大数据应用与解决方案行业发展趋势

《大数据应用与解决方案行业发展趋势》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据应用与解决方案行业发展趋势（46页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、大数据应用与解决方案行业发展趋势一、 客户发展计划与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。其中，老客户价值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计划。客户发展计划涉及客户关系管理全局，用于指导企业客户关系管理的各项活动，应当具备以下特点：一是明确性，明确规定所要达到的目标，不能模棱两可；二是可操作性，各项实施措施必须具体，以便于各部门相关人员执行；三是阶段性，结合企业自身条件、市场需求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划，实现三者的有机结合；四是可达到性，应当考虑企业自身实际与市场

2、环境实际，使得各部门相关人员有条件、有能力实现计划。2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提。根据一般经验，客户发现主要有以下途径：（1）查阅法。查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料，如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等。（2）市场咨询法。向有关部门咨询，如市场研究部门、工商行政管理部门等。（3）会议法。参加各种会议，如行业会议、展览会、展销会等。（4）广告开拓法。利用各种广告媒介寻找准顾客，如直接邮寄广告、电话广告、电子商务广告等。（5）链式引荐法。请现有客户推荐新顾客。（6）社会关系拓展法。利用自身的种种社会关系寻找准顾客。（7）中心开花法。通过中心人物的链式关系

3、扩大顾客群，中心人物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力的人物等。（8）市场细分法。通过市场细分发现准客户。（9）历史顾客名单核对法。从以往有过来往或交易关系的客户名单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户。（10）地毯式拜访法。销售人员直接走访特定区域所有可能有价值的企业以寻找准顾客。（11）社交群体接触法。在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等各类社交场合接触准客户。（12）个人观察法。销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客。（13）随机法。利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等。（14）吸引竞争者的顾客。（15）委托助手法。即聘用与委托专职

4、人员帮助收集信息，上门拜访，寻找准顾客。二、 绿色营销的内涵和特点（一）绿色营销的内涵关于绿色营销，广义的解释是指企业在营销活动中体现的社会价值观、伦理道德观，充分考虑社会效益，既自觉维护自然生态平衡，更自觉抵制各种有害营销。因此，绿色营销也称伦理营销。狭义的绿色营销，主要指企业在营销活动中，谋求消费者利益、企业利益与环境利益的协调，既要充分满足消费者的需求，实现企业利润目标，也要充分注意自然生态平衡，因此又称生态营销或环境营销。绿色营销以促进可持续发展为目标。英国威尔斯大学的肯毕泰教授在绿色营销化危机为商机的经营趋势一书中指出：“绿色营销是一种能辨识、预期及符合消费者与社会需求，并且可带来利

5、润及永续经营的管理过程”。“首先，企业所服务的对象不仅是顾客，还包括整个社会；其次，市场营销过程的永续性一方面需仰赖环境不断地提供市场营销所需资源的能力，另一方面还要求能持续吸收营销所带来的产物。”绿色营销观要求企业在营销中不仅要考虑消费者利益和企业自身的利益，而且要考虑社会利益和环境利益，将四方面利益结合起来，全面履行企业的社会责任。（二）绿色营销的特点绿色营销与传统营销相比，具有以下特征：（1）绿色消费是开展绿色营销的前提。消费需求由低层次向高层次发展，是不可逆转的客观规律，绿色消费是较高层次的消费观念。人们的温饱等生理需要基本满足后，便会产生提高生活综合质量的要求，产生对清洁环境与绿色产

6、品的需要。（2）绿色观念是绿色营销的指导思想。绿色营销以满足需求为中心，为消费者提供能有效防止资源浪费、环境污染及损害健康的产品。绿色营销所追求的是人类的长远利益与可持续发展，重视协调企业经营与自然环境的关系，力求实现人类行为与自然环境的和谐发展。（3）绿色体制是绿色营销的法制保障。绿色营销是着眼于社会层面的新观念，所要实现的是人类社会的协调持续发展。在竞争性的市场上，必须有完善的政治与经济管理体制，制定并实施环境保护与绿色营销的方针、政策，制约各方面的短期行为，维护全社会的长远利益。三、 （4）绿色科技是绿色营销的物质保证。技术进步是产业变革和进化的决定因素，新兴产业的形成必然要求技术进步；

7、但技术进步如背离绿色观念，其结果有可能加快环境污染的进程。只有以绿色科技促进绿色产品的发展，促进节约能源和资源可再生以及无公害的绿色产品的开发，才是绿色营销的物质保证。大数据行业的挑战（一）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、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

8、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。（二）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，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

9、体系的依赖。（三）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。

10、（四）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

11、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，业内为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧。四、 大数据行业未来发展趋势（一）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

12、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

13、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

14、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。（二）云原生大数据平台架构成

15、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

16、，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。（三）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

17、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。五、 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

18、大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到319%。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295%。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275%。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。六、 大数据行业发展背景（一）大数

19、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126ZB，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486ZB，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

20、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，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，

21、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。（二）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（isolatio

22、n，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Ha

23、doop、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

24、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

25、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

26、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。（三）国产基础软件迎来爆发式增长阶段当前，中国

27、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，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

28、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、 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。其中，大数据软件部分按照产品功能的不同可以被分为：大数据管理平台、数据应用中间件、数据智能分析工具、大数据应用四个部分。八、 大数据全生命周期管理大数据生命周期进一步细分为大数据集成、存储和处理、治理、建模、挖掘和流通等阶段。（一）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

29、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；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个

30、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定性。（二）大数据存储和处理大数据存储与处理要用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

31、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、可用性和可维护性方面具有明显优势。（三）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

32、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

33、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。（四）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

34、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。（五）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

35、、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。（六）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

36、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。九、 大数据与互联网营销互联网是直复营销的重要载体，更是互联网时代企业与顾客互动的重要载体。互联网具有跨时空、交互式、个性化、信息多样化（文字、声音、图像）等特征，而且其成本较低，使得互联网营销（亦称网络营销或网上营销或在线营销）客观地存在一种高效率的互动关系。互联网（包括移动网和互联网融合的移动互联网）为营销者

37、和消费者提供了更好的互动和个性化的机会。（一）大数据、移动网络推动了互联网营销1、大数据是互联网营销的技术保障“大数据时代的预言家”、大数据时代的作者维克托迈尔舍恩伯格给出的解释或许更易于理解，他认为，“大数据”是指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理；大数据并不是很大或者很多的数据，并不是一部分数据样本，而是针对某个现象或事项的所有数据。比如说关于一家企业的数据信息，除了企业名称、法定代表人、注册资本、经营范围等基本信息外，还包括财务信息、经营信息、外部关联关系、诚信状况等信息。大量、多维、立体、交织信息的汇集，就可以基于不同需求分析为不同主体提供数据基础。依照大

38、数据时代的翻译者、电子科技大学互联网科学中心主任周涛教授的说法，“大数据”是“数据化”趋势下的必然产，物。而数据化最核心的理念就是“一切都被记录，一切都被数字化”。大数据不是一部分数据样本，而是关于某个现象的全部数据。对企业而言，理解大数据要重视其多样化的形态和来源，发展对数据的深度分析能力，从而整合内部和外部信息，融合业务资源和社交媒体，进行准确预测。从战略思维视角来解释，大数据不仅是一种技术，同时也是企业的管理思维和运作范式。通过数据融合与分析挖掘，借以提升管理效率，开拓价值创造模式，它契合了互联网的开放性、普惠性、个性化特征。大数据变革了需求发现机制提升了发现需求的能力；通过记录顾客或客

39、户的消费历史、网页浏览路径、市场供需变动、甚至客户画像（个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据）等，企业的营销活动能够更加精准、更有针对性。借助大数据能够完成更精细的市场细分。基于此，对不同客户，企业能够借助大数据对其进行更精准的营销以刺激需求。亦即，企业有针对性地面对不同类别的客户选用不同推送方法，使得每一类顾客获取到的是自己期望获得的产品及相关信息，如此，相比全覆盖的轰炸式营销，能够减少顾客对促销的抵触感，提高营销效果。2、移动网络助力互联网营销1991年英国物理学家TimBe

40、rnersLee发明了万维网，但他也许不会想到万维网（wwW）如此迅速地推广，并对这个世界产生前所未有的深刻影响。美国知名经济学家泰勒考恩指出，“与电的发明不同，互联网还未改变每个人的生活，但它已经改变了许多人的生活，且将会对下一代产生更为强大的影响力，尤其有利于那些求知若渴的人、愿意去应付那些由泛泛之交构成的超大关系网的人、愿意以极快速度吸收信息的人”。4G是第四代移动通信及其技术的简称，是集3G与WLAN于一体并能够传输高质量，视频图像且图像传输质量与高清晰度电视不相上下的技术产品。与3G相比，通信速度更快、网络频谱更宽、通信更加灵活、智能性能更高、兼容性能更平滑、提供更多增值服务、实现更

41、高质量的多媒体通信、频率使用效率更高、通信费用更加便宜。4G网络的建设带动了4G手机用户的迅速增加。运营商的网络能力有了显著提升，消费者的通信体验大大改善。4G网络将移动上网的速度提升到100Mbps，已经达到了部分用户家庭中固定宽带的速率，使得人们能够在手机上体验到更快的网络访问速度。在没有WiFi的时候，4G网络可以起到很好的替代作用。4G网络的应用大大提升了信息交换效率。总之，互联网特别是移动网络技术的广泛应用，为互联网营销的实现提供了可能，主要原因是移动互联网更好地满足了顾客的时间碎片化的便利性需求。可以说，互联网特别是移动互联网是互联网营销的技术基础。（二）官网自营互联网营销（习惯性

42、称谓，在此章实际是互联网促销）有很多形式，如官网自营、微博营销、微信营销、搜索引擎营销、视频营销等。当然，不同分类下的称为也不尽相同，有的还有内容上的交叉。无论哪一种形式，都具有传播与促销的功能，有的还有直接提供服务的作用。官网上自营是互联网企业传递信息的直接渠道。不难理解，官方网站是体现主办者意志想法，企业信息公开，专用、权威和公开性质的一种网站，人们也常将其作为了解企业信息的首选方式。官网自营可以充分利用企业原有品牌影响力，官网的权威性给自身品牌背书。因此，企业在官网（PC端、移动端）开通互联网通道、发布品牌及产品信息、提供官方应用程序下载、设立产品论坛等，目的就是充分利用官网的公信力和吸

43、引力，形成自营渠道，实现销售产品或服务的目的。在自有业务平台（即官网）上传播品牌及业务，这是非常普遍的常态传播形式。同理，在相关管理部门许可的前提条件下，线下场景中也有在企业办公大楼上竖起广告牌的情形。只是线上的广告制作成本更低，甚至有时是零成本。（三）微博营销作为一种新兴媒体，微博进入门槛较低，它融合了传统媒体、网络媒体、手机媒体的功能于一身，具有强劲的传播优势：便携、即时、快速、互动性强，传播具有“裂变性”，有价值的信息会在短时间内得到关注，并迅速传播开来。有研究表明，一种传播媒体普及到5000万人，收音机用了38年，电视用了13年，互联网用了4年，而微博只用了14个月。微博基于公开平台架

44、构，允许用户创作和发布信息并附加多媒体内容，还可以帮助用户获得大量的内生和第三方开发的应用。加之微博营销的成本投入少、互动性强、传播速度快等特点，已成为企业特别是中小企业产品发布、促销信息传播、活动公告宣传、危机公关处理的首选平台，最终发展成为企业的自媒体。以新浪微博为例，截至2013年8月2日，其认证的企业微博近32万家2。2013年8月5日新浪与拥有900万家淘宝商户的阿里巴巴共同推出的新浪微博淘宝版，则使得微博这一营销模式发挥到了当时的极致，表现为当用户账户绑定后，微博用户可直接登录淘宝平台完成交易、支付等功能，实现新浪微博与淘宝账户互通，用户在绑定后可以用一方账号登录另外一方的业务，大

45、大减少在两个平台登录切换的成本，让购物和信息分享更为方便快捷。新浪微博积极推动用户基数增长，提升用户活跃度，加强移动端变现，优化广告产品以求从各个维度更好地服务持续增长的客户群体。微博的广告和营销业务继续保持强劲势头。（四）微信营销毫不夸张地说，微信的出现相当程度地改变了人们的生活方式。在今天的移动互联网时代，微信用户的使用频率和用户黏性远高于其他社交平台，因此，企业也有必要选择并利用好这样的工具实现有效的传播。微博最大的营销优势是其粉丝形成的广度，而微信的优势在于其点对点的沟通深度。相比微博而言，微信是个相对封闭的环境。也正因为微信将用户置于熟人关系中，在微信中所产生信息的关注度比微博要高得

46、多，尤其是在朋友圈被大量转发的文章往往能实现非常高的阅读量。微信与微博并不矛盾，并且可以联动、整合。1、微信营销的优势微信营销是指企业借助微信功能，通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的营销。（1）潜在客户数量多。微信的快速的技术迭代，功能越来越强大，给用户带来的越来越多的便利和实用性，使其成为众多商家和企业潜在客户的聚集地，且微信的用户数量还在不断地攀升。至2016年年底，微信的月活跃用户正式超越了，在用户数字上，微信成为名副其实的腾讯第一大平台。可以预见，8亿多微信用户的背后蕴藏着巨大的潜在客户、市场容量大。（2）营销成本低廉。传统的营销推广多在线下，成本固然较高；而微信

47、是一种软件，且使用是免费的。也就是说，微信从注册、开通，到使用各种功能都不收取费用，只是在使用微信时产生的上网流量由网络运营商收取比较低廉的流量费。如此，企业通过微信开展的微信营销活动的成本自然也是非常低的。（3）营销信息到达率高。如果在微博上发布的信息，发布者无从知晓他（她）的粉丝是否真正收到、阅读了的信息。微信则不同。由于每一条信息都是以推送通知的形式发出，企业所发布的每一条的信息都会送达订阅用户手中，到达率几乎是100%，信息传播到达率高于微博。（4）精准营销。微信公众账号能够通过后台的用户分组和地域控制等手段对用户进行多样化分类，有利于准确发现用户（顾客）需求，进而实现精准的信息推送，

48、包括推送信息的方式、推送信息的内容等。（5）营销方式多元化。微信不仅支持文字，还支持语音以及混合文本编辑，普通的微信公众账号就可以群发文字、图片、语音三个类别的内容。而经过认证的微信公众账号，会有更高的权限，能推送更漂亮、更能体现企业意愿的图文组合信息。图文并茂，并辅之以有特色的语音和视频，比较容易拉近企业与用户（顾客）的距离，使营销活动变得更生动、更有趣、更有效。（6）营销方式人性化。微信的功能可以实现用户许可式选择和接受，由此，微信公众账号的内容推送既可以是企业主动推送，也可以把接收信息的权力交给用户，让用户自己选择自己感兴趣的内容，如回复某个关键词可以看到相关的内容等。这种亲民而不扰民的

49、设计，使得企业的微信营销过程更具有人性化。2、微信公众号营销微信营销的方式有很多，有以建立并维系客户关系为目的、发挥漂流瓶、查看附近的人、二维码扫描等微信功能的微信营销，也有利用开放平台、语音信息等功能进行内容推送、创意执行的微信营销，还有直接在公众平台上营造品牌及产品信息传递生态链的微信营销。结合本章目的，主要有微信公众号营销和微信群营销两类。必须提及的是，微信的公众平台功能较好地弥补了微信的封闭性，也让微信不止停留在社交的层面，可以作为一个有效的传播工具。对于公众平台来说，信息主要以推送的形式传达，是一种一点对多点的传播，传播广泛。针对微信公众号，腾讯分别提供了三种类型的公众号，分别是服务

50、号（主要偏于提供服务，类似银行、114、提供服务查询，认证前后都是每个月可群发4条消息）、订阅号（主要偏于为用户传达资讯，类似报纸杂志，认证前后都是每天只可以群发一条消息）和企业号（主要用于公司内部通信使用）。根据业务属性，企业可以选择申请不同种类的微信公众号，如果选择运营得当，可以很好地发挥传播与沟通的渠道效应。3、微信群营销除了微信公众账号外，微信的另一传播依托对象就是微信群（类似QQ群）。如，热度非常高的微信讲座也是非常好的一种宣传方式，借由一些公益性质的讲座活动，将高质量的用户吸引到同一个微信群中，增加企业直接接触目标用户的机会，可以说是一种性价比非常高的传播方式。（五）搜索引擎营销搜

51、索引擎在帮助企业从浩瀚如烟的海量网民中挖掘潜在顾客具有重要作用。潜在顾客主动查询，通过搜索关键词反映顾客需求，搜索引擎根据客户需求给出相应的结果，有效地增加网站流量、促进企业销售及推广、提高品牌知晓率。搜索引擎的直接作用和间接作用均不可小觑。1、搜索引擎及其营销意义搜索引擎，搜索的并不是所有数据，而是一些事先整理好的网页索引数据库，但是这些数据也是片断性地和网页文字相匹配的。简言之，搜索引擎指的是收集了互联网上众多网页并对网页中的每一个字进行索引，从而建立索引数据库。当某个用户在搜索框中输入并搜索某个关键词的时候，网页中包含的该关键词的网页就都会被作为搜索结果搜索出来，经过复杂的算法进行有序的

52、排列后，这些结果就按照与搜索关键词的相关度的匹配性，依次排列并展示出来。百度、谷歌、360搜搜、雅虎等都已经成为我们熟知的搜索引擎平台。搜索引擎营销（SEM）就是根据用户或顾客使用搜索引擎的方式利用用户或顾客检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户或顾客的过程。亦即，搜索引擎营销就是一种互联网营销手段，通过抓住用户或顾客对于搜索引擎的使用习惯和依赖性，把用户或顾客最终需要搜索的信息精准地推送给用户或顾客的过程。搜索引擎营销的意义表现在顾客和企业两个侧面。对用户（顾客）而言，可以非常便捷地进行精准的搜索，即用户（顾客）通过搜索引擎中的关键词精准找到自己需要的信息；另一方面，企业能够以最小的成

53、本寻找精准的客户，并借以创造最大的互联网价值。也就是说，而企业则可以通过锁定不同关键词得到有效的顾客，并根据用户（顾客）的搜索习惯、爱好和需求，向其推送精准的广告。2、不付费搜索与付费搜索不付费搜索，即自然搜索，指的是搜索引擎优化（SEO）的结果。搜索引擎优化是一种利用搜索引擎的搜索规则来提高目前网站在有关搜索引擎内的自然排名的方式。而搜索引擎营销的基本原理是让用户发现信息，提供进入网站/网页进一步了解他（她）所需要，信息的渠道，可以为企业引入流量。企业通过对于如何抓取网页、如何索引、最终如何排名方式的了解后，采取适合自身的方法，最终使得该网站信息在搜索引擎的展示结果中处于靠前位置。自然搜索P

54、C端出现的地方一般出现在页面左侧，位于若干个付费搜索结果的下面，包含的内容一般有标题和内容预览。不付费搜索的移动端呈现与PC端相似，不再赘述。关于付费搜索，移动端付费搜索和电脑PC端付费搜索方式有很大不同。PC端付费搜索，可以按点击付费（PPC），也可以按每次点击费用（CPC）以及搜索引擎广告等。付费搜索的种类大致可分为目录免费登陆、品牌专区、竞价排名广告、网盟推广、移动推广以及部分增效工具，其中竞价排名广告成为众多企业比较常用的付费搜索。竞价排名广告，指的是主要由搜索引擎出价高低决定排名顺序，比如百度竞价，对同时购买同一关键词的网站排名的话，竞价的高低起了关键性的作用。移动端屏幕相比PC端比

55、较局限，PC端很多看上去简单的广告若移植到移动端，效果就会打折扣，所以移动端付费搜索会有自己比较有特点的广告形式，主要有五种。其一是Banner广告，直接复制webBanner广告，一般位于屏幕的顶部，偶尔底部也会有；其二是开屏广告，顾名思义，应用启动时会出现，全屏展现，时间为35秒，主要应用于品牌广告；其三是积分墙，是按照的效果付费的广告形式，多用于APP应用展示多种多样的积分任务，用户完成任务就可以获得相应的积分，开发者也可以由此获得收入；其四是插屏广告，多在视频播放中弹出；其五是信息流广告，作为一种移动端的原生广告形式，用户查看好友信息的时候，会插播搜索推广信息。这种信息流广告比插播广告

56、有较好的用户体验，效果比较良好。3、漏斗图及搜索引擎营销过程搜索引擎营销过程就如同一个漏斗，实现由上到下，从展现、点击、浏览、咨询和转化（下订单）的过程。在这期间，流量逐渐变小、数量也在不断变少，类似“漏斗”造型，故名。这个“漏斗”可以从两个方面进行分析，首先，从用户或顾客角度来看，是一个从搜索信息点击感兴趣的推广结果打开网页浏览与网站互动咨询下单购买合适商品的过程；其次，从企业营销角度来看，是推广结果在搜索结果页面展现获得网民点击网站被浏览与咨询者互动获得订单的过程。在搜索引擎营销过程中，表面上看，“展现”和“点击”主要决定于搜索平台；“浏览”（包括互动咨询）关键在企业；而“转换”主要决定于

57、线下交易、服务及物流等。事实上，搜索平台的选择、搜索平台上如何展现等也是企业与其洽商（包括优化、付费、排名等）的结果；线下交易也是主要决定于企业与合作伙伴的关系。亦即，企业在搜索营销上的努力，直接关系到营销效果。基于此，此图也被称为搜索引擎营销效果转化漏斗。（六）视频营销视频营销是指企业通过网络视频，借助视频平台，达到宣传企业品牌、产品及服务的一种传播手段。其主要模式有四种。一是广告推送模式，主要包括视频网站中片头贴片、片尾贴片和暂停贴片；二是植入模式，可以利用自制的微电影等形式将品牌或产品价值信息点，植入到视频短片中，通常要求视频情节、背景与道具等与品牌主张和产品信息高度吻合；三是用户创造内

58、容模式，如在优酷、土豆等平台上征集、票选由网友创造的视频作品，通过网友与品牌企业的互动，加深对品牌印象；四是病毒式传播视频，即通过发布极具吸引力和传播力的视频，融合产品和品牌广告信息，期望用户自发传播，最终在用户中形成病毒式的快速传播。YouTube首创为网友提供上传视频的互动模式平台，后续的优酷、土豆等国内很多视，频网站也快速开发、成长。网络视频24小时全天候可视的特点使网络视频广告更加多元和灵活，比如网络视频前的贴片广告、视频中的植入式广告，以及企业创作的供网友传播的病毒式视频等，为企业的视频营销提供了广阔的空间。实践中，在优酷、土豆、爱奇艺、搜狐视频、腾讯视频、乐视视频等网站平台上有很多

59、企业制作的微电影及广告片，起到了不可低估的传播作用。“支付宝”作为一种针对网上交易推出的安全付款服务，它可在买家确认收到货前，替买卖双方暂时保管货款。作为国内首创的网上支付工具，支付宝从一开始的口号和目标就是“安全支付，天下无贼”。2004年视频营销活动，利用天下无贼的知名度、美誉度吸引用户关注，同时用故事情节表现出来，使网上安全支付的概念更加平民化，进而引领更多人使用这一工具。十、 保护现有市场份额占据市场领导者地位的公司在力图扩大市场总需求的同时，还必须时刻注意保护自己的现有业务免遭竞争者入侵。最好的防御方法是发动最有效的进攻，不断创新，永不满足，掌握主动，在新产品开发、成本降低、分销渠道

60、建设和顾客服务方面成为行业先驱，持续增加竞争效益和顾客让渡价值。即使不发动主动进攻，至少也要加强防御，堵塞漏洞，不给挑战者可乘之机。市场领导者不可能防守所有的阵地，必须认真地探查哪些阵地应不惜代价严防死守，哪些阵地可以放弃而不会带来太大损失，将资源集中用于关键之处。防守战略的基本目标是减少受到攻击的可能性，或将进攻目标引到威胁较小的区域并设法减弱进攻的强度。主要的防御战略有以下六种。1、阵地防御阵地防御是指围绕企业目前的主要产品和业务建立牢固的防线，根据竞争者在产品、价格、渠道和促销方面可能采取的进攻战略而制定自己的预防性营销战略，并在竞争者发起进攻时坚守原有的产品和业务阵地。阵地防御是防御的

61、基本形式，是静态的防御，在许多情况下是有效的、必要的，但是单纯依赖这种防御则是一种“市场营销近视症”。企业更重要的任务是技术更新、新产品开发和扩展业务领域。海尔集团没有局限于赖以起家的冰箱市场，而是积极从事多元化经营，开发了空调、彩电、洗衣机、电脑、微波炉、干衣机等一系列产品，成为我国电器行业著名品牌。2、侧翼防御侧翼防御是指企业在自己主阵地的侧翼建立辅助阵地以保卫自己的周边和前沿，并在必要时作为反攻基地。超级市场在食品和日用品市场占据统治地位，但是在食品方面受到以快捷、方便为特征的快餐业的蚕食，在日用品方面受到以廉价为特征的折扣商店的攻击。为此，超级市场提供广泛的、货源充足的冷冻食品和速食食

62、品以抵御快餐业的蚕食，推广廉价的无品牌商品并在城郊和居民区开设新店以击退折扣商店的进攻。3、以攻为守以攻为守是指在竞争对手尚未构成严重威胁或在向本企业采取进攻行动前抢先发起攻击以削弱或挫败竞争对手。这是一种先发制人的防御，公司应正确地判断何时发起进攻效果最佳，以免贻误战机。有的公司在竞争对手的市场份额接近于某一水平而危及自己市场地位时发起进攻，有的公司在竞争对手推出新产品或推出重大促销活动前抢先发动进攻，如推出自己的新产品、宣布新产品开发计划或开展大张旗鼓的促销活动，压倒竞争者。公司先发制人的方式多种多样：可以运用游击战，这儿打击一个对手，那儿打击一个对手，使各个对手疲于奔命，忙于招架；可以展

63、开全面进攻，如精工手表有2300个品种，覆盖各个细分市场；也可以持续性地打价格战，如格兰仕微波炉曾数次率先降价，使未取得规模效益的竞争者陷于困境；还可以开展心理战，警告对手自己将采取某种打击措施而实际上并未付诸实施。4、反击防御反击防御是指市场领导者受到竞争者攻击后采取反击措施。要注意选择反击的时机，可以迅速反击，也可以延迟反击。如果竞争者的攻击行动并未造成本公司市场份额迅速下降，可采取延迟反击，弄清竞争者发动攻击的意图、战略、效果和其薄弱环节后再实施反击，不打无把握之仗。反击战略主要有以下几方面。（1）正面反击。即与对手采取相同的竞争措施，迎击对方的正面进攻。如果对手开展大幅度降价和大规模促

64、销等活动，市场领导者凭借雄厚的资金实力和卓著的品牌声誉以牙还牙地采取降价和促销活动可以有效地击退对手。（2）攻击侧翼。即选择对手的薄弱环节加以攻击。某著名电器公司的电冰箱受到对手的削价竞争而损失了市场份额，但是洗衣机的质量和价格比竞争者占有更多的优势，于是对洗衣机大幅度降价，使对手忙于应付洗衣机市场而撤销对电冰箱市场的进攻。（3）钳形攻势。即同时实施正面攻击和侧翼攻击。比如，竞争者对电冰箱削价竞销，则本公司不仅电冰箱降价，洗衣机也降价，同时还推出新产品，从多条战线发动进攻。（4）退却反击。是在竞争者发动进攻时我方先从市场退却，避免正面交锋的损失，待竞争者放松进攻或麻痹大意时再发动进攻，收复市场

65、，以较小的代价取得较大的战果。（5）围魏救赵。是在对方攻击我方主要市场区域时攻击对方的主要市场区域，迫使对方撤销进攻以保卫自己的大本营。5、机动防御机动防御是指市场领导者不仅固守现有的产品和业务，还要扩展到一些有潜力的新领域，以作为将来防御和进攻的中心。6、收缩防御收缩防御是指企业主动从实力较弱的领域撤出，将力量集中于实力较强的领域。当企业无法坚守所有的市场领域，并且由于力量过于分散而降低资源效益的时候，可采取这种战略。其优点是在关键领域集中优势力量，增强竞争力。十一、 年度计划控制主要用于检查营销效果是否达到年度计划预期，对销售额、市场占有率、费用等指标进行控制，确保年度计划所规定的销售、利润和其他目标能够实现。（一）销售分析销售分析衡量并评估实际销售额与计划销售额的差距。具体有两种方法：1、销售差距分析主要用来衡量造成销售差距的不同因素的影响程度。当中既有售价下降的原因，也有销量减少的原因。没有完成计划销售量是造成差距的主要原因。企