抚顺关于成立大数据软件设计公司可行性报告（模板参考）

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1、泓域咨询/抚顺关于成立大数据软件设计公司可行性报告抚顺关于成立大数据软件设计公司可行性报告xx集团有限公司目录第一章 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9第二章 行业分析和市场营销11一、 行业未来面临的机遇与挑战11二、 营销信息系统的构成18三、 大数据行业发展背景22四、 大数据市场构成27五、 品牌资产增值与市场营销过程27六、 大数据全生命周期管理阶段28七、 品牌组合与品牌族谱33八、 大数据行业市场规模38九、 品牌设计40十、 行业未来发展趋势42十一、 关系营销的具体实施46十二、 估计当前市场需求48十三、 竞争者识别50十

2、四、 组织市场的特点54十五、 市场导向组织创新58第三章 发展规划62一、 公司发展规划62二、 保障措施68第四章 公司治理分析70一、 董事会模式70二、 股东大会决议75三、 企业风险管理76四、 内部控制目标的设定85五、 高级管理人员88六、 企业内部控制规范的基本内容91七、 内部控制的种类103第五章 SWOT分析说明108一、 优势分析（S）108二、 劣势分析（W）110三、 机会分析（O）110四、 威胁分析（T）111第六章 项目选址方案119一、 释放民营经济新活力120二、 狠抓招商引资120第七章 人力资源122一、 岗位评价的主要步骤122二、 企业培训制度的含

3、义123三、 劳动环境优化的内容和方法124四、 岗位薪酬体系设计127五、 员工福利管理132六、 企业组织结构与组织机构的关系133七、 员工职业生涯规划的准备工作135第八章 企业文化管理141一、 企业家精神与企业文化141二、 培养现代企业价值观145三、 企业文化的完善与创新150四、 企业文化的研究与探索151五、 企业文化的特征170六、 企业文化的分类与模式173七、 建设新型的企业伦理道德183第九章 投资计划方案187一、 建设投资估算187建设投资估算表188二、 建设期利息188建设期利息估算表189三、 流动资金190流动资金估算表190四、 项目总投资191总投资

4、及构成一览表191五、 资金筹措与投资计划192项目投资计划与资金筹措一览表192第十章 财务管理方案194一、 应收款项的日常管理194二、 短期融资的分类197三、 分析与考核198四、 筹资管理的原则199五、 决策与控制200六、 短期融资券201七、 企业资本金制度205第十一章 经济效益212一、 经济评价财务测算212营业收入、税金及附加和增值税估算表212综合总成本费用估算表213固定资产折旧费估算表214无形资产和其他资产摊销估算表215利润及利润分配表216二、 项目盈利能力分析217项目投资现金流量表219三、 偿债能力分析220借款还本付息计划表221第十二章 项目总结

5、223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。第一章 项目概况一、 项目名称及投资人（一）项目名称抚顺关于成立大数据软件设计公司（二）项目投资人xx集团有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准）。二、 项目背景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

6、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。在市委坚强领导下，坚持“工业立市、工业强市、产业兴市”，全力做好“六稳”工作、落实“六保”任务，实现了经济社会平稳发展。预计完成地区生产总值820亿元、下降3.1%；规上工业增加值235亿元、下降8.3%；一般公共预算收入76.7亿元、增长2%；固定资产投资179.5亿元、增长2.5%；城乡居民人均可支配收入分别达到34650元、16688元，增长0.2%和7%。三、 结论分析（一）项目实施进度项目建设期限规划12个月。（二）投资估算

7、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2358.95万元，其中：建设投资1673.64万元，占项目总投资的70.95%；建设期利息17.63万元，占项目总投资的0.75%；流动资金667.68万元，占项目总投资的28.30%。（三）资金筹措项目总投资2358.95万元，根据资金筹措方案，xx集团有限公司计划自筹资金（资本金）1639.37万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额719.58万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：7600.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：5861.40万元。3、项目达产年净利润（NP）：

8、1274.61万元。4、财务内部收益率（FIRR）：42.13%。5、全部投资回收期（Pt）：4.10年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：2313.68万元（产值）。（五）社会效益项目技术上可行、经济上合理，投资方向正确，资本结构合理，技术方案设计优良。项目的投资建设和实施无论是经济效益、社会效益等方面都是积极可行的。（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2358.951.1建设投资万元1673.641.1.1工程费用万元1227.601.1.2其他费用万元398.371.1.3预备费万元47.671.2建设期利息万元17.631.3流动资

9、金万元667.682资金筹措万元2358.952.1自筹资金万元1639.372.2银行贷款万元719.583营业收入万元7600.00正常运营年份4总成本费用万元5861.405利润总额万元1699.486净利润万元1274.617所得税万元424.878增值税万元325.949税金及附加万元39.1210纳税总额万元789.9311盈亏平衡点万元2313.68产值12回收期年4.1013内部收益率42.13%所得税后14财务净现值万元2805.51所得税后第二章 行业分析和市场营销一、 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

10、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

11、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

12、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

13、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

14、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

15、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

16、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

17、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

18、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，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

19、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

20、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

21、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、 营销信息系统的构成营销决策所需的信息一般来源于企业内部报告系统、营销情报系统和营销调研系统，再经过营销分析系统。它们共同构成营销

22、信息系统。（一）内部报告系统内部报告系统的主要功能是向市场营销管理者及时提供有关交易的信息，包括订货数量、销售额、价格、成本、库存状况、现金流程等各种反映企业营销状况的信息。内部报告系统的核心是从订单到收款整个周期，同时辅之以销售报告系统。订单一收款周期涉及企业的销售、财务等不同的部门和环节的业务流程。订货部门接到销售代理、经销商和顾客发来的订货单后，根据订单内容开具多联发票并送交有关部门。储运部门首先查询该种货物的库存，存货不足则回复销售部缺货，如果仓库有货，则向仓库和运输单位发出发货和入账指令。财务部门得到付款通知后，做出收款账务，定期向主管部门递交报告。在激烈的竞争中，所有企业都希望能迅

23、速而准确地完成这一周期的各个环节。销售报告系统应向企业决策制定者提供及时、全面、准确的生产经营信息，以利于掌握时机，更好地处理进、销、存、运等环节的问题。新型的销售报告系统的设计，应符合使用者的需要，力求及时、准确，做到简单化、格式化，实用性、目的性很强，真正有助于营销决策。（二）营销情报系统内部报告系统的信息是企业内部已经发生的交易信息，主要用于向管理人员提供企业运营的“结果资料”，市场营销情报系统所要承担的任务则是及时捕捉、反馈、加工、分析市场上正在发生和将要发生的信息，用于提供外部环境的“变化资料”，帮助营销主管人员了解市场动态并指明未来的新机会及问题。市场营销情报信息不仅来源于市场与销

24、售人员，也可能来自于企业中所有与外部有接触的其他员工。收集外部信息的方式主要有下面四种。（1）无目的的观察。无既定目标，在和外界接触时留心收集有关信息。（2）有条件的观察。并非主动探寻，但有一定目的性，对既定范围的信息做任意性接触。（3）非正式的探索。为取得特定信息进行有限的和无组织的探索。（4）有计划的收集。按预定的计划、程序或方法，采取审慎严密的行动来获取某一特定信息。营销情报的质量和数量决定着企业营销决策的灵活性和科学性，进而影响企业的竞争力。为扩大信息的来源和提高信息的质量，企业通常采取以下措施改进信息收集工作。（1）提高营销人员的信息观念并加强其信息收集、传递职能。（2）鼓励与企业有

25、业务关系的经销商、零售商和中间商收集和提供营销信息。（3）积极购买特定的市场营销信息。（4）多渠道、多形式地了解竞争对手的营销活动情况，包括参加有关展销会、协会、学会，阅读竞争者的宣传品和广告，购买竞争品，雇用竞争者的前职工。（5）建立内部营销信息中心，改进信息处理、传递工作。（三）营销调研系统市场营销调研系统也可称为专题调查系统，它的任务是系统地、客观地收集和传递有关市场营销活动的信息，提出与企业所面临的特定的营销问题有关的调研报告，以帮助管理者制定有效的营销决策。市场营销调研系统和市场营销信息系统在目标和定义上大同小异，研究程序和方法具有共性。（四）营销分析系统营销分析系统是企业用一些先进

26、技术分析市场营销数据和问题的营销信息子系统。完善的营销分析系统，通常由资料库、统计库和模型库三部分组成。1、资料库有组织地收集企业内部和外部资料，营销管理人员可随时取得所需资料进行研究分析。内部资料包括销售、订货、存货、推销访问和财务信用资料等；外部资料包括政府资料、行业资料、市场研究资料等。2、统计库统计库指一组随时可用于汇总分析的特定资料统计程序。其必要性在于：实施一个规模庞大的营销研究方案，不仅需要大量原始资料，而且需要统计库提供的平均数和标准差的测量，以便进行交叉分析。营销管理人员为测量各变数之间的关系，需要运用各种多变数分析技术，如回归、相关、判别、变异分析以及时间序列分析等。统计库

27、分析结果将作为模型的重要投入资料。3、模型库模型库是由高级营销管理人员运用科学方法，针对特定营销决策问题建立的，包括描述性模型和决策模型的一组数学模型。描述性模型主要用于分析实体分配、品牌转换、排队等候等营销问题；决策模型主要用于解决产品设计、厂址选择、产品定价、广告预算、营销组合决策等问题。三、 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，

28、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、

29、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

30、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”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

31、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

32、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

33、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

34、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

35、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

36、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。四、 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

37、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五、 品牌资产增值与市场营销过程品牌资产增值是市场营销活动的重要结果。品牌存在于顾客的心智之中。营销者在建立强势品牌时面临的挑战是：他们必须保证提供的产品和服务能针对顾客的需求，同时能配合市场营销方案，从而把顾客的思想、感情、形象、信念、感知和意见等与品牌关联起来；而基

38、于顾客的品牌资产就是顾客品牌知识所导致的对营销活动的差异化反应。品牌资产来源于以往对此品牌的营销投资。营销者在长期实践中创造的品牌知识，决定了该品牌的未来方向。消费者是基于其品牌知识进行品牌选择的，这意味着“顾客会认为品牌应该与营销活动或文案如影随形。”“品牌资产可以提供更多的注意力和领导能力，并给营销者提供一个途径，以解释他们过去的营销业绩以及对未来营销方案的设计。公司所做的一切都可能会增强或破坏品牌资产”。正所谓营销做来做去做品牌，品牌资产增值的主要表现是溢价。与此相对，强势品牌也自然产生市场营销优势，如“对产品性能的良好感知”“更高的忠诚度”“受到更少的竞争性营销活动的影响”“受到更小的

39、营销危机的影响”“更大的边际收益”“顾客对涨价缺乏弹性”“顾客对降价富有弹性”“更多的商业合作和支持”“增强营销沟通的有效性”“有特许经营的机会”“具有品牌延伸的机会”等。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

40、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（T

41、ransform），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

42、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

43、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）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

44、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

45、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

46、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、 品牌组合与品牌族谱品牌组合涉及企业是自营品牌还是借

47、用他人品牌，是采用统一品牌还是分类、分品设计，一个产品上标一个品牌还是一个产品上标两个或两个以上的品牌等品牌策略问题。品牌组合就是为解决这些具体问题而做的努力。如此，品牌组合成为品牌运营中的重要策略。（一）品牌归属策略确定产品应该有品牌以后，就涉及如何抉择品牌归属问题。对此，企业有三种可供选择的策略，其一是企业使用属于自己的品牌，这种品牌叫作企业品牌或生产者品牌或自有品牌。其二是他人品牌，他人品牌又可细分为两种：企业将其产品售给中间商，由中间商使用他自己的品牌将产品转卖出去，这种品牌叫作中间商品牌，这是第一种；第二种是贴牌生产，即其他生产者品牌。其三是企业对部分产品使用自己的品牌，而对另一部分

48、产品使用中间商牌或者其他生产者品牌。许多市场信誉较好的中间商（包括百货公司、超级市场、服装商店等）都争相设计并使用自己的品牌。如美国的Sears公司经销的商品的90%0都标有自己的品牌。伴随着2008年以来的经济衰退，再次加速了中间商品牌的发展。沃尔玛一直在中国市场积极开发和推广沃尔玛“自有品牌”，推出“质优价更优”的自有品牌商品，覆盖了食品、家居用品、服装、鞋类等主打品类。自有品牌商品的生产厂家都经过严格的审核和产品检测，确保每件商品都拥有领先同类品牌的优良品质；同时，自有品牌商品均由生产厂家直接生产，节省了中间环节，使售价比同类商品更具竞争力。中间商品牌的出现与发展掀起了新一轮更宽范围的品

49、牌战。营销企业选择生产者品牌或中间商品牌，即品牌归属生产者还是中间商，要全面考虑各相关因素，最关键的因素是生产者和中间商谁在这个产品分销链上居主导地位、拥有更好的市场信誉和拓展市场的潜能。一般来讲，在生产者或制造商的市场信誉良好、企业实力较强、产品市场占有率较高的情况下，宜采用生产者自有品牌；相反，在生产者或制造商资金括据、市场营销薄弱的情况下，应以中间商品牌或其他生产者品牌为主。必须指出，若中间商在某目标市场拥有较好的品牌忠诚度及庞大而完善的销售网络，即使生产者或制造商有自营品牌的能力，也应考虑采用中间商品牌。这是在进占海外市场的实践中常用的品牌策略。（二）品牌统分策略品牌，无论归属于生产者

50、，还是归属于中间商，或者是两者共同拥有品牌使用权，都必须考虑对所有的产品如何命名问题。是大部分或全部产品都使用一个品牌，还是各种产品分别使用不同的品牌，如何对此进行决策事关品牌运营成败。决策此问题，通常有三种可供选择的策略。1、统一品牌统一品牌即是企业所有的产品（包括不同种类的产品）都统一使用一个品牌。例如，飞利浦公司的所有产品（包括音响、电视、灯管、显示器等）都以“PHILIPS”为品牌，佳能公司生产的照相机、传真机、复印机等所有产品都统一使用“Canon”品牌。企业采用统一品牌策略，能够降低新产品宣传费用；可在企业的品牌已赢得良好市场信誉的情况下实现顺利推出新产品的愿望；同时也有助于显示企

51、业实力，塑造企业形象。不过，不可忽视的是，若某一种产品因某种原因（如质量）出现问题，就可能因其他种类产品受牵连而影响全部产品和整个企业的信誉，即一荣俱荣，一损俱损；当然，统一品牌策略也存在着易相互混淆、难以区分产品质量档次等令消费者不便的缺憾。2、个别品牌与多品牌个别品牌是指企业对各种不同的产品分别使用不同的品牌；而多品牌策略通常是指企业同时为一种产品设计两种或两种以上互相竞争的品牌的做法。多品牌是个别品牌策略实施的结果，个别品牌策略是多品牌策略的一种具体做法或表现形式。企业运用多品牌策略能够避免统一品牌下的负面株连效应；可以在产品分销过程中占有更大的货架空间，进而压缩或挤占了竞争者产品的货架

52、面积，为获得较高的市场占有率奠定了基础；而且，多种不同的品牌代表了不同的产品特色，多品牌可吸引多种不同需求的顾客，提高市场占有率。还需提及的是，由于多种不同的品牌同时并存必然使企业的促销费用升高且存在自身竞争的风险，所以，在运用多品牌策略时，要注意各品牌市场份额的大小及变化趋势，适时撤销市场占有率过低的品牌，以免造成自身品牌过度竞争。3、分类品牌分类品牌即指企业对所有产品在分类的基础上各类产品使用不同的品牌。如企业可以对自己生产经营的产品分为器具类产品、妇女服装类产品、主要家庭设备类产品，并分别赋予其不同的品牌名称及品牌标志。这实际上是对前两种做法的一种折中。分类品牌可以按产品分类，也可以按市

53、场分类。（三）复合品牌策略复合品牌就是指对同一种产品赋予两个或两个以上品牌的做法。多牌共推一品，不仅集中了一品一牌策略的优点，而且还有增加宣传效果等增势作用。复合品牌策略，按照复合在一起的品牌的地位或从属程度来划分，一般可以分为主副品牌策略与品牌联合策略两种。1、主副品牌策略主副品牌策略是指同一产品使用一主一副两个品牌的做法。在主副品牌策略下，用涵盖企业若干产品或全部产品的品牌做主品牌，借其品牌之势；同时，给各个产品设计不同的副品牌（专属于特定产品的品牌），以副品牌来突出不同产品的个性。主副品牌策略兼容了统一品牌策略与个别品牌策略的优点。它既可以像统一品牌策略一样实现优势共享，使企业产品均在主

54、品牌下借势受益；同时，又能达到像个别品牌策略一样比较清晰地界定不同副品牌标定下产品之间的差异性特征，从而避免因个别品牌的失败而给整个品牌带来损失的负面影响。主副品牌策略简直就是对统一品牌策略和个别品牌策略的必要补充。主副品牌策略一般适合于企业同时生产两种或两种以上性质不同或质量有别的商品，同时还要求拟作为主品牌的品牌应有较高的知名度与较好的市场声誉。产品性质相同或质量一致，那也就无必要设置副品牌；而品牌知名度不高或市场声誉不佳，也无势可借，进而也难以带活副品牌。2、品牌联合策略品牌联合策略是指对同一产品使用不分主次的两个或两个以上品牌的做法。品牌联合可以使两个抑或更多个品牌有效地协作、联盟，相

55、互借势，来提高品牌的市场影响力与接受程度。品牌联合所产生的传播效应是“整体远远大于单体”。可以说，品牌联合的扩散效应比单独品牌要大得多。依照联合品牌的隶属关系，品牌联合策略又可大致分为“自有品牌联合并用”与“自有品牌与他人品牌联合并用”两种做法。必须说明的是，品牌联合不仅仅是品牌名称上的简单联合、表面联合，而且更重要的是实质性的深层次的联合或合作，包括两个或两个以上品牌的联合赞助、组合宣传、共用网络等具体的品牌联合形式。八、 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2

56、024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

57、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，201

58、9-2024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、 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，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

59、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

60、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

61、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“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。十、 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，

62、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

63、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