阜阳大数据应用服务项目投资计划书_模板参考

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1、泓域咨询/阜阳大数据应用服务项目投资计划书目录第一章 项目概况7一、 项目名称及投资人7二、 项目背景7三、 结论分析8主要经济指标一览表10第二章 发展规划分析12一、 公司发展规划12二、 保障措施18第三章 市场和行业分析20一、 大数据行业发展背景20二、 关系营销的流程系统25三、 大数据行业市场规模27四、 客户关系管理内涵与目标28五、 行业未来发展趋势29六、 大数据市场构成33七、 竞争战略选择34八、 大数据全生命周期管理阶段37九、 市场需求预测方法42十、 行业未来面临的机遇与挑战46十一、 竞争者识别53十二、 绿色营销的兴起和实施57第四章 公司组建方案62一、 公

2、司经营宗旨62二、 公司的目标、主要职责62三、 公司组建方式63四、 公司管理体制63五、 部门职责及权限64六、 核心人员介绍68七、 财务会计制度69第五章 公司治理方案73一、 债权人治理机制73二、 控制的层级制度76三、 内部监督比较79四、 激励机制80五、 监事85六、 资本结构与公司治理结构89七、 公司治理与内部控制的融合93第六章 经营战略方案97一、 集中化战略的优势与风险97二、 人力资源战略的概念和目标98三、 企业技术创新战略的类型划分102四、 技术来源类的技术创新战略103五、 战略目标制定和选择的基本要求108六、 企业文化与企业经营战略110第七章 选址方

3、案114一、 坚定实施扩大内需战略，在服务构建新发展格局中展现更大作为115第八章 运营模式117一、 公司经营宗旨117二、 公司的目标、主要职责117三、 各部门职责及权限118四、 财务会计制度121第九章 企业文化方案125一、 企业价值观的构成125二、 企业先进文化的体现者134三、 技术创新与自主品牌140四、 企业文化的完善与创新141五、 品牌文化的基本内容143六、 企业家精神与企业文化161七、 企业文化的创新与发展165第十章 财务管理分析177一、 决策与控制177二、 存货管理决策177三、 财务管理原则179四、 应收款项的管理政策184五、 资本成本188六、

4、应收款项的日常管理197第十一章 投资方案201一、 建设投资估算201建设投资估算表202二、 建设期利息202建设期利息估算表203三、 流动资金204流动资金估算表204四、 项目总投资205总投资及构成一览表205五、 资金筹措与投资计划206项目投资计划与资金筹措一览表206第十二章 经济效益208一、 经济评价财务测算208营业收入、税金及附加和增值税估算表208综合总成本费用估算表209固定资产折旧费估算表210无形资产和其他资产摊销估算表211利润及利润分配表212二、 项目盈利能力分析213项目投资现金流量表215三、 偿债能力分析216借款还本付息计划表217第十三章 项目

5、总结219报告说明在大数据场景下，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。根据谨慎财务估算，项目总投资4000.68万元，其中：建设投资2620.53万元，占项目总投资的65.50%；建设期利息75.51万元，占项目总投资的1.89%；流动资金1304.64万元，占项目总投资的32.61%。项目正常运营每年营业收入15000.00万元，综合总成本费用11736.58万元，净利润2393.56万元，

6、财务内部收益率45.48%，财务净现值6020.34万元，全部投资回收期4.25年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。经分析，项目符合国家产业相关政策，项目建设及投产的各项指标均表现较好，财务评价的各项指标均高于行业平均水平，项目的社会效益、环境效益较好，因此，项目投资建设各项评价均可行。建议项目建设过程中控制好成本，制定好项目的详细规划及资金使用计划，加强项目建设期的建设管理及项目运营期的生产管理，特别是加强产品生产的现金流管理，确保企业现金流充足，同时保证各产业链及各工序之间的衔接，控制产品的次品率，赢得市场和打造企业良好发展的局面。本报告基于可信的公开资料

7、，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。第一章 项目概况一、 项目名称及投资人（一）项目名称阜阳大数据应用服务项目（二）项目投资人xx有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xxx（待定）。二、 项目背景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，主机之间通过网络连接进行通信和协调。过去的五年，是项目

8、投资成果丰硕、发展后劲显著增强的五年。固定资产投资年均增长19.4%，是“十二五”的2.2倍；工业投资、技改投资年均分别增长9%和10.2%，昊源化工二期、江汽中重卡等重大项目建成投产。累计建成5G基站2232个,入选全国数字城市、数字经济“双百强”市。阜阳农产品物流中心、颍泉万达广场、阜阳国际服装城、吾悦广场、世纪金源购物中心等建成开业。基础设施建设明显加快，商合杭、郑阜高铁开通运营，阜阳迈入高铁时代。完成交通基础设施投资326.35亿元，建成国省干线公路600公里、农村公路11762公里，阜城西南大外环、阜阳南通道建成通车。阜阳机场开通航线15条、直达21个城市。完成新一轮中小河流治理和大

9、中型涵闸除险加固等工程，淮干王临段整治、洪汝河治理等治淮重大工程开工建设，颍州港、颍上复线船闸建成使用。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4000.68万元，其中：建设投资2620.53万元，占项目总投资的65.50%；建设期利息75.51万元，占项目总投资的1.89%；流动资金1304.64万元，占项目总投资的32.61%。（三）资金筹措项目总投资4000.68万元，根据资金筹措方案，xx有限公司计划自筹资金（资本金）2459.75万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借

10、款总额1540.93万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：15000.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：11736.58万元。3、项目达产年净利润（NP）：2393.56万元。4、财务内部收益率（FIRR）：45.48%。5、全部投资回收期（Pt）：4.25年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：3991.82万元（产值）。（五）社会效益本项目生产所需的原辅材料来源广泛，产品市场需求旺盛，潜力巨大；本项目产品生产技术先进，产品质量、成本具有较强的竞争力，三废排放少，能够达到国家排放标准；本项目场地及周边环境经考察适合本项目建设；项目产品畅销，经济效益好，

11、抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。（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4000.681.1建设投资万元2620.531.1.1工程费用万元1839.631.1.2其他费用万元724.751.1.3预备费万元56.151.2建设期利息万元75.511.3流动资金万元1304.642资金筹措万元4000.682.1自筹资金万元2459.752.2银行贷款万元1540.933营业收入万元15000.00正常运营年份4总成本费用万元11736.585利润总额万元3191.416净利润万元2393.567所得税万元797.858增值税万元600.119税

12、金及附加万元72.0110纳税总额万元1469.9711盈亏平衡点万元3991.82产值12回收期年4.2513内部收益率45.48%所得税后14财务净现值万元6020.34所得税后第二章 发展规划分析一、 公司发展规划（一）发展计划1、发展战略作为高附加值产业的重要技术支撑，正在转变发展思路，由“高速增长阶段”向“高质量发展”迈进。公司顺应产业的发展趋势，以“科技、创新”为经营理念，以技术创新、智能制造、产品升级和节能环保为重点，致力于构造技术密集、资源节约、环境友好、品质优良、持续发展的新型企业，推进公司高质量可持续发展。2、经营目标目前，行业正在从粗放式扩张阶段转向高质量发展阶段，公司将

13、进一步扩大高端产品的生产能力，抓住市场机遇，提高市场占有率；进一步加大研发投入，注重技术创新，提升公司科技研发能力；进一步加强环境保护工作，积极开发应用节能减排染整技术，保持清洁生产和节能减排的竞争优势；进一步完善公司内部治理机制，按照公司治理准则的要求规范公司运行，提升运营质量和效益，努力把公司打造成为行业的标杆企业。（二）具体发展计划1、市场开拓计划公司将在巩固现有市场基础上，根据下游行业个性化、多元化的消费特点，以新技术新产品为支撑，加快市场开拓步伐。主要计划如下：（1）密切跟踪市场消费需求的变化，建立市场、技术、生产多部门联动机制，提高公司对市场变化的反应能力； （2）进一步完善市场营

14、销网络，加强销售队伍建设，优化以营销人员为中心的销售责任制，激发营销人员的工作积极性； （3）加强品牌建设，以优质的产品和服务赢得客户，充分利用互联网宣传途径，扩大公司知名度，增加客户及市场对迎丰品牌的认同感； （4）在巩固现有市场的基础上，积极开拓新市场，推进省内外市场的均衡协调发展，进一步提升公司市场占有率。2、技术开发计划公司的技术开发工作将重点围绕提升产品品质、节能环保、知识产权保护等方面展开。公司将在现有专利、商标等相关知识产权的基础上，进一步加强知识产权的保护工作，将技术研发成果整理并进行相应的专利申请，通过对公司无形资产的保护，切实做好知识产权的维护。为保证上述技术开发计划的顺利

15、实施，公司将加大科研投入，强化研发队伍素质，创新管理机制和服务机制，积极参加行业标准的制定，不断提高企业的整体技术开发能力。3、人力资源发展计划培育、拥有一支有事业心、有创造力的人才队伍，是企业核心竞争力和可持续发展的原动力。随着经营规模的不断扩大，公司对人才的需求将更为迫切，人才对公司发展的支撑作用将进一步显现。为此，公司将重点做好以下工作：（1）加强人才的培养与引进工作，培育优秀技术人才、管理人才；（2）加强与高校间的校企人才合作，充分利用高校的人才优势和教育资源优势，开展技术合作和人才培养，全面提升技术人员的整体素质；（3）加强对基层员工的技能培训和岗位培训，提高劳动熟练程度和自动化设备

16、的操作能力，有效提高劳动效率和产品质量。（4）积极探索员工激励机制，进一步完善以绩效为导向的人力资源管理体系，充分调动员工的积极性。4、企业并购计划公司将抓住行业整合机会，根据自身发展战略，充分利用现有的综合竞争优势，整合有价值的市场资源，推进收购、兼并、控股或参股同行业具有一定互补优势的公司，实现产品经营和资本经营、产业资本与金融资本的有机结合，进一步增强公司的经营规模和市场竞争能力。5、筹融资计划目前公司正处于快速发展期，新生产线建设、技术改造、科技开发、人才引进、市场拓展等方面均需较大的资金投入。公司将根据经营发展计划和需要，综合考虑融资成本、资产结构、资金使用时间等多种因素，采取多元化

17、的筹资方式，满足不同时期的资金需求，推动公司持续、快速、健康发展。积极利用资本市场的直接融资功能，为公司的长远发展筹措资金。（三）面临困难公司资产规模将进一步增长，业务将不断发展和扩大，但在战略规划、营销策略、组织设计、资源配置，特别是资金管理和内部控制等方面面临新的挑战。同时，公司今后发展中，需要大量的管理、营销、技术等方面的人才，也使公司面临较大的人才培养、引进和合理使用的压力。公司必须尽快提高各方面的应对能力，才能保持持续发展，实现各项业务发展目标。1、资金不足发展计划的实施需要足够的资金支持。目前公司融资手段较为单一，所需资金主要通过银行贷款解决，融资成本较高，还本付息压力较大，难以满

18、足公司快速发展的要求。因此，能否借助资本市场，将成为公司发展计划能否成功实施的关键。如果不能顺利募集到足够的资金，公司的发展计划将难以如期实现。2、人才紧缺随着经营规模的不断扩大，公司在新产品新技术开发、生产经营管理方面，高级科研人才和管理人才相对缺乏，将影响公司进一步提高研发能力和管理水平。因此，能否尽快引进、培养这方面人才将对募投项目的顺利实施和公司未来发展产生较大的影响。（四）采用的方式、方法或途径建立多渠道融资体系，实现公司经营发展目标公司拟建立资本市场直接融资渠道，改变融资渠道单一依赖银行贷款的现状，为公司未来重大投资项目的顺利实施筹集所需资金，确保公司经营发展目标的实现。同时，加强

19、与商业银行的联系，构建良好的银企合作关系，及时获得商业银行的贷款支持，缓解公司发展过程中的资金压力。1、内部培养和外部引进高层次人才，应对经营规模快速提升面临的挑战公司现有人员在数量、知识结构和专业技能等方面将不能完全满足公司快速发展的需求，公司需加快内部培养和外部引进高层次人才的力度，确保高素质技术人才、经营管理人才以及营销人才满足公司发展需要。为此，公司拟采取下列措施：1、加强人力资源战略规划，通过建立有市场竞争力的薪酬体系和公平有序的职业晋升机制，吸引优秀的技术、营销、管理人才加入公司，提升公司综合竞争力；2、进一步完善以绩效为导向的员工激励与约束机制，努力营造团结和谐的企业文化，强化员

20、工对企业的归属感和责任感，保持公司人才队伍的稳定性和积极性；3、加强年轻人才的培养，建立人才储备机制，增强公司人才队伍的深度和厚度，形成完整有序的人才梯队，实现公司可持续发展。2、以市场需求为驱动，提高公司竞争能力公司将以市场为导向，认真研究市场需求，密切跟踪印染行业政策及最新发展动向，推动科技创新和加大研发投入，优化产品结构，开拓高端市场，不断提升管理水平和服务质量，丰富服务内容，完善和延伸产业链，提升公司的核心竞争力和市场地位，最终实现公司的战略发展目标。二、 保障措施(一)强化规划指导各地区要结合当地实际，制定产业发展专项规划，明确发展方向和目标，合理布局。按照国家产业政策和行业准入条件

21、，强化规划指导，加强协调配合，规范管理。加强产业市场监管，净化产业市场。(二)营造良好信息环境深入开展宣传，建设区域产业网络频道，加大媒体对产业建设宣传报道力度。建设区域产业体验中心，积极推广产业最新研究成果、产品和成功应用案例。充分利用产业论坛、信息技术博览会、各类创业大赛、众创空间等平台，开展多种形式宣传体验，扩大示范带动效应。(三)引入风险投资机制探索和促进风险投资与产业结合的模式，努力拓宽风险资本来源渠道。积极发展多种投资模式，培育多元化的风险投资民间投资主体，吸纳个人投资、商业银行、投资银行、保险公司、大型企业集团资金加盟。(四)强化招商引资实施全产业链招商，围绕重大项目，争取其上下

22、游产业配套项目落户。营造符合国际惯例的投资环境。完善重大项目储备机制，推动公共服务平台和重大项目建设。拓宽投融资渠道，积极开展社会资本合作。(五)加强监测评估加强规划实施的年度监测体系和制度建设，及时掌握规划指标的实现进度、任务部署和政策措施的落实情况。着力完善创新基础制度，加快建立报告制度和创新调查制度。建立健全规划动态调整机制，根据监测评估结果，结合技术新进展和社会需求的变化，及时对规划指标和重点任务进行调整。(六)增强人才智力储备推进人才特区建设，吸引高端领军创新人才和高层次创业人才集聚。推动区域人才一体化发展，加快人才和人才牵引驱动的技术、资本、产业等创新要素跨区域流动和对接融合，以人

23、才一体化促进区域协同。充分利用国际人才市场，通过聘请顾问、合作研究、共同开发等形式扩大国际合作与交流。第三章 市场和行业分析一、 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30%。数据资源总体呈

24、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用，信息感知无处不在

25、，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布式软件栈演进197

26、0-2000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据海量、异构、多源等

27、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年以来，随着数字化转

28、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个相互独立的单模型数

29、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责分工等，特点是“自

30、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；数据管理软件技术架构也会因为计算模

31、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

32、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。二、 关系营销的流程系统关系营销把一切内部和外部利益相关者都纳入研究范围，并用系统的方法考察企业所有活动及其相互关系，表现积极的一方被称为市场营销者，表现不积极的一方被称作目标公众。企业与利益相关者结成休戚与共的关系，企业的发展要借助利益相关者的力量，而后者也要通过企业来谋求自身的利益。（1）

33、企业内部关系。内部营销起源于把员工当作企业的市场。智慧的企业高层领导，心中装有“两个上帝”，一个“上帝”是顾客，另一个“上帝”是员工。企业要进行有效的营销，首先要有具备营销观念的员工，能够正确理解和实施企业的战略目标和营销组合策略，并能自觉地以顾客导向的方式进行工作。同时企业要尽力满足员工的合理要求，提高员工的满意度和忠诚度，为关系营销奠定良好基础。（2）企业与竞争者的关系。企业所拥有的资源条件不尽相同，往往是各有所长、各有所短。为有效地通过资源共享实现发展目标，企业要善于与竞争对手和睦共处，并和有实力、有良好营销经验的竞争者进行联合。（3）企业与顾客的关系。顾客是“上帝”，是“财神”，企业要

34、实现盈利目标，必须依赖顾客。企业需要通过搜集和积累大量市场信息，预测目标市场购买潜力，采取适当方式与消费者沟通，变潜在顾客为现实顾客。同时，要致力于建立数据库或其他方式，密切与消费者的关系。对老顾客，要更多地提供产品信息，定期举行联谊活动，加深情感信任，争取将其转化为长期顾客，举办这些活动花费的成本，肯定比寻求新顾客更为经济。（4）企业与供销商的关系。因分工而产生的渠道成员之间的关系，是由协作而形成的共同利益关系。合作伙伴虽也存在矛盾，但相互依赖性更为明显。企业必须广泛建立与供应商、经销商之间的密切合作的伙伴关系，以便获得来自供销两个方面的有力支持。（5）企业与影响者的关系。各种金融机构、新闻

35、媒体、公共事业团体以及政府机构等，对企业营销活动都会产生重要的影响，企业必须以公共关系为主要手段争取它们的理解与支持。例如，社区是以地缘为纽带而连接和聚集的若干社会群体或组织之间的关系，构成了企业关系营销中不可忽视的一环。企业需要社区提供完善的基础设施和有效率的工作场所，社区也希望企业为社区建设提供人、财、物的支持。三、 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

36、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

37、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

38、来大数据软件将占据更多的市场份额。四、 客户关系管理内涵与目标1、客户关系管理内涵客户关系管理指企业在既定的资源和环境条件下为发现客户、获得客户、维系客户和提升客户价值而开展的所有活动。2、客户关系管理目标客户关系管理目标是在产品、管理与营销同质化的背景下运用客户关系管理实现客户关系差异，通过满足客户需求和帮助客户获利来留住客户，提升客户价值，使客户关系管理成为企业的核心竞争力。由于科学技术高度发达且快速普及，同类企业之间产品同质化日趋严重；由于企业间在营销策略上相互模仿，同类产品的不同品牌之间在营销策略上也难以形成显著差异，造成客户转换成本低，转换行为就会经常发生。企业仅仅凭借良好的产品与服

39、务以及同质化的营销策略并不能达到留住客户的目的。客户关系管理就是通过提高服务水准和质量信誉来提高客户的满意度与忠诚度，实现相互信任和愉快合作，在诸多无形之处建立差异以构筑竞争者难以逾越的屏障。客户关系管理理论的提出是市场营销与企业管理理论的重大变革。传统的市场营销理论将客户看作是销售的对象而非管理的对象，是企业外部的组织而非内部的成员；传统的企业管理仅仅局限于企业内部人、财、物的管理，并不包括对企业外部客户的管理。而客户关系管理理论将外部的客户视同企业内部的成员，将“管理”对象从企业内部的人、财、物扩大到了外部的客户，要求客户关系管理人员要像了解企业内部的人、财、物资源一样了解客户资源，像管理

40、企业内部的人、财、物资源一样管理客户资源。五、 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，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

41、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

42、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

43、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

44、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，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

45、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

46、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。六、 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，

47、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七、 竞争战略选择竞争者的反应模式、实力等特征决定了本公司竞争战略选择。1、竞争者反应模式与竞争战略选择竞争者反应模式指本公司对竞争者的攻击战略实施之后竞争者的回应方式。竞争者常见的反应模式有以下四种。（1）从容型竞争者。从容型竞争者指竞争者对某些特定的攻击行为没有

48、迅速反应或强，烈反应。这类竞争者“从容不迫”的原因是多种多样的。一是认为自己的顾客忠诚度高，不会转换购买。这类竞争者通常实力强大，市场份额高，品牌知名度高，市场掌控能力强。对于其他同类企业可能不放在眼里，认为小泥鳅掀不起大风浪。企业选择此类竞争者作为攻击对象，应当进行投入产出分析，测定所投入的竞争资金能否收到预期效果，能否吸引竞争者顾客转换购买。如果竞争者的顾客果真不会转换购买，则本公司的竞争战略和策略就是无效或低效的，竞争资金投入就是不值得的。二是竞争者正在对该业务进行收割榨取。竞争者或者认为该产品已经处于衰退期，没有大力发展的价值，没有必要费力地争夺市场扩大份额；或者正在进行战略转移，减少

49、甚至放弃该业务。因此，不打算继续投入资金应对竞争，能销多少就销多少，能得多少利润就得多少利润。企业选择这类竞争者作为攻击对象，首先要分析该业务是否已经进入衰退期，如果已经进入衰退期，本公司是否有必要投入资金争夺市场扩大份额？如果竞争者是因为战略转移而不作反应，则可以成为本公司乘虚而入抢占市场的有利时机，攻击战略就易于收到显著效果。三是竞争者反应迟钝，举棋不定，对于受到攻击之后的可能效果缺乏认识，同时也缺乏做出迅速反应或强烈反应的条件，比如资金不足，等等。这类竞争者的一般实力不强，市场开拓能力不强。选择这类竞争者作为攻击对象易于取得显著效果。（2）选择型竞争者。选择型竞争者指竞争者只对某些类型的

50、攻击做出反应，而对其他类型的攻击无动于衷。企业如果尚不具备与竞争者正面决战的实力，就应当分析竞争者在哪些方面反应敏感，在哪些方面反应不敏感，以制定最为可行的攻击战略，避免引起竞争者强烈反应。（3）凶狠型竞争者。凶狠型竞争者指竞争者对所有的攻击行为都做出迅速而强烈的反应。这类竞争者意在警告其他企业最好停止任何攻击。选择这类竞争者作为攻击对象必须慎之又慎，除非本公司的实力远在竞争者之上，有把握一举击溃而不畏惧它的凶猛反扑。否则，就会损失惨重或者两败俱伤。（4）随机型竞争者。指对竞争攻击的反应具有随机性，有无反应和反应强弱无法根据其以往的情况加以预测。此类竞争者大多是实力弱小的企业。本公司在具备一定

51、实力的条件下，选择此类竞争者作为进攻对象易于取胜并实现预期效果。2、竞争者的其他特征与竞争战略选择企业要攻击的竞争者不外乎下列三类之一。（1）强竞争者与弱竞争者。攻击弱竞争者在提高市场占有率的每个百分点方面所耗费的资金和时间较少，但能力提高和利润增加也较少。在自身实力强大的条件下，攻击强竞争者可以提高自己的生产、管理和促销能力，更大幅度地扩大市场占有率和利润水平。（2）近竞争者和远竞争者。多数公司重视同近竞争者对抗并力图摧毁对方，但是竞争胜利可能招来更难对付的竞争者。美国的战略研究专家波特举了两个毫无意义的“胜利”的例子：鲍希和隆巴公司曾积极同其他软镜头生产商对抗并且取得了很大的成功，导致失败

52、者纷纷把资产卖给露华浓、强生和谢林一普洛夫等较大的公司，使自己面对更强大的竞争者。一家橡胶特种用品生产商把另一家橡胶特种用品生产商当作不共戴天的仇敌来攻击并抽走股份，给这家公司造成很大损失，结果几家大型轮胎公司的特种用品部门乘虚而入，很快打入了特种橡胶制品市场，倾销产品。（3）“良性”竞争者与“恶性”竞争者。“良性”竞争者的特点是：遵守行业规则；对行业增长潜力提出切合实际的设想；按照成本合理定价；喜爱健全的行业，把自己限制在行业的某一部分或某一细分市场中；推动他人降低成本，提高差异化；接受为他们的市场份额和利润规定的大致界限。“恶性”竞争者的特点是：违反行业规则；企图靠花钱而不，是靠努力去扩大

53、市场份额；敢于冒大风险；生产能力过剩仍然继续投资。总之，他们打破了行业平衡。公司应支持良性竞争者，攻击恶性竞争者。更重要的是，竞争者的存在会给公司带来一些战略利益，如增加总需求，导致产品更多的差别，为效率较低的生产者提供了成本保护伞，分摊市场开发成本，服务于吸引力不大的细分市场，减少了违背反托拉斯法的风险等。八、 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

54、、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

55、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

56、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、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

57、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）

58、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

59、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

60、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

61、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。九、 市场需求预测方法科学的营销决策，不仅要以市场营销调研为出发点，而且要以市场需求预测为依据。市场需求预测是在营销调研的基础上，运用科学的理论和方法，对未来一定时期的市场需求量及影响需求的诸多因素进行分析研究，寻找市场需求发展变化的规律，为营销管理人员提供关于未来市场需求的预测性信息，并以此作为营销决策的依据。市场需求预测的方法，常用的主要有以下几种。（一）购买者意向调查法购买者意向调查法即通过直接询问购买者的购买意向和意见，据以判断销售量。如果购买者的购买意向是明确清晰的，这种意向会转化为购买行为，并且愿意向

62、调查者透露，这种预测法特别有效。但是，潜在购买者数量很多，难以逐个调查，故此法多用于工业用品和耐用消费品。同时，购买者意向会随着时间转移，故此法适宜作短期预测。调查购买者意向的具体方法比较多，如直接访问、电话调查、邮寄调查、组织消费者座谈会等。例如，采用概率调查表向消费者调查耐用消费品购买意向，可能会收到较好效果。（二）综合销售人员意见法综合销售人员意见法即通过听取销售人员的意见来预测市场需求。销售人员包括基层的营业员、推销员及有关业务人员。销售人员最接近市场，比较了解顾客和竞争者的动向，熟悉所管辖地区的情况，能考虑到各种非定量因素的作用，较快地做出反应。由于销售人员中没有受过预测技术教育的居

63、多，往往因所处地位的局限性，对经济形势和企业营销总体规划不够了解，可能存在过于乐观或过于悲观的估计。但在销售人员较多时，过高或过低的期望值可互相抵消，从而使预测结果趋向合理。这一方法的主要优点是比较简捷，无须复杂的计算；缺点是容易受个人认识水平等主观因素影响。（三）专家意见法专家意见法是指根据专家的经验和判断以求得预测值。其具体形式有三种：一是小组讨论法。召集专家集体讨论，互相交换意见，取长补短，发挥集体智慧，做出预测。二是单独预测集中法。由每位专家单独提出预测意见，再由项目负责人员综合专家意见得出结论。三是德尔菲法。该方法用系统的程序，采取不署名和反复进行的方式，先组成专家组，将调查提纲及背景资料提交专家，轮番征询专家意见后再汇总预测结果。该方法的特点是专家互不见面，可避免相互影响，且反复征询、归纳、修改，有时要经过四五轮，意见才能趋于一致，其结论比较切合实际。（四）市场试验法市场试验法是指在新产品投放市场或老产品开辟新市场、启用新分销渠道时，选择较小范围的市场推出产品，观察消费者反应，预测销售量。该方法由于时间长、费用大，因而多用于投资大、风险高和有新奇特色产品的预测。（五）时间序列分