南平关于成立大数据软件公司可行性报告

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1、泓域咨询/南平关于成立大数据软件公司可行性报告南平关于成立大数据软件公司可行性报告xx有限公司目录第一章 绪论6一、 项目名称及投资人6二、 项目背景6三、 结论分析6主要经济指标一览表8第二章 市场和行业分析10一、 大数据市场构成10二、 大数据行业市场规模10三、 品牌更新与品牌扩展12四、 大数据全生命周期管理阶段18五、 市场营销与企业职能23六、 行业未来面临的机遇与挑战24七、 行业未来发展趋势31八、 以企业为中心的观念35九、 大数据行业发展背景38十、 市场细分的原则43十一、 年度计划控制44第三章 发展规划48一、 公司发展规划48二、 保障措施49第四章 经营战略管理

2、52一、 人力资源战略的概念和目标52二、 企业融资战略的类型55三、 企业投资战略决策应考虑的因素60四、 人力资源在企业中的地位和作用63五、 战略经营领域的概念65六、 企业目标市场与营销战略选择66七、 差异化战略的基本含义74第五章 项目选址可行性分析75第六章 人力资源管理78一、 职业与职业生涯的基本概念78二、 绩效考评标准及设计原则78三、 培训效果评估的实施84四、 精益生产与5S管理91五、 企业培训制度的执行与完善94六、 员工福利的类别和内容95七、 基于不同维度的绩效考评指标设计109第七章 运营模式113一、 公司经营宗旨113二、 公司的目标、主要职责113三、

3、 各部门职责及权限114四、 财务会计制度118第八章 SWOT分析121一、 优势分析（S）121二、 劣势分析（W）123三、 机会分析（O）123四、 威胁分析（T）124第九章 财务管理方案128一、 影响营运资金管理策略的因素分析128二、 短期融资的分类130三、 短期融资的概念和特征131四、 决策与控制133五、 筹资管理的原则133六、 营运资金管理策略的主要内容135七、 企业资本金制度136第十章 投资计划方案144一、 建设投资估算144建设投资估算表145二、 建设期利息145建设期利息估算表146三、 流动资金147流动资金估算表147四、 项目总投资148总投资及

4、构成一览表148五、 资金筹措与投资计划149项目投资计划与资金筹措一览表149第十一章 经济收益分析151一、 经济评价财务测算151营业收入、税金及附加和增值税估算表151综合总成本费用估算表152固定资产折旧费估算表153无形资产和其他资产摊销估算表154利润及利润分配表155二、 项目盈利能力分析156项目投资现金流量表158三、 偿债能力分析159借款还本付息计划表160第十二章 项目总结分析162第一章 绪论一、 项目名称及投资人（一）项目名称南平关于成立大数据软件公司（二）项目投资人xx有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xx（待定）。二、 项目背景中国大数据市场在过去五年间经

5、历快速增长，整体市场规模增长速度快于全球整体市场。2019年，中国大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到31.9%。其中，大数据硬件为市场主要的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元。三、 结论分析（一）项目实施进度项目建设期限规划24个月。（二）投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资1281.47万元，其中：建设投资735.94万元，占项目总投资的57.43%；建设期利息17.13万元，占项目总投资的1.34%；流动资金528.40万元，占项目总投资的41.23%。（三）资金筹措项目总投资1281.47万

6、元，根据资金筹措方案，xx有限公司计划自筹资金（资本金）931.89万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额349.58万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：5200.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：4122.94万元。3、项目达产年净利润（NP）：789.02万元。4、财务内部收益率（FIRR）：46.87%。5、全部投资回收期（Pt）：4.29年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：1836.01万元（产值）。（五）社会效益综上所述，该项目属于国家鼓励支持的项目，项目的经济和社会效益客观，项目的投产将改善优化当地产业结构，实现高质量发展

7、的目标。（六）主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元1281.471.1建设投资万元735.941.1.1工程费用万元509.851.1.2其他费用万元214.131.1.3预备费万元11.961.2建设期利息万元17.131.3流动资金万元528.402资金筹措万元1281.472.1自筹资金万元931.892.2银行贷款万元349.583营业收入万元5200.00正常运营年份4总成本费用万元4122.945利润总额万元1052.026净利润万元789.027所得税万元263.008增值税万元208.759税金及附加万元25.0410纳税总额万元496.7911盈

8、亏平衡点万元1836.01产值12回收期年4.2913内部收益率46.87%所得税后14财务净现值万元1909.19所得税后第二章 市场和行业分析一、 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

9、二、 大数据行业市场规模1、全球大数据市场发展情况全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为21.1%，全球整体市场规模有望在2024年超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11.8%。在2015年，大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元。随着硬件成本的下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据市场最主要的收入来源。全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿

10、美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17.3%。在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。2、国内大数据市场发展情况中国大数据市场在过去五年间经历快速增长，整体市场规模增长速度快于全球整体市场。2019年，中国大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到31.9%。其中，大数据硬件为市场主要的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元。中国大数据软件市场由2015年的52亿元增长至2019年的146亿元，年复合增长率为29.5%。伴

11、随着中国对数据运用重视程度日益提高，用户对于大数据软件采购预算增加趋势明确，中国大数据软件市场将在未来五年继续保持高速增长，整体软件市场规模将在2024年达到492亿元，2019-2024年复合增长率为27.5%。虽然现阶段大数据软件收入占比较小，但得益于较高的细分市场规模增速，未来大数据软件将占据更多的市场份额。三、 品牌更新与品牌扩展（一）品牌更新品牌更新是依据对品牌重新定位、重新设计品牌，塑造品牌新形象的过程，其实质是对品牌补充能量。品牌经过更新（品牌重新定位、重新设计等），可以赋予它以更富有针对性的消费意愿与消费意境。因此，品牌更新是品牌运营的阶段性调整。品牌没有市场生命周期，但这决不

12、意味着经品牌设计而生成的品牌就一定能持续永久。受竞争者品牌逼近（竞争者品牌与本企业品牌定位接近，侵占了本企业品牌的市场份额）和部分消费者偏好的变化（消费者改变对本企业品牌的信任，转购竞争者品牌的商品，使本企业品牌的市场占有率下降）等原因的影响，即使某一品牌在市场上的最初定位很好，随着时间的推移、随着市场环境的变化也需要重新定位。当然，若品牌最初的定位不理想，就更应该及时进行品牌更新。一个品牌能否久远，不仅仅取决于最初的品牌定位和品牌设计，而且还决定于品牌的阶段性调整。适时、适当做法的品牌阶段性调整是非常必要的。“Marlboro”正是成功的品牌更新，使其由最初的女性化十足的香烟转变成有“拼搏、

13、挑战、超越自我”的“真男人”形象的香烟，最后成为世界第一烟草大牌。品牌更新也可对品牌名称和品牌标识进行更新。联想将“Legend”改成了“Lenovo”。（二）品牌扩展统一品牌、个别品牌、分类品牌，不管企业选择了哪一种，经过科学而有效的运营实践都有可能获得较好的品牌知名度和美誉度。那么，一个品牌获得了较好的市场信誉、赢得了较高的品牌忠诚度以后，该品牌是否可用在其他产品上而使该品牌得以拓展或扩展呢？这也是品牌运营过程中的重要命题。品牌扩展，也称品牌扩张或品牌延伸，主要是指企业将某一知名品牌或某一具有市场影响力的成功品牌扩用到与成名产品或原产品完全不同的产品上，以凭借现有成功品牌推出新产品的过程。

14、例如，中国海尔集团成功地推出了海尔冰箱之后，又利用这个品牌及其图样特征，成功地推出了洗衣机、电视机、空调等新产品。1、品牌扩展与品牌增值自20世纪80年代以来，品牌扩展受到西方企业的特别厚爱。许多企业都把品牌扩展看作是一种有效的营销手段。许多跨国公司都采用品牌扩展来拓展市场，如“三菱”“惠普”等。在我国，“海尔”“美的”等一些知名品牌也先后运用品牌扩展策略获得了理想的营销业绩。之所以品牌扩展受到品牌运营企业高度重视，并广泛应用，是因为品牌扩展可使品牌在利用中获得增值。实践证明，品牌扩展有利于降低新产品的市场导入费用，可以使新产品借助成功品牌的市场信誉在节省促销费用的情况下顺利地进占市场。原品牌

15、的良好声誉和影响，可以对扩展产品产生波及效应，从而有助于消费者对扩展产品产生好感。心理学研究表明，人对某些事物的偏好、好恶具有传递性，即所谓爱屋及乌。对品牌而言，消费者通过对品牌标定下的产品的认可到对品牌产生好感，甚至是忠诚，由此使品牌成为有拉动消费者需求能力的品牌，成为具有较强竞争力的品牌。这是品牌能成为扩展品牌的重要条件。当某一受消费者欢迎和依赖的、具有较高忠诚度的品牌“放大”或“复制”“克隆”到新产品上，就会使消费者在短期内消除对新产品的排斥、生疏和疑虑心理，进而以较短的时间接受新产品。2、品牌扩展的形式不言而喻，品牌扩展的目的是借势原有品牌实现品牌利益最大化（增值）。如此，品牌扩展有三

16、个维度，一是借助新品类的品牌扩展，二是依赖新市场的品牌扩展，三是通过产品线延伸（副品牌）的品牌扩展。在华为消费者业务的产品方面，华为消费者业务将坚持精品战略，以差异化创新，勇敢打破看似不可能的各项技术极限，让世界各地更多的人享受到技术进步的喜悦，与全球消费者一起以行践言，实现梦想。其实，产品线延伸，既有可能面对不同的市场（人群、区域等），也可能属于同一类但不同质地不同功能，类似于扩大新品类。至于华为手机从中国扩展到美国则属于第二种品牌扩展形式。同理，三星将手机扩展到中国、美国，苹果手机进入中国、日本都属于依赖新市场的品牌扩展。需说明的是，品牌扩展，无论哪种形式，可以由企业自身努力完成，也可以通

17、过品牌授权、特许经营等形式来实现。（三）品牌授权与特许经营1、品牌授权品牌授权是一种契约性书面许可，允许一个品牌用于特定的时间和区域内的特定产品。也就是说，品牌授权（或称品牌许可），是指品牌的拥有者（授权方）在一些商定的条款（如使用品牌的商品类别、商品销售的地理区域和使用的时间段）的基础上，通过有关协议，允许被授权方使用授权方的品牌生产、销售某种产品或提供某种服务，并向被授权方收取商定数额权利金的营销方式。当然，授权方要给予人员培训、组织设计、经营管理等方面的指导和协助。品牌授权的方式有很多，一般有商品授权、促销授权、主题授权等。被授权商可根据自身的实际情况与授权商采用不同的合作方式获取品牌授

18、权。授权方可以直接与零售商、授权代理商、被授权方或者销售促销机构进行交易。品牌授权有利于扩展营销企业的产品组合，提升品牌影响力。显然，通过品牌授权能够给授权方带来新的收入来源，这是品牌授权的最大益处；其二，品牌授权可以借助被授权方的积极努力，扩大原有产品的市场边界；其三，品牌授权可以扩展到新的业务领域，提升品牌影响力。与此相对应，被授权方也在品牌授权过程中受益：（1）借势授权方品牌（包括声誉、技术体系、渠道关系等）有助于提升商品销售额和利润率，增强市场竞争力；（2）获得零售商（销售渠道）的认可与接纳，使产品快速进入市场；（3）最有效地学习知名品牌的经营模式（包括技术、管理等）来带动企业自有品牌

19、的发展。2、特许经营（1）特许经营以品牌为核心。特许经营以运营同一品牌为核心，受许人（加盟者）可以在约定的期限内享有使用特许人的品牌及维系品牌的各种专有技术、管理方法或体系等。特许经营作为知识产权的总体转让，实质上说就是一种以契约方式构筑的特许人与受许人共同借助同一品牌在同一管理制度体系约束下，实现市场拓展进而实现双赢或多赢的营销方式。品牌是特许经营存在的基础。不可否认，特许经营是以特许人与受许人双赢为必要条件的一种合作方式，而双赢的基础是品牌。试想，如果没有强势品牌，就不可能实现双赢，因为理智的受许人不会也不可能把自己的未来发展寄托在不具有市场影响力的品牌上。只有存在具有市场发展潜力的品牌，

20、品牌所有者和使用者才可能借助该品牌实现双赢或多赢，也才存在特许人和受许人或加盟者。品牌的增值是特许人与受许人的共同目标。具有市场影响力的品牌是特许经营成立的客观基础，特许双方的利益也系在了品牌在市场的表现上。若特许双方共用的品牌具有较强的市场拉动能力，那么特许双方从中获得的收益就多；相反双方的收益则少。可见，品牌的价值提升是特许经营双方共同的期望，也是双方共同努力的目标。（2）特许经营是品牌扩展的重要方式。遍及世界各个角落的“麦当劳”和“肯德基”，以其优质的服务、整洁明快的用餐环境、可口的快餐口味在全世界都享有盛誉。他们的成功有许多相似之处，其中最重要的一点在于他们都成功地应用了特许经营方式。

21、可以说，没有特许经营，麦当劳和肯德基快餐店就不可能如此迅速地在全世界繁衍，也难以成为全球品牌。对特许方来说，特许经营可谓是一种低风险、低成本的市场拓展模式。一方面，特许人可借助他人的财务资源实现品牌扩展和市场拓展。在特许经营方式下，新开设的每一家特许经营分店加盟店都不需要特许人投资而是由受许人（加盟者）出资，受许人对该加盟店拥有所有权。这就使得特许人能以更快的速度扩展业务、拓展市场而不受资金限制。另一方面，特许经营可使特许人节省人力资源降低运营成本。不言而喻，企业扩大经营业务、拓展市场需要大量人力，而特许经营方式的人员管理、日常经营管理均由受许人承担，如加盟店的员工招聘、培训、激励和管理等都由

22、受许人完成。这就使特许人节约了经营管理成本，而将更多的资源用于新产品开发和品牌声誉提升等方面。四、 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后，进

23、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，这样可以解决ET

24、L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行的单

25、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。具体

26、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织和标

27、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、未知的并

28、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析需求

29、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。五、 市场营销与企业职能迄今为止，市场营销的主要应用领域还是在企业。在下一节我们将会看到，市场营销学的形成和发展，与企业经营在不同时期

30、所面临的问题及其解决方式是紧密联系在一起的。在市场经济体系中，企业存在的价值在于它能不断提供合适的产品和服务，有效地满足他人（顾客）需要。因此，管理大师彼得，德鲁克指出：“顾客是企业得以生存的基础，企业的目的是创造顾客，任何组织若没有营销或营销只是其业务的一部分，则不能称之为企业。”“市场营销和创新，这是企业的两个功能。”其中，“营销是企业与众不同的独一无二的职能”。这是因为：（1）企业作为交换体系中的一个成员，必须以对方（顾客）的存在为前提。没有顾客，就没有企业。（2）顾客决定企业的本质。只有顾客愿意花钱购买产品和服务，才能使企业资源变成财富。企业生产什么产品并不重要，顾客对他们所购物品的感

31、受与价值判断才是最重要的。顾客的这些感觉、判断及购买行为，决定着企业命运。（3）企业最显著、最独特的功能是市场营销。企业的其他职能，如生产、财务、人事职能，只有在实现市场营销职能的情况下，才是有意义的。因此，市场营销不仅以其“创造产品或服务的市场”标准将企业与其他组织区分开来，而且不断促使企业将营销观念贯彻于每一个部门。在现实中，许多企业尽管对市场营销及其方法颇为重视，但并未真正把它作为企业核心职能进行全面贯彻。如一些经理认为营销就是“有组织地执行销售职能”。他们着眼于用“我们的产品”，寻求“我们的市场”，而不是立足于顾客需求、欲望和价值的满足。但是，市场营销并不等于销售。市场营销的核心是清楚

32、地了解顾客，并使企业所提供的产品（服务）适合顾客需要。不做好这一工作，即使拼命推销，顾客也不可能积极购买。因此，企业尽管也需要做销售工作，但市场营销的目标却是要减少推销工作，甚至使得销售行为变得多余。全面构建和贯彻面向市场（顾客）的企业职能，关系到企业能否生存和健康成长。六、 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

33、。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

34、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，

35、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

36、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

37、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

38、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

39、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

40、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

41、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、

42、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）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

43、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

44、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。七、 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，

45、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。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

46、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

47、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

48、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

49、，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

50、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

51、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。八、 以企业为中心的观念以企业为中心的市场营销管理观念，就是以企业利益为根本取向和最高目标来处理营销问题的观念。它包括以下几种。1、生产观念生产观念是一种最古老的营销管理观念。生产观念认为，消费者总是接受任何他能买到的价格低廉的产品。因此，企业应当致力于提高生产效率，实现低成本和大众分销。持生产观念的企业的典型口号是：“我们生产什么，就卖什么。”生产观念在西方盛行于19世纪末20世纪初。当时，资本主义国家处于工业化初期，市场需求旺盛，整个社会产品供应能力则相对不足。企业只要扩大生产价廉物美的产品，就能盈利，而

52、不必过多关注市场需求差异。在这种情况下，生产观念为众多企业所接受。除了物资短缺、产品供不应求的情况之外，还有一种情况也会导致企业奉行生产观念。这就是某种具有良好市场前景的产品，技术含量和生产成本很高，必须通过提高生产率、降低成本来扩大市场。生产观念是一种重生产、轻市场的观念。在物资紧缺的年代也许能“创造辉煌”，但随着生产的发展、供求形势的变化，这种观念必然使企业陷入困境。2、产品观念产品观念认为，消费者最喜欢高质量、高性能和具有某些特色的产品。因此，企业管理的核心是致力于生产优质产品，并不断精益求精。持产品观念的公司假设购买者欣赏精心制作的产品，相信他们能鉴别产品的质量和功能，并愿意出较高价格

53、购买质量上乘的产品。这些公司的经理人员常迷恋自己生产的产品，而不太关注市场是否欢迎。他们在设计产品时只依赖工程技术人员而极少让消费者介人。产品观念和生产观念几乎在同一时期流行。与生产观念一样，产品观念也是典型的“以产定销”观念。由于过分重视产品而忽视顾客需求，这两种观念最终将导致“营销近视症”。如铁路行业以为顾客需要火车而非运输，忽略了航空、公共汽车、卡车以及管道运输的日益增长的竞争；计算尺制造商以为工程人员需要计算尺而非计算能力，忽视了袖珍计算器的挑战，其最终结果是产品被市场冷落，经营者陷入困境甚至破产。3、推销观念推销观念（或销售观念）认为，消费者通常有一种购买情性或抗衡心理，若听其自然，

54、消费者就不会大量购买本企业的产品，因而营销管理的中心是积极销售和大力推广。执行推销观念的企业，称为推销导向企业。其口号是：“我们卖什么，就让人们买什么。”推销观念盛行于20世纪三四十年代。在这一时期，由于西方各国科学管理和大规模生产盛行，因此商品产量迅速增加，整个市场供过于求，卖主之间的市场竞争日益激烈。1929年爆发的严重经济危机，前后历时5年，堆积如山的货物卖不出去，市场极度萧条。这种现实使许多企业家认识到，企业不能只顾生产，即使有物美价廉的产品，也要努力推销才能保证被人购买。在推销观念指导下，企业相信产品是“卖出去的”，而不是“被买去的”。他们致力于产品的推广和广告活动，进行无孔不入的促

55、销信息“轰炸”，以求说服甚至强制消费者购买。与前两种观念一样，推销观念也是建立在以企业为中心，“以产定销”，而不是满足消费者真正需要的基础上的。九、 大数据行业发展背景1、大数据时代下传统数据管理软件面临多种挑战近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，地位愈发凸显。我国是数据资源大国，IDC研究报告指出，到2020年，中国数据量约12.6ZB，较2015年增长7倍，年复合增长率为124%。2025年中国的数据量预计达到48.6ZB，约占全球数据总量的3

56、0%。数据资源总体呈现出“4V”的特点，即海量的数据规模（Volume）、多样的数据类型（Variety）、价值密度低（Value）、快速的数据流转（Velocity）。海量的数据规模指数据量大，包括采集、存储和计算过程中所涉及数据量都非常大。大数据的起始计量单位通常是PB（约1,000TB）、EB（约100万TB）或ZB（约10亿TB）。多样的数据类型指数据种类和来源多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为关系型数据、日志、音频、视频、文本、图片、地理位置信息等类型数据，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低指有价值数据所占比例低。随着互联网以及物联网的广泛应

57、用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，通过结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的重要问题之一。快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要求高。例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息。这是大数据区别于传统数据使用的显著特征。随着信息技术以及实际业务需求的快速发展，传统数据管理软件在处理大数据场景时不能很好适应数据的“4V”特性，面临较多技术挑战。因此，传统数据管理软件迫切需要技术革新。2、传统集中式软件栈向新兴分

58、布式软件栈演进1970-2000年，数据管理软件主要为集中式架构的关系型数据库，其软件产品具备不可分割性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）即“ACID”功能特性，占据了数据管理软件的主导地位。关系型数据库技术出现在20世纪70年代，经过二十余年的发展，到90年代已经成熟。市场上具有代表性的集中式架构关系型数据库产品包括Oracle、IBMDB2以及微软SQLServer等。2000年以来，随着互联网和计算机技术的快速发展，需要处理的数据量更大、类型更丰富、速度要求更快，传统集中式计算架构已无法适应数

59、据海量、异构、多源等特点，在部署的扩展性、容错性、经济性、灵活性等方面有一定局限性。谷歌于2003年-2006年间的三篇论文奠定了分布式存储和计算的基础，而后行业从业者基于以上理论建立了Hadoop、Spark等大数据分布式系统框架，并交由Apache软件基金会托管；2009年，在JohanOskarsson开源分布式数据库的讨论中，来自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非关系型的分布式数据存储系统。针对于不同的场景，分别产生了图数据库、搜索引擎、文档数据库、键值数据库等NoSQL数据库，代表性NoSQL数据库提供商包括MongoDB、Elastic等。2010

60、年以来，随着数字化转型的逐步深化，快速变化的业务场景呈现了复杂化、多样化的态势。复杂的业务场景往往需要使用多种数据模型，以及数据模型间的融合。这个时期的，行业内大部分数据库都是面向单一数据模型而设计的，用以解决特定业务场景的特定问题。例如，使用传统的关系型数据库解决结构化数据的存储和处理问题、使用图数据库解决图相关的存储和处理问题、使用文档数据库解决文本相关的存储和处理问题。由于结构化数据和非结构化数据通常以不同的格式和模式存储，单模型数据库虽然优化了数据存储和处理，却难以满足日趋增长的、多样的业务场景需求。当同一业务需要用到不同类型数据的时候，受限于单模型数据库的处理能力，客户往往需要部署多

61、个相互独立的单模型数据库，在对不同模型数据进行联合处理的时候，需要对数据进行搬迁或融合，导致架构复杂度高、开发成本高、运维成本高以及数据处理效率低。由此，催生了从单一数据管理系统到融合型、多模型数据管理系统的技术需求。此外，随着云计算技术的大规模应用，传统各类软件产品都开始由独立部署模式向云服务模式转变。其中数据库作为信息系统核心软件，逐渐附加云化能力形成云原生数据库，以服务的形式对外提供技术支撑。云原生数据库按照部署方式可以分为公有云部署和私有云部署。其中，私有云部署模式由企业提供云数据库依赖的底层物理资源，数据库服务商负责部署云原生数据库软件，后期企业和数据库服务商约定运维维护工作的具体职

62、责分工等，特点是“自有资源池化”，“数据不外流”等。相比公有云部署下的云数据库，私有云模式更加关注信息安全，能够实现对数据安全性和服务质量最有效控制，仅限于企业员工和取得授权的合作伙伴使用。多模型、数据库云原生相关技术已经成为信息产业的未来发展方向，促使大数据软件进一步革新，规模呈现快速增长趋势，代表性企业如Snowflake、AWS等。相较于国内外的现状，私有云在面向国计民生的相关行业更受客户欢迎，面向私有云模式的云原生数据库预计在未来将获得快速增长。随着技术不断成熟，分布式架构将逐渐成为主流。自底向上，传统的集中式资源管理调度逐渐向基于云原生技术的分布式统一资源管理平台发展；数据管理软件技

63、术架构也会因为计算模式的转变发生重大变革，传统的集中式数据库逐渐向分布式、多模型数据库发展；传统数据分析软件逐渐向新型的分布式数据开发和智能分析软件发展。3、国产基础软件迎来爆发式增长阶段当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重视大数据在经济社会发展中的作用，十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，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。“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。全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据相关底层技术处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，为国内基础软件厂商带来明确的增长机遇。同时，随着国内基础软件人才的不断增加，在应对新一代场景，不断积累技术经验过程中，国内已形成具备自主研发实力且能与国外厂商竞争的基础软件厂商，并开始实现规模产业化落地。十、 市场细分的原则从企业市场营销的角度看，无论消费者市场还是生产者市场，并非所有的细分市场都有意义。所选择的细分市场必须具备一定的