株洲关于成立大数据软件公司可行性报告（范文）

《株洲关于成立大数据软件公司可行性报告（范文）》由会员分享，可在线阅读，更多相关《株洲关于成立大数据软件公司可行性报告（范文）（177页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、泓域咨询/株洲关于成立大数据软件公司可行性报告目录第一章 项目概述5一、 项目名称及投资人5二、 项目背景5三、 结论分析6主要经济指标一览表7第二章 行业分析和市场营销9一、 行业未来面临的机遇与挑战9二、 品牌经理制与品牌管理16三、 大数据市场构成18四、 行业未来发展趋势19五、 大数据行业市场规模23六、 大数据全生命周期管理阶段24七、 品牌设计29八、 大数据行业发展背景31九、 发展营销组合36十、 4C观念与4R理论37十一、 定位的概念和方式40第三章 人力资源分析44一、 奖金制度的制定44二、 薪酬体系设计的前期准备工作48三、 选择人员招募方式的主要步骤50四、 审核

2、人工成本预算的方法51五、 组织岗位劳动安全教育54六、 培训效果评估方案的设计55第四章 SWOT分析59一、 优势分析（S）59二、 劣势分析（W）61三、 机会分析（O）61四、 威胁分析（T）63第五章 经营战略方案68一、 企业文化战略类型的选择68二、 企业文化战略的概念、实质与地位69三、 集中化战略的适用条件71四、 企业财务战略的含义、实质及特点72五、 企业文化战略的制定74六、 企业竞争战略的概念77七、 企业投资方式的选择79八、 战略目标制定和选择的基本要求81第六章 运营管理85一、 公司经营宗旨85二、 公司的目标、主要职责85三、 各部门职责及权限86四、 财务

3、会计制度89第七章 企业文化93一、 品牌文化的塑造93二、 企业文化的选择与创新103三、 企业文化的创新与发展107四、 塑造鲜亮的企业形象118五、 企业文化管理与制度管理的关系122六、 企业文化理念的定格设计127七、 造就企业楷模132第八章 财务管理136一、 企业资本金制度136二、 营运资金管理策略的类型及评价142三、 短期融资的分类145四、 资本结构146五、 营运资金的特点152六、 短期融资券154第九章 项目经济效益评价158一、 经济评价财务测算158营业收入、税金及附加和增值税估算表158综合总成本费用估算表159利润及利润分配表161二、 项目盈利能力分析1

4、62项目投资现金流量表163三、 财务生存能力分析164四、 偿债能力分析165借款还本付息计划表166五、 经济评价结论167第十章 投资估算及资金筹措168一、 建设投资估算168建设投资估算表169二、 建设期利息169建设期利息估算表170三、 流动资金171流动资金估算表171四、 项目总投资172总投资及构成一览表172五、 资金筹措与投资计划173项目投资计划与资金筹措一览表173第十一章 项目综合评价175第一章 项目概述一、 项目名称及投资人（一）项目名称株洲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园区。二、 项目背景大数据时代下，

5、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。三、 结论分析（一）项目实施进

6、度项目建设期限规划12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1383.67万元，其中：建设投资824.30万元，占项目总投资的59.57%；建设期利息9.71万元，占项目总投资的0.70%；流动资金549.66万元，占项目总投资的39.72%。（三）资金筹措项目总投资1383.67万元，根据资金筹措方案，xx有限公司计划自筹资金（资本金）987.25万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额396.42万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：5300.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：3895.35万元

7、。3、项目达产年净利润（NP）：1031.56万元。4、财务内部收益率（FIRR）：61.13%。5、全部投资回收期（Pt）：3.10年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：1304.72万元（产值）。（五）社会效益该项目的建设符合国家产业政策；同时项目的技术含量较高，其建设是必要的；该项目市场前景较好；该项目外部配套条件齐备，可以满足生产要求；财务分析表明，该项目具有一定盈利能力。综上，该项目建设条件具备，经济效益较好，其建设是可行的。（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1383.671.1建设投资万元824.301.1.1工程费用万元51

8、6.361.1.2其他费用万元291.461.1.3预备费万元16.481.2建设期利息万元9.711.3流动资金万元549.662资金筹措万元1383.672.1自筹资金万元987.252.2银行贷款万元396.423营业收入万元5300.00正常运营年份4总成本费用万元3895.355利润总额万元1375.426净利润万元1031.567所得税万元343.868增值税万元243.559税金及附加万元29.2310纳税总额万元616.6411盈亏平衡点万元1304.72产值12回收期年3.1013内部收益率61.13%所得税后14财务净现值万元2867.32所得税后第二章 行业分析和市场营销

9、一、 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

10、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

11、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

12、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

13、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

14、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

15、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

16、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

17、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，

18、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）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

19、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

20、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。二、 品牌经理制与品牌管

21、理品牌是企业重要的无形资产，品牌管理实质就是品牌资产管理。品牌管理水平的高低直接关系到品牌资产投资和利用效果的好坏。一般而言，企业的品牌管理的主要任务包括监控品牌运营状况，设计或参与设计品牌，申请注册商标，管理品牌或商标档案，管理商标标签的印制、领用与销毁，处理品牌纠纷、维护商标权，协助打假，品牌全员管理教育等。品牌管理的组织形式反映了在品牌运营活动中企业内部各部门、各机构的权力与责任及其相互关系，主要有职能管理制和品牌经理制两种。（一）职能管理制职能管理制是在西方盛行于20世纪2050年代的品牌管理制度（当然，许多企业至今仍很钟爱）。作为品牌管理制度，其主要做法是，在企业统一领导、组织与协调

22、下，品牌管理的职责主要由企业各职能部门分别承担，各职能部门在各自的权责范围内行使权利、承担义务。亦即，在职能管理制度下，有关品牌的决策与计划都由各职能管理部门的负责人或主管人员共同参与、研究制定、分别执行。（二）品牌经理制品牌经理制诞生在美国宝洁（P&G）公司。宝洁产品在全世界得到广大消费者认同，成功的原因除了160多年来一直恪守产品质量原则之外，品牌经理制的灵活而有效运用也是重要成因之一，甚至也可以说，其核心理念“一个人负责一个品牌”的品牌经理制（管理系统）是宝洁公司品牌运营的重要基石。品牌经理制在20世纪30年代问世于宝洁公司。到第二次世界大战结束以后，品牌经理制被认为是从事多品种经营的消

23、费品生产企业品牌运营的规范组织形式。许多消费品生产企业（尤其是耐用消费品的生产企业）都学习宝洁公司，纷纷采用品牌经理制。美国庄臣公司、美国家用品公司等世界范围内的众多大公司都先后采用了品牌经理制，主要是因为品牌经理制有许多“职能制”所不具备的优点。第一，品牌经理制比职能管理制具有较强的品牌运作协调性。在品牌经理制下，企业委任品牌经理负责某品牌运营全过程，具体负责该品牌标定下的产品的开发、生产与销售，协调该品牌产品的开发部门、生产部门和销售部门的工作。这就在很大程度上消除了部门之间的互相扯皮、推读，减少因未能考虑整体利益、不熟悉整体情况而产生的盲目性和分散性。第二，品牌经理制有利于达到品牌定位目

24、标，快速实现品牌个性化。在职能制下，常因互相扯皮、办事拖拉而致使品牌运营各环节不能很好地衔接，而品牌经理制相当程度地克服了这些弊端。第三，品牌经理制有助于长期维系品牌整体形象。由于品牌经理是专司品牌运营之职，监控品牌运营状况与市场变化是其重要职责，加之品牌经理制下协调性增强，使得品牌运营活动适应市场变化的能力大大加强。品牌经理制固然有许多优点，但它也存在着一些有待完善的地方，例如，品牌经理及品牌管理部门与生产、销售和财务等职能部门的权责划分问题。实践中，由于职权定位不清晰，很多品牌经理对自己的角色比较模糊，进而招致责难，使品牌经理的作用受到限制。此外，对品牌经理的业绩考评也是比较棘手的问题。三

25、、 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中心节点，数据存储以

26、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。因为数据分布在不同

27、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辑的重要因素，并从根

28、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，降低运维成本；（4）降

29、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。云原生技术有利于各组织在公有云、私

30、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、竞争有序的数据要素市场体系，政策鼓励

31、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。隐私计算是在处理、分析计算数据的过

32、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

33、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

34、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

35、份额。六、 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

36、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

37、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、

38、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

39、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

40、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

41、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

42、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。七、 品牌设计品牌要素或元素主要包括品牌名称、品牌标识或标志、品牌形象代表、品牌口号、广告曲、包装等。在品牌名称和品牌标识设计过程中，一般应坚持以下几个基本原则：（一）简洁醒目，易读易记来自心理学家的一项调查分析结果表明，

43、人们接收到的外界信息中，83%的印象通过眼睛，11%借助听觉，3.5%依赖触摸，其余的源于味觉和嗅觉。基于此，为了便于消费者认知、传诵和记忆，品牌设计的首要原则就是简洁醒目，易读易记。基于这一要求，不宜把过长的和难以读诵的字符串作为品牌名称，也不宜将呆板、缺乏特色感的符号、颜色、图案用作品牌标示。2015年9月，陆金所启动了全新的域名和品牌形象，替代原有的。陆金所将其网络投融资平台的域名进行更改，由“”更改为“”；而金融资产交易服务平台则维持“Ifex”不变。陆金所董事长计葵生解释说，之所以用去替换，是为了让这一域名能够更好地被国内的用户记忆。而且，这也是陆金所向更“互联网化”方向转变的一个体

44、现，不仅仅是从技术、服务上更加便捷，即使是细节上也要做到更好。（二）构思巧妙，暗示属性一个与众不同、充满感召力的品牌，在设计上还应该充当体现品牌标示产品的优点和特性，暗示产品的优良属性。奔Benz（汽车发明人本茨先生的名字），经过100多年的努力赢得了顾客信任。那个构思巧妙、简洁明快、特点突出的圆形的汽车方向盘似的特殊标志，已经成了豪华优质高档汽车的象征。这个品名与品标的有机结合，不仅暗示品牌所标定的商品是汽车，而且是可以“奔驰”的优质汽车。（三）富蕴内涵，情意浓重品牌，大多都有其独特的含义和解释或释义。有的就是一个地方的名称，有的就是一种产品的功能，有的或者就是一个典故。富蕴内含、情意浓重的

45、品牌，因其能唤起消费者和社会公众美好的联想，而使其备受厂商青睐。（四）避免雷同，超越时空品牌设计的雷同，是实施品牌运营的大忌。因为品牌运营的最终目标是通过不断提高品牌竞争力而超越竞争对手。若品牌的设计与竞争对手雷同，一方面容易被起诉，另一方面也可能永远居于人后，达不到最终超越的目的。除了注意避免雷同以外，为了延长品牌使用时间、扩大品牌的使用区域，在品牌的设计上还应注意尽可能超越时空限制。具有时代特征的名称有强烈的应时性，可能在当时或延续一段时日会“火”，但随着时间的推移，记住、了解当时那个时代的人越来越少，品牌的感召力也会越来越小。而超越空间主要是指品牌超越地理文化边界的限制。可以想象，若将“

46、Sprite”直译成“妖精”，又有多少中国人乐于去认购呢？而译成了符合中国文化特征的“雪碧”就比较准确地揭示出品牌标定产品的“凉”“爽”的属性。八、 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

47、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

48、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

49、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

50、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

51、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

52、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

53、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

54、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

55、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。九、 发展营销组合根据目标市场和定位的要求，企业需要考虑和选择相应的营销组合。“营销组合”是指一整套能影响市场需求的企业可控制因素，包括产品、价格、地点（分销或渠道）和促销等，是开展营销、影响和满足顾客的工具与手段。它们需要整合到营销计划中并使用于营销过程，以争取目标市场的

56、预期反应。企业对营销工具和手段的具体运用，会形成不同的营销战略、方法和行动。这些工具、手段或因素相互依存、相互影响和相互制约，通常不应割裂开来孤立地考虑。必须从目标市场的需求状态、定位和营销环境等出发，统一、配套和协调使用。营销组合具有以下特性：（1）可控性。由企业可控制和运用的有关营销手段、因素等构成。比如，企业可根据目标市场决定生产什么，制订什么样的价格，选择什么渠道，并采用什么促销方式。（2）动态性。它不是固定不变的静态搭配，而是变化无穷的动态组合。比如同样的产品、价格和渠道，可根据需要改变促销方式；或其他因素不变，企业提高或降低价格等，都会形成新的、效果不同的营销组合。（3）复合性。构

57、成营销组合的四大类因素或手段，各自又包含多个次一级或更次一级的因素或手段组合。以产品为例，它由质量、外观、品牌、包装、服务等因素构成，每种因素分别又由若干更次一级的因素构成，如品牌便有多种使用方式。又如促销手段，包括人员促销、广告、公共关系和营业推广等；其中，广告依据传播媒体的不同，又有电视广告、广播（电台）广告、报纸广告、杂志广告和网络广告等，每一种还可进一步细分。（4）整体性。构成营销组合的各种手段及各个层次的因素，不是简单地相加或拼凑，必须成为一个有机整体。在统一的目标指导下相互配合、优势互补，追求大于局部功能之和的整体效应。十、 4C观念与4R理论20世纪90年代以来，人们从传统家庭价

58、值观的压力下解放出来，有更多的生活形态可以选择。一方面，是产品的同质化日益增强，另一方面是消费者的个性化、多样化日益发展。1990年，罗伯特劳特朋在广告年代上发表4P退休，4C登场一文，提出了4C理论，认为营销需持有的理念应是“请注意消费者”而不是传统的“消费者请注意”。随后，唐E.舒尔茨在整合营销传播一书的开始便提出“4P（产品、价格、通路、促销）已成明日黄花，新的行销世界已经转向4C了”。于是日渐兴起的4C观念，要求“暂时忘掉”传统的4P理论，更新和强化以消费者需求为中心的营销组合。(1)消费者：指消费者的需要和欲望。企业要把重视顾客放在第一位，强调创造顾客比开发产品更重要，满足消费者的需

59、要和欲望比产品功能更重要，力求提供顾客确实想购买的产品。(2)成本：指消费者获得满足的成本，或是消费者满足自己的需要和欲望所愿付出的成本价格。全部成本包括：企业生产适合消费者需要的产品成本；消费者购物成本，不仅指购物的货币支出，还有时间耗费、体力和精力耗费以及风险承担。新的定价模式是：消费者支持的价格适当的利润=成本上限。企业要想在消费者支持的价格限度内增加利润，就必须努力降低成本。（3）便利：指购买的方便性。在销售过程中，强调为顾客提供便利，让顾客既购买到商品，也购买到便利。在各种邮购、电话订购、代购代送等方式出现后，消费者能在家里就能买到自己所需的物品。企业要深入了解不同的消费者有哪些不同

60、的购买方式和偏好，把便利原则贯穿于营销活动的全过程。在售前及时向消费者提供充分的关于产品性能、质量、价格、使用方法和效果的准确信息；售货地点，要提供自由挑选、方便停车、免费送货、咨询导购等服务；售后应重视信息反馈和追踪调查，并及时处理和答复顾客意见，对有问题的商品主动退换，对使用故障积极提供维修方便，大件商品甚至终身保修。为方便顾客，很多企业已开设热线电话服务。（4）沟通：指与用户沟通。企业可以尝试多种营销策划与营销组合，如果未能收到理想的效果，说明企业与产品尚未完全被消费者接受。这时，不能依靠加强单向劝导顾客，要着眼于加强双向沟通，增进相互的理解，实现真正的适销对路，培养忠诚的顾客。4C一开

61、始就是以挑战者的角色出现的，矛头直指4P，意图创立新的营销理论框架。唐，E.舒尔茨后来又进一步提出了4R理论，并以此作为IMC的基础。4R较4C更突出顾客的核心地位，强调营销的核心从交易走向关系。4R是：Relevance（关联），与顾客建立紧密的关联，形成互助、互求、互需的关系，减少顾客的流失；Reaction（反应），提高企业对市场的反应速度，倾听顾客的反馈并及时做出反应；Relationship（关系），建立和顾客的互动关系；Reward（回报），一切营销活动必须以为顾客和公司创造价值为目的。营销理论界不少人认为：4P、4C、4R三者不是取代关系而是完善、发展的关系。由于企业层次不同，情

62、况千差万别，市场、企业营销还处于发展之中，所以在一定时期内，4P还是营销的一个基础框架，4C也是很有创新精神的思路，4R是在4P、4C基础上的发展。在了解新世纪市场营销理论的新发展的同时，根据企业的实际，把三者结合起来指导营销实践，可能会取得更好的效果。有位营销学者这样说：“用4C来思考，用4P来行动，用4R来发展。”十一、 定位的概念和方式（一）市场定位的概念“定位”一词，是由艾尔里斯和杰克，特劳特在1972年提出的。他们对定位的解释是：定位起始于产品，一件商品、一项服务、一家公司、一个机构，甚至是一个人。定位并不是对产品本身做什么事，而是针对潜在顾客的心理采取的行动，即把产品在潜在顾客的心

63、中确定一个适当的位置。他们强调定位不是改变产品本身，改变的是名称和沟通等要素。定位理论最初是被当作一种纯粹的传播策略提出来的。随着市场营销理论的发展，定位理论对营销影响已超过了原先把它作为一种传播技巧的范畴，而演变为营销策略的一个基本步骤。这反映在营销大师科特勒对定位所下的定义中：定位是对企业的产品和形象的策划行为，目的是使它在目标顾客的心理上占据一个独特的、有价值的位置。因此营销人员必须开发所有的营销组合因素，使产品特色确实符合所选择的目标市场（即实体定位），并在此基础上进行心理定位。现在使用的“定位”一词，一般都是在这个意义上来理解的，即它不仅仅是一种沟通策略，更重要的还是企业的一种营销策略。“定位”概念被广泛使用于营销领域之后，衍生出来多个专门术语，市场定位就是其中使用频率颇高的一个。市场定位，也被称为产品定位或竞争性定位，是根据竞争者现有产品在细分市场上所处的地位和顾客对产品某些属性的重视程度，塑造出本企业产品与众不同的鲜明个性或形象并传递给目标顾客，使该产品在细分市场上占有强有力的竞争位置。也就是说，市场定位是塑造一种产品在细分市场的位置。产品的特色或个性可以从产品实体上表现出来，如形状、成分、构造、性能等；也可以从消费者心理上反映出来，