钦州大数据软件项目建议书

《钦州大数据软件项目建议书》由会员分享，可在线阅读，更多相关《钦州大数据软件项目建议书（211页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、泓域咨询/钦州大数据软件项目建议书目录第一章 项目基本情况6一、 项目名称及投资人6二、 项目背景6三、 结论分析7主要经济指标一览表9第二章 发展规划11一、 公司发展规划11二、 保障措施15第三章 市场和行业分析18一、 行业未来发展趋势18二、 大数据行业市场规模22三、 市场细分的原则23四、 大数据市场构成24五、 整合营销传播计划过程25六、 大数据行业发展背景25七、 全面质量管理31八、 行业未来面临的机遇与挑战34九、 大数据全生命周期管理阶段41十、 营销环境的特征45十一、 创建学习型企业47十二、 体验营销的特征52第四章 公司组建方案54一、 公司经营宗旨54二、

2、公司的目标、主要职责54三、 公司组建方式55四、 公司管理体制55五、 部门职责及权限56六、 核心人员介绍60七、 财务会计制度61第五章 选址可行性分析67一、 以创新促投资环境优化68第六章 公司治理分析70一、 债权人治理机制70二、 内部控制目标的设定73三、 证券市场与控制权配置76四、 企业内部控制规范的基本内容86五、 股东大会决议97六、 公司治理与公司管理的关系98七、 董事及其职责100第七章 人力资源分析106一、 企业员工培训与开发项目设计的原则106二、 基于不同维度的绩效考评指标设计108三、 福利管理的基本程序112四、 招募环节的评估115五、 企业劳动分工

3、116六、 企业人员配置的基本方法119七、 培训教学设计程序与形成方案120第八章 经营战略分析125一、 人力资源在企业中的地位和作用125二、 融合战略的构成要件126三、 企业经营战略的特征130四、 企业经营战略控制的对象与层次132五、 企业经营战略实施的原则与方式选择135六、 人才的激励138七、 企业文化的产生与发展144第九章 企业文化147一、 企业文化投入与产出的特点147二、 企业文化管理规划的制定149三、 企业先进文化的体现者151四、 企业家精神与企业文化157五、 造就企业楷模161六、 培养现代企业价值观164七、 企业核心能力与竞争优势168第十章 投资估

4、算171一、 建设投资估算171建设投资估算表172二、 建设期利息172建设期利息估算表173三、 流动资金174流动资金估算表174四、 项目总投资175总投资及构成一览表175五、 资金筹措与投资计划176项目投资计划与资金筹措一览表176第十一章 经济效益分析178一、 经济评价财务测算178营业收入、税金及附加和增值税估算表178综合总成本费用估算表179利润及利润分配表181二、 项目盈利能力分析182项目投资现金流量表183三、 财务生存能力分析185四、 偿债能力分析185借款还本付息计划表186五、 经济评价结论187第十二章 财务管理188一、 财务可行性评价指标的类型18

5、8二、 对外投资的影响因素研究189三、 营运资金的特点192四、 资本成本194五、 企业资本金制度202第十三章 项目总结210第一章 项目基本情况一、 项目名称及投资人（一）项目名称钦州大数据软件项目（二）项目投资人xx有限责任公司（三）建设地点本期项目选址位于xxx。二、 项目背景近年来随着互联网、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

6、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）。抓统筹、强创新、促改革，自贸试验区建设加力提速。“三区统筹”圆满完成。建立自贸试验区钦州港片区工委、管委新机制和新体制，首创“核心区+功能区”管理模式，完成中马钦州产业园区、钦州保

7、税港区和钦州港经济技术开发区三个国家级平台的功能整合和统一管理，实现政策、产业、人才等资源集中，形成我市产业发展新龙头。制度创新走在前列。实现首单出口退税低硫船用燃油业务、首单“船边直提、抵港直装”物流业务等多个“广西第一”，19项创新事项和案例列入广西第一批制度创新成果清单、占全区的43.2%，形成海铁联运系统集成改革等4个拟向全国推广的创新案例。改革试点成绩突出。钦州保税港区整合转型为综合保税区获得批复，中马钦州产业园区金融创新试点得到央行批准并开展业务，川桂国际产能合作产业园一期基本建成。自贸区钦州港片区改革试点任务完成率80.8%、排在广西3个片区首位，全年新设立企业4898户，实现“

8、一年见成效”目标。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1911.56万元，其中：建设投资1128.74万元，占项目总投资的59.05%；建设期利息12.37万元，占项目总投资的0.65%；流动资金770.45万元，占项目总投资的40.30%。（三）资金筹措项目总投资1911.56万元，根据资金筹措方案，xx有限责任公司计划自筹资金（资本金）1406.51万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额505.05万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：6700.

9、00万元。2、年综合总成本费用（TC）：5084.03万元。3、项目达产年净利润（NP）：1185.58万元。4、财务内部收益率（FIRR）：48.94%。5、全部投资回收期（Pt）：4.06年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：2071.77万元（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1911.561.1建设投资万元1128.741.1.1工程费用万元761.001.1.2其他费用

10、万元348.411.1.3预备费万元19.331.2建设期利息万元12.371.3流动资金万元770.452资金筹措万元1911.562.1自筹资金万元1406.512.2银行贷款万元505.053营业收入万元6700.00正常运营年份4总成本费用万元5084.035利润总额万元1580.776净利润万元1185.587所得税万元395.198增值税万元293.319税金及附加万元35.2010纳税总额万元723.7011盈亏平衡点万元2071.77产值12回收期年4.0613内部收益率48.94%所得税后14财务净现值万元3071.18所得税后第二章 发展规划一、 公司发展规划（一）公司未来

11、发展战略公司秉承“不断超越、追求完美、诚信为本、创新为魂”的经营理念，贯彻“安全、现代、可靠、稳定”的核心价值观，为客户提供高性能、高品质、高技术含量的产品和服务，致力于发展成为行业内领先的供应商。未来公司将通过持续的研发投入和市场营销网络的建设进一步巩固公司在相关领域的领先地位，扩大市场份额；另一方面公司将紧密契合市场需求和技术发展方向进一步拓展公司产品类别，加大研发推广力度，进一步提升公司综合实力以及市场地位。（二）扩产计划经过多年的发展，公司在相关领域领域积累了丰富的生产经验和技术优势，随着公司业务规模逐年增长，产能瓶颈日益显现。因此，产能提升计划是实现公司整体发展战略的重要环节。公司将

12、以全球行业持续发展及逐渐向中国转移为依托，提高公司生产能力和生产效率，满足不断增长的客户需求，巩固并扩大公司在行业中的竞争优势，提高市场占有率和公司影响力。在产品拓展方面，公司计划在扩宽现有产品应用领域的同时，不断丰富产品类型，持续提升产品质量和附加值，保持公司产品在行业中的竞争地位。（三）技术研发计划公司未来将继续加大技术开发和自主创新力度，在现有技术研发资源的基础上完善技术中心功能，规范技术研究和产品开发流程，引进先进的设计、测试等软硬件设备，提高公司技术成果转化能力和产品开发效率，提升公司新产品开发能力和技术竞争实力，为公司的持续稳定发展提供源源不断的技术动力。公司将本着中长期规划和近期

13、目标相结合、前瞻性技术研究和产品应用开发相结合的原则，以研发中心为平台，以市场为导向，进行技术开发和产品创新，健全和完善技术创新机制，从人、财、物和管理机制等方面确保公司的持续创新能力，努力实现公司新技术、新产品、新工艺的持续开发。（四）技术研发计划公司将以新建研发中心为契机，在对现有产品的技术和工艺进行持续改进、提高公司的研发设计能力、满足客户对产品差异化需求的同时，顺应行业技术发展，不断研发新工艺、新技术，不断提升产品自动化程度，在充分满足下游领域对产品质量要求不断提高的同时，强化公司自主创新能力，巩固公司技术的行业先进地位，强化公司的综合竞争实力。积极实施知识产权保护自主创新、自主知识产

14、权和自主品牌是公司今后持续发展的关键。自主知识产权是自主创新的保障，公司未来三年将重点关注专利的保护，依靠自主创新技术和自主知识产权，提高盈利水平。公司计划在未来三年内大量引进或培养技术研发、技术管理等专业人才，以培养技术骨干为重点建设内容，建立一支高、中、初级专业技术人才合理搭配的人才队伍，满足公司快速发展对人才的需要。公司将采用各种形式吸引优秀的科技人员。包括：提高技术人才的待遇；通过与高校、科研机构联合，实行对口培训等形式，强化技术人员知识更新；积极拓宽人才引进渠道，实行就地取才、内部挖掘和面向社会广揽人才相结合。确保公司产品的高技术含量，充分满足客户的需求，使公司在激烈的市场竞争中立于

15、不败之地。公司将加强与高等院校、研发机构的合作与交流，整合产、学、研资源优势，通过自主研发与合作开发并举的方式，持续提升公司技术研发水平，提升公司对重大项目的攻克能力，提高自身研发技术水平，进一步强化公司在行业内的影响力。（五）市场开发规划公司根据自身技术特点与销售经验，制定了如下市场开发规划：首先，公司将以现有客户为基础，在努力提升产品质量的同时，以客户需求为导向，在各个方面深入了解客户需求，以求充分满足客户的差异化需求，从而不断增加现有客户订单；其次，公司将在稳定与现有客户合作关系的同时，凭借公司成熟的业务能力及优质的产品质量逐步向新的客户群体拓展，挖掘新的销售市场；最后，公司将不断完善营

16、销网络建设，提升公司售后服务能力，从而提升公司整体服务水平，实现整体业务的协同及平衡发展。（六）人才发展规划人才是公司发展的核心资源，为了实现公司总体战略目标，公司将健全人力资源管理体系，制定科学的人力资源开发计划，进一步建立完善的培训、薪酬、绩效和激励机制，最大限度的发挥人才潜力，为公司的可持续发展提供人才保障。公司将立足于未来发展需要，进一步加快人才引进。通过专业化的人力资源服务和评估机制，满足公司的发展需要。一方面，公司将根据不同部门职能，有针对性的招聘专业化人才：管理方面，公司将建立规范化的内部控制体系，根据需要招聘行业内专业的管理人才，提升公司整体管理水平；技术方面，公司将引进行业内

17、优秀人才，提升公司的技术创新能力，增加公司核心技术储备，并加速成果转化，确保公司技术水平的领先地位。另一方面，公司将建立人才梯队，以培养管理和技术骨干为重点，有计划地吸纳各类专业人才进入公司，形成高、中、初级人才的塔式人才结构，为公司的长远发展储备力量。培训是企业人力资源整合的重要途径，未来公司将强化现有培训体系的建设，建立和完善培训制度，针对不同岗位的员工制定科学的培训计划，并根据公司的发展要求及员工的发展意愿，制定员工的职业生涯规划。公司将采用内部交流课程、外聘专家授课及先进企业考察等多种培训方式提高员工技能。人才培训的强化将大幅提升员工的整体素质，使员工队伍进一步适应公司的快速发展步伐。

18、公司将制定具有市场竞争力的薪酬结构，制定和实施有利于人才成长和潜力挖掘的激励政策。根据员工的服务年限及贡献，逐步提高员工待遇，激发员工的创造性和主动性，为员工提供广阔的发展空间，全力打造团结协作、拼搏进取、敬业爱岗、开拓创新的员工队伍，从而有效提高公司凝聚力和市场竞争力。二、 保障措施(一)加强招商引资和重点项目建设在招商引资工作上，要以本规划的重点产品为方向，以完善产业链为重点，着力引进世界500强和国内行业10强企业，进一步提升区域产业技术和产品档次，促进区域产业结构调整和优化升级。(二)明确责任分工，提高统筹协调能力制定规划实施意见和工作方案，明确分工，落实责任。加强各相关部门之间的沟通

19、协调，形成协调共商、齐抓共管、通力合作的工作机制。建立健全规划实施的考评、监测、评估和监督机制，加强对规划实施情况的跟踪分析，定期开展规划落实情况的监督检查，确保规划发展目标、任务措施、重大项目和重大工程如期完成。(三)强化政策支持对重点项目在审批、土地供应等方面给予优先支持、及时核发办理规划、建设、开工等许可证和手续，竣工后及时组织验收。在财政、金融、建筑规划许可等方面制定操作性强的政策，全面落实税收优惠政策。加强区域协同合作，加快相关协同地方标准制定。(四)推进科技创新应用发挥科技创新及推广应用优势，建立产业创新试验区，对重点项目给予财政补助，提升自主创新能力，加速科技创新成果转化应用，带

20、动产业快速发展。(五)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。(六)加大金融支撑各级金融机构要强化对符合条件的项目龙头企业的信贷支持力度，从授信总量扩大、利率优惠、信贷品种拓展等方面，切实为项目龙头企业提供高质量的配套金融服务。建立健全项目产业化信用担保体系，鼓励有条件的地区建立龙头企业贷款担保基金。优先支持龙头企业上市融资，将具备上市条件的龙头企业纳入重点培

21、育计划，并提供相应的帮助和指导。第三章 市场和行业分析一、 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

22、，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

23、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：（

24、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

25、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，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

26、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

27、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。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

28、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，

29、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

30、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、 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条件：（一）可实现性可实现性即企业所选择的目标市场是否易于进入，根据企业目前的人、财、物和技术等资源条件能否通过适当的营销组合策略占领目标市场。例如，通过适当的营销渠道，产品可以进入所选中的目标市场；通过适当的媒体可以将产品信息传达到目标市场，并使有兴趣的消费

31、者通过适当的方式购买到产品。（二）可营利性可营利性即所选择的细分市场应当具有能够盈利的规模，且有一定的发展潜力，使企业赢得长期稳定的利润，值得营销者为之设计一套营销规划方案的尽可能大的同质群体。例如：如果专门为2米以上身高的人生产汽车，对于汽车制造商来说就是不合算的。应当注意的是：需求量是相对于本企业的产品而言，并不是泛指一般的人口和购买力。（三）可衡量性可衡量性表明该细分市场特征的有关数据资料必须能够加以衡量和推算。比如在电冰箱市场上，在重视产品质量的情况下，有多少人更注重价格，有多少人更重视耗电量，有多少人更注重外观，或兼顾几种特性，当然，将这些资料予以量化是比较复杂的过程，必须运用科学的

32、市场调研方法（四）可区分性可区分性指细分市场在观念上能被区别并对不同的营销组合因素和方案有不同的反应，比如女性化妆品市场可依据年龄层次和肌肤类型等变量加以区分；汽车市场可以根据收入水平和年龄层次等变量进行区分。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、

33、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、 整合营销传播计划过程在制定整合营销传播策略的过程中，营销企业需要结合各种促销组合要素，平衡每一个要素的优势和劣势以产生最有效的传播计划。可以说，整合营销传播管理实际上就是对目标受众进行有效传播的过程，包括策划、执行、评估和控制各种促销组合要素。整合营销传播方案的制定者必须决定促销组合中各要素的角色和功能，为每种要素制定正确的策略，确定它们如何进行整合，为实施进行策划，考虑如何评估所取得的成果，并进行必要的调整。营销传播只是整体营销计划和方案的一部分，必须能够融合于其中。六、 大数据行业发展背景1、大数据时代下传统数据管理软件

34、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

35、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，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

36、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

37、）、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、

38、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

39、，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

40、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

41、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

42、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

43、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。七、 全面质量管理营销管理者应当将改进产品和服务质量视为头等大事。许多在全球获得成功的公司都是因其产品达到了预期的质量指标。大多数顾客已不再接受或容忍质量平平的产品。企业要想在竞争中立于不败之地，除了接受全面质量管理（TQM），别无选择。通用电气公司董事长杰克，韦尔奇说：“质量是我们维护顾客忠诚最好的保证，是我们对付外国竞争最有力的武器，是我们保持增长和盈利的唯一途径。”更高的产品和服务质量会带来更高的顾客满意、顾客忠诚，同时也能支撑较高的价格并因销量增加带来更低的成本

44、。所以，质量改进方案（QIP）通常会提高企业盈利水平。美国质量管理协会认为，质量是一项产品或服务有能力满足明确的或隐含的需求的各种属性和特征的总和。这是一个顾客导向的质量定义。顾客有一系列的需要和欲望，当所售的产品或服务符合或超越了顾客的欲望时，销售者就提供了质量。一个能在大多数场合满足大多数顾客需要与欲望的公司就是优质公司。区分适用性质量和适合性质量是很重要的。适用性质量是指产品达到某特定功能的质量。适合性质量是指达到没有缺陷且有稳定一致的性能。重要的是“市场驱动质量”，而不是“工程驱动质量”。全面质量管理要求一个组织对所有生产过程、产品和服务进行一种广泛有组织的管理，以便不断地改进质量工作

45、。全面质量管理是创造顾客价值、顾客满意和保留顾客的关键，要求企业全员全程参与，正如营销是每个人的工作一样。在一个以质量为导向的企业，营销经理有两项责任：第一，正确识别顾客需要和欲望，将顾客的要求正确地传达给产品设计者，参与制定旨在通过全面质量获胜的战略和政策。第二，在向目标顾客传递高质量产品和服务的同时传递高的营销质量，努力使每项营销活动订单处理、推销员培训、广告、售后服务等都达到更高的标准和水平。越来越多的公司已经任命一位“质量副总经理”专门负责全面质量管理。全面质量管理要求确认下面有关质量改进的诸条件。（1）质量必须为顾客所认知。质量工作必须以顾客的需要为起始点，以顾客的知觉为终点。（2）

46、质量必须在公司每一项活动中体现出来。不能只考虑产品的质量，还应考虑广告、服务、产品介绍文献、送货、售后服务等方面的质量。（3）质量要求全体员工的承诺。唯有当公司全体员工都承诺保证质量，以质量为动力，并得到良好培训时，质量才有保证。（4）质量要求高质量的合作伙伴。一个公司所提供的质量，只有当它的价值链上的伙伴都对质量作出承诺时，才有保证。（5）质量必须不断改进。最佳公司坚信“每个人应持续不断地改善每项工作”。改善质量的最好方法就是以“最佳等级”竞争者作为基准，努力赶上或者超越他们。（6）质量改进有时需要总体突破。尽管质量应持续不断地加以改进，但有时确定一个总体改进目标是必要的。小的改进通过努力工

47、作就可以实现，而大的改进则要求新的思路和更高明的工作。（7）质量未必要求更高成本。质量实际上是通过学习掌握“第一次就把事情做好”的方式得以改善的。质量不是检查出来的，质量必须是设计进去的。当事情在第一次就做得很完美时，诸如抢救、修理等许多成本，以及顾客不满意的损失都可以免除。（8）质量是必要的，但不是充分的。由于买方的要求越来越高，改进一个公司的产品或服务质量无疑是十分必要的。然而，高质量并不保证必胜，尤其是当竞争者也处于大致相同的质量水平时。八、 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

48、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，营造良好数字生态，建设数字中国。同时，自“新基建

49、”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，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新

50、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主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越

51、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的格局分散、生态基础不完善、规模用户群体缺

52、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，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提高效率，

53、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，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密

54、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，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大

55、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仍然不强。一方面，国内企业对大数据核心技术

56、、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限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以

57、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。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板

58、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，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱

59、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。九、 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

60、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%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

61、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

62、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。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

63、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、