大数据应用与解决方案行业发展趋势分析

大数据应用与解决方案行业发展趋势分析

一、市场细分的作用

市场细分被西方企业誉为具有创造性的新概念，是企业是否真正

树立“消费者为中心”的营销观念的根本标志。需要注意的是，营销

者本身并不创造细分市场，营销者的任务是辨别细分市场并确定以哪

些细分市场作为目标市场，细分市场对企业具有以下作用。

(-)有利于发现市场机会

在买方市场条件下，企业营销决策的起点在于发现具有吸引力的

市场环境机会。这种环境机会能否发展成为市场机会，取决于两点：

与企业战略目标是否一致；利用这种环境，机会能否比竞争者具有优

势并获取显著收益。这些必须以市场细分为起点一一通过市场细分，

可以发现哪些需求已经得到满足，哪些需求只满足了一部分，哪些仍

是潜在需求；相应地可以发现哪些产品竞争激烈，哪些产品较少竞争,

哪些产品亟待开发。

市场细分对所有企业都至关重要，对中小企业尤为重要。与实力

雄厚的大公司相比，中小企业资源能力有限，技术水平相对较低。通

过市场细分，可以根据自身的经营优势，选择一些大企业无暇顾及的

细分市场，集中力量满足该特定市场，在整体竞争激烈的市场条件下,

在某一局部市场取得较好的经济效益，求得生存和发展。

（二）有利于选择目标市场

不进行市场细分，企业选择市场就可能是盲目的；不认真鉴别各

个细分市场的特点，就不能进行有针对性的市场营销。例如，某公司

出口日本的冻鸡，早期主要面向消费者市场，以超级市场、专业食品

商店为主要销售渠道。随着市场竞争加剧，销售量呈下降趋势，为此,

公司对日本冻鸡市场做了进一步的调查分析，按照不同细分市场的需

求特点，将购买者区分为三种类型：一是饮食业用户，二是团体用户,

三是家庭主妇。三个细分市场对冻鸡的品种、规格、包装和价格等要

求不尽相同，比如饮食业用户对鸡的品质要求较高，但对价格的敏感

度低于零售市场的家庭主妇；家庭主妇对冻鸡的品质、外观、包装均

有较高的要求，同时要求价格合理，购买时挑选性较强。根据这些特

点，公司重新选择了目标市场，以饮食业和团体用户为主要顾客，并

据此调整了产品、渠道等营销组合策略，出口量大幅度增长。

（三）有利于制定市场营销组合策略

市场营销组合是企业综合考虑产品、价格、促销形式和销售渠道

等各种因素而制定的市场营销方案。就每一特定市场而言，只有一种

最佳组合形式，这种最佳组合只能是市场细分的结果。前些年我国曾

向欧美市场出口真丝花绸，消费者是上流社会的女性。由于出口企业

没有认真进行市场细分，没有掌握目标市场的特点，因而营销组合策

略发生了较大失误：产品配色不协调、不柔和，未能赢得消费者的喜

爱；低价策略与目标顾客的社会地位不相适应；销售渠道又选择了街

角商店、杂货店，甚至跳圣市场，大大降低了真丝花绸产品的“华贵

品位；广告宣传也流于一般。这个失败的个案，从反面说明了市场细

分对于制定营销组合策略具有极其重要的作用。

（四）有利于提高企业的竞争能力

企业的竞争能力受客观因素的影响而存在差别，通过有效的市场

细分可以改变这种差别。市场细分以后，每一细分市场上竞争者的优

势和劣势会明显地暴露出来，企业只要看准市场机会，利用竞争者的

弱点，同时有效地开发本企业的资源优势，就能用较少的资源把竞争

者的顾客和潜在顾客变为本企业的顾客，提高市场占有率，增强竞争

能力。尤其是对于中小型企业，通过市场细分，把企业的优势力量集

中在企业选定的细分市场上，让整体市场上的相对劣势转化为局部市

场上的绝对优势。

（五）有利于企业产品适销对路、获得消费者忠诚

企业在了解不同细分市场需求特征及市场已有商品的基础上细分

市场，开发出新产品，使得消费者能找到与他们的需求紧密相关的产

品。消费者可能感到，一个特定的供应商更理解他们，或者更直接的

与他们交流，因此消费者会更加忠实于特定企业。例如，在激烈的电

脑市场竞争中，联想打破了传统的“一揽子”促销方案，围绕“锋

行”“天骄”“家悦”三个品牌面向的不同用户群需求，推出不同

“细分”的促销方案。通过对不同客户群体提供不同优惠策略，实现

了顾客忠诚度的提升。

二、目标市场战略

目标市场是企业打算进入的细分市场，或打算满足的、具有某种

需求的顾客群体，对市场进行细分之后，企业面对许多不同的子市场,

就要进行恰当的评价，结合自身的资源和目标选择合适的目标市场战

略

（一）目标市场战略的类型

1、无差异性营销战略

指企业把整体市场看作一个大目标市场，不进行细分，用一种产

品、统一的市场营销组合对待整体市场实行此战略的企业基于两种不

同的指导思想。一种是从传统的产品观念出发，强调需求的共性，漠

视需求的差异，因此企业为整体市场生产标准化产品，并实行无差异

的市场营销战略。从20世纪初开始，美国福特公司仅靠着T型车款车

型和一种颜色（黑色）占领了美国市场，至1914年时，福特汽车已经

占有了美国一半的市场份额和较大的海外市场在大量生产，大量销售

的产品导向时代，企业多数采用无差异性营销战略经营，实行无差异

战略的另一种思想是企业经过市场调查，认为某些特定产品的需求大

致相同或较少差异，比如食盐，因此可以采用大致相同的市场营销策

略，从这个意义上讲，它符合现代市场营销理念。

采用无差异性营销战略的最大优点是成本的经济性。大批量的生

产、销售，必然降低产品单位成本；无差异的广告宣传可以减少促销

费用；不进行市场细分，相应减少了市场调研、产品研制与开发以及

制定多种市场营销战略、战术方案等带来的成本开支。

但是，无差异性营销战略对市场上绝大多数产品是不适宜的，因

为消费者的需求偏好具有极其复杂的层次，某种产品或品牌受到市场

普遍欢迎的情况很少，即便一时能赢得某一市场，如果竞争企业都如

此仿照，就会造成市场上某个局部竞争非常激烈，而其他部分的需求

却未得到满足，例如20世纪70年代以前，美国一大汽车公司都坚信

美国人喜欢大型豪华的轿车，共同追求这一大的目标市场，采用无差

异性市场营销战略70年代能源危机发生之后，需求发生了变化，消费

者越来越喜欢小型、轻便、省油的小型轿车，而美国三大汽车公司都

没有意识到这种变化，更没有适当地调整营销战略，致使大轿车市场

竞争“白热化”，而小型轿车市场却被忽略，日本汽车公司在这种情

况下乘虚而入。

2、差异性营销战略

差异性市场营销战略把整体市场划分为若干需求与愿望大致相同

的细分市场，然后根据企业的资源及营销实力，分别为各个细分市场

制定不同的市场营销组合。或者说，企业多个营销组合共同发展，不

同的营销组合服务于不同的细分市场。

采用差异性市场营销战略的最大优点，是有针对性地满足具有不

同特征的顾客群，提高产品的竞争能力。以保洁公司为例，作为世界

最大的消费品公司之一，其在中国市场根据不同目标市场及诉求推出

了相应品牌。但是，这种战略也会由于产品品种、销售渠道、广告宣

传的扩大化与多样化，致使市场营销费用大幅度增加。所以无差异性

营销战略的优势，基本上也是差异性市场战略的劣势，只有能在总量

上扩大销售才有意义。因此，企业在市场营销中有时需要“反细分”

或“扩大顾客的基数”，作为对差异性营销战略的补充和完善。

3、集中性市场战略

集中性市场战略是将整体市场分割为若干细分市场后，只选择其

中一个或少数细分市场为目标市场，开发相应的市场营销组合，实行

集中营销。其指导思想是把人、财、物集中于某一个细分市场，或几

个性质相似的小型市场归并的细分市场。不求在较多的细分市场组成

的目标市场上占有较小的份额，而要在少数或较小的目标市场上得到

较大的市场份额。

集中性市场战略也称“弥隙”战略，即弥补市场空隙的意思。它

适合资源较少的小企业。这些小企业与大企业硬性抗衡，往往弊多于

利，因而必须寻找对自己有利的微观生存环境。借用“生态学”的理

论解释，生物的发展必须找到一个其他生物不会占领、不会与之竞争,

而自己却有适应本能的微观生存环境。也就是说，如果小企业能避开

大企业竞争激烈的市场，选择一两个能够发挥自己技术、资源优势的

小市场，往往容易成功。由于目标集中，可以大大节省营销费用和增

加盈利；又由于生产、销售渠道和促销的专业化，也能更好地满足这

部分特定消费者的需求，企业易于取得优越的市场地位。

这一战略的不足是经营者承担风险较大。如果目标市场的需求突

然发生变化，目标消费者的兴趣突然转移（这种情况多发生于时髦商

品），或是市场上出现了强有力的竞争对手，企业就可能陷入困境。

（二）选择目标市场营销战略的条件

1、企业能力

企业能力是指企业在生产、技术、销售、管理和资金等方面力量

的总和。如果企业力量雄厚，且市场营销管理能力较强，即可选择差

异性营销战略或无差异性营销战略。如果企业能力有限，则宜选择集

中性营销战略。

2、产品同质性

同质性产品主要表现在一些未经加工的初级产品上，如水力、电

力、石油等，虽然产品在品质上或多或少存在差异，但用户一般不加

区分或难以区分。因此，同质性产品竞争主要表现在价格和提供的服

务水平上。该类产品适于采用无差异战略。而对服装、家用电器、食

品等异质性需求产品，可根据企业资源力量，采用差异性营销战略或

集中性营销战略。

3、产品生命周期阶段

新产品上市往往以较单一的产品探测市场需求，产品价格和销售

渠道基本上单一化，因此新产品在引入阶段可采用无差异性营销战略。

产品进入成长或成熟阶段，竞争加剧，同类产品增加，再用无差异经

营就难以奏效，所以改为差异性或集中性营销战略效果更好。

4、市场的类同性

如果顾客的需求、偏好较为接近，对市场营销刺激的反应差异不

大，可采用无差异性营销战略；否则，应采用差异性或集中性营销战

略。

5、竞争者战略

如果竞争对手采用无差异性营销战略，企业选择差异性或集中性

营销战略有利于开拓市场，提高竞争能力。如果竞争者已采用差异性

战略，则不应采取无差异战略与其竞争，可以选择对等的或更深层次

的市场细分战略或集中化营销战略。

（三）选择目标市场营销战略应注意的问题

1、细分市场之间的联合与归并

当企业实施差异性市场战略，选择若干数目的细分市场作为目标

市场时，应密切关注各细分市场之间的关联性。根据某些单一的细分

市场之间在原材料采购、制造设备以及销售渠道方面有较多的共同性,

可重新设计组合归并为新的细分市场，其销售场所的装饰、仓储等成

本会随着产品品种或数量的增多而降低。

2、有计划有步骤地进入各细分市场

当某个企业已确定将若干个细分市场作为目标市场时，应有计划、

有步骤地逐个进入每一个细分市场，进入的时间顺序企业应该做到严

格保密，特别是不能让竞争者了解到企业进入各细分市场的计划方案。

当然，逐个进入的步骤和顺序并不是一成不变的，很大程度上应视竞

争对手的策略而定。这对企业有两点好处：一是可以减少竞争，发挥

企业的优势，集中力量进入竞争者尚未进入或本企业具有优势的细分

市场，大大增强获胜的可能性，获得对单一细分市场进行集中营销的

好处。二是可以减少风险。企业在第一个细分市场取得经验的基础上,

可以灵活地采取产品专业化、市场专业化或选择专业化的战略进入第

二个细分市场，如此逐步推进，使企业获得稳步成长。例如中国的中

成药在进行国际化时，就是采取逐步推进的进入战略，首先从最容易

的东南亚市场进入，推行中成药、中药材出口并举的策略，接着通过

产品注册的方式进入日韩市场，最后通过保健食品、非处方药的方式

进入美国市场。

如果企业面临的是一个封闭型市场，显然，其市场进入计划会遇

到许多有形和无形的障碍。在此情况下，企业要运用大市场营销中权

力与公共关系这两个特殊手段，开展“大市场营销”，找出进入该市

场的有效途径，在此基础上再开展常规的市场营销。

3、目标市场的社会责任

三、目标市场的选择有时会引起公众责任，营销者经常容易从弱势

群体（如儿童及贫困人群）处获得不公平的利益，或促销有潜

在危害的产品。例如，麦当劳也被指责向低收入的城市居民推

出高脂肪、多盐的食品。在目标市场上，不仅要考虑公司的利

益，还要考虑目标顾客的利益，采用恰当的方式和内容推销，

往往可以在获得利润的同时，更多地得到来自社会的认可。例

如，高露洁公司的儿童高露洁牙膏的广告使得孩子们刷牙的时

间更长和更经常，这在获得家长认可和青味的同时也达到了稳

定客户群体的作用。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。

四、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。

五、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虬大数据时代,

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。

六、大数据行业发展背景

(-)大数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12.6ZB,较2015年增长7倍，年复合增长率

为124%O

2025年中国的数据量预计达到48.6ZB,约占全球数据总量的30虬

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）。

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(isolation,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Hadoop.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，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、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%o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%o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。

八、大数据行业未来发展趋势

(-)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

10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10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。

九、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%o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。

十、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。

（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。

十一、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，认为小泥纵掀不起大风浪。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。

十二、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。

十三、以利益相关者和社会整体利益为中心的观念

从20世纪70年代起，随着经济全球化、相关群体利益多元化、

环境破坏、资源短缺、人口爆炸、通货膨胀和忽视社会服务等问题日

益突出，要求企业顾及消费者和利益相关者的整体与长远利益，即社

会整体利益的呼声越来越高。在西方市场营销学界提出了一系列新的

观念，如人类观念、理智消费观念、生态准则观念、绩效营销观念等。

其共同点是认为企业生产经营不仅要考虑消费者需要，而且要考虑消

费者、利益相关者和整个社会的长远利益。这类观念可统称为全方位

营销观念或社会营销观念。

全方位营销观念认为，所有事物都与营销相关，企业和组织应该

以对营销项目、过程和活动的开发、设计及实施的范围和相关关系的

了解为基础，实施更加整体化、更具一致性的策略，以维护与增进顾

客和社会的福利。全方位营销主要包括关系营销、整合营销、内部营

销和绩效营销四个部分。其中，关系营销要求企业与重要团体一一顾

客、供应商、分销商和其他营销伙伴建立长期、互惠的满意关系，形

成营销网络，以获得并保持长期的业绩和业务。整合营销要求通过设

计营销活动并整合营销项目，使为顾客创造、传播和传递价值的能力

最大化。内部营销要求成功地雇用、培训和激励有能力的员工，使之

更好地为顾客服务。绩效营销要求审视营销获得的商业回报，并更广

泛地关注营销对法律、伦理、社会和环境的影响和效应。

全方位营销观念是对市场营销观念的深化与发展。市场营销观念

的中心是满足消费者的需求，进而实现企业的利润目标。但往往出现

这