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文档简介

大数据开发工具行业市场需求与投资规划分析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。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TimBerners—Lee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,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PC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3~5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。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,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。大数据行业面临的机遇(一)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,《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。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,营造良好数字生态,建设数字中国。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。(二)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。(三)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,《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,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,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。(四)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。(五)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。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,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。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、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。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,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。市场与消费者市场1、市场市场是多门学科的研究内容,不同学科有不同的解释。在市场营销学中,市场指有货币支付能力的、有购买愿望的购买者群体。这个定义指明了市场必须具备一个要素:一是购买者群体,二是有购买愿望,三是有货币支付能力,可用公式表示为:市场=人口+购买力+购买愿望。市场规模取决于有购买力、有购买愿望的人数多少。2、消费者市场消费者市场是个人或家庭为了生活消费而购买产品和服务所形成的市场。生活消费是产品和服务流通的终点,因而消费者市场也称为最终产品市场。消费者市场是相对于组织市场而言的。组织市场指以某种组织为购买单位的购买者所形成的市场,购买目的是为了生产、销售或履行组织职能。顾客满意通过创造、传播和交付优质顾客价值,满足需求,达到顾客满意,最终实现包括利润在内的企业目标,是现代市场营销的基本精神。这一观念上的变革及其在管理中的运用,曾经带来美国等西方国家20世纪50年代后期以来的商业繁荣和一批富可敌国的跨国公司的成长。然而,实践表明,现代市场营销管理哲学观念的真正贯彻和全面实施,并不是轻而易举的。对于许多企业来说,尽管以顾客为中心的基本思想是无可争辩的,但是,这个高深理论和企业资源与生产能力之间的联系却很脆弱。“利润是对创造出满意的顾客的回报”这个观点,似乎只是建立在信念之上而不是建立在牢靠的数据之上的。因此,自20世纪90年代以来,许多学者和经理围绕现代营销观念的真正贯彻问题,将注意力逐渐集中到两个方面,一是通过质量、服务和价值传递实现顾客满意;二是通过市场导向的战略奠定竞争基础,来吸引、保持顾客和培育客户关系。所谓顾客满意,是指顾客将产品和服务满足其需要的感知效果与其期望进行比较所形成的感觉状态。顾客是否满意,取决于其购买后实际感受到的绩效与期望(顾客认为应当达到的绩效)的差异:若绩效小于期望,顾客会不满意;若绩效与期望相当,顾客会满意;若绩效大于期望,顾客会十分满意。顾客期望的形成,取决于顾客以往的购买经验、朋友和同事的影响,以及营销者和竞争者的信息与承诺。若一个企业使顾客的期望过高,则容易引起购买者的失望,降低顾客满意程度。但是,如果企业把期望定得过低,虽然能使买方感到满意,却难以吸引大量的购买者。顾客对满足其需要的感知效果既是企业的预期,也是顾客通过购买和使用产品的一种感受。它尽管是顾客的一种主观感觉状态,但却是建立在“满足需要”的基础上的,是从顾客角度对企业产品和服务价值的综合评估。研究表明,顾客满意既是顾客本人再购买的基础,也是影响其他顾客购买的要素。对企业来说,前者关系到能否保持老顾客,后者关系到能否吸引新顾客。因此,使顾客满意,是企业赢得顾客、占有和扩大市场、提高效益的关键。研究还进一步表明,吸引新顾客要比维系老顾客花费更高的成本。因此,在激烈竞争的市场上,保持老顾客、培养顾客忠诚感具有重大意义。而要有效地保持老顾客,就不仅要使其满意,而且要使其高度满意。高度的满意能培养顾客对品牌的感情吸引力,而不仅仅是一种理性上的偏好。企业必须十分重视创建、保持和提升顾客的满意程度,努力争取更多高度满意的顾客,建立起高度的顾客忠诚。贯彻全方位营销管理观念,关键是要与顾客及其他利益方建立持久关系,亦即做好关系营销。为此,企业必须首先创造卓越的顾客感知价值,建立持久的顾客关系,通过全面质量管理和价值链管理,形成系统的“顾客满意”良性机制,努力使自己成为真正面向市场的企业。品牌经理制与品牌管理品牌是企业重要的无形资产,品牌管理实质就是品牌资产管理。品牌管理水平的高低直接关系到品牌资产投资和利用效果的好坏。一般而言,企业的品牌管理的主要任务包括监控品牌运营状况,设计或参与设计品牌,申请注册商标,管理品牌或商标档案,管理商标标签的印制、领用与销毁,处理品牌纠纷、维护商标权,协助打假,品牌全员管理教育等。品牌管理的组织形式反映了在品牌运营活动中企业内部各部门、各机构的权力与责任及其相互关系,主要有职能管理制和品牌经理制两种。(一)职能管理制职能管理制是在西方盛行于20世纪20—50年代的品牌管理制度(当然,许多企业至今仍很钟爱)。作为品牌管理制度,其主要做法是,在企业统一领导、组织与协调下,品牌管理的职责主要由企业各职能部门分别承担,各职能部门在各自的权责范围内行使权利、承担义务。亦即,在职能管理制度下,有关品牌的决策与计划都由各职能管理部门的负责人或主管人员共同参与、研究制定、分别执行。(二)品牌经理制品牌经理制诞生在美国宝洁(P&G)公司。宝洁产品在全世界得到广大消费者认同,成功的原因除了160多年来一直恪守产品质量原则之外,品牌经理制的灵活而有效运用也是重要成因之一,甚至也可以说,其核心理念“一个人负责一个品牌”的品牌经理制(管理系统)是宝洁公司品牌运营的重要基石。品牌经理制在20世纪30年代问世于宝洁公司。到第二次世界大战结束以后,品牌经理制被认为是从事多品种经营的消费品生产企业品牌运营的规范组织形式。许多消费品生产企业(尤其是耐用消费品的生产企业)都学习宝洁公司,纷纷采用品牌经理制。美国庄臣公司、美国家用品公司等世界范围内的众多大公司都先后采用了品牌经理制,主要是因为品牌经理制有许多“职能制”所不具备的优点。第一,品牌经理制比职能管理制具有较强的品牌运作协调性。在品牌经理制下,企业委任品牌经理负责某品牌运营全过程,具体负责该品牌标定下的产品的开发、生产与销售,协调该品牌产品的开发部门、生产部门和销售部门的工作。这就在很大程度上消除了部门之间的互相扯皮、推读,减少因未能考虑整体利益、不熟悉整体情况而产生的盲目性和分散性。第二,品牌经理制有利于达到品牌定位目标,快速实现品牌个性化。在职能制下,常因互相扯皮、办事拖拉而致使品牌运营各环节不能很好地衔接,而品牌经理制相当程度地克服了这些弊端。第三,品牌经理制有助于长期维系品牌整体形象。由于品牌经理是专司品牌运营之职,监控品牌

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