自贡大数据应用技术项目投资计划书【模板范文】

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1、泓域咨询/自贡大数据应用技术项目投资计划书自贡大数据应用技术项目投资计划书xx集团有限公司报告说明大数据时代下，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

2、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。根据谨慎财务估算，项目总投资3826.99万元，其中：建设投资2624.62万元，占项目总投资的68.58%；建设期利息36.82万元，占项目总投资的0.96%；流动资金1165.55万元，占项目总投资的30.46%。项目正常运营每年营业收入13600.00万元，综合总成本费用10212.16万元，净利润2485.98万元，财务内部收益率52.63%，财务净现值7573.13万元，全部投资回收期3.42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。由上可见，无论是从产品还是市场来看，本项目

3、设备较先进，其产品技术含量较高、企业利润率高、市场销售良好、盈利能力强，具有良好的社会效益及一定的抗风险能力，因而项目是可行的。项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况。本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途。目录第一章 项目基本情况8一、 项目概述8二、 项目提出的理由8三、 项目总投资及资金构成10四、 资金筹措方案10五、 项目预期经济效益规划目标11六、 项目建设进度规划11七、 研究结论11八、 主要经济指标一览表12主要经济指标一览表12第二章 市场营销和行业分析14一、 大数据行业发展背景14二、 市

4、场细分的作用19三、 行业未来发展趋势22四、 目标市场战略26五、 大数据市场构成33六、 大数据全生命周期管理阶段33七、 体验营销的主要原则38八、 大数据行业市场规模39九、 选择目标市场40十、 行业未来面临的机遇与挑战44十一、 企业营销对策51十二、 市场定位战略52十三、 扩大总需求57第三章 发展规划分析61一、 公司发展规划61二、 保障措施65第四章 公司组建方案68一、 公司经营宗旨68二、 公司的目标、主要职责68三、 公司组建方式69四、 公司管理体制69五、 部门职责及权限70六、 核心人员介绍74七、 财务会计制度75第五章 经营战略82一、 企业经营战略管理的

5、含义82二、 企业使命决策的内容和方案83三、 融合战略的分类85四、 企业品牌战略的管理方法87五、 人才的使用89六、 企业经营战略控制的对象与层次91七、 技术来源类的技术创新战略94第六章 人力资源管理99一、 企业员工培训与开发项目设计的原则99二、 劳动环境优化的内容和方法101三、 绩效考评周期及其影响因素104四、 岗位工资或能力工资的制定程序107五、 职业生涯规划的内涵与特征108六、 员工福利计划109七、 审核人力资源费用预算的基本要求112第七章 项目选址114一、 大力培育创新驱动新优势115第八章 运营管理模式118一、 公司经营宗旨118二、 公司的目标、主要职

6、责118三、 各部门职责及权限119四、 财务会计制度122第九章 经济效益评价129一、 经济评价财务测算129营业收入、税金及附加和增值税估算表129综合总成本费用估算表130固定资产折旧费估算表131无形资产和其他资产摊销估算表132利润及利润分配表133二、 项目盈利能力分析134项目投资现金流量表136三、 偿债能力分析137借款还本付息计划表138第十章 财务管理140一、 短期融资券140二、 财务可行性要素的特征143三、 企业财务管理目标144四、 财务管理原则151五、 影响营运资金管理策略的因素分析155六、 筹资管理的原则157七、 营运资金的特点159第十一章 项目投

7、资分析162一、 建设投资估算162建设投资估算表163二、 建设期利息163建设期利息估算表164三、 流动资金165流动资金估算表165四、 项目总投资166总投资及构成一览表166五、 资金筹措与投资计划167项目投资计划与资金筹措一览表167第一章 项目基本情况一、 项目概述（一）项目基本情况1、项目名称：自贡大数据应用技术项目2、承办单位名称：xx集团有限公司3、项目性质：技术改造4、项目建设地点：xxx（待定）5、项目联系人：范xx（二）项目选址项目选址位于xxx（待定）。二、 项目提出的理由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

8、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。今后五年，我市发展环境和条件都有新的复杂变化，面临一系列老难题和新挑战。从国际国内看，世界百年未有之大变局加速演变，全球新冠肺炎疫情影响广泛深远，经济全球化遭遇逆流，不稳定性不确定性明显增加；我国已转向高质量发展阶段，发展不平衡不充分问题仍然突出，经济发展空间结构发生深刻变化，中心城市和城市群正在成为承载资源要素的主要空间形式；成渝双核集聚效应加剧，省内区域中心城市

9、吸附力更加凸显，周边城市竞相发展态势日趋激烈。从我市自身看，发展不足、发展不优、综合实力不强是最大的现实，制约老工业城市转型升级的体制机制障碍还未根本破除，产业能级总体不高，整体创新能力不强，改革开放程度不深，人才支撑严重不足，营商环境亟需改善，人口老龄化比较突出，基础设施、生态环境、民生保障、公共服务等领域还存在短板弱项，部分党员干部的思想解放程度、主动作为意识、攻坚克难能力与推动高质量发展要求还不相适应。成渝地区双城经济圈建设规划纲要和省委支持自贡等老工业城市转型升级、建设新时代深化改革扩大开放示范城市赋予了自贡新使命。共建川南渝西融合发展试验区、协同建设承接产业转移创新发展示范区，为自贡

10、拼船出海拓展了新空间。研究论证重庆至自贡至雅安铁路、成自泸赤高速扩容、国家骨干冷链物流基地、国家文化出口基地、区域性物流中心、特色消费聚集区等重大事项纳入国家规划纲要，为自贡长远发展搭建了新平台、提供了新支撑。“一带一路”建设、长江经济带发展、新时代推进西部大开发形成新格局等国家重大战略深入推进，国家推动引领性创新、市场化改革、制度型开放、绿色化转型等重大政策交汇叠加，为自贡高质量发展注入了新动能。省委深入实施“一干多支、五区协同”“四向拓展、全域开放”战略部署，主动融入以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，构建“一轴两翼三带”区域经济布局，必将带动整个区域实现“水涨船高”。

11、历届市委打下的坚实基础，干部群众思变思进的愿望异常迫切，特别是党员干部责任感使命感危机感紧迫感不断增强，全市上下在大战大考中迸发出的精气神，为再造产业自贡、重铸盐都辉煌凝聚了磅礴力量、创造了有利条件。三、 项目总投资及资金构成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3826.99万元，其中：建设投资2624.62万元，占项目总投资的68.58%；建设期利息36.82万元，占项目总投资的0.96%；流动资金1165.55万元，占项目总投资的30.46%。四、 资金筹措方案（一）项目资本金筹措方案项目总投资3826.99万元，根据资金筹措方案，xx集团有限公司

12、计划自筹资金（资本金）2324.27万元。（二）申请银行借款方案根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额1502.72万元。五、 项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入（SP）：13600.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：10212.16万元。3、项目达产年净利润（NP）：2485.98万元。4、财务内部收益率（FIRR）：52.63%。5、全部投资回收期（Pt）：3.42年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：4007.00万元（产值）。六、 项目建设进度规划项目计划从立项工程竣工验收、投产运营共需12个月的时间。七、 研究结论本项目符合国家产业发展

13、政策和行业技术进步要求，符合市场要求，受到国家技术经济政策的保护和扶持，适应本地区及临近地区的相关产品日益发展的要求。项目的各项外部条件齐备，交通运输及水电供应均有充分保证，有优越的建设条件。，企业经济和社会效益较好，能实现技术进步，产业结构调整，提高经济效益的目的。项目建设所采用的技术装备先进，成熟可靠，可以确保最终产品的质量要求。八、 主要经济指标一览表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3826.991.1建设投资万元2624.621.1.1工程费用万元1875.111.1.2其他费用万元683.161.1.3预备费万元66.351.2建设期利息万元36.821.3流动资金

14、万元1165.552资金筹措万元3826.992.1自筹资金万元2324.272.2银行贷款万元1502.723营业收入万元13600.00正常运营年份4总成本费用万元10212.165利润总额万元3314.646净利润万元2485.987所得税万元828.668增值税万元610.069税金及附加万元73.2010纳税总额万元1511.9211盈亏平衡点万元4007.00产值12回收期年3.4213内部收益率52.63%所得税后14财务净现值万元7573.13所得税后第二章 市场营销和行业分析一、 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

15、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

16、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，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

17、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

18、”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Apa

19、che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

20、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

21、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

22、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

23、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

24、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、 市场细分的作用市场细分被西方企业誉为具有创造性的新概念，是企业是否真正树立“消费者为中心”的营销观念的根本标志。需要注意的是，营销者本身并不创造细分市场，营销者的任务是辨别细分市场并确定以哪些细分市场作为目标市场，细分市场对企业具有以下作用。（一）有利于发现市场机会在买方市场条件下，企业营销决策的起点在于发现具有吸引力的市场环境机会。这种环境机会能否发展成为市场机会，取决于两点：与企业战略目标是否一致；利用这种环境，机会能否比竞争者具有优势并获取显著收益。这些必须以市场细分为起点通过市场细分，可以发现哪些需求

25、已经得到满足，哪些需求只满足了一部分，哪些仍是潜在需求；相应地可以发现哪些产品竞争激烈，哪些产品较少竞争，哪些产品亟待开发。市场细分对所有企业都至关重要，对中小企业尤为重要。与实力雄厚的大公司相比，中小企业资源能力有限，技术水平相对较低。通过市场细分，可以根据自身的经营优势，选择一些大企业无暇顾及的细分市场，集中力量满足该特定市场，在整体竞争激烈的市场条件下，在某一局部市场取得较好的经济效益，求得生存和发展。（二）有利于选择目标市场不进行市场细分，企业选择市场就可能是盲目的；不认真鉴别各个细分市场的特点，就不能进行有针对性的市场营销。例如，某公司出口日本的冻鸡，早期主要面向消费者市场，以超级市

26、场、专业食品商店为主要销售渠道。随着市场竞争加剧，销售量呈下降趋势，为此，公司对日本冻鸡市场做了进一步的调查分析，按照不同细分市场的需求特点，将购买者区分为三种类型：一是饮食业用户，二是团体用户，三是家庭主妇。三个细分市场对冻鸡的品种、规格、包装和价格等要求不尽相同，比如饮食业用户对鸡的品质要求较高，但对价格的敏感度低于零售市场的家庭主妇；家庭主妇对冻鸡的品质、外观、包装均有较高的要求，同时要求价格合理，购买时挑选性较强。根据这些特点，公司重新选择了目标市场，以饮食业和团体用户为主要顾客，并据此调整了产品、渠道等营销组合策略，出口量大幅度增长。（三）有利于制定市场营销组合策略市场营销组合是企业

27、综合考虑产品、价格、促销形式和销售渠道等各种因素而制定的市场营销方案。就每一特定市场而言，只有一种最佳组合形式，这种最佳组合只能是市场细分的结果。前些年我国曾向欧美市场出口真丝花绸，消费者是上流社会的女性。由于出口企业没有认真进行市场细分，没有掌握目标市场的特点，因而营销组合策略发生了较大失误：产品配色不协调、不柔和，未能赢得消费者的喜爱；低价策略与目标顾客的社会地位不相适应；销售渠道又选择了街角商店、杂货店，甚至跳圣市场，大大降低了真丝花绸产品的“华贵”品位；广告宣传也流于一般。这个失败的个案，从反面说明了市场细分对于制定营销组合策略具有极其重要的作用。（四）有利于提高企业的竞争能力企业的竞

28、争能力受客观因素的影响而存在差别，通过有效的市场细分可以改变这种差别。市场细分以后，每一细分市场上竞争者的优势和劣势会明显地暴露出来，企业只要看准市场机会，利用竞争者的弱点，同时有效地开发本企业的资源优势，就能用较少的资源把竞争者的顾客和潜在顾客变为本企业的顾客，提高市场占有率，增强竞争能力。尤其是对于中小型企业，通过市场细分，把企业的优势力量集中在企业选定的细分市场上，让整体市场上的相对劣势转化为局部市场上的绝对优势。（五）有利于企业产品适销对路、获得消费者忠诚企业在了解不同细分市场需求特征及市场已有商品的基础上细分市场，开发出新产品，使得消费者能找到与他们的需求紧密相关的产品。消费者可能感

29、到，一个特定的供应商更理解他们，或者更直接的与他们交流，因此消费者会更加忠实于特定企业。例如，在激烈的电脑市场竞争中，联想打破了传统的“一揽子”促销方案，围绕“锋行”“天骄”“家悦”三个品牌面向的不同用户群需求，推出不同“细分”的促销方案。通过对不同客户群体提供不同优惠策略，实现了顾客忠诚度的提升。三、 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

30、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

31、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

32、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

33、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

34、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

35、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

36、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。四、 目标市场战略目标市场是企业打算进入的细分市场，或打算满足的、具有某种需求的顾客群体，对市场进行细分之后，企业面对许多不同的子市场，就要进行恰当的评价，结合自身的资源和目标选择合适的目标市场战略（一）目标市场战略的类型1、无差异性营销战略指企业把整体市场看作一个大目标市场，不进行细分，用一种产品、统一的市场营销组合对待整体市场实行此战略的企业基于两种不同的指导思想。一种是从传统的产品观念出发，强调需求的共性，漠视需求的差异，因此企业为整体市场生产标准化产

37、品，并实行无差异的市场营销战略。从20世纪初开始，美国福特公司仅靠着T型车款车型和一种颜色（黑色）占领了美国市场，至1914年时，福特汽车已经占有了美国一半的市场份额和较大的海外市场在大量生产，大量销售的产品导向时代，企业多数采用无差异性营销战略经营，实行无差异战略的另一种思想是企业经过市场调查，认为某些特定产品的需求大致相同或较少差异，比如食盐，因此可以采用大致相同的市场营销策略，从这个意义上讲，它符合现代市场营销理念。采用无差异性营销战略的最大优点是成本的经济性。大批量的生产、销售，必然降低产品单位成本；无差异的广告宣传可以减少促销费用；不进行市场细分，相应减少了市场调研、产品研制与开发以

38、及制定多种市场营销战略、战术方案等带来的成本开支。但是，无差异性营销战略对市场上绝大多数产品是不适宜的，因为消费者的需求偏好具有极其复杂的层次，某种产品或品牌受到市场普遍欢迎的情况很少，即便一时能赢得某市场，如果竞争企业都如此仿照，就会造成市场上某个局部竞争非常激烈，而其他部分的需求却未得到满足，例如20世纪70年代以前，美国一大汽车公司都坚信美国人喜欢大型豪华的轿车，共同追求这一大的目标市场，采用无差异性市场营销战略70年代能源危机发生之后，需求发生了变化，消费者越来越喜欢小型、轻便、省油的小型轿车，而美国三大汽车公司都没有意识到这种变化，更没有适当地调整营销战略，致使大轿车市场竞争“白热化

39、”，而小型轿车市场却被忽略，日本汽车公司在这种情况下乘虚而入。2、差异性营销战略差异性市场营销战略把整体市场划分为若干需求与愿望大致相同的细分市场，然后根据企业的资源及营销实力，分别为各个细分市场制定不同的市场营销组合。或者说，企业多个营销组合共同发展，不同的营销组合服务于不同的细分市场。采用差异性市场营销战略的最大优点，是有针对性地满足具有不同特征的顾客群，提高产品的竞争能力。以保洁公司为例，作为世界最大的消费品公司之一，其在中国市场根据不同目标市场及诉求推出了相应品牌。但是，这种战略也会由于产品品种、销售渠道、广告宣传的扩大化与多样化，致使市场营销费用大幅度增加。所以无差异性营销战略的优势

40、，基本上也是差异性市场战略的劣势，只有能在总量上扩大销售才有意义。因此，企业在市场营销中有时需要“反细分”或“扩大顾客的基数”，作为对差异性营销战略的补充和完善。3、集中性市场战略集中性市场战略是将整体市场分割为若干细分市场后，只选择其中一个或少数细分市场为目标市场，开发相应的市场营销组合，实行集中营销。其指导思想是把人、财、物集中于某一个细分市场，或几个性质相似的小型市场归并的细分市场。不求在较多的细分市场组成的目标市场上占有较小的份额，而要在少数或较小的目标市场上得到较大的市场份额。集中性市场战略也称“弥隙”战略，即弥补市场空隙的意思。它适合资源较少的小企业。这些小企业与大企业硬性抗衡，往

41、往弊多于利，因而必须寻找对自己有利的微观生存环境。借用“生态学”的理论解释，生物的发展必须找到一个其他生物不会占领、不会与之竞争，而自己却有适应本能的微观生存环境。也就是说，如果小企业能避开大企业竞争激烈的市场，选择一两个能够发挥自己技术、资源优势的小市场，往往容易成功。由于目标集中，可以大大节省营销费用和增加盈利；又由于生产、销售渠道和促销的专业化，也能更好地满足这部分特定消费者的需求，企业易于取得优越的市场地位。这一战略的不足是经营者承担风险较大。如果目标市场的需求突然发生变化，目标消费者的兴趣突然转移（这种情况多发生于时髦商品），或是市场上出现了强有力的竞争对手，企业就可能陷入困境。（二

42、）选择目标市场营销战略的条件1、企业能力企业能力是指企业在生产、技术、销售、管理和资金等方面力量的总和。如果企业力量雄厚，且市场营销管理能力较强，即可选择差异性营销战略或无差异性营销战略。如果企业能力有限，则宜选择集中性营销战略。2、产品同质性同质性产品主要表现在一些未经加工的初级产品上，如水力、电力、石油等，虽然产品在品质上或多或少存在差异，但用户一般不加区分或难以区分。因此，同质性产品竞争主要表现在价格和提供的服务水平上。该类产品适于采用无差异战略。而对服装、家用电器、食品等异质性需求产品，可根据企业资源力量，采用差异性营销战略或集中性营销战略。3、产品生命周期阶段新产品上市往往以较单一的

43、产品探测市场需求，产品价格和销售渠道基本上单一化，因此新产品在引入阶段可采用无差异性营销战略。产品进入成长或成熟阶段，竞争加剧，同类产品增加，再用无差异经营就难以奏效，所以改为差异性或集中性营销战略效果更好。4、市场的类同性如果顾客的需求、偏好较为接近，对市场营销刺激的反应差异不大，可采用无差异性营销战略；否则，应采用差异性或集中性营销战略。5、竞争者战略如果竞争对手采用无差异性营销战略，企业选择差异性或集中性营销战略有利于开拓市场，提高竞争能力。如果竞争者已采用差异性战略，则不应采取无差异战略与其竞争，可以选择对等的或更深层次的市场细分战略或集中化营销战略。（三）选择目标市场营销战略应注意的

44、问题1、细分市场之间的联合与归并当企业实施差异性市场战略，选择若干数目的细分市场作为目标市场时，应密切关注各细分市场之间的关联性。根据某些单一的细分市场之间在原材料采购、制造设备以及销售渠道方面有较多的共同性，可重新设计组合归并为新的细分市场，其销售场所的装饰、仓储等成本会随着产品品种或数量的增多而降低。2、有计划有步骤地进入各细分市场当某个企业已确定将若干个细分市场作为目标市场时，应有计划、有步骤地逐个进入每一个细分市场，进入的时间顺序企业应该做到严格保密，特别是不能让竞争者了解到企业进入各细分市场的计划方案。当然，逐个进入的步骤和顺序并不是一成不变的，很大程度上应视竞争对手的策略而定。这对

45、企业有两点好处：一是可以减少竞争，发挥企业的优势，集中力量进入竞争者尚未进入或本企业具有优势的细分市场，大大增强获胜的可能性，获得对单一细分市场进行集中营销的好处。二是可以减少风险。企业在第一个细分市场取得经验的基础上，可以灵活地采取产品专业化、市场专业化或选择专业化的战略进入第二个细分市场，如此逐步推进，使企业获得稳步成长。例如中国的中成药在进行国际化时，就是采取逐步推进的进入战略，首先从最容易的东南亚市场进入，推行中成药、中药材出口并举的策略，接着通过产品注册的方式进入日韩市场，最后通过保健食品、非处方药的方式进入美国市场。如果企业面临的是一个封闭型市场，显然，其市场进入计划会遇到许多有形

46、和无形的障碍。在此情况下，企业要运用大市场营销中权力与公共关系这两个特殊手段，开展“大市场营销”，找出进入该市场的有效途径，在此基础上再开展常规的市场营销。3、目标市场的社会责任目标市场的选择有时会引起公众责任，营销者经常容易从弱势群体（如儿童及贫困人群）处获得不公平的利益，或促销有潜在危害的产品。例如，麦当劳也被指责向低收入的城市居民推出高脂肪、多盐的食品。在目标市场上，不仅要考虑公司的利益，还要考虑目标顾客的利益，采用恰当的方式和内容推销，往往可以在获得利润的同时，更多地得到来自社会的认可。例如，高露洁公司的儿童高露洁牙膏的广告使得孩子们刷牙的时间更长和更经常，这在获得家长认可和青昧的同时

47、也达到了稳定客户群体的作用。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、 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

48、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%

49、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

50、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、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。

51、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

52、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、

53、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

54、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

55、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、 体验营销的主要原则1、适用适度体验式营销要求产品和服务具备一定的体验特性，顾客为获得购买和消费过程中的“体验感觉”，往往不惜花费较多的代价。应该看到，中国经济和消费水平与西方发达国家尚有一定差距，大多数消费者虽然逐步从温饱需要向感性需求发展，但还没到可以为一个愉悦的体验而付出太多金钱的程度。在中国操作体验营销要把实质的利益充分考虑进去，让

56、消费者进行愉悦体验的同时获得实质的利益，营销活动才更容易获得成功。星巴克在中国难以大面积推广，仅在上海等经济发达城市获得成功就可以证明这点。2、合理合法体验式营销能否被消费者接受，与地域差异关系密切。各个国家和地区由于风俗习惯和文化的不同，价值观念和价值评判标准也不同，评价的结果存在差异。因此，体验营销活动的安排，必然适应当地市场的风土人情，既富有新意，又合乎常理。同样的道理，各个国家和地区的法律体系，如消费者权益保护法、反不正当竞争法、广告法、商标法、劳动法、公司法、合同法等，既存在差别，又极其复杂，体验营销实施过程中，具体的操作环节和内容，都应该在国家政策和法律法规允许的范围之内。八、 大

57、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170亿美元，年

58、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%。伴随着中国

59、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。九、 选择目标市场企业在市场细分的基础上，确定了目标市场战略之后，就要决定如何选择目标市场。选择目标市场的首要步骤，是分析评价各个细分市场，在综合比较、分析的基础上，选择最优的目标市场。（一）评价细分市场评价细分市场，即对各细分市场在市场规模增长率、市场结构吸引力和企业目标与资源等方面的情况

60、进行详细评估。1、细分市场规模和增长率这项评估主要研究潜在细分市场是否具有适当的规模和增长率。“适当的规模”是一个相对概念，大公司可能偏好销售量很大的细分市场，对小的细分市场不感兴趣；小公司则由于实力较弱，会有意避开较大规模的细分市场。细分市场的增长率也是一个重要因素。所有的企业都希望目标市场的销售量和利润具有良好的上升趋势，但竞争者也会迅速进入快速增长的市场，从而使利润率下降。2、细分市场的结构吸引力一个具有适当规模和成长率的细分市场，也有可能缺乏盈利潜力。如果许多势均力敌的竞争者同时进入一个细分市场，或者说，在某个细分市场中存在很多颇具实力的竞争企业时，尤其是该细分市场已趋于饱和或萎缩时，

61、则该细分市场的吸引力就会下降。潜在进入者既包括在其他细分市场的同行，也包括那些目前不在该行业经营的企业。如果该细分市场的进入障碍较低，该细分市场的吸引力也会下降。替代品从某种意义上限制了该细分市场的潜在收益。替代品的价格越有吸引力，该细分市场增加盈利的可能性就被限制得越紧，从而使该细分市场吸引力下降。购买者和供应者对细分市场的影响，表现在它们的议价能力上。购买者的压价能力强，或者供应者有能力提高价格或降低所供产品的质量、服务，那么该细分市场的吸引力就下降。一个细分市场的结构吸引力是上述五种变量的函数。分析每个细分市场的吸引力，是企业选择目标市场时不能忽略的重要步骤。3、企业目标和资源选择目标市

62、场除了满足上述两个条件，企业还要考虑自身的目标和拥有的资源。某些有吸引力的细分市场，如果不适合企业的长期目标，也只能放弃。对一些适合企业目标的细分市场，必须考虑是否具有在该市场获得成功所需的各种营销技能和资源等条件。（二）目标市场的选择企业有五种可供参考的市场覆盖模式。1、市场集中化这是一种最简单的目标市场模式。企业选取一个细分市场，生产一种产品，供应单一的顾客群，进行集中营销。例如，大众公司集中于小型车市场，保时捷公司集中于运动车市场。选择市场集中化模式一般基于以下考虑：企业具备在该细分市场从事专业化经营或取得目标利益的优势条件；限于资金、能力，只能经营一个细分市场；该细分市场中没有竞争对手

63、；准备以此为出发点，取得成功后向更多的细分市场扩展。公司通过市场集中化，更加能够了解细分市场的需要，在该细分市场建立巩固的市场地位，也能够获得更高，的经济效益。但是市场集中化的风险比一般情况更大，容易出现个别市场不景气的情况。2、产品专业化产品专业化是指企业集中生产一种产品，并向各类顾客销售这种产品。如显微镜生产商向大学实验室、政府实验室和工商企业实验室销售显微镜。产品专业化模式的优点是企业专注于某一种或一类产品的生产，有利于形成和发展生产和技术上的优势，在该领域树立形象。其局限性是当该领域被一种全新的技术与产品所代替时，产品销售量可能会因此而大幅度地下降。3、市场专业化市场专业化是指企业专门经营满足某一顾客群体需要的各种产品。比如某工程机械公司专门向建筑业用户供应推土机、打桩机、起重机、水泥搅拌机等建筑工程中所需要的机械设备。市场专业化经营的产品类型众多，能有效地分散经营风险，同时基于专门性的服务，公司容易获得良好的声誉，并成为为顾客群体所需新产品的渠道。但由于集中于某一类顾客，当这类顾客的需求下降时，企业也会遇到收益下降的风险。4、选择专业化选择专业化是指企业选取若干个