客户信用度等因素。1

2、、客户关系价值客户关系价值简称为客户价值，指客户为供应商带来的价值或客户在供应商眼中的价值。长期客户总收益指一定时期内客户持续购买为企业带来的收益。客户购买量、购买频率、购买持续时间是长期客户总收益的主要影响因素，获取客户的成本指企业为使潜在客户成为现实客户而耗费的成本。保留客户的成本指企业为加强或维持客户关系而耗费的成本，如人员访问成本、设立俱乐部的成本等。在获取及保持客户关系的成本不易计算时，可以近似地用销售量（额）来代替。测定客户关系价值可以使供应商集中有限的资源服务于重要客户，收到更高的效益。调查表明，许多企业的利润主要来自中等规模的客户，因为大客户，般要求周到的服务和最大限度的折扣，

3、小客户零星购买产生较多的交易费用，这些都降低了公司的利润率。中等规模的客户既没有大客户那么多的要求，又没有小客户那么多的交易成本。客户关系价值应当综合考虑现实价值和潜在价值两个方面，现实价值指客户当前购买为供应商带来的价值，潜在价值指客户今后可能追加购买为供应商带来的价值，有些客户实力雄厚，产品需要量大，但是对供应商还不了解或不放心，因而购买量小；如果增加了解或提高满意度则可能大幅度追加购买，成为大客户。2、客户忠诚度客户忠诚的判断标准主要有产品购买因素、成本因素、价格因素和态度因素等。在产品购买方面，忠诚客户会长期购买，高频率购买，追加购买，交叉购买与原产品相关的其他产品与服务，向上购买升级

4、产品，向他人推荐供应商产品等等，在成本方面，忠诚客户与供应商保持长期的交易关系，形成常规性购买，减少交易谈判而降低了交易成本；供应商了解忠诚客户的服务需求，能够及时有效地提供服务而降低了服务成本，在价格方面，忠诚客户降低了价格敏感性，基于一贯的信任而对供应商的价格变动给予理解。在态度方面，忠诚客户关心和维护供应商的品牌，较少受到竞争性产品的影响，关心供应商企业的发展，为供应商提供广泛的信息与建议。3、客户信用度客户以往交易的信用情况考察主要有总欠款率和货款延期支付平均天数两个指标。其中，统计期内总欠款率=逾期未付货款总额/总购买金额，货款延付平均天数指超出合同规定时间拖延支付货款的平均天数。根

5、据客户货款实际支付情况，分月结30天、月结60天、月结90天、现金客户和国外客户五种情况进行信用度评分。对新开发客户以及客户未来信用状况变化趋势的考察，可考虑以下因素：（1）企业管理层因素。主要管理者在业界的信誉、专业知识、有无应对局势变化的能力、有无不良嗜好、健康情况。（2）支付能力。资产负债率、风险性经营项目、固定资产投资情况、银行存款、偷漏税情况、员工福利、员工奖金发放等。（3）财务状况。财务调度能力、收付款情况。（4）管理状况。士气和效率、内部控制能力。（5）营销状况。品牌知名度、产销能力、业界影响力等。（6）行业状况。行业竞争程度、产品发展前景等。若以上任一因素未达标准，即为不合格客

6、户，应当高度警惕并采取相应的预防措施。（二）客户分类管理客户分类是客户关系管理的基础。企业按照客户的重要性制定不同的客户关系管理策略，投放不同的资源。比如，对于A类客户，在产品方面，可以根据客户的需求帮助研发或定制产品；在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系；在价格方面，给予最优惠的价格和折扣或在必要时给予较大数额的年终返利；在交货期方面，保证满足其交货期的要求，优先安排生产，由生产部、物流部经理亲自负责，公司主要领导督办；在延期付款方面，给予最长的延付期限；在投诉处理方面，在最短时间内给予回复及处理，进行满意度调查与跟踪。在促销方面，派出职位

7、较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系。与A类客户相比，低重要性客户获得的待遇要拉开一定差距。二、 行业未来面临的机遇与挑战1、行业面临的机遇（1）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”以来，国务院及发改委、科技部、工信部等部门相继出台一系列大数据鼓励扶持政策，在国务院印发的促进大数据发展行动纲要指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进

8、数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。2021年3月国务院在政府工作报告中提出，加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。同时，自“新基建”在2018年12月中央经济工作会议上被首次提出以来，中央和各地政府已经密集部署了一系列围绕“新基建”建设的方针和政策。2020年4月，国家发改委明确了“新基建”是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其中，“在新一代信息技术关键领域锻长板的重要举措包

9、括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业转型升级。”未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技术基础设施的基础，因此大数据是“新基建”的重要组成部分，也将推进大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。国家层面的积极政策为大数据行业的快速发展营造了良好的政策环境，企业和政府大力推动数字化转型，旨在实现企业运营和社会治理的效率提升。政府和企业持续加大在IT产品和服务方面的投入，以满足日益增长的业务数字化需求，大

10、数据行业作为企业及政府数字化转型的关键基础软件，有望受数字化转型趋势的推动而带来重大发展机遇。（2）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现换道超车国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产品已经能满足市面上绝大多数

11、数据应用场景基础需求。但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额，仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球竞争力。目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。（3）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大2020年4月，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关

12、键性、决定性的生产要素，对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会、数字政府建设，以数字化驱动生产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点。企业建设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在政府、企业数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋,在数据资源化的过程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息共享、业务协同,以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途径。加快数字化转型，构建数

13、据共享服务体系，促进数据与业务应用快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中国建设。（4）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速增长近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL查询等特性，支持

14、关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理平台需求快速增长。（5）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争。为了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能分析工

15、具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私安全、云边一体等方面发挥更大的作用。2、大数据行业的挑战（1）技术创新与支撑能力有待进一步提高技术创新是推动大数据产业发展的内在动力，但是目前我国技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一方面，国内企业对大数据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱。另一方面，大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞争日益加剧。此外，由于我国基础科学技术水平研发投入相对不足，大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需求，但较少通过扎实的底层技术手段来

16、推动创新，我国大数据技术创新能力有待持续提高。（2）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据库开源体系由国外主导。众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以不受限制地随意使用。事实上，开源软件的著作权既没有被放弃也没有过期，其修改和发行等仍然要受到版权法或者开源软件许可证的制约，开源软件知识产权风险分为版权侵权风险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类。因此市场对待目前开源体系的法律风险意识有待提高，自主研发的国产数据库软件市场占有率有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖。（3

17、）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于如何把数据有效运用及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的资源投入不足。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。在此环境下，中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时，也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的逐步理解、适配，使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求。（4）专业人才短

18、缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型人才，难以满足大数据产业的高速发展需求。一方面，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求。另一方面，我国大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小，层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展速率。虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行业的从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求。大

19、数据人才的不足一定程度上影响到大数据产业的发展，业内公司为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧。三、 大数据全生命周期管理阶段1、大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器数据、监控数据）等从业务系统中收集出来。由于大数据本身具有分散、海量、高速、异质的特征，采集难度较大，因此保证数据采集的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标，越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务。大数据整合的目标是将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取

20、后，进行清洗、转换，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%80%。大数据时代，数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技术问题，一是独立的ETL应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解

21、决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的效率和稳定性。2、大数据存储和处理大数据存储与处理要用服务器及相关设备把采集到的数据存储起来，使得数据能够被高效地访问和运算。由于数据量的爆发式增长，尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，产生的海量数据没有合适的存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制。因此，过去十年间，计算机系统逐步从集中式向分布式架构发展。分布式架构及相关技术通过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独立运

22、行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势。3、数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程

23、。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包括数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。4、数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重新组

24、织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、数据挖掘等提供可用的数据。面向业务主题（如客户主题、账户主题等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用。具体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是整个工作的核心，一般会面向不同的行业来设计相关行业的逻辑数据模型。在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理工具、SQL开发工具、任务调度工具等。5、数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐含的、未

25、知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从而帮助决策者做出正确的预测和决策。围绕这个目标，大数据分析和挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目标。现阶段在面对大数据“4V”问题时，大数据分析和数据挖掘工具对传统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智能化；与此同时，近年来深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的分

26、析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。6、数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。四、 行业未来发展趋势1、分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向传统数据库以集中式架构为主，集中式架构由一台或多台主计算机组成

27、中心节点，数据存储以及整个系统的业务单元都集中部署于该中心节点中，系统所有的功能均由中心节点集中处理。每个终端或客户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交由主机完成。分布式架构下，软件组件分布在不同主机上，主机之间通过网络连接进行通信和协调。随着海量及异构数据的数据分析需求增长，需要的计算、存储和IO等资源也在极速增加。集中式架构通过改善硬件配置来提升存储和处理能力，但单台主机可配置的资源存在上限，因此传统的集中式架构软件难以满足海量及异构数据的数据集的处理和分析需求。而为了处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算

28、。因为数据分布在不同节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、存储资源和IO资源，可线性提升集群的存储和处理能力。因此，分布式架构能较好的处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架构的核心优势。在大数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势，能够较好的满足大数据分析的需求。此外，近年来，分布式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性的特性，成为大数据技术的重要发展方向。2、数据管理软件趋向于统一多数据模型的平台数据模型是决定数据库系统逻

29、辑的重要因素，并从根本上决定以何种方式存储、组织和操作数据，包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型、键值模型、图模型等）。大多数数据库管理系统只能支持一种或少数几种数据模型，因此企业通常只能使用多种数据库产品联合的方案来应对日益增长的异构数据模型处理需求。随着大数据厂商技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术。相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：（1）提升场景效率。同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；（2）统一分析管理。关联不同模型的数据，统一分析管理；（3）降低运维成本。无需维护多种数据库，降

30、低运维成本；（4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。未来多模型数据平台将通过不断提高计算、存储引擎的处理能力，从操作响应速度、数据并发能力、数据管理成本等多个角度优化企业的数据需求，成为多模大数据平台的重要发展趋势。3、云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API，这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。云原生技术有利

31、于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。4、国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速根据中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，我国将搭建统一开放、竞争有序的数据要

32、素市场体系，政策鼓励产业链各环节的市场主体进行数据流通和交易，促进数据要素流通。当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了政府、金融、运营商、房地产、医疗、能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域。同时，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。随着数据安全法、个人信息保护法的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处

33、理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安全防护技术、隐私计算技术的应用普及和商业化在加速进行。五、 大数据市场构成大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，实现大数据的业务价值。从产品和服务来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务。包括针对数据仓库、数据湖、数据集市、运营平台、知识图谱、智能决策、情报搜索等方面的数据应用

34、系统，以及基于大数据技术的行业或业务线应用软件，如应用于数字化运营、数字化决策、智能制造、预测分析、数字营销、智能风控、政府行业的一网通办、疫情防控等领域的应用软件六、 营销信息系统的内涵与作用每个公司都必须为营销经理组织和输送持续的信息流。营销信息系统（MIS）由人员、设备和程序构成。营销信息系统对信息进行收集、分类、分析、评估和分发，为决策者提供所需的及时和精确的信息。营销信息系统是从了解市场需求情况、接受顾客订货开始，直到产品交付顾客使用，为顾客提供各种服务为止的整个市场营销活动过程中有关的市场信息搜集和处理的过程。企业营销信息系统是企业管理信息系统的一个重要的子系统，它的基本任务是搜集

35、顾客对产品质量、性能方面的要求，分析市场潜力和竞争对手情况，及时地、准确地提供信息，用于企业营销决策。这些信息应能满足以下要求。（1）目的性。在营销活动产出大于投入的前提下，为营销决策及时提供相关联的必要的信息，尽量减少杂乱无关的信息。（2）及时性。在激烈的竞争中，信息传递的速度越快就越有价值。频率也要适宜，低频率的报告会使管理者难以应付急剧变化的环境，而频率过高又会使管理者面临着处理数不清的大量数据。（3）准确性。要求信息来源可靠，收集整理信息的方法科学，信息能反映客观实际情况。（4）系统性。营销信息系统是若干具有特定内容的同质信息在一定时间和空间范围内形成的有序集合。在时间上具有纵向的连续

36、性，是一种连续作业的系统；在空间上具有最大的广泛性，内容全面、完整。（5）广泛性。营销信息反映的是人类社会的市场活动，是营销活动中人与人之间传递的社会信息，渗透到社会经济生活的各个领域。伴随市场经济的发展和经济全球化，市场营销活动的范围由地方市场扩展为全国性、国际性市场，信息的搜集更是空前广泛。营销信息系统是企业进行营销决策和编制计划的基础，也是监督、调控企业营销活动的依据。一个四通八达的营销信息网络，可把各地区、各行业的营销组织连接成多结构、多层次的统一的大市场。因此，营销信息系统关系到企业营销的顺利开展乃至有效的社会营销系统的形成。一个理想的市场营销信息系统应能解决以下问题：（1）它能向各

37、级管理人员提供从事其工作所必需的一切信息。（2）它能够对信息进行选择，以便使各级管理人员获得与他们能够且必须采取的行为有关的信息。（3）它提供信息的时间限于管理人员能够且应当采取行动的时间。（4）它提供所要求的任何形式的分析、数据与信息。（5）它所提供的信息，一定是最新的并且所提供的信息的形式都是有关管理人员最易了解和消化的。七、 市场的细分标准（一）消费者市场细分的标准消费者市场细分标准可归纳为四大类，其因素有些相对稳定，多数则处于动态变化中。1、地理因素地理因素标准即按照消费者所处的地理位置、自然环境细分市场，具体变量包括国家、地区、城市规模、不同地区的气候及人口密度等。处于不同地理位置和

38、环境下的消费者，对同一类产品往往会呈现出差别较大的需求特征，对企业营销组合的反应也存在较大的差别。例如希尔顿酒店会根据所处的地理位置设计个性化的房间：美国东北部酒店更雅致和全球化，而西南部的酒店更乡村化；零售巨头如沃尔玛、凯马特都允许他们的区域经理储存货物以适应当地需求。地理细分对不同区域的识别和划分也有意义，企业可以根据产品在该区域上市的时间，将市场分为引人期或发育期市场（15年），成长期市场（611年），成熟期市场（11年以上）。显然，这样的划分有利于识别不同阶段市场的特征，制定具有针对性的营销策略。就总体而言，地理环境中的大多数因素是一种相对静态的变量，企业营销必须研究处于同一地理位置的

39、消费者和用户对某一类产品的需求或偏好所存在的差异，而且必须同时依据其他因素进行市场细分。2、人口因素人口因素指各种人口统计变量，包括年龄、婚姻、职业、性别、收入、教育程度、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层等。比如，不同年龄、受教育程度不同的消费者在价值观念、生活情趣、审美观念和消费方式等方面会有很大的差异。以年龄、家庭人口和收入为例，看其对某产品需求的制约。某家具公司在市场调查中发现与家具销售关联最密切的人口变量有以下三项：户主年龄、家庭规模和收入状况。企业在选择目标市场时，可以根据本企业的营销目标及其预期利润，分别考虑各个细分市场的家庭数目、平均购买率、产品的竞争程度等因素。经过分析

40、研究和预测，即可比较准确地评估出每个细分市场的潜在价值。对于全球企业来说，这些人口统计变量的相关信息从各国政府或国际组织公布的统计资料中可以查到。各个国家人口的预期寿命、年龄结构等因素对食品、化妆品、服装、人寿保险等行业中的全球企业细分全球市场有特别重要的意义。需要注意的是，在用人口因素来进行市场细分时，用单一标准细分市场很容易得出偏颇的结论，需要企业界和其他细分标准对细分市场做出进一步的细化研究，从而发现显著的顾客需求特征差异，以分别制定针对性的营销战略及策略。3、心理因素心理因素标准即按照消费者的心理特征细分市场。按照上述几种标准划分的处于同，一群体中的消费者对同类产品的需求仍会显示出差异

41、性，可能原因之一是心理因素发挥作用。心理因素包括个性、购买动机、价值观念、生活格调、追求的利益等变量。比如，生，活格调是指人们对消费、娱乐等特定习惯和方式的倾向性，追求不同生活格调的消费者对商品的爱好和需求有很大差异。越来越多的企业，尤其是服装、化妆品、家具、餐饮、旅游等行业的企业越来越重视按照人们的生活格调来细分市场。消费者的个性、价值观念等心理因素对需求也有一定的影响，企业可以把具有类同的个性、爱好、兴趣和价值取向相近似的消费者集合成群，有针对性地制定营销策略。在有关心理因素的作用下，人们的生活方式可以分为“传统型”“新潮型”“奢靡型”“活泼型”“社交型”等不同类型。追求的利益是指消费者在

42、购买过程中对产品不同效用的重视程度。一项对亚洲女士服装市场的调查表明，亚洲女士喜爱紧身服装有以下原因：视觉上更娇柔、形体更美丽、更加自信等，但不同国家的女士的追求在心理上仍有差异。在不同国家也可能存在同处一个社会阶层或具备共同价值观、共同生活方式的消费群。4、行为因素行为因素标准即按照消费者的购买行为细分市场，包括消费者进入市场的程度、使用频率、偏好程度等变量。按消费者进入市场程度，通常可以划分为常规消费者、初次消费者和潜在消费者。一般而言，资力雄厚、市场占有率较高的企业，特别注重吸引潜在购买者，企业通过营销战略，特别是广告促销策略及优惠的价格手段，把潜在消费者变为企业产品的初次消费者，进而再

43、变为常规消费者。而一些中、小企业，特别是无力开展大规模促销活动的企业，主要注重吸引常规消费者。在常规消费者中，不同消费者对产品的使用频率也悬殊，可以进一步细分为“大量使用户”和“少量使用户”。例如，根据二八定律，商业银行80%的利润都来自于占顾客数量20%的高端客户，剩余20%的利润由普通储户提供，因此抓住“少量使用户”，就能实现利润的最大化。因此，许多企业自然把大量使用者作为自己的销售对象。消费者对产品的偏好程度，是指消费者对某品牌的喜爱程度，据此可以把消费者市场划分为四个群体：绝对品牌忠诚者、多种品牌忠诚者、变换型忠诚者和非忠诚者。在“绝对品牌忠诚者”占很高比重的市场上，其他品牌难以进入；

44、在“变换型忠诚者”占比重较大的市场上，企业应努力分析消费者品牌忠诚转移的原因，以调整营销组合，加强品牌忠诚程度；而对于那些“非品牌忠诚者”占较大比重的市场企业来说，则应审查原来的品牌定位和目标市场的确立等是否准确，并且随市场环境和竞争环境变化重新对定位加以调整。（二）生产者市场细分的依据细分消费者市场的标准，有些同样适用于生产者市场。如地理因素、追求的利益、使用者状况等因素，但还需要考虑一些其他的变量。生产者市场常用的细分变量是用户变量，主要包括行业、公司规模、地理位置等。1、行业细分生产者市场的用户购买产品通常是为了生产用于出售的产品或服务，用户所处行业不同，其生产者需求会有很大差异。例如，

45、电脑制造商采购产品时最重视的是产品质量、性能和服务，价格并不是最主要因素；飞机制造商所需要的轮胎必须达到的安全标准比农用拖拉机制造商所需轮胎的安全标准高得多。2、规模细分用户规模也是细分产业市场的一个重要变量。用户规模不同，其购买数量存在着很大差异。大用户虽少，购买量大；小用户虽多，其购买量小。在现代市场营销实践中，许多公司建立适当的制度来分别同大客户和小客户打交道。例如，一家办公室用具制造商按照规模将用户细分为两类：一类是大客户，由该公司的全国客户经理负责联系；一类是小客户，由外勤推销人员负责联系。3、地理细分企业可用地理变量确定重点的服务地区。由于自然资源、气候条件、生产的要求等存在差异，

46、每个国家都会形成一些产业群，这就决定了生产者市场比消费者市场在地理上更为集中。按地理区域细分生产者市场，有助于企业设计恰当的营销组合，充分利用销售资源和网络，降低销售费用。除了用户变量外，生产者市场还有多种细分标准。美国的波罗玛和夏皮罗两位学者，提出了一个生产者市场的主要细分变量表，比较系统地列举了细分生产者市场的主要变量，并提出了企业在选择目标顾客时应考虑的主要问题，对企业细分生产者市场具有一定的参考价值。八、 顾客满意通过创造、传播和交付优质顾客价值，满足需求，达到顾客满意，最终实现包括利润在内的企业目标，是现代市场营销的基本精神。这一观念上的变革及其在管理中的运用，曾经带来美国等西方国家

47、20世纪50年代后期以来的商业繁荣和一批富可敌国的跨国公司的成长。然而，实践表明，现代市场营销管理哲学观念的真正贯彻和全面实施，并不是轻而易举的。对于许多企业来说，尽管以顾客为中心的基本思想是无可争辩的，但是，这个高深理论和企业资源与生产能力之间的联系却很脆弱。“利润是对创造出满意的顾客的回报”这个观点，似乎只是建立在信念之上而不是建立在牢靠的数据之上的。因此，自20世纪90年代以来，许多学者和经理围绕现代营销观念的真正贯彻问题，将注意力逐渐集中到两个方面，一是通过质量、服务和价值传递实现顾客满意；二是通过市场导向的战略奠定竞争基础，来吸引、保持顾客和培育客户关系。所谓顾客满意，是指顾客将产品

48、和服务满足其需要的感知效果与其期望进行比较所形成的感觉状态。顾客是否满意，取决于其购买后实际感受到的绩效与期望（顾客认为应当达到的绩效）的差异：若绩效小于期望，顾客会不满意；若绩效与期望相当，顾客会满意；若绩效大于期望，顾客会十分满意。顾客期望的形成，取决于顾客以往的购买经验、朋友和同事的影响，以及营销者和竞争者的信息与承诺。若一个企业使顾客的期望过高，则容易引起购买者的失望，降低顾客满意程度。但是，如果企业把期望定得过低，虽然能使买方感到满意，却难以吸引大量的购买者。顾客对满足其需要的感知效果既是企业的预期，也是顾客通过购买和使用产品的一种感受。它尽管是顾客的一种主观感觉状态，但却是建立在“

49、满足需要”的基础上的，是从顾客角度对企业产品和服务价值的综合评估。研究表明，顾客满意既是顾客本人再购买的基础，也是影响其他顾客购买的要素。对企业来说，前者关系到能否保持老顾客，后者关系到能否吸引新顾客。因此，使顾客满意，是企业赢得顾客、占有和扩大市场、提高效益的关键。研究还进一步表明，吸引新顾客要比维系老顾客花费更高的成本。因此，在激烈竞争的市场上，保持老顾客、培养顾客忠诚感具有重大意义。而要有效地保持老顾客，就不仅要使其满意，而且要使其高度满意。高度的满意能培养顾客对品牌的感情吸引力，而不仅仅是一种理性上的偏好。企业必须十分重视创建、保持和提升顾客的满意程度，努力争取更多高度满意的顾客，建立

50、起高度的顾客忠诚。贯彻全方位营销管理观念，关键是要与顾客及其他利益方建立持久关系，亦即做好关系营销。为此，企业必须首先创造卓越的顾客感知价值，建立持久的顾客关系，通过全面质量管理和价值链管理，形成系统的“顾客满意”良性机制，努力使自己成为真正面向市场的企业。九、 企业营销对策用上述矩阵法分析、评价营销环境，可能出现4种不同的结果。在环境分析与评价的基础上，企业对威胁与机会水平不等的各种营销业务，应分别采取不同的对策。对理想业务，应看到机会难得，甚至转瞬即逝，必须抓住机遇，迅速行动；否则，丧失战机，将后悔莫及。对风险业务，面对其高利润与高风险，既不宜盲目冒进，也不应迟疑不决，坐失良机，应全面分析

51、自身的优势与劣势，扬长避短，创造条件，争取突破性的发展。对成熟业务，机会与威胁处于较低水平，可作为企业的常规业务，用以维持企业的正常运转，并为开展理想业务和风险业务准备必要的条件。对困难业务，要么是努力改变环境，走出困境或减轻威胁，要么是立即转移，摆脱无法扭转的困境。十、 营销调研的步骤营销调研的过程，通常包括五个步骤：确定问题与调研目标、拟定调研计划、收集信息、分析信息、提交报告。（一）确定问题与调研目标为保证营销调研的成功和有效，首先要明确所要调研的问题，既不可过于宽泛，也不宜过于狭窄，要有明确的界定并充分考虑调研成果的实效性。其次，在确定问题的基础上，提出特定调研目标。（二）拟定调研计划

52、设计能够有效地收集所需要的信息的计划，包括概述资料来源、调研方法和工具等。由于收集第一手资料花费较大，调研通常从收集第二手资料开始，必要时再采用各种调研方法收集第一手资料，也可以从企业外部的商业公司购买有关资料。调查表和仪器是收集第一手资料采用的主要工具。抽样计划决定三方面的问题：抽样单位指确定调查的对象，抽样范围指确定样本的多少，抽样程序则是指如何确定受访者的过程。接触方法是指如何与调查对象接触的问题。（三）收集信息在拟定调研计划后，可由本企业调研人员承担收集信息的工作，也可委托调研公司收集。面谈访问必须争取被访问者的友好和真诚合作，才能收集到有价值的第一手资料。进行实验调查时，调研人员必须

53、注意使实验组和控制组匹配协调，在调查对象汇集时避免其相互影响，并采用统一的方法对实验进行处理和对外来因素进行控制。（四）分析信息从已获取的有关信息中提炼出适合调研目标的调查结果。在分析过程中，首先要明确这些信息数据是依据何种尺度进行测定、加工的，然后借助多变量统计技术将数据中潜在的各种关系揭示出来，还可将数据资料列成表格，制定一维和二维的频率分布，对主要变量计算其平均数和衡量离中趋势。（五）提交报告调研人员向营销主管提出与进行决策有关的主要调查结果。调研报告应力求简明、准确、完整、客观，为科学决策提供依据。如能使管理决策减少不确定因素，则此项营销研究就是富有成效的。十一、 新产品开发的程序为了

54、提高新产品开发的成功率，必须建立科学的新产品开发管理程序。不同行业的生产条件与产品项目不同，管理程序也有所差异。（一）新产品构思构思是为满足一种新需求而提出的设想。在产品构思阶段，营销部门的主要责任是：寻找，积极地在不同环境中寻找好的产品构思；激励，积极地鼓励公司内外人员发展产品构思；提高，将所汇集的产品构思转送公司内部有关部门，征求修正意见，使其内容更加充实。最高管理层是新产品构思的主要来源。新产品构思的其他各种来源包括发明家、专利代理人、大学和商业性的研究机构、营销研究公司等等。Google公司一直以创意闻名，其内部有一个“福利”，就是每位员工每周都可以抽出20%的时间来做自己想做的喜欢做

55、的事情，让灵机一动的想法有机会变成现实，就是这样的自由分为成就了Google不断推出新产品新创意的能力。营销人员寻找和搜集新产品构思的主要方法有：（1）产品属性排列法。将现有产品的属性一一排列出来，然后探讨，尝试改良每一种属性的方法，在此基础上形成新的产品创意。（2）强行关系法。先列举若干不同的产品，然后把某一产品与另一产品或几种产品强行结合起来，产生一种新的构思。比如，组合家具的最初构想就是把衣柜、写字台、装饰柜的不同特点及不同用途相结合，设计出既美观又较实用的组合型家具。（3）多角分析法。这种方法首先将产品的重要因素抽象出来，然后具体地分析每一种特性，再形成新的创意。例如，洗衣粉最重要的属

56、性是其溶解的水温、去污力、使用方法和包装，根据这些因素所提供的不同标准，便可以提出不同的新产品创意。（4）聚会激励创新法。将若干名有见解的专业人员或发明家集合在一起（一般以不超过10人为宜），开讨论会前提出若干问题并给予时间准备，会上畅所欲言，彼此激励，相互启发，提出种种设想和建议，经分析归纳，便可形成新产品构思。（5）征集意见法。指产品设计人员通过问卷调查、召开座谈会等方式了解消费者的需求，征求科技人员的意见，询问技术发明人、专利代理人、大学或企业的实验室、广告代理商等的意见，并且坚持经常进行，形成制度。对于进行跨国经营的企业来讲，来源于国外的新产品构思更加符合外国市场的需求倾向，因而具有特

57、殊价值。但是，国外的构思来源通常比国内的构思来源难以获得。跨国企业应该与国外分销商和中间商保持紧密联系，鼓励他们提供新的产品创意。最终用户使用后的反馈意见也是创意的关键来源。为了避免研发失败的风险，跨国企业可以通过特许经营或收购的途径从其他企业或科研机构获取新产品的创意。战略联盟逐渐成为全球性企业新产品开发的重要途径。两家或两家以上的全球企业联合投资于某一技术开发领域，共担失败风险，共享成功果实。（二）筛选筛选的主要目的是选出那些符合本企业发展目标和长远利益，并与企业资源相协调的产品构思，摒弃那些可行性小或获利较少的产品构思。筛选应遵循如下标准：（1）市场成功的条件。包括产品的潜在市场成长率，

58、竞争程度及前景，企业能否获得较高的收益。（2）企业内部条件。主要衡量企业的人、财、物资源，企业的技术条件及管理水平是否适合生产这种产品。（3）销售条件。企业现有的销售结构是否适合销售这种产品。（4）利润收益条件。产品是否符合企业的营销目标，其获利水平及新产品对企业原有产品销售的影响。这一阶段的任务是剔除那些明显不适当的产品构思。筛选新产品构思可通过新产品构思评审表进行。在筛选阶段，应力求避免两种偏差。一种是漏选好的产品构思，对其潜在价值估价不足，失去发展机会；另一种是采纳了错误的产品构思，仓促投产，造成失败。（三）产品概念的形成与测试新产品构思经筛选后，需进一步发展更具体、明确的产品概念。产品

59、概念是指已经成型的产品构思，即用文字、图像、模型等予以清晰阐述，使之在顾客心目中形成一种潜在的产品形象。一个产品构思能够转化为若干个产品概念。每一个产品概念都要进行定位，以了解同类产品的竞争状况，优选最佳的产品概念。选择的依据是未来市场的潜在容量、投资收益率、销售成长率、生产能力以及对企业设备、资源的充分利用等，可采取问卷方式将产品概念提交目标市场有代表性的消费者群进行测试、评估。产品概念的问卷可以包括以下问题：你认为这种饮品与一般奶制品相比有什么优点？该产品是否能够满足你的需求？与同类产品比较，你是否偏好此产品？问卷调查可帮助企业确立吸引力最强的产品概念。例如通用汽车在开发Aurors时，项

60、目小组在进行最早涉及之前采取抽样调查对美国全国4200名顾客进行了访问，才确定了产品概念。以净化空气的产品为例。在设计产品时首先要考虑的是企业希望为谁提供净化空气的产品，即目标消费者是谁？大凡空气浑浊的地方都可使用这种产品，是针对家庭使用，还是提供给诸如商场、娱乐场所、医院等大型公共场使用，或者专门用于各种交通工具（火车、汽车、轮船、飞机）内部的空气净化。其次，净化空气的产品能提供的主要利益是什么？促使室内外空气循环？制造新鲜空气？杀菌？增加氧气？减少二氧化碳？吸收灰尘？根据对这些问题回答的组合，可得到以下几个新产品概念：概念1：一种家庭空气净化器，为家庭室内保持清新的空气而准备。概念2：一种

61、专门为保持火车、汽车、轮船及飞机内空气新鲜而制的空气净化器。概念3：一种供大型公共场所使用的中央空气净化器。概念4：专供医院使用的空气净化器，主要功能在于杀菌。（四）初拟营销规划企业选择了最佳的产品概念之后，必须制订把这种产品引入市场的初步市场营销计划，并在未来的发展阶段中不断完善。初拟的营销计划包括三个部分：（1）描述目标市场的规模、结构、消费者的购买行为、产品的市场定位以及短期（如三个月）的销售量、市场占有率、利润率预期等；（2）概述产品预期价格、分配渠道及第一年的营销预算；（3）分别阐述较长时期（如35年）的销售额和投资收益率，以及不同时期的市场营销组合等。（五）商业分析即从经济效益分析

62、新产品概念是否符合企业目标。包括两个具体步骤：预测销售额和推算成本与利润。预测新产品销售额可参照市场上类似产品的销售发展历史，并考虑各种竞争因素，分析新产品的市场地位，市场占有率等。这时公司可能会用到一些运筹学中的决策理论，比如：在一个假设的营销环境下，对几种不同的销量和产量下的盈利率进行估计，运用不同的准则（如乐观准则、悲观准则和最可能准则），模拟计算出可能的报酬率及其概率分布。对那些为全球市场开发的新产品来说，做这些工作更加复杂，因为需要考虑的潜在顾客和市场范围更大。（六）新产品研制主要是将通过商业分析后的新产品概念交送研发部门或技术工艺部门试制成为产品模型或样品，同时进行包装的研制和品牌

63、的设计。这是新产品开发的一个重要步骤，只有通过产品试制，投入资金、设备和劳力，才能使产品概念实体化，发现不足与问题，改进设计，才能证明这种产品概念在技术、商业上的可行性如何。应当强调，新产品研制必须使模型或样品具有产品概念所规定的所有特征。（七）市场试销新产品试销应对以下问题做出决策：（1）试销的地区范围：试销市场应是企业目标市场的缩影。（2）试销时间：试销时间的长短一般应根据该产品的平均重复购买率决定，再购率高的新产品，试销的时间应当长一些，因为只有重复购买才能真正说明消费者喜欢新产品。（3）试销中所要取得的资料：一般应了解首次购买情况（试用率）和重复购买情况，（再购率）。（4）试销所需要的费用开支。（5）试销的营销策略及试销成功后应进一步采取的战略行动。（八）商业性投放新产品试销成功后，就可以正式批量生产，全面推向市场。这时，企业要支付大量费用，而新产品投放市场的初期往往利润微小，甚至亏损，因此，企业在此阶段应对产品投放市场的时机、区域、目标市场的选择和最初的营销组合等方面做出慎重决策。