大数据处理计划书范文

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1、泓域咨询/大数据处理计划书目录第一章 项目概述14一、 项目名称及项目单位14二、 项目建设地点14三、 建设背景14四、 项目建设进度15五、 建设投资估算16六、 项目主要技术经济指标16主要经济指标一览表16七、 主要结论及建议18第二章 市场营销分析19一、 大数据行业发展前景19二、 客户关系管理内涵与目标19三、 大数据分析行业发展概况20四、 大数据应用层将占据市场最大份额24五、 关系营销及其本质特征25六、 进入大数据行业的壁垒26七、 选择目标市场28八、 大数据行业未来发展趋势32九、 我国大数据总体发展形势良好35十、 营销部门与内部因素36十一、 年度计划控制38十二

2、、 竞争战略选择40第三章 公司成立方案45一、 公司经营宗旨45二、 公司的目标、主要职责45三、 公司组建方式46四、 公司管理体制46五、 部门职责及权限47六、 核心人员介绍51七、 财务会计制度52第四章 运营管理模式58一、 公司经营宗旨58二、 公司的目标、主要职责58三、 各部门职责及权限59四、 财务会计制度62第五章 经营战略方案68一、 企业竞争战略的构成要素（优势的创建）68二、 企业经营战略环境的概念与重要性69三、 企业战略目标的构成及战略目标决策的内容71四、 企业经营战略方案的内容体系73五、 企业经营战略环境的特点75六、 企业竞争战略的概念77第六章 人力资

3、源管理79一、 人员录用评估79二、 确定劳动定额水平的基本原则79三、 工作岗位分析80四、 培训课程设计的基本原则83五、 企业劳动协作85六、 绩效考评的程序与流程设计88第七章 企业文化分析93一、 企业先进文化的体现者93二、 企业文化的研究与探索98三、 培养名牌员工117四、 企业文化的完善与创新123五、 企业文化的创新与发展124六、 企业文化投入与产出的特点135第八章 项目选址138第九章 SWOT分析说明142一、 优势分析（S）142二、 劣势分析（W）143三、 机会分析（O）144四、 威胁分析（T）145第十章 投资计划153一、 建设投资估算153建设投资估算

4、表154二、 建设期利息154建设期利息估算表155三、 流动资金156流动资金估算表156四、 项目总投资157总投资及构成一览表157五、 资金筹措与投资计划158项目投资计划与资金筹措一览表158第十一章 财务管理方案160一、 财务可行性要素的特征160二、 短期融资券160三、 影响营运资金管理策略的因素分析164四、 企业财务管理体制的设计原则166五、 对外投资的影响因素研究170六、 现金的日常管理172七、 企业资本金制度177第十二章 经济效益及财务分析184一、 经济评价财务测算184营业收入、税金及附加和增值税估算表184综合总成本费用估算表185固定资产折旧费估算表1

5、86无形资产和其他资产摊销估算表187利润及利润分配表188二、 项目盈利能力分析189项目投资现金流量表191三、 偿债能力分析192借款还本付息计划表193报告说明（一）大数据行业面临的机遇1、国家政策支持和鼓励大数据行业发展自2014年大数据首次写入政府工作报告起，我国大数据战略不断演进，产业政策持续完善，政策环境日益优化。在国民经济十四五规划、国家战略性新兴产业发展规划、两化深度融合十四五规划、软件和信息技术服务业十四五规划、国家信息化十四五规划等相关经济发展规划中均直接或间接鼓励、支持行业的发展。2015年至2021年间，工信部在大数据领域先后出台了促进大数据发展行动纲要大数据产业发

6、展规划（2016-2020年）十四五信息化和工业化深度融合发展规划十四五大数据产业发展规划等产业专项规划，为大数据行业各阶段发展作出指引，为大数据分析发展指明了方向。其中，十四五信息化和工业化深度融合发展规划提出着力提升数据分析算法与工业知识、机理、经验的集成创新水平，形成一批面向不同工业场景的工业数据分析软件与系统以及具有深度学习等人工智能技术的工业智能软件和解决方案；十四五大数据产业发展规划在电力大数据领域提出基于大数据分析挖掘算法、优化策略和可视化展现等技术，强化大数据在发电、输变电、配电、用电各环节的深度应用。通过大数据助力电厂智能化升级，开展用电信息广泛采集、能效在线分析，实现源网荷

7、储互动、多能协同互补、用能需求智能调控。大数据分析是大数据行业核心领域之一，是实现大数据与实体经济深入融合、实现传统企业数字化转型、充分释放数据价值的关键领域。日益优化的政策环境将为大数据分析市场带来更多发展机会，也将有效驱动大数据分析市场可持续快速发展。2、下游行业数字化转型为大数据行业创造更多市场机会数字化转型是产业与数字技术全面融合，提升效率的经济转型过程。近年来我国数字经济快速发展，进入2020年，新冠疫情倒逼三次产业加速数字化转型，三次产业数字化发展持续深入，农业、工业、服务业数字经济占行业增加值比重分别为89%、210%和407%，五年内分别增长27、42和111个百分点。十四五期

8、间是我国数字经济实现跨越式发展的重大战略机遇期，未来我国数字经济整体渗透率将逐步提升，产业数字化转型提速，各产业与数字技术的融合发展向深层次演进，这将为大数据行业发展创造有利条件。未来我国产业持续优化升级，伴随大数据与农业、工业、服务业等各产业领域融合步伐不断加快、融合深度不断加强、融合强度持续加大，将会涌现出更多的大数据与应用场景相结合的大数据分析产品和服务落地。同时伴随产业数字化推进，将实现各产业内企业业务流程的数字化，伴随而来的数据分析和利用的需求将不断增加，将有效推动大数据分析行业的整体快速发展。3、国产化大数据行业迎来良好发展机遇近年来，在中美科技领域摩擦日益加深的背景下，国家高度重

9、视核心技术的自主可控和国产化发展，大力倡导核心技术，以打破国外垄断、突破技术，实现核心技术的自主可控。2021年末，工信部连续发布五个有关十四五时期的发展规划，涵盖智能制造、软件、大数据产业及数字经济。国家要求科技企业抓住网络发展前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术突破口，加快推进国内自主可控替代方案，构建安全可控的信息技术应用创新体系。在政策的大力推动下，大数据算法模型的正在加速推进，未来应用于我国关键行业领域的大数据分析挖掘工具及运行于其上的大数据算法模型将逐渐走向国产化。近年来，我国大数据分析服务国产化发展已经取得了快速进步，大数据分析领域国内的服务提供商已经具备较好市场竞争力，技术能

10、力和业务融合能力等得到了市场和客户越来越多的认可，在一定的数据分析应用场景中实现了对外资服务提供商的部分替代，并且解决了国外大数据分析服务提供商在中国水土不服的问题。未来各行业企业大数据分析将成为刚需，数据的使用安全问题将被高度重视，同时伴随国产大数据生态体系进入快速协同发展阶段，国产化大数据分析服务将迎来新一轮发展机遇。4、持续增长的数据资产助力大数据行业快速发展全球范围内，随着新一代信息技术的发展，数字经济、产业数字化加快推进，企业纷纷转向数据驱动，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据Statista数据统计及预测，2020年全球数据产生量将达到505ZB，同比2019年增长232%。从全球大

11、数据储量分布状况分析，我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一，占据全球大数据储量的23%；美国大数据存储量位居全球第二，占比全球大数据储量的21%。数据作为生产要素，具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重角色，数据资源也已成为影响全球竞争的关键战略性资源。近年来，大数据持续受到国家战略和行业主体的高度关注，市场规模持续快速增长，围绕大数据的新型基础设施建设加速，数据流通机制逐步建立，为进一步促进大数据与实体经济各领域渗透融合奠定了坚实基础，也为大数据分析行业进一步快速发展提供了保障。5、技术的跨界融合将进一步激发大数据行业应用潜力在新一轮科技革命和产业变革持续推动下，以互联

12、网、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术创新加速迭代，人工智能、云计算、区块链、边缘计算等技术群体性突破、持续跨界融合，将为大数据技术发展进一步赋能。例如，传统数据处理技术难以满足高强度、高频次数据处理请求，借助GPU、NPU、FPGA等人工智能专用芯片，将大幅提升大规模处理数据的效率。同时，基于神经网络算法的深度学习技术充分利用了计算能力、数据资产的高速增长，极大地提高了大数据算法模型在各个业务领域的应用效果。人工智能、虚拟现实、区块链、边缘计算与大数据相结合将能够深度发掘数据价值、拓展行业应用。借助边缘计算技术，计算架构由中心集中式转向分布式，数据传输将不再是复杂分析方法和模型

13、应用的制约和瓶颈，这将为大数据模型应用的普及开辟广阔空间。总体上，新一代信息通信技术的群体性创新突破和融合发展，将进一步为大数据技术赋能，极大拓展大数据的技术能力和应用空间，为我国大数据与实体经济的深度融合提供充实技术储备，也将进一步促进大数据分析行业的发展。（二）大数据行业面临的挑战1、大数据行业融合应用创新亟待加强经过多年发展，虽然我国大数据分析领域的相关技术产品和服务已经得到快速发展，并取得了良好成绩，但总体而言，大数据分析的广度和深度仍然存在不足。具体表现为可视化、统计分析等基础描述性应用较多，基于数据的决策指导性应用较少；企业内单环节、单部门应用较多，跨系统、跨产业链的综合性应用较少

14、。由于很多下游行业企业缺乏大数据分析技术应用经验，部分厂商又对下游行业的业务、流程、组织等认知不够深刻，导致其无法提供满足实际需求的定制化大数据分析服务，难以支持高层次、高水平应用，我国大数据分析行业整体融合应用创新亟待加强。2、大数据行业数据共享开放机制缺乏全球数据产生量呈现指数级增长，我国已经成为世界大数据存储量最高的国家，但数据利用率较低。我国各重点行业发展大数据分析的企业较多为中大型企业，自身具备丰富的运营数据资源，但单一系统或组织内数据具有一定的局限性，大数据分析需要对多源数据进行融合和深度挖掘分析，才能获得对具体事件的全面判断。因此，只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的

15、数据集。我国大数据行业整体缺乏有效的数据共享机制，不同行业数据整合缺少标准化的数据格式，影响了数据的有效使用，导致我国大数据整体利用率低下，制约了数据资源中所蕴含价值的深入挖掘与有效转化。3、大数据行业高端人才整体供给不足大数据分析行业属于战略性新兴产业和知识密集型高技术行业，行业企业为了满足业务需求除了需要大量大数据技术人才数量之外，为提高自身技术壁垒和竞争实力，企业对人才的质量也提出了更高的要求。数据挖掘分析专家、行业资深业务专家、数据科学家等高层次人才炙手可热、供给不足，复合型人才同样缺失，且地域人才分布不均。未来伴随行业快速发展，行业企业对技术、业务等环节高端人才和复合型人才需求将持续

16、旺盛，我国相关高端人才缺口较大。根据谨慎财务估算，项目总投资2963.23万元，其中：建设投资1955.99万元，占项目总投资的66.01%；建设期利息39.84万元，占项目总投资的1.34%；流动资金967.40万元，占项目总投资的32.65%。项目正常运营每年营业收入8400.00万元，综合总成本费用6658.35万元，净利润1276.81万元，财务内部收益率32.59%，财务净现值1902.05万元，全部投资回收期5.25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。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

17、是经济效益、社会效益等方面都是积极可行的。本报告基于可信的公开资料，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 项目概述一、 项目名称及项目单位项目名称：大数据处理项目单位：xxx投资管理公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx园区，区域地理位置优越，设施条件完备。三、 建设背景自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关

18、键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，企业商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。鼓励地方因地制宜发展大数

19、据产业。大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。推动行业加快大数据标准建设。当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展

20、，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。四、 项目建设进度结合该项目的实际工作情况，xxx投资管理公司将项目的建设周期确定为24个月。五、 建设投资估算（一）项目总投资构成分析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2963.23万元，其中：建设投资1955.99万元，占项目总投资的66.01%；建设期利息39.84万元，占项目总投资的1.34%；流动资金967.40万元，占项目总投资的32.65%。（二）建设投资构成本期项目建设投资1955.99万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用1501.44万元，工程建设其他费用402.79万

21、元，预备费51.76万元。六、 项目主要技术经济指标（一）财务效益分析根据谨慎财务测算，项目达产后每年营业收入8400.00万元，综合总成本费用6658.35万元，纳税总额791.77万元，净利润1276.81万元，财务内部收益率32.59%，财务净现值1902.05万元，全部投资回收期5.25年。（二）主要数据及技术指标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2963.231.1建设投资万元1955.991.1.1工程费用万元1501.441.1.2其他费用万元402.791.1.3预备费万元51.761.2建设期利息万元39.841.3流动资金万元967.402资金筹措万元29

22、63.232.1自筹资金万元2150.242.2银行贷款万元812.993营业收入万元8400.00正常运营年份4总成本费用万元6658.355利润总额万元1702.416净利润万元1276.817所得税万元425.608增值税万元326.939税金及附加万元39.2410纳税总额万元791.7711盈亏平衡点万元2700.97产值12回收期年5.2513内部收益率32.59%所得税后14财务净现值万元1902.05所得税后七、 主要结论及建议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；

23、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，抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。第二章 市场营销分析一、 大数据行业发展前景随着我国互联网及智能硬件的快速普及，数据开始呈爆发性增长，海量数据的收集、处理和展示使各行各业能深刻地洞悉行业规律，同时提升效率。大数据对传统行业的改造和升级将为大数据企业创造难得的发展良机，大数据行业发展空间广阔。近年来，我国经济快速发展，带动了大数据行业基础设施的逐渐完善。数据中心和云计算平台的大量涌现、5G等移动通信技术的兴起、公共无线网络的普及和网络带宽服务的不断优化都将为大数据行业的发展提供肥沃的土壤。二、 客户关系管理内涵与

24、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

25、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，像管理企业内部的人、财、物资源一样管理客户资源。三、 大数据分析

26、行业发展概况（一）大数据分析行业伴随数字经济高速发展大数据分析行业作为直接赋能企业数字化运营的大数据细分行业，是大数据行业的重要构成。借助大数据分析产品和服务，帮助企业实现数据价值化、数字化运营，从而最终实现降本增效、流程优化、低碳经营、产品创新、服务提升、风险管控、战略决策等目的。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪CCID统计，中国大数据分析市场规模由2019年的1548亿元增长至2021年的2311亿元，复合年增长率达到222%；未来大数据分析市场将不断发展壮大，预计2024年中国大数据分析市场规模将达

27、到4653亿元，未来三年复合年增长率263%。（二）电力行业具备良好的大数据分析发展基础和应用前景电力行业是关系到国计民生的基础性行业，近年来，随着社会经济持续快速发展，电力行业整体呈现稳定发展态势。根据中国电力企业联合会统计，2021年我国全社会用电量已经达到83，128亿千瓦时，过去十年复合年增长率59%；2021年我国220千伏及以上公用变设备容量493，921万千伏安，同比增长50%；2021年我国220千伏及以上输电线路回路长度843，390千米，同比增长38%。电力行业在稳步发展进程中，同时伴随数字化、信息化建设的不断加强，在电网输电、变电、配电和用电等环节的设备端和用户端产生了大

28、量数据资源，为大数据分析技术、产品和服务创造了良好发展基础和应用前景。（三）电网企业加快数字化转型，将有效驱动大数据分析市场发展近几年，电网企业加快数字化转型，其中，国家电网完成全业务泛在电力物联网顶层设计，加强数字基础设施建设，推动建设国网云、数据中台及业务中台，在智能运检、设备管理和用电环节等推进相关智能分析、管理类系统建设；大力发展大数据应用，加强用电数据监测和大数据分析，挖掘电力大数据价值，借助电力大数据分析辅助决策等。南方电网实施4321工程，加快推进数字电网建设，全力打造数字南网、智慧南网，输变电方面不断提高巡视、操作、安全等业务智能化、数字化水平，配电方面充分利用云大物移智链技术

29、，以实现配电网设备资产管理智能化、现场作业数字化、电网运行智慧化，并将数字技术融入电网企业管理经营全过程，以数据驱动业务流程再造和组织结构优化。当前，国家大力推动源网荷储一体化和多能互补发展，推进电力系统数字化转型和智能化升级，以推动电力行业实现碳达峰、碳中和。在此发展背景下，电力领域数字化转型持续加快。未来一段时间内，国家电网和南方电网将持续加大投入以推进整体电网数字化转型。南方电网在其十四五规划中提出，企业将向数字电网运营商转型，十四五期间总体电网建设将规划投资约6，700亿元，以加快数字电网建设和电网现代化，加快电网数字化转型，以电网的数字化、智能化建设，促服务智慧化，全力提升用户获得感

30、；到2025年，全面建成数字电网，充分发挥能源电力大数据生产要素和算力+算法叠加倍增效应，赋能新型电力系统建设。国家电网披露，十四五期间其计划投入3，500亿美元（约合223万亿元），推进电网转型升级，加快构建新型电力系统等。国家电网和南方电网十四五电网规划投资累计约290万亿元，超过十三五实际电网投入282万亿元。伴随国家电网和南网电网对电网投资额的提升，电网数字化投入将不断增长、电网数字化建设持续加快。国家电网方面，2020年国家电网在涵盖了数字化平台、能源大数据中心、电力大数据应用、5G应用等十大领域的数字基础设施上建设投资约247亿元；南方电网方面，根据南方电网十四五发展规划和2035

31、年远景目标展望，其十四五期间对数字化的固定资产投资需求达190亿元。赛迪CCID预计，十四五期间国家电网、南方电网数字化转型投资额合计值将达到1，090亿元，复合年增长率170%，其中国家电网占比约826%、投资额约900亿元，南方电网占比约174%、投资额约190亿元。现阶段，电网企业在数据中台等数字化底层部署已较为完善，国家电网为例，2020年国家电网已经完成总部及27家省内网云和数据中台部署，可以预见未来电网数字化转型、数字化投入重心在于电力大数据价值挖掘，将数据资源作为核心资产进行管理和运营，赋能电力行业科学规划、智能运行及商业模式创新。未来持续增长的电网企业数字化转型投入，将有效驱动

32、电网领域大数据分析市场的快速发展。四、 大数据应用层将占据市场最大份额大数据产业包括一切与大数据的产生与集聚（数据源）、组织与管理（存储）、分析与发现（技术）、交易、应用与衍生产业相关的所有活动。大数据产业按照数据价值实现流程，包括数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据应用层与大数据衍生层等六大层级，每一层都包含相应的IT硬件设施、软件技术与信息服务等。从发展趋势来看，随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，2020年中国大数据应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于它的存在

33、，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。五、 关系营销及其本质特征约翰伊根认为对关系营销目标最好的描述是：“在适当情况下，识别和建立、维持和增进同消费者和其他利益相关者的关系，同时在必要时终止这些关系，以利于实现相关各方的目标；这要通过相互交换及各种承诺的兑现来实施。”菲利普科特勒认为：“关系营销致力于与主要顾客建立互相满意且长期的关系以获得和维持企业业务。”关系营销是以系统论为基本思想，将企业置身于社会经济大环境中来考察企业的市场营销活动，认为企业营销乃是一个与消费者、竞争者、供应者、分销商、政府机构和社会组织发生互动作用的过程。关系营销将建立与发展同所有利益相

34、关者之间的关系作为企业营销的关键变量，把正确处理这些关系作为企业营销的核心。关系营销奉行的黄金法则是：同等条件下，人们将和他们认识、喜欢并且信任的人做生意。关系营销的本质特征包括以下几点：（1）信息沟通的双向性。社会学认为关系是信息和情感交流的有机渠道，良好的关系即是渠道畅通，恶化的关系即是渠道阻滞，中断的关系则是渠道堵塞。交流应该是双向的，既可以由企业开始，也可以由营销对象开始。广泛的信息交流和信息共享，可以使企业赢得更多、更好的支持与合作。（2）战略过程的协同性。在竞争性的市场上，明智的营销管理者应强调与利益相关者建立长期的、彼此信任的、互利的关系。这可以是关系一方自愿或主动地按照对方要求

35、调整自己的行为；也可以是关系双方都调整自己的行为，以实现相互适应。各具优势的关系双方，互相取长补短，联合行动，协同动作去实现对各方都有益的共同目标，可以说是协调关系的最高形态。（3）营销活动的互利性。关系营销的基础，在于交易双方相互之间有利益上的互补。如果没有各自利益的实现和满足，双方就不会建立良好的关系。关系建立在互利的基础上，要求互相了解对方的利益要求，寻求双方利益的共同点，并努力使双方的共同利益得到实现。真正的关系营销需要达到关系双方互利互惠的境界。（4）信息反馈的及时性。关系营销要求建立专门的部门，用以追踪各利益相关者的态度。关系营销应具备一个反馈的循环，连接关系双方，企业可由此了解到

36、环境的动态变化，根据合作方提供的信息，以改进产品和技术。信息的及时反馈，使关系营销具有动态的应变性，有利于挖掘新的市场机会。六、 进入大数据行业的壁垒（一）大数据行业技术壁垒大数据分析行业属于技术密集型行业，其产品及服务的开发涉及人工智能、数学、统计、计算机等多个学科技术，并贯穿数据处理、数据分析挖掘、数据应用等多个技术环节，需要具备多元技术积累和长期持续的技术研发攻关。此外，由于大数据分析是实现客户海量数据价值化的重要环节，行业技术兼有与下游行业融合应用的业务特征，更注重实用性、安全性和稳定性，对数字技术与具体业务、应用场景的高结合度提出一定要求，行业企业需要在机器学习、深度学习、NLP、知

37、识图谱、增强型分析等前沿技术之上持续进行应用创新研发。因此行业新进入者面临较高的技术门槛。（二）大数据行业行业经验壁垒大数据分析行业企业只有在深刻了解客户应用场景、业务逻辑、业务流程、数据特征和核心诉求的前提下，才能为客户开展最优的大数据分析业务咨询、方案规划设计、模型开发训练和应用集成等后续工作，对行业内企业的技术服务经验积累提出较高要求。垂直应用行业先进入者对客户所在行业有着深刻理解和经验积累，形成了一定的技术和服务能力优势，在其竞争领域内积累了具备良好粘性的客户资源，同时行业下游客户大多为中大型企业，对产品和服务的技术要求较高，新进入者在短期内难以推出对现有厂商构成实质性竞争的产品和服务

38、，形成行业经验壁垒。（三）大数据行业人才壁垒大数据分析行业注重深入场景，释放客户数据价值，需要企业具备一定对下游行业有着深刻理解的专家级业务人才，包括数据挖掘分析专家、行业资深业务专家、数据科学家等，行业内的研发人员需要掌握多专业及交叉学科的技术理论，并具备持续研发能力。行业内高端技术、业务和管理人才需要长期培养，目前较为稀缺。新进入者短期内较难获得所需高端人才并组成复合型人才团队，形成人才壁垒。（四）大数据行业品牌壁垒数据是电力，制造业，金融等领域内企业机构的重要要素资产，企业机构较为注重对数据的安全保护，通常更认可技术创新能力较强、产品领先和口碑较好的服务商。垂直应用行业先进入者的产品和服

39、务已逐渐融入到客户的业务流程中，形成了先发优势。同时，基于技术服务连续性、安全、更换成本等方面的考虑，客户更倾向于选择长期合作的服务商。目前各垂直行业内的主要大数据分析技术服务提供商已经通过优质的服务、丰富的项目经验积累了良好的市场认可度和品牌形象，拥有稳定、高粘性客户群体。新进入者往往缺乏成功案例和品牌知名度，难以在短期内获得客户的信任并培养出稳定的客户群体。七、 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

40、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

41、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，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

42、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

43、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；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

44、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具有良好的盈利潜力和结构吸引力，且符合企业目标和资源的细分市场作为目标市场，其中每个细分市场与其他细分市场之间较少联系。宝洁公司推出佳洁士深层洁白牙贴时，最

45、初细分市场所预订的目标是新订婚或是即将做新娘的女性和男性同性恋者。优点是可以有效地分散经营风险，即使某个细分市场营利情况不佳，仍可在其他细分市场取得盈利。采用选择专业化模式的企业应具有较强资源和营销实力。5、市场全面化市场全面化是指企业生产多种产品去满足各种顾客群体的需要。一般来说，实力雄厚的大型企业在一定阶段，会选用这种模式，以求收到良好效果。例如，当今可口可乐公司在全球饮料市场，宝洁在全球消费日用品市场等都采取市场全面化的战略。八、 大数据行业未来发展趋势近年来，伴随各国家和地区大数据产业政策鼓励以及数字经济的深入发展，全球范围内大数据市场呈快速发展态势，数字化技术已经渗透到社会各行各业，

46、小到超市使用的数字化支付手段、物流快递等基于地理信息的数字化追踪，大到智能制造企业基于数字孪生技术的元件设计、生产、组装，任何一家企业在生产经营过程中都会发生数据的生成、处理、分析、辅助决策。近年来，Hadoop、MPP等大数据处理技术发展迅猛，出现了大量以大数据平台及软件产品为核心的大数据企业，但主要是解决了底层的存储或者计算的问题，大数据分析企业通过大数据算法模型将企业数据、业务、大数据技术进行有机融合，是各行业释放数据要素潜能、发挥数据价值、实现数据赋能业务和各行业企业机构数字化转型的关键点，未来伴随下游各行业数据基础设施进一步提高，以及企业管理者对数字化认知的不断提升，都将为大数据分析

47、工作提供良好的数据基础，大数据分析带来的业务价值将进一步突显，同时预计未来企业会逐步将相关建设重点转向大数据分析环节，尤其是已经基本完成数字化基础建设行业，如：电力、金融等行业。当前大数据分析市场中，描述性、诊断性、预测性分析应用较多，决策指导性分析应用等更深层次分析应用偏少，且在与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域依然发展不足。未来随着大数据分析技术应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以及产业生态的成熟，具有更大潜在价值的决策指导性应用将是发展重点。为实现决策指导性分析，需要把业务对象尽可能全面的信息纳入分析。同一对象不同维度的信息往往包含在不同模态的数据中（如文本、音

48、频、图像、视频等）。整合这些互补信息是进一步提高模型分析能力，实现决策指导性应用的重要途径之一。多模态数据融合对不同模态的数据中包含的信息进行提取、编码和整合，实现异质信息的互补，从而提升算法模型的效果。多模态数据融合未来将成为大数据分析挖掘应用的重要发展方向。决策指导性分析模型应用到国民经济各重要领域，需要评估算法模型的决策对现实业务的影响，具备可解释性将成为对大数据算法模型的重要要求。算法模型的可解释性指的是算法模型内部的工作机理以及输出结果的具体原因可以用人类能够理解的方式进行说明或呈现。当前被广泛使用的机器学习、深度学习算法，当中很大的一部分（如各种神经网络算法）为黑盒算法，其内部机制

49、无法直接用人类语言逻辑进行描述。在大部分复杂应用场景中，可解释算法的效果与这类黑盒算法相比有一定的差距。如何通过技术手段使得黑盒算法模型具备必要的可解释性，如何研发与目前广泛使用的黑盒算法模型具有同等效果的可解释算法模型，将是大数据分析挖掘未来重点的研究领域之一。九、 我国大数据总体发展形势良好核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台

50、级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是他山之石，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多数据孤岛和数据烟囱，数据价值难以发挥。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险

51、。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（2190-519%，诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨

52、大的数据聚集隐患。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。十、 营销部门与内部因素企业营销系统指作为营销者的企业整体，微观营销环境包括企业外部所有参与营销活动的利益关系者。但从营销部门的角度看，营销活动能否成功，首先要受企业内部各种因素的直接影响。因此，营销部门在分析企业的外部营销环境前，必须先分

53、析企业的内部因素或内部条件。企业为开展营销活动，必须设立某种形式的营销部门。市场营销部门一般由市场营销副总裁、销售经理、推销人员、广告经理、营销研究与计划以及定价专家等组成。营销部门在制定和实施营销目标与计划时，不仅要考虑企业外部环境力量，而且要争取高层管理，部门和其他职能部门的理解和支持，调动企业内部各方面的资源，充分运用企业内部环境，力量，使内部优势和劣势与外部机会和威胁相平衡。营销部门不是孤立存在的，它还面对着其他职能部门以及高层管理部门。企业营销部门与财务、采购、制造、研究与开发等部门之间既有多方面的合作，也存在争取资源方面的矛盾。这些部门的业务状况如何，它们与营销部门的合作以及它们之

54、间是否协调发展，对营销决策的制定与实施影响极大。例如，生产部门对各生产要素的配置、生产能力和所需要的人力、物力的合理安排有着重要的决策权，营销计划的实施，必须取得生产部门的充分支持；市场营销调研预测和新产品的开发工作，需要研究与开发部门的配合和参与。高层管理部门由董事会、总经理及其办事机构组成，负责确定企业的任务、目标、方针政策和发展战略。营销部门在高层管理部门规定的职责范围内做出营销决策，市场营销目标从属于企业总目标，并为总目标服务的次级目标，营销部门所制定的计划也必须在高层管理部门的批准和推动下实施。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

55、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。企业还要进一步分析销售量减少的原因。2、地区销售量分析用来衡量导致销售差距的具体产品和地区。有必要进一步查明原因，加强该地区的营销管理。（二）市场占有率分析销售分析一般不反映企业在竞争中的地位。因此还要分析市场占有率或市场份额，揭示企业与竞争者之间的相对关系。比如一家企业销售额的增长，可能是它的绩效较竞争者有所

56、提高，也可能是整个宏观环境得到改善，市场上所有的企业都从中受益，而这家企业和对手之间的相对关系并无实质变化。企业和营销人员应当密切关注市场占有率的变化情况。造成市场占有率波动的原因很多，需要具体的问题具体分析：（1）市场占有率的下降，有可能出于企业战略的考虑。有时候企业调整其经营战略、营销战略，主动减少一些不能盈利的产品，导致总销售额下降，影响了市场占有率。如果利润反而有所增长，这种市场占有率的下降就是可接受的。（2）市场占有率的下降，也可能是新竞争者的进入所致。通常新竞争者的加入，会引发其他企业的市场占有率一定程度下降。（3）外界环境因素对参与竞争的各个企业，影响方式和程度往往不同，产生的影

57、响也不一样。如原材料价格上涨，会对同一行业各个企业都发生影响，但不一定所有企业及同类产品都受到同样程度的影响。有些企业推出创新的产品设计，在市场上争取到较多的客户，市场占有率反而可能上升。（4）分析市场占有率，要结合营销机会。机会好的企业，市场占有率一般应高于机会程度低的竞争者，否则其效率就有问题。正常情况下，市场占有率上升表示绩效提高，在竞争中处于优势；反之，说明在竞争中不利。（三）营销费用率分析年度计划控制还要确保企业在完成计划指标时，费用没有超支。因此要分析各项费用率，并控制在一定的限度。如果费用率变化不大，在安全范围内，可暂不采取任何的措施；如果变化幅度太大，上升速度过快，接近或超出上

58、限，就必须采取相应的措施。年度计划控制的过程一般分为四个步骤：确定年度计划中的月份目标或季度目标；监督营销计划的实施；如果营销计划执行中出现不可接受的偏差，一定要找出原因；采取补救或调整措施，以缩小计划与实际之间的差距。具体措施包括调整计划指标，使之更切合实际；或调整营销战略，以利于计划指标实现。如果指标和战略、措施等没有问题，那就要从营销计划的实施查找原因。十二、 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

59、竞争者对某些特定的攻击行为没有迅速反应或强，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

60、额；或者正在进行战略转移，减少甚至放弃该业务。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

61、型竞争者指竞争者只对某些类型的攻击做出反应，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

62、力弱小的企业。本公司在具备一定实力的条件下，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

63、并且取得了很大的成功，导致失败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。第三章 公司成立方