中心答辩后修改稿

1、大数据下中国厂商战略研究以 T 公司为例Research on Marketing Strategies ofStorageVendorsintheDigital Age under theEraofBigDatabasedonTCorp.董瑶DONG YAO分类号 密级 编号 UDC 题目：大数据下中国厂商战略研究 以T 公司为例姓学学名号院 董瑶 2011211334 学位类别：学术专业同等学力 学科专业指导教师第二导师 工商管理(MBA) 王俊杰 提交日期：2014 年 5 月 20 日独创性本人郑重：所呈交的是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标

2、注和致谢的地方外，究成果，也不包含为获得中不包含其他人已经或撰写过的研财经大学或其他教育机构的学位或所使用过的材料。与我一同工作的同志对本做的任何贡献均已在中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：2014 年 5 月 20 日使用书本作者完全了解财经大学有关保留、使用学位的规定。特财经大学可以将的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校按规定向有关部门或机构送交和磁盘。在（的后适用本说明）作者签名：2014 年 5 月导师签名：2014 年 5 月 20 日20 日大数据下中国厂商战略研究以 T 公司为例董瑶摘要随着企业信息化不断深入，互

3、联网技术不断发展，云计算、物联网和社交网络等的广泛应用，全球数据成式海量增长，数据类型也变得越来越多样化，这包括办公文件、程序日志等结构化数据，及海量的非结构化数据，如图形图像、位置信息、音乐等。“大数据”技术和市场应运而生。这些数据已像能源、材料一样，成为一种新型战略，对治理模式、企业决策、组织和业务流程以及个人生活方式均产生巨大影响。它不仅能提高企业、公共部门的生产效率和竞争实力，还能为消费者创造大量的剩余。大数据技术在互联网、零售、电信、金融和交通行业的需求最大也最为典型和复杂。作为 IT新一轮增长架构之一，系统需求量将会呈现爆发式增长，行业迎来。我国人群庞大、应用市场复杂、大数据市场需

4、求广阔、后续增长潜力强，不仅我国本土厂商伺机而动，国际知名厂商也早早看中我国行业的未来发展前景，提前部署大数据市场。在新的市场机遇中，我国本土厂商不仅要来自国外厂商的威胁，还自身的企业管理，改进战略，在政策扶持下，摆脱中低端品牌形象，进军高端市场，迈向国际。本文以在企业规模、作为研究对象，从我国技术、模式、品牌形象都比较有代表性的 T 公司行业发展现状实际出发，阐述了大数据技术在国内外发展现状及大数据下厂商的发展趋势。本文运用现代理论，深入分析 T公司在这种新的市场环境中将要的机遇与，解剖 T 公司现有厂商在大数据战略及存在的问题，并为其提出改进完善建议。最终为我国下战略的制定、改进提供有益帮

5、助，力图形成一份具有实际借鉴意义的。本文分为六章。第一章文绪论部分，介绍了本文的写作背景、思路及研究方法。第二章为文献综述，对“大数据”进行基本解读，包括其发展历程、蕴含的价值，以及厂商在此前提下的发展前景。第三章分析了 T 公司环境，这包括其发展历程与经营概况、业竞争分析、大数据给 T 公司带来的机遇与挑战，为后文的战略分析及改进建议做以铺垫。第四章提出了“式”整合营销战略，分析了 T 公司现有战略，从组合、市场细分策略、价格策略、渠道策略、宣传策略进行分析和总结，找出存在的问题及症结；以及在大数据时代中 T 公司战略的机会与式”整合。第五章提出了大数据下 T 公司战略改进建议。本章依据“思

6、路，从策略、市场细分策略、宣传策略及策略四大方面入手，提供具体改进建议和实施方案，力求产生协同效应，以求在未来迅猛发展的情况下，如何把握机遇，更好的生存与发展。第六章则综合前文研究成果得出基本结论，简述研究中的不足和尚待解决的问题。关键字：战略厂商大数据AbstractWith the deepening of enterprise information technology , Internet technology development, and a wide range of applications such as Cloud Computing technology, Inter

7、net of things and social networking , global data has become increasingly diverse data types , into a massive explosive growth , including office structured documents,logs and other data, and vast amounts of unstructured data , such as graphics, images,location information , music,and so on. "B

8、ig Data" technologies and marketsemerged. These data have been like energy, materials , become a new type of strategicresources for national governance , corporate decision-making , organization andbusiness processes as well asal lifestyle have a huge impact . They can not onlyimprove the produ

9、ctivity and competitiveness of enterprises and the public sector , but also for consumers to create a lot of economic surplus. Big Data in demand for retail , Internet, telecommunications , financial and transportation industries largest and most typical and complex.As one of the IT core architectur

10、e , storage systems demands will show explosive growth in the storage industry usher in a new round of growth peak. In Our country, a huge crowd , application market complexity , broad market demand for big data , the subsequent strong growth potential , not only to our local vendors waiting in the

11、wings ,the internationally renowned manufacturers also saw the future development prospectsofrly storage industry , ahead of the deployment of large data market . In thenew market opportunities , our local manufacturers not only to face the threat from foreign manufacturers , but also to improve its

12、 corporate management, improved marketing strategies in support of national policy , to get rid of the low-end brand image,enter the high-end market , towards international .In this research, the enterprise scale, product technology, marketing mandbrand image are more representative of the T Company

13、 as a research object , the storage industry from the status quo of China's reality , elaborated in the present situation of big data technology development and big data era trends storage vendors . In this research, it used some modern marketing theories, made a deep analysis of the opportuniti

14、es and challenges of T company will be facing in the new market environment , the company'sexisting marketing strategy anatomical and problems , and to put forward somesuggestions to improve and perfect . Ultimately provide , improve useful help for our storage vendors to develop marketing strat

15、egies in the era of Big Data, trying to form a practical reference for the study .This research is divided into six chapters . The first chapter is the introduction part of this article introduces the writing background , ideas and research methods . The second chapter is a literature review on the

16、" Big Data" basic interpretation, including its development process, inherent economic value , and storage vendors prospects in this premise . The third chapter analyzes the T's marketing environment , including its development process and management profiles, industry competitive anal

17、ysis, opportunities and challenges bring Big Data to the T and do the marketing strategy in order to pave the way for the later analysis and suggestions for improvement. The fourth chapter presents a Tank -Type Integrated Marketing Strategy, analysis of T 's existing marketing strategy, summary

18、of product strategy, market segmentation strategy, pricing strategy , channel strategy, media strategy, identify problems and crux ; and the opportunities and challenges in the era of Big Data T's marketing strategy faces. The fifth chapter presents the next big data era T's marketing strate

19、gy recommendations forimprovement. This chapter based Tank -Type Integrated Marketing Strategy, fromproduct strategy, market segmentation strategy, media strategy,nel policies, thefouraspectstostarttoprovidespecificsuggestionsforimprovementand implementation of programs aimed at creating synergy in

20、order in the case of the rapiddevelopment of future IT , how to seize opportunities, better survival and development.Chapter VI of the consolidated results of earlier studies draw basicstudy outlined the deficiencies and problems to be solved .s , theKey words:Marketing Strategies；Storage Vendors ；T

21、he era of Big Data目录第一章绪论1第一节 选题背景与研究意义1第二节 基本思路与研究方法3第二章大数据概述5第一节 大数据简述5第二节 大数据下厂商未来发展趋势12第三章T 公司环境分析15第一节T 公司背景介绍15第二节业竞争力分析19第三节大数据给 T 公司带来的机遇与. 21第四章T 公司现有战略及存在的问题24战略24第一节式整合第二节现有战略分析26第三节存在的问题及其. 29第四节大数据下的机遇和. 34第五章大数据下 T 公司战略建议36第一节大数据业务特点，重新进行市场细分36第二节扩充结构，适应大数据要求38第三节通过整合提高品牌影响力40第四节充分挖掘内外

22、部需求42第六章结论45第一节基本结论45第二节行业启发45存在的不足和待研究的问题48第三节参考文献49致谢. 50财经大学第一章绪论第一节选题背景与研究意义继云计算、物联网和化智能网络等新一代之后，“大数据”悄然而至。大数据行业发展计划已成为战略部署的一部分。现有技术将会随着大数据的应用而得到性地提升，以往占主导地位的国际厂商技术优势，将随着新技术的而降低，中国厂商技术和服务能力的快速提升也会逐渐削弱其领先优势。中国行业的春天即将来临。一、选题背景近些年，随着企业信息化的日臻成熟、化网络的兴起，全球数据成式海量增长，数据类型也变得越来越多样化。麦肯锡全球了题为大数据：下一个创新、竞争和生产

23、力的前沿的在 2011 年 6 月发布，从角度阐述了大数据的潜在价值，将“大数据”的概念推向一个新的高度，引起全球关注。如今，数据已像能源、材料一样，成为一种新型战略，在治理模式、宣布将投资企业决策、学术研究等领域发挥着重要作用1。2012 年 3 月，美国2 亿发展启动“大数据研究和发展计划”。我国也将大数据行业发展加入到十二五中。从实际应用来看，大数据在零售、互联网、电信、金融和交通行业的需求最大也最为典型和复杂。“大数据”要想发挥作用，数据的是基础。我国大数据市场需求广阔、后续增长潜力强，为我国厂商提供了前所未有的发展机会。事实上，不仅我国本土厂商伺机而动，国际知名厂商也早早看中我国行业

24、的未来发展前景，提前部署大数据市场。如 IBM、NetApp、EMC 等全球 IT 巨头，将海量数据设备、数据分析、商务智能等软硬件和服务推向企业发展的战略前沿。我国本土厂商受企业战略意识以及行业整体发展水平所限，对市场的把握后知于国际企业。但是随着大数据的发展与互联网行业的实际应用，我国本土厂商也逐渐大数据给我国存储行业带来的空前机会，有如、曙光、浪潮以及本文的研究对象 T 公司等各厂商纷纷开始行动，重新制定企业发展重点，在原有的业务和基础上加大数据领域的研发和投入，并已尝试推出相关和方案。据估算，全球数据量正以每年超过 50%的速度增长。到 2020 年，全球拥有1财经大学电子信息的总量将

25、达到 35ZB（1Z 约为 10 亿个 T，1T 为 1024GB）。在这些海量的结构化和非结构化数据面前，如何提高系统的效率和灵活性，进行高效的数据收集、数据处理以及数据保护等活动，成为国内外厂商绞尽脑汁要解决的问题。从单纯的大数据处理领域来讲，中外企业站在同一起跑线上，因为大数据技术以开源为主，迄今为止，尚未形成绝对技术。基于此，我国厂商与国外厂商在技术上的优势被缩短，加之越来越快速和周到的本土化技术服务与支持，若在市场战略上有所改进，那么我国厂商将能打破国际厂商高端市场的局势，提升品牌形象，承担起发展我国大数据产业链的先锋作用。本文旨在通过研究分析当前我国未来发展趋势，给国内厂商的行业的

26、市场环境，大数据来临后行业战略提出改进思路，最终聚焦于某一个企业进行性研究和建议。二、研究意义在我国的大力推动下，我国行业近年来保持快速发展的状态，较 20年前的槛高，我国市场有了翻天覆地的变化。不同于其他 IT，行业市场准入门厂商初期几乎都是以代工或 OEM 贴牌生产起家的。但经过市场的几轮筛选后，被淘汰的厂商不在少数，一是由于不掌握技术，二是由于没有制定合理的战略，盲目的以低价争取订单。虽然随着行业的发展，我国厂商意识到企业想要长久的发展不仅要依靠优质的和服务，精准的战略也是必不可少的因一，但较之国际厂商，我国企业在这方面还需不断的成长和完善。第一，大数据下数据的和管理迎来了新的，一是如何

27、对现有系统升级，二是如何研发新的技术应对日益复杂的数据使用需求。大数据在技术上给我国厂商提供了的机会，合理的战略则是这场角逐的助推器和取胜关键。第二，尽管我国行业竞争激烈，市场变幻莫测，但是的理论和品的 B2C却相当匮乏，我国模式显然不适用，厂商缺少这方面的理论指导。普通 IT 消费等其他 B2B 行业，由于特性不同，导致战略也相差。第三，T 公司在我国厂商中的发展历程、企业规模、技术研发实力、特性等均极具代表性，它在战略上的选择，尽管借鉴了一部分国际厂商经验，但有也如同大多数本土厂商一样，缺乏理论指导尚未形成系统化运营模式。2财经大学基于上述析其现有的，本文将 T 公司列为研究对象，旨在通过

28、理论与实践相结合，分战略，结合当前国内行业市场环境和发展趋势，运用现代理论，为其提出改进建议，进而为我国改进提供有益帮助。厂商在大数据下战略的制定、第二节基本思路与研究方法一、基本思路本文写作的出发点是基于作者在 T 公司的多年工作经历，将工作中的实践经验与 MBA 学习中的理论相结合，从大数据给我国行业带来的机遇与，到 T公司现有战略中存在的问题及其，进行了较为详细的分析和阐述，最后提出一套行之有效的大数据下我厂商的战略。第一章，简述了本文的写作背景、思路，及研究方法，使读者能从宏观上对本文所研究的问题，有所初步了解。第二章，对“大数据”进行基本解读，包括其发展历程与蕴含的储厂商在此前提下的

29、发展趋势。价值，存第三章，对 T 公司的环境加以详细分析，包括其发展历程与经营概况，业竞争情况，大数据给 T 公司带来的机遇与析及改进建议做以铺垫。，为后文的 T 公司战略分第四章，结合特点提出“式”整合，并以此为根据，通过对 T公司现有战略的分析，找出存在的问题及症结所在。对 T 公司战略在大数据的机会和第五章，依据“做以剖析。式”整合思路，T 公司战略存在的问题提出策略四大方面。行业的厂商给予改进建议，主要包括策略、市场细分策略、宣传策略及第六章，综合前文所述得出本研究的基本结论，并启发，以及本研究存在的不足和未来需要继续完善的问题。二、研究方法以某企业为研究对象，首先要选择科学合理的研究

30、方法，本文主要的研究方法如下：(一)案例分析法3财经大学T 公司的外部环境、内部经营管理及战略进行深入和分析，应用相关的科学理论总结问题，探索其战略改进方向。(二)文献研究法通过查找大量国内外有关大数据行业、市场等理论和实证文献资料，进行分析汇总，文提供研究基础。(三)跨学科研究法综合运用市场体上对 T 公司所、企业管理、计算机及心理学等多学科的理论或方法，从整的问题，今后改进方向做以分析和说明。4财经大学第二章 大数据概述第一节大数据简述“大数据”不是突然产生的概念，是数据增长、IT 技术进步和应用发展到一定阶段的必然产物。近几年，随着全球信息化的日渐深入，全球数据增长速度之快几乎前所未有。

31、一时间，上到工具之一。战略，下到组织决策都将大数据视为不可缺少的一、大数据在国内外的发展历程从 20 世纪四五十年代第一代计算机问世以来，在虚拟空间的数据就应运而生。随着计算机技术的不断发展和应用，数据由单纯的程序代码，发展到科技研究数据，再到后来的个人通信与信息，信息量每年都在大规模的增长。上世纪90 年代末，业内逐渐未来的数据不仅数量庞大，而且会以指数级的速度膨胀增长。既有的技术架构和路线，将界开始对大数据进行前瞻性研究与探讨。海量数据的高效处理。学术直至 2011 年，全球知名咨询公司麦肯锡在其发布的中首次提出“大数据已经到来”，指出数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的

32、生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，从和商业角度诠释大数据所蕴含的价值和发展潜力，全球关注1。此后全球 IT 巨头们纷纷将海量数据设备、数据分析等软硬件及服务纳入公司长期发展战略中。IBM、甲骨文、EMC 等国际领先厂商已花费超过 15 亿用于收购数据管理和分析的下游厂商，以实现大数据领域的技术整合。经过短暂而迅猛的发展，大数据在企业商业智能、公共服务和市场三个领域需求巨大，并已经在互联网、那么到底何为大数据？机构、金融、零售等行业得到典型应用和推广。在迈尔-舍恩伯格和库克耶编写的大数据中指出：大数据指不用随机分析法（抽样）这样的捷径，而采用所有数

33、据的方法。他们认为大数据不是随机样本，而是所有数据；数据间不是因果关系，而是相关关系2。事实上，对于大数据的概念，无论是学术界还是商界，至今仍没有达成一个统一而明确的标准定义。麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件5财经大学的、管理和分析等能力的数据集1。全球最具权威的 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 认为，“大数据”是需要通过新的处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。尽管各机构对大数据的概念尚未形成统一定论，但一致认为大数据必须满足四个 V 的特征，即：一、海量化（Volume）。大数据的起始计量1024 个 P）或 Z（

34、即 1024 个 E）。至少是 P（即 1024 个 T）、E（即二、多样化（Variety）。包括日常办公所产生的 office 文件、财务数据等结构化数据；更包括多文件、地理位置信息、遥感数据等非结构化数据，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。三、快速化（Velocity）。处理速度快、时效性高是区分大数据和传统数据挖掘的最显著特征。四、价值化（Value）。价值是大数据终极意义所在，“数据价值化”成为所有组织提高自身竞争实力的下一个关键点。二、大数据的价值据有关机构的测算，大数据可使英国每年可节省约 330 亿英镑；可使美国医疗服务业带来 3000 亿的价值；可使美国零售业净利

35、润增长达到 60%，使制造业开发、组装成本下降 50%。大数据价值的逻辑是，在的企业、公共事业、等相关领域中，决策行为越来越取决于数据分析，而非凭借以往的经验或直觉。大数据的出现正可以为决策者提供一定的“预见性参考”，以大数据为结点，各项新一代信息技术应用产生的信息将不断汇集，通过对不同来源数据的统一、综合的处理、分析、优化，将结果直接反馈或交叉反馈到组织中各相关部门，为企业带来正面。简单来说就是从繁杂的海量数据中，通过数据分析和数据挖掘技术，迅速提取出对组织有益的、有价值的数据，如潜在用户需求或市场风险等，用于降低组织运营成本、提高生产效率和竞争实力，进而带来直接或间接的价值。大数据的价值可

36、以从以下五个方面来说明：6财经大学客户管理改进业务流程提升用户体验决策支持供应链管理促进业务创新大数据提升决策效率提升抗险能力风险管理研发图 2.1大数据的价值(一)、 改进业务流程大数据技术对数据源的综合处理分析，尤其是高效的并行处理速度，可以缩短、企业业务流程。如供应链部门可以根据货物或货车上安装的地理或无线电频率识别传感器反馈的线路数据，结合实时交通拥堵数据来优化路线，进而优化整个供应链系统。(二)、 提升用户体验这是现在最广为人知的大数据应用领域之一。企业可以通过、分析企业与用户的直接数据，分析出其采购偏好、采购决策影响因素、甚至是竞争对手的市场动态。企业还可以通过收集用户的线上交互数

37、据和传感器数据，来更全面地了解用户的行为偏好,为客户关系管理提供数据支撑和引导。(三)、 促进业务创新当对用户进行数据挖掘需求分析、行为分析后，企业可以根据分析结果研发新的或提供新的业务和服务，满足用户需求，提高附加值，改进竞争策略。(四)、 提升决策效率大数据的来临，标志着数据已经全面进入了企业生产、物流、财务、运营等各个环节，并且部门之间开始这些数据，而非传统数据那样仅作部门正常运营决策的主要依据。大数据技术通过整合全部数据来源，给数据分析提供原始材料，使数据分析结果更加准确。(五)、 提高抗险能力各行业或组织都会在生产体系、供应链以及销售网络中存在潜在的故障或事故，一旦风险发生，企业轻则

38、付出代价，重则可能导致企业。大数据技术7财经大学不仅可以帮助企业提高决策效率，还可以使企业对运营数据进行深入全面地分析，洞悉存在于各环节的潜在风险，如市场风险、财务风险、潜在危害，提高企业运营效率。风险等，预防或减轻三、大数据的发展前景2012 年 11 月，奥巴马几个小时后，杂志刊发了一篇，揭示了奥巴马团队背后的一个神秘小组大数据小组的部分情况。小组里的大数据，通过利用选民登记资料、社交网络、竞选活动实时数据反馈等海量数据分析和挖掘，最终在投放、制定选民模型、募金上都为奥的热议。因的已全巴马获胜奠定了夯实的基础。该发出后，立即了硅谷科技为在此之前，大数据面来临。应用与商业或公共事业。此表明，

39、大数据在 2012 年赛迪顾问发布的大数据中显示，大数据发展将分为三个阶段：一，2011 年以前，大数据技术研发，尝试推广，解决方案初步应用；二，20122015 年，大数据环境进一步完善，行业应用案例增多，用户认可度提高，数据资产化进程加快；三，2016 年以后，大数据解决方案成熟，其应用渗透到各行业，数据成为企业决策时的重要依据，智能化程度显著提高。图 2.2 大数据发展阶段38Step 32016-Step 22012-2015Step 1-2011u 大数据解决方案成熟u 环境完善u 大数据应用渗透社u 行业应用案例增会各行业u 技术研发多u 数据驱动决策u 概念推广u 用户认可程度高

40、u 信息智能化程u 解决方案推广u 基于大数据应用度大幅提升u 商业模式尝试的业务创新加快u 数据资产化进程加快财经大学从技术角度来讲，大数据是新一代的集中反映，大数据技术将伴随社会的物联化、互连化和智能化，而进一步提升和发展。反过来，大数据又会提升物联网、数字家庭、化网络等应用的用户体验和使用。大数据的硬件包括系统、网络系统等；软件含面：数据分析、数据处理和可视化技术。数据系统要求弹性强、可扩展，更加灵活高可用。数据分析领域包括数据融合和集成、关联规则挖掘等；数据处理领域包括云计算、分布式系统、数据仓库等。可视化技术是将数据、模型以图形图像可见的形式展现在使用者面前，并能进行交互处理。从实际

41、应用范围来讲，大数据适用于机构、企业组织，甚至是个人。可以依靠大数据技术提高行政管理效率，制定并实施更加科学的发展政策；企业可以依靠大数据技术提高企业竞争力，为消费者创造大量剩余价值；科研机构可以依靠大数据技术进行更为复杂前沿的科学研究；个人可以依靠大数据技术选择更高效的生活方式。目前，全球大数据市场每年至少保持 40%以上的高速增长。据我国工信部电子科学技术情报在 2012 年 4 月发布的研究结果中显示12， 2012 年我国大数据市场规模为 4.7 亿元，2013 年有望达到 11.2 医院，增速约为 138.3%，到 2016年行业规模将达 94 亿元左右。图 2.3 我国大数据市场规

42、模及增长速度9：亿元10093.9160.0%138.3%80107.1% 101.7% 1%120.0%6080.8%46.880.0%4043.5%23.240.0%2011.22.64.700.0%2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年市场规模增长率00.6财经大学其中，在过去的两年中行业用户市场需求方面，以互联网、金融、电信、的大数据市场规模较大，4 个行业占据一半市场份额。图 2.4 各行业大数据需求主要行业企业对大数据的关注程度，以互联网、金融、电信、行业关注程度最高，“十分关注”和“有一定了解并关注”的群体占本行业的近六到七成左右。图 2.5 行业

43、用户对大数据的关注程度10120.0%100.0%6.1%9.1% 8.2% 5.5%1% 22.3% 20.0% 28.9% 21.9%14.2%80.0%32144.1% 31.6%2260.0%4% 3312353240.0%32223420.0%40.5% 36.9%39.2%135.7%22.1%0.0%15.3% 19.8% 12.6% 10.4% 9.7%7.9%十分关注有一定的了解和关注仅听过这个名词，尚不关注没听说过6.4%9.8%4.6%5.9%3.1%5.4%0.1%7.6%2.8%9.6%2.9%7.3%6.3%3.8%4.4%5.3%0.1%3.9%1.34.01.1

44、%2.3%其他, 4.3%互联网, 14.9%, 14.9%交通, 4.3%电信, 10.6%能源, 8.5%流通, 4.3%教育, 4.3%金融, 10.6%零售, 6.4%制造, 8.5%医疗, 8.5%财经大学通过对行业用户关注程度和市场占有率之间的相关性分析，得出以下结论：相关性*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。可以看出“Pearson"的相关性为 0.785，即用户的“十分关注”与该行业用户“市场占有率”的两者相关系数为 0.785，属于“正相关关系”同时“显著性（双侧）结果为 0.003，由于 0.003<0.01，所以具备显著性，得出：用户的“十分关注”和

45、该行业用户“市场占有率”具备正相相关性，有关联。通过对行业用户关注程度和市场占有率之间的相关性分析，得出以下结论：输入移去的变量ba. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: 市场占有率模型汇总a.变量: (常量), 十分关注。（图表接下页）11模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.785a.615.5772.5220模型输入的变量移去的变量方法1十分关注a.输入十分关注市场占有率十分关注Pearson 相关性显著性（双侧）N112.785*.00312市场占有率Pearson 相关性显著性（双侧）N.785*.00312112财经大学Anovaba.变量: (常量), 十分关注。b. 因变

46、量: 市场占有率系数aa. 因变量: 市场占有率结果分析如下：1，从模型汇总 b 中可以看出“模型拟合度”为 0.615，调整后的“模型拟合度”为 0.577，就说明“行业用户市场占有率”的情况较可以用该模型解释，拟合度相对较高。2，从 Anvoa b（单因素方差分析）的检验结果来看 F 的统计量为：16.006，P 值显示为 0.003<0.05，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的。3，从“系数 a”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的 T 显著性检验等，回归系数常量为：3.794，相对 sig 为：0.018，具备显著性； 回归系数为：0.218，相对的

47、 sig 为：0.003，也具备显著性，所以一元线性方程为：行业用户市场占有率 = 3.794 + 0.218 * 行业用户关注程度从结果分析来看,可以简单的认为：行业用户关注程度每增加 1%，那么居民总行业用户市场占有率将增加 0.218%第二节大数据下厂商未来发展趋势作为 IT架构之一的系统，它是获取、分析、处理大数据的第一道也12模型非标准化系数标准系数tSig.相关性共线性统计量B标准误差零阶偏部分容差VIF1 (常量)十分关注3.794.2181.350.055.7852.8114.001.018.003.785.785.7851.0001.000模型平方和df均方FSig.1回归残

48、差总计101.80563.604165.40911011101.8056.36016.006.003a财经大学是最后一道关卡。大数据市场的发展将推动数据技术的持续发展，也助推行业迎来又一波发展。一、 大数据是企业未来发展的战略重点随着数据量急剧增加，尤其是非结构化数据的飞速增长，IT厂商开始致力于研究新的解决方案，以应对海量多样化数据对信息的有效、快速和检索以及多重数据保护需求。大数据技术、的战略重点。和服务已经成为厂商在未来发展据 IDC（国际数据公司）在今年年初发布的全球大数据技术及服务市场2012-2016 年报告中显示，全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达31.7%，2016 年收

49、入将达 238 亿，其增速约为信息通信技术市场整体增速的七倍之多。各细分市场增速不等，其中市场复合年增长率最高，达到 53.4%，这归功于目前大数据环境下对能力的双重利用。随着大数据应用范围的不断加大，入门级前被忽视的小微企业、个人用户等；中端及高端系统需求扩展到全，包括以系统需求也由传统的金融、电信、科研、军事等行业拓展到互联网、零售、公共事业管理等非结构化数据集中的行业。潜藏的巨大商机势必推动着为企业研发和市场推广的重点。厂商调整未来企业发展方向，大数据成二、 技术与的，推动企业新一轮的发展据估计，全球可统计的数据量在 2011 年约为 1.8ZB，2012 年为 2.7ZB，2020 年

50、将达到 35ZB，其中非结构化数据占总数据量的 80%以上。随着非结构化数据的比重越来越大，以及其中蕴含的不可小觑的商业价值和价值，对传统数据进行分析处理的软硬件都提出了。大数据下，系统架构的弹性、虚拟化技术、管理软件的多功能需求以及更稳健的数据迁移和保护策略，都在刺激厂商不断研发新的技术和产品，推出更加符合用户需求的个性化服务。未来行业用户对大数据价值的认可度不断增加，市场需求将出现井喷，拉动着市场的快速发展。抢先占据行业发展的制高点成为国内外厂商争夺的焦点，尤其是以前的行业追随者都试图在新的市场中力争成为行业领先者，提高企业竞争力。13财经大学三、战略与模式的创新，帮助企业取得的市场份额在

51、大数据的细分市场中，hadoop、数据仓库、数据集市等概念已得到推广和应用，并且预计随着需求的不断增长，还将催生数据处理服务器、内存计算等新兴市场。厂商需将新的与现有线重新优化组合，实施新的市场推广策略，战略的创新将有助于企业适应新的市场竞争环境。以往的用户采购模式，往往会先未来几年的数据增量，据此采购可能需要的设备和服务，并在之后的4 到5 年中将这些作为固定成本慢慢投入使用。现在，随着数据量的高速增长，用户将逐渐抛弃这种式采购模式，变成随时扩展容量、随时调整系统的新模式。为此，厂商应提供可扩展的系统架构、最优化的数据组合、长期的数据管理服务，帮助企业将固定转变为运营成本。用户需求复杂多变的新市场环境，需要