泓域咨詢/大數據軟件項目投資價值分析報告

大數據軟件項目投資價值分析報告xx投資管理公司

報告說明大數據時代下，數據管理軟件正在逐步由集中式架構軟件向分布式架構軟件演進，國產大數據產品有望實現換道超車，對國外數據管理軟件進行替代。從功能來看，基于新興分布式架構的國產大數據產品已經能滿足市面上絕大多數數據應用場景基礎需求。但國產大數據產品能否在市場競爭中勝出、占據更多的市場份額，仍然取決于國產大數據產品能否構建自主研發的生態以及產品的全球競爭力。目前，為保障國家信息安全，自主研發的國產大數據生態體系正在形成，此前國產軟硬件發展面臨的格局分散、生態基礎不完善、規模用戶群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國產大數據生態體系進入快速協同發展階段，國產大數據產品與服務迎來較好的發展機遇。根據謹慎財務估算，項目總投資1884.54萬元，其中：建設投資1044.53萬元，占項目總投資的55.43%；建設期利息12.11萬元，占項目總投資的0.64%；流動資金827.90萬元，占項目總投資的43.93%。項目正常運營每年營業收入7300.00萬元，綜合總成本費用5622.15萬元，凈利潤1231.92萬元，財務內部收益率54.89%，財務凈現值4106.92萬元，全部投資回收期3.55年。本期項目具有較強的財務盈利能力，其財務凈現值良好，投資回收期合理。項目技術上可行、經濟上合理，投資方向正確，資本結構合理，技術方案設計優良。項目的投資建設和實施無論是經濟效益、社會效益等方面都是積極可行的。本報告基于可信的公開資料，參考行業研究模型，旨在對項目進行合理的邏輯分析研究。本報告僅作為投資參考或作為參考范文模板用途。目錄第一章項目緒論 8一、項目名稱及項目單位 8二、項目建設地點 8三、建設背景 8四、項目建設進度 9五、建設投資估算 9六、項目主要技術經濟指標 9主要經濟指標一覽表 10七、主要結論及建議 11第二章市場分析 12一、大數據全生命周期管理階段 12二、行業未來面臨的機遇與挑戰 16三、以利益相關者和社會整體利益為中心的觀念 23四、大數據市場構成 25五、大數據行業市場規模 25六、新產品開發的程序 27七、行業未來發展趨勢 33八、4C觀念與4R理論 37九、大數據行業發展背景 40十、制訂計劃和實施、控制營銷活動 45十一、市場營銷學的研究方法 46十二、以企業為中心的觀念 48第三章發展規劃 52一、公司發展規劃 52二、保障措施 53第四章公司成立方案 56一、公司經營宗旨 56二、公司的目標、主要職責 56三、公司組建方式 57四、公司管理體制 57五、部門職責及權限 58六、核心人員介紹 62七、財務會計制度 63第五章運營管理模式 69一、公司經營宗旨 69二、公司的目標、主要職責 69三、各部門職責及權限 70四、財務會計制度 73第六章項目選址方案 79一、再造“一個九龍工業” 80二、建造“一座現代新城” 81第七章企業文化分析 83一、企業核心能力與競爭優勢 83二、建設高素質的企業家隊伍 84三、企業文化是企業生命的基因 94四、企業家精神與企業文化 97五、培養現代企業價值觀 102六、企業文化管理的基本功能與基本價值 106七、建設新型的企業倫理道德 115第八章SWOT分析說明 118一、優勢分析（S） 118二、劣勢分析（W） 120三、機會分析（O） 120四、威脅分析（T） 122第九章經濟效益評價 125一、經濟評價財務測算 125營業收入、稅金及附加和增值稅估算表 125綜合總成本費用估算表 126利潤及利潤分配表 128二、項目盈利能力分析 129項目投資現金流量表 130三、財務生存能力分析 131四、償債能力分析 132借款還本付息計劃表 133五、經濟評價結論 134第十章財務管理分析 135一、應收款項的概述 135二、營運資金的特點 137三、營運資金管理策略的主要內容 139四、對外投資的目的與意義 140五、財務可行性評價指標的類型 141六、流動資金的概念 142七、分析與考核 143第十一章投資方案 145一、建設投資估算 145建設投資估算表 146二、建設期利息 146建設期利息估算表 147三、流動資金 148流動資金估算表 148四、項目總投資 149總投資及構成一覽表 149五、資金籌措與投資計劃 150項目投資計劃與資金籌措一覽表 150項目緒論項目名稱及項目單位項目名稱：大數據軟件項目項目單位：xx投資管理公司項目建設地點本期項目選址位于xxx（待定），區域地理位置優越，設施條件完備。建設背景我國仍存在嚴峻的大數據人才短缺問題，尤其緊缺基礎技術研發、專業咨詢、數據分析挖掘等方面的專業人才以及兼具專業運營能力、行業動態理解力、解決問題能力的多學科復合型人才，難以滿足大數據產業的高速發展需求。一方面，我國高科技人才儲備不足，高科技人才儲備難以應對與日俱增的大數據人才市場需求。另一方面，我國大數據人才培養體系不完善，大數據人才培養體系起步晚，規模小，層次和模式相對單一，技能知識和理念落后，難以有效匹配產業發展速率。雖然近幾年隨著我國產業數字化轉型的發展，數字科技行業的從業人員逐步增多，但從事基礎軟件領域研究的專業人員仍然稀缺，尚不能滿足大數據行業對于高端專業人才的需求。大數據人才的不足一定程度上影響到大數據產業的發展，業內公司為爭取優秀人才，造成行業內人才競爭不斷加劇。項目建設進度結合該項目的實際工作情況，xx投資管理公司將項目的建設周期確定為12個月。建設投資估算（一）項目總投資構成分析本期項目總投資包括建設投資、建設期利息和流動資金。根據謹慎財務估算，項目總投資1884.54萬元，其中：建設投資1044.53萬元，占項目總投資的55.43%；建設期利息12.11萬元，占項目總投資的0.64%；流動資金827.90萬元，占項目總投資的43.93%。（二）建設投資構成本期項目建設投資1044.53萬元，包括工程費用、工程建設其他費用和預備費，其中：工程費用794.50萬元，工程建設其他費用225.16萬元，預備費24.87萬元。項目主要技術經濟指標（一）財務效益分析根據謹慎財務測算，項目達產后每年營業收入7300.00萬元，綜合總成本費用5622.15萬元，納稅總額740.07萬元，凈利潤1231.92萬元，財務內部收益率54.89%，財務凈現值4106.92萬元，全部投資回收期3.55年。（二）主要數據及技術指標表主要經濟指標一覽表序號項目單位指標備注1總投資萬元1884.541.1建設投資萬元1044.531.1.1工程費用萬元794.501.1.2其他費用萬元225.161.1.3預備費萬元24.871.2建設期利息萬元12.111.3流動資金萬元827.902資金籌措萬元1884.542.1自籌資金萬元1390.142.2銀行貸款萬元494.403營業收入萬元7300.00正常運營年份4總成本費用萬元5622.15""5利潤總額萬元1642.56""6凈利潤萬元1231.92""7所得稅萬元410.64""8增值稅萬元294.14""9稅金及附加萬元35.29""10納稅總額萬元740.07""11盈虧平衡點萬元1888.11產值12回收期年3.5513內部收益率54.89%所得稅后14財務凈現值萬元4106.92所得稅后主要結論及建議由上可見，無論是從產品還是市場來看，本項目設備較先進，其產品技術含量較高、企業利潤率高、市場銷售良好、盈利能力強，具有良好的社會效益及一定的抗風險能力，因而項目是可行的。市場分析大數據全生命周期管理階段1、大數據集成大數據集成包括大數據采集和大數據整合。大數據采集主要是通過各種技術手段將分散的海量內容數據（文本、音頻、視頻等）、行為數據（訪問、查詢、搜索、會話、表單等）、工業生產數據（傳感器數據、監控數據）等從業務系統中收集出來。由于大數據本身具有分散、海量、高速、異質的特征，采集難度較大，因此保證數據采集的穩定性、可靠性、高效性、可用性和可擴展性等是主要的技術目標，越來越多的企業開始選用專業的數據采集服務。大數據整合的目標是將各種分布的、異構的數據源中的數據抽取后，進行清洗、轉換，最后加載到數據倉庫或數據集市中，作為數據分析處理和挖掘的基礎；這個過程常常也被稱為ETL（Extract/抽取，Transform/轉換，Load/加載），通常ETL占到整個數據倉庫開發時間的60%~80%。大數據時代，數據整合軟件的市場也開始了整體的技術升級，主要解決兩個主要技術問題，一是獨立的ETL應用服務器的計算能力普遍不足，二是無法處理半結構化和非結構化數據。經過幾年的技術發展，ETL過程逐步演進為ELT，即數據抽取后直接加載（Load）到大數據平臺中，再基于大數據平臺的計算能力來實現數據轉換（Transform），不再依賴ETL應用服務器做抽取和轉化工作，這樣可以解決ETL應用服務器的處理能力不足問題，充分利用大數據平臺的分布式計算能力提升數據集成的效率和穩定性。2、大數據存儲和處理大數據存儲與處理要用服務器及相關設備把采集到的數據存儲起來，使得數據能夠被高效地訪問和運算。由于數據量的爆發式增長，尤其是非結構化數據的大量涌現，傳統的單機系統性能出現瓶頸，單純地提高硬件配置已經難以跟上業務的需求，產生的海量數據沒有合適的存儲場所，企業被迫放棄大量有價值的數據；數據處理的速度和性能出現瓶頸，業務的深度和廣度受到限制。因此，過去十年間，計算機系統逐步從集中式向分布式架構發展。分布式架構及相關技術通過增加服務器的數量來提升系統的處理能力，每個節點都是一個可獨立運行的單元，單個節點失效時不會影響應用整體的可用性。分布式系統在擴展性、容錯性、經濟性、靈活性、可用性和可維護性方面具有明顯優勢。3、數據治理根據國際數據管理協會的定義，數據治理是對數據資產管理形式權利和控制的活動集合。數據治理是一個管理體系，包括組織、制度、流程和工具，隨著集成和存儲的數據量增加，數據治理的難度也逐漸增加，牽扯的關聯方也越來越多，因此需要一套適合企業的方法論來開展工作。業界逐漸形成了DAMA、DCMM等較完整的數據治理體系框架，一般包括制定數據治理戰略、定義數據治理工作機制、通過各個業務專題來落實相關數據治理工作內容，并最終落實到數據治理工具上來實現高效持續的數據治理的執行流程。具體到數據治理的內容，一般包括元數據管理（包括元數據采集、血緣分析、影響分析等）、數據標準管理（包括標準定義、查詢與發布等）、數據質量管理（包括質量規則定義、質量檢查、質量報告等）、數據資產管理（包括數據資產編目、數據資產服務、資產審批等）、數據安全管理（包括數據權限管理、數據脫敏、數據加密等）、數據生命周期管理（包括數據歸檔、數據銷毀等）以及主數據管理（包括主數據申請、發布、分發等）這幾個主要的部分。4、數據建模數據建模是構建企業數據倉庫、數據湖和數據集市的重要過程，其通過一個業務級別的數據模型設計，將分散在不同數據源中的數據集成在一起，并通過一種面向業務主題的方式將數據分門別類來做重新組織和標準化，形成有明確業務意義的數據形式，統一為數據分析、數據挖掘等提供可用的數據。面向業務主題（如客戶主題、賬戶主題等）的數據組織管理方式便于業務人員對數據的理解和綜合使用。具體到技術層面，數據建模一般包括業務調研、架構設計、數據模型設計、數據庫SQL開發與測試、業務集成上線等幾個階段，架構設計是整個工作的核心，一般會面向不同的行業來設計相關行業的邏輯數據模型。在數據建模過程中使用的工具主要包括：數據模型設計與管理工具、SQL開發工具、任務調度工具等。5、數據分析和挖掘大數據分析和數據挖掘的核心目標是對客觀事實規律進行描述、展示和總結、刻畫、推廣，可以從大量的數據中通過算法來揭示出隱含的、未知的并有潛在價值信息，并對客觀規律進行溯源和解釋，從而幫助決策者做出正確的預測和決策。圍繞這個目標，大數據分析和挖掘的手段可以分為模型驅動、數據驅動等，一般通過統計、在線分析、情報檢索、機器學習和專家系統等在內的多種方法來實現這一目標。現階段在面對大數據“4V”問題時，大數據分析和數據挖掘工具對傳統數據分析和挖掘工具做進一步自動化和智能化；與此同時，近年來深度學習的興起又為大數據分析提供了新的手段，其做為當前計算機行業的熱點研究方向之一，其本質的目標是從大量數據中提取模式和知識，其要處理的對象包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據在內的所有類型數據，例如近年來在視頻、語音等非結構化數據的分析需求快速增加，相應的深度學習技術也取得了飛速發展。6、數據流通數據流通是按照一定規則，將存儲的數據或者數據分析、挖掘得到的信息作為流通對象，從供應方傳遞到需求方的過程。數據流通的具體內容包括可視化的分析報告、面向運營人員的數據標簽、面向應用可以直接調用的數據指標API、面向數據分析人員的數據集、面向數據挖掘人員的數據特征、和面向業務建模人員的單方或多方的建模模型等。基于數據水印、數據加密和脫敏、隱私計算、聯邦學習的數據流通安全技術，可以提高數據流通的完整性和保密性。行業未來面臨的機遇與挑戰1、行業面臨的機遇（1）產業政策集中出臺，多層次政策體系日益健全十八屆五中全會提出“實施國家大數據戰略”以來，國務院及發改委、科技部、工信部等部門相繼出臺一系列大數據鼓勵扶持政策，在國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，建立安全可信的大數據技術體系是推進大數據產業基礎研究和核心技術攻關的重要目標。2021年3月，在我國“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數據等新興數字產業，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統行業轉型升級，打造數字經濟新優勢。2021年3月國務院在政府工作報告中提出，加快數字化發展，打造數字經濟新優勢，協同推進數字產業化和產業數字化轉型，加快數字社會建設步伐，提高數字政府建設水平，營造良好數字生態，建設數字中國。同時，自“新基建”在2018年12月中央經濟工作會議上被首次提出以來，中央和各地政府已經密集部署了一系列圍繞“新基建”建設的方針和政策。2020年4月，國家發改委明確了“新基建”是以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。其中，“在新一代信息技術關鍵領域鍛長板的重要舉措包括：推動新一代信息技術與制造業融合發展，加速工業企業數字化、智能化轉型，提高制造業數字化、網絡化、智能化發展水平，推進制造模式、生產方式以及企業形態變革，帶動產業轉型升級。”未來新興產業及數字經濟的發展將更依賴于數據資源，數據基礎設施建設也是支撐5G、數據中心、工業互聯網等新一代信息技術基礎設施的基礎，因此大數據是“新基建”的重要組成部分，也將推進大數據底層軟件等核心國產軟件的快速發展。國家層面的積極政策為大數據行業的快速發展營造了良好的政策環境，企業和政府大力推動數字化轉型，旨在實現企業運營和社會治理的效率提升。政府和企業持續加大在IT產品和服務方面的投入，以滿足日益增長的業務數字化需求，大數據行業作為企業及政府數字化轉型的關鍵基礎軟件，有望受數字化轉型趨勢的推動而帶來重大發展機遇。（2）數據管理軟件國產化趨勢明顯，國產大數據產品有望實現換道超車國內數據管理軟件基本被Oracle、IBM和微軟為代表的國外關系型數據庫廠商主導，國產軟件產品滲透率低。隨著國內客戶越來越重視數據與信息安全，國產軟件產品在關鍵領域實現替代成為其中重要環節，越來越多的客戶已經開始或計劃相關軟硬件的采購計劃。大數據時代下，數據管理軟件正在逐步由集中式架構軟件向分布式架構軟件演進，國產大數據產品有望實現換道超車，對國外數據管理軟件進行替代。從功能來看，基于新興分布式架構的國產大數據產品已經能滿足市面上絕大多數數據應用場景基礎需求。但國產大數據產品能否在市場競爭中勝出、占據更多的市場份額，仍然取決于國產大數據產品能否構建自主研發的生態以及產品的全球競爭力。目前，為保障國家信息安全，自主研發的國產大數據生態體系正在形成，此前國產軟硬件發展面臨的格局分散、生態基礎不完善、規模用戶群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國產大數據生態體系進入快速協同發展階段，國產大數據產品與服務迎來較好的發展機遇。（3）數據成為新生產要素，各行業的大數據應用需求巨大2020年4月，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》指出，數據已成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的新一代生產要素，是數字經濟發展的基礎性、關鍵性、決定性的生產要素，對經濟發展、社會治理、人民生活產生著重大而深刻的影響。激活數據要素潛能，加快數字經濟、數字社會、數字政府建設，以數字化驅動生產方式、生活方式和治理方式變革成為我國當下發展的重點。企業建設數字化能力，高效解決企業運營中的問題，優化企業業務流程、提高效率，成為企業發展的核心競爭力之一，在金融、交通、能源、制造等國民經濟重要領域實際提升數字化能力需求巨大。此外，在政府、企業數字化程度提高后，數據走向資源化是大勢所趨,在數據資源化的過程中，建立行業間高效的數據交換機制，實現數據的互聯互通、信息共享、業務協同,以成為整合信息資源，深度利用分散數據的有效途徑。加快數字化轉型，構建數據共享服務體系，促進數據與業務應用快速融合，將助力中國經濟從高速增長轉向高質量發展，推動數字中國建設。（4）大數據應用的快速發展，推動大數據管理平臺需求的快速增長近年來，大數據增長集中于物聯網設備、多媒體、日志、社交信息等，這些數據具有數據類型多、數據量大、流轉速度快、價值密度低的特點。傳統關系型數據庫無法滿足處理半結構化及非結構化數據需要，具有綜合能力的大數據管理平臺有易于擴展、無序存儲、分布式架構的特性，相比傳統關系型數據庫，更能滿足對這些數據的存儲需求。大數據管理平臺不僅具有存儲管理海量數據能力、數據處理性能高和易于擴展的特性，還可以保持傳統關系數據庫支持ACID和SQL查詢等特性，支持關系數據模型。在大數據市場發展下，大數據管理平臺需求快速增長。（5）數據價值的深度挖掘需求將帶動智能分析工具的快速發展智能分析工具主要專注于為數據預處理、特征工程、數據建模、預測分析等數據分析挖掘關鍵過程提供工具和相關解決方案，是企業實現對海量數據的深度挖掘的重要工具。隨著大數據環境下，數據分析復雜程度的加深，數據科學平臺需要持續優化其平臺流程、協作及模型治理特性，以保持與軟件開發中最佳實踐一致。同時，數據科學平臺廠商也將通過整合針對算法篩選、分布式模型訓練、模型管理、知識圖譜和高性能推理等任務的創新解決方案來實現差異化競爭。為了在大數據環境下快速幫助客戶實現人工智能賦能的商業決策，智能分析工具將迎來快速發展機遇，在云原生、AI工程化、低代碼、隱私安全、云邊一體等方面發揮更大的作用。2、大數據行業的挑戰（1）技術創新與支撐能力有待進一步提高技術創新是推動大數據產業發展的內在動力，但是目前我國技術創新對于大數據產業的引領作用仍然不強。一方面，國內企業對大數據核心技術、開源技術和相關生態系統影響力總體較弱。另一方面，大多數大數據企業的創新仍以模仿性、漸進性創新為主，突破性、顛覆性創新偏少，自主研發具有國際影響力的先進技術較少，同質化競爭日益加劇。此外，由于我國基礎科學技術水平研發投入相對不足，大數據底層技術投入與國外存在較大差距，雖然具有大數據應用的需求，但較少通過扎實的底層技術手段來推動創新，我國大數據技術創新能力有待持續提高。（2）對開源體系的依賴程度相對較高基于開源的數據庫技術，或部分開源的功能方案，已經成為當前眾多企業的軟件技術建設重要模式，目前數據庫開源體系由國外主導。眾多軟件開發者對于開源軟件的認知較有限，甚至誤以為開源軟件等同于免費軟件，可以不受限制地隨意使用。事實上，開源軟件的著作權既沒有被放棄也沒有過期，其修改和發行等仍然要受到版權法或者開源軟件許可證的制約，開源軟件知識產權風險分為版權侵權風險，專利侵權風險、商標侵權風險三大類。因此市場對待目前開源體系的法律風險意識有待提高，自主研發的國產數據庫軟件市場占有率有待進一步提升，降低對國外開源體系的依賴。（3）企業對于數據價值的認知及運用能力有待提高近年來，越來越多企業認識到數字化轉型的必要性，但是對于數據管理的認知水平較多停留在收集數據、存儲管理數據的層面，對于如何把數據有效運用及相關認知有待提高，對數據平臺、數據技術的資源投入不足。企業往往只是在部分業務實現數字智能化，各個板塊的協同不足，各個部門的信息孤島現象明顯，整個企業的數智化缺乏完整規劃，企業對數字化轉型的目標和路徑不夠清晰。在此環境下，中國數據管理軟件服務廠商在聚焦于內部產品研發和技術迭代的同時，也需加強對下游實際的業務場景和大數據使用需求的逐步理解、適配，使得更多企業可以容易的運用大數據解決發展面臨的數字化轉型需求。（4）專業人才短缺問題成發展瓶頸我國仍存在嚴峻的大數據人才短缺問題，尤其緊缺基礎技術研發、專業咨詢、數據分析挖掘等方面的專業人才以及兼具專業運營能力、行業動態理解力、解決問題能力的多學科復合型人才，難以滿足大數據產業的高速發展需求。一方面，我國高科技人才儲備不足，高科技人才儲備難以應對與日俱增的大數據人才市場需求。另一方面，我國大數據人才培養體系不完善，大數據人才培養體系起步晚，規模小，層次和模式相對單一，技能知識和理念落后，難以有效匹配產業發展速率。雖然近幾年隨著我國產業數字化轉型的發展，數字科技行業的從業人員逐步增多，但從事基礎軟件領域研究的專業人員仍然稀缺，尚不能滿足大數據行業對于高端專業人才的需求。大數據人才的不足一定程度上影響到大數據產業的發展，業內公司為爭取優秀人才，造成行業內人才競爭不斷加劇。以利益相關者和社會整體利益為中心的觀念從20世紀70年代起，隨著經濟全球化、相關群體利益多元化、環境破壞、資源短缺、人口爆炸、通貨膨脹和忽視社會服務等問題日益突出，要求企業顧及消費者和利益相關者的整體與長遠利益，即社會整體利益的呼聲越來越高。在西方市場營銷學界提出了一系列新的觀念，如人類觀念、理智消費觀念、生態準則觀念、績效營銷觀念等。其共同點是認為企業生產經營不僅要考慮消費者需要，而且要考慮消費者、利益相關者和整個社會的長遠利益。這類觀念可統稱為全方位營銷觀念或社會營銷觀念。全方位營銷觀念認為，所有事物都與營銷相關，企業和組織應該以對營銷項目、過程和活動的開發、設計及實施的范圍和相關關系的了解為基礎，實施更加整體化、更具一致性的策略，以維護與增進顧客和社會的福利。全方位營銷主要包括關系營銷、整合營銷、內部營銷和績效營銷四個部分。其中，關系營銷要求企業與重要團體—一顧客、供應商、分銷商和其他營銷伙伴建立長期、互惠的滿意關系，形成營銷網絡，以獲得并保持長期的業績和業務。整合營銷要求通過設計營銷活動并整合營銷項目，使為顧客創造、傳播和傳遞價值的能力最大化。內部營銷要求成功地雇用、培訓和激勵有能力的員工，使之更好地為顧客服務。績效營銷要求審視營銷獲得的商業回報，并更廣泛地關注營銷對法律、倫理、社會和環境的影響和效應。全方位營銷觀念是對市場營銷觀念的深化與發展。市場營銷觀念的中心是滿足消費者的需求，進而實現企業的利潤目標。但往往出現這樣的現象，即在滿足個人需求時，與社會公眾的利益發生矛盾，企業的營銷努力可能不自覺地造成社會的損失。市場營銷觀念雖也強調消費者的利益，不過它認為謀求消費者的利益必須符合企業的利潤目標，當兩者發生沖突時，保障企業的利潤要放在第一位。全方位營銷觀念則強調，要以實現消費者滿意以及企業內外經營者和社會公眾的長期福利作為企業的根本目的與責任。理想的市場營銷決策應同時考慮到：消費者的需求與愿望；消費者和社會的長遠利益；企業及其營銷伙伴的營銷效益。樹立并全面貫徹適應現代市場環境要求的新觀念，包括營銷觀念和全方位營銷觀念，建立真正面向市場的企業，是企業成功經營的關鍵。大數據市場構成大數據行業主要解決大數據的存儲、處理、分析和價值發現等問題，實現大數據的業務價值。從產品和服務來看，大數據市場產品和服務包括三個主要部分，即大數據硬件、大數據軟件、大數據專業服務。包括針對數據倉庫、數據湖、數據集市、運營平臺、知識圖譜、智能決策、情報搜索等方面的數據應用系統，以及基于大數據技術的行業或業務線應用軟件，如應用于數字化運營、數字化決策、智能制造、預測分析、數字營銷、智能風控、政府行業的一網通辦、疫情防控等領域的應用軟件大數據行業市場規模1、全球大數據市場發展情況全球大數據市場規模由2015年231億美元增長至2019年的496億美元，年復合增長率約為21.1%，全球整體市場規模有望在2024年超過800億美元，2019至2024年復合增長率約為11.8%。在2015年，大數據服務仍然是全球大數據市場最大的收入來源，約為91億美元，而硬件和軟件收入分別達到73億美元和67億美元。隨著硬件成本的下降以及軟件附加值的提升，預計未來全球大數據市場中硬件及服務收入貢獻占比將逐漸減少，軟件將超過服務和硬件，成為全球大數據市場最主要的收入來源。全球大數據軟件市場規模由2015年的67億美元增長至2019年的170億美元，年復合增長率為26.2%，超過硬件和服務收入增速，并且預計軟件市場規模將在2024年達到377億美元，年復合增長率約為17.3%。在大數據軟件中，隨著大數據管理平臺和數據應用中間件產品的成熟，未來將貢獻更多的收入占比。2、國內大數據市場發展情況中國大數據市場在過去五年間經歷快速增長，整體市場規模增長速度快于全球整體市場。2019年，中國大數據市場規模達到627億元，2015-2019年復合增長率達到31.9%。其中，大數據硬件為市場主要的收入來源，2019年大數據市場硬件收入達到247億元。中國大數據軟件市場由2015年的52億元增長至2019年的146億元，年復合增長率為29.5%。伴隨著中國對數據運用重視程度日益提高，用戶對于大數據軟件采購預算增加趨勢明確，中國大數據軟件市場將在未來五年繼續保持高速增長，整體軟件市場規模將在2024年達到492億元，2019-2024年復合增長率為27.5%。雖然現階段大數據軟件收入占比較小，但得益于較高的細分市場規模增速，未來大數據軟件將占據更多的市場份額。新產品開發的程序為了提高新產品開發的成功率，必須建立科學的新產品開發管理程序。不同行業的生產條件與產品項目不同，管理程序也有所差異。（一）新產品構思構思是為滿足一種新需求而提出的設想。在產品構思階段，營銷部門的主要責任是：尋找，積極地在不同環境中尋找好的產品構思；激勵，積極地鼓勵公司內外人員發展產品構思；提高，將所匯集的產品構思轉送公司內部有關部門，征求修正意見，使其內容更加充實。最高管理層是新產品構思的主要來源。新產品構思的其他各種來源包括發明家、專利代理人、大學和商業性的研究機構、營銷研究公司等等。Google公司一直以創意聞名，其內部有一個“福利”，就是每位員工每周都可以抽出20%的時間來做自己想做的喜歡做的事情，讓靈機一動的想法有機會變成現實，就是這樣的自由分為成就了Google不斷推出新產品新創意的能力。營銷人員尋找和搜集新產品構思的主要方法有：（1）產品屬性排列法。將現有產品的屬性一一排列出來，然后探討，嘗試改良每一種屬性的方法，在此基礎上形成新的產品創意。（2）強行關系法。先列舉若干不同的產品，然后把某一產品與另一產品或幾種產品強行結合起來，產生一種新的構思。比如，組合家具的最初構想就是把衣柜、寫字臺、裝飾柜的不同特點及不同用途相結合，設計出既美觀又較實用的組合型家具。（3）多角分析法。這種方法首先將產品的重要因素抽象出來，然后具體地分析每一種特性，再形成新的創意。例如，洗衣粉最重要的屬性是其溶解的水溫、去污力、使用方法和包裝，根據這些因素所提供的不同標準，便可以提出不同的新產品創意。（4）聚會激勵創新法。將若干名有見解的專業人員或發明家集合在一起（一般以不超過10人為宜），開討論會前提出若干問題并給予時間準備，會上暢所欲言，彼此激勵，相互啟發，提出種種設想和建議，經分析歸納，便可形成新產品構思。（5）征集意見法。指產品設計人員通過問卷調查、召開座談會等方式了解消費者的需求，征求科技人員的意見，詢問技術發明人、專利代理人、大學或企業的實驗室、廣告代理商等的意見，并且堅持經常進行，形成制度。對于進行跨國經營的企業來講，來源于國外的新產品構思更加符合外國市場的需求傾向，因而具有特殊價值。但是，國外的構思來源通常比國內的構思來源難以獲得。跨國企業應該與國外分銷商和中間商保持緊密聯系，鼓勵他們提供新的產品創意。最終用戶使用后的反饋意見也是創意的關鍵來源。為了避免研發失敗的風險，跨國企業可以通過特許經營或收購的途徑從其他企業或科研機構獲取新產品的創意。戰略聯盟逐漸成為全球性企業新產品開發的重要途徑。兩家或兩家以上的全球企業聯合投資于某一技術開發領域，共擔失敗風險，共享成功果實。（二）篩選篩選的主要目的是選出那些符合本企業發展目標和長遠利益，并與企業資源相協調的產品構思，摒棄那些可行性小或獲利較少的產品構思。篩選應遵循如下標準：（1）市場成功的條件。包括產品的潛在市場成長率，競爭程度及前景，企業能否獲得較高的收益。（2）企業內部條件。主要衡量企業的人、財、物資源，企業的技術條件及管理水平是否適合生產這種產品。（3）銷售條件。企業現有的銷售結構是否適合銷售這種產品。（4）利潤收益條件。產品是否符合企業的營銷目標，其獲利水平及新產品對企業原有產品銷售的影響。這一階段的任務是剔除那些明顯不適當的產品構思。篩選新產品構思可通過新產品構思評審表進行。在篩選階段，應力求避免兩種偏差。一種是漏選好的產品構思，對其潛在價值估價不足，失去發展機會；另一種是采納了錯誤的產品構思，倉促投產，造成失敗。（三）產品概念的形成與測試新產品構思經篩選后，需進一步發展更具體、明確的產品概念。產品概念是指已經成型的產品構思，即用文字、圖像、模型等予以清晰闡述，使之在顧客心目中形成一種潛在的產品形象。一個產品構思能夠轉化為若干個產品概念。每一個產品概念都要進行定位，以了解同類產品的競爭狀況，優選最佳的產品概念。選擇的依據是未來市場的潛在容量、投資收益率、銷售成長率、生產能力以及對企業設備、資源的充分利用等，可采取問卷方式將產品概念提交目標市場有代表性的消費者群進行測試、評估。產品概念的問卷可以包括以下問題：你認為這種飲品與一般奶制品相比有什么優點？該產品是否能夠滿足你的需求？與同類產品比較，你是否偏好此產品？問卷調查可幫助企業確立吸引力最強的產品概念。例如通用汽車在開發Aurors時，項目小組在進行最早涉及之前采取抽樣調查對美國全國4200名顧客進行了訪問，才確定了產品概念。以凈化空氣的產品為例。在設計產品時首先要考慮的是企業希望為誰提供凈化空氣的產品，即目標消費者是誰？大凡空氣渾濁的地方都可使用這種產品，是針對家庭使用，還是提供給諸如商場、娛樂場所、醫院等大型公共場使用，或者專門用于各種交通工具（火車、汽車、輪船、飛機）內部的空氣凈化。其次，凈化空氣的產品能提供的主要利益是什么？促使室內外空氣循環？制造新鮮空氣？殺菌？增加氧氣？減少二氧化碳？吸收灰塵？根據對這些問題回答的組合，可得到以下幾個新產品概念：概念1：一種家庭空氣凈化器，為家庭室內保持清新的空氣而準備。概念2：一種專門為保持火車、汽車、輪船及飛機內空氣新鮮而制的空氣凈化器。概念3：一種供大型公共場所使用的中央空氣凈化器。概念4：專供醫院使用的空氣凈化器，主要功能在于殺菌。（四）初擬營銷規劃企業選擇了最佳的產品概念之后，必須制訂把這種產品引入市場的初步市場營銷計劃，并在未來的發展階段中不斷完善。初擬的營銷計劃包括三個部分：（1）描述目標市場的規模、結構、消費者的購買行為、產品的市場定位以及短期（如三個月）的銷售量、市場占有率、利潤率預期等；（2）概述產品預期價格、分配渠道及第一年的營銷預算；（3）分別闡述較長時期（如3～5年）的銷售額和投資收益率，以及不同時期的市場營銷組合等。（五）商業分析即從經濟效益分析新產品概念是否符合企業目標。包括兩個具體步驟：預測銷售額和推算成本與利潤。預測新產品銷售額可參照市場上類似產品的銷售發展歷史，并考慮各種競爭因素，分析新產品的市場地位，市場占有率等。這時公司可能會用到一些運籌學中的決策理論，比如：在一個假設的營銷環境下，對幾種不同的銷量和產量下的盈利率進行估計，運用不同的準則（如樂觀準則、悲觀準則和最可能準則），模擬計算出可能的報酬率及其概率分布。對那些為全球市場開發的新產品來說，做這些工作更加復雜，因為需要考慮的潛在顧客和市場范圍更大。（六）新產品研制主要是將通過商業分析后的新產品概念交送研發部門或技術工藝部門試制成為產品模型或樣品，同時進行包裝的研制和品牌的設計。這是新產品開發的一個重要步驟，只有通過產品試制，投入資金、設備和勞力，才能使產品概念實體化，發現不足與問題，改進設計，才能證明這種產品概念在技術、商業上的可行性如何。應當強調，新產品研制必須使模型或樣品具有產品概念所規定的所有特征。（七）市場試銷新產品試銷應對以下問題做出決策：（1）試銷的地區范圍：試銷市場應是企業目標市場的縮影。（2）試銷時間：試銷時間的長短一般應根據該產品的平均重復購買率決定，再購率高的新產品，試銷的時間應當長一些，因為只有重復購買才能真正說明消費者喜歡新產品。（3）試銷中所要取得的資料：一般應了解首次購買情況（試用率）和重復購買情況，（再購率）。（4）試銷所需要的費用開支。（5）試銷的營銷策略及試銷成功后應進一步采取的戰略行動。（八）商業性投放新產品試銷成功后，就可以正式批量生產，全面推向市場。這時，企業要支付大量費用，而新產品投放市場的初期往往利潤微小，甚至虧損，因此，企業在此階段應對產品投放市場的時機、區域、目標市場的選擇和最初的營銷組合等方面做出慎重決策。行業未來發展趨勢1、分布式系統成為行業技術架構主要的發展方向傳統數據庫以集中式架構為主，集中式架構由一臺或多臺主計算機組成中心節點，數據存儲以及整個系統的業務單元都集中部署于該中心節點中，系統所有的功能均由中心節點集中處理。每個終端或客戶端僅僅負責數據的錄入和輸出，而數據的存儲與控制處理完全交由主機完成。分布式架構下，軟件組件分布在不同主機上，主機之間通過網絡連接進行通信和協調。隨著海量及異構數據的數據分析需求增長，需要的計算、存儲和IO等資源也在極速增加。集中式架構通過改善硬件配置來提升存儲和處理能力，但單臺主機可配置的資源存在上限，因此傳統的集中式架構軟件難以滿足海量及異構數據的數據集的處理和分析需求。而為了處理TB以及PB級別以上的數據規模，分布式的架構將數據分散在網絡上多個通過高速網絡互聯的節點上聯合計算。因為數據分布在不同節點，在進行計算任務時，任務也會被切分成多個子任務，分發到多個節點上同時進行計算，能充分利用整個集群各個節點的計算資源、存儲資源和IO資源，可線性提升集群的存儲和處理能力。因此，分布式架構能較好的處理該類問題，這也是分布式架構相對于傳統單機架構的核心優勢。在大數據場景下，分布式系統在擴展性、容錯性、經濟性、靈活性、可用性和可維護性方面具有明顯優勢，能夠較好的滿足大數據分析的需求。此外，近年來，分布式技術不斷發展，在提供高彈性、支持高并發的同時，支持關系型數據庫中強事務性的特性，成為大數據技術的重要發展方向。2、數據管理軟件趨向于統一多數據模型的平臺數據模型是決定數據庫系統邏輯的重要因素，并從根本上決定以何種方式存儲、組織和操作數據，包括傳統的關系模型和NoSQL數據模型（文檔模型、鍵值模型、圖模型等）。大多數數據庫管理系統只能支持一種或少數幾種數據模型，因此企業通常只能使用多種數據庫產品聯合的方案來應對日益增長的異構數據模型處理需求。隨著大數據廠商技術實力的提升，逐漸出現了能夠提供多數據庫模型的大數據平臺技術。相比多種數據庫產品的集成方案，多種數據庫模型統一的大數據平臺的優勢包括：（1）提升場景效率。同一份數據可以分別采用多種數據模型存放，解決不同場景的處理效率問題；（2）統一分析管理。關聯不同模型的數據，統一分析管理；（3）降低運維成本。無需維護多種數據庫，降低運維成本；（4）降低數據持有成本，同一份數據在不同的數據模型當中不需要全量存儲，不同模型只需要存儲必要的數據內容即可，在查詢時可以通過關聯的方式獲取全量信息。未來多模型數據平臺將通過不斷提高計算、存儲引擎的處理能力，從操作響應速度、數據并發能力、數據管理成本等多個角度優化企業的數據需求，成為多模大數據平臺的重要發展趨勢。3、云原生大數據平臺架構成為未來的主要發展方向云原生的代表技術包括容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API，這些技術能夠構建容錯性好、易于管理和便于觀察的松耦合系統。結合可靠的自動化手段，云原生技術使工程師能夠輕松地對系統作出頻繁和可預測的重大變更。云原生技術有利于各組織在公有云、私有云和混合云等新型動態環境中，構建和運行可彈性擴展的應用。面對客戶日益增長的海量數據、多種數據結構的實時化、智能化處理需求，云原生的大數據平臺架構憑借計算存儲解耦、資源池化、Serverless等核心技術，提供了高彈性拓展、海量存儲、多種數據類型處理及低成本計算分析的能力。相比傳統數據庫，云原生數據庫及數據管理平臺天然具備靈活性，能夠提供強大的創新能力、豐富多樣的產品體系、經濟高效的部署方式和按需付費的支付模式。4、國家加速數據要素市場建設，推動數據安全流通技術的商業化加速根據《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，我國將搭建統一開放、競爭有序的數據要素市場體系，政策鼓勵產業鏈各環節的市場主體進行數據流通和交易，促進數據要素流通。當前，豐富的數據要素資源已經涵蓋了政府、金融、運營商、房地產、醫療、能源、交通、物流、教育以及制造業、電商平臺、社交網站等眾多領域。同時，由于數據的流通和利用是數據要素價值創造的前提。而跨域、跨中心的數據融合計算需求，以及數據要素在開放流通環節中的安全需求（包括“可用不可見”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得數據的安全可信流通成為數據要素的市場化配置的重要一環，也是各行業數字化轉型過程中和過程后的必由之路。隨著《數據安全法》、《個人信息保護法》的實施，以安全為前提的數據開放利用將迎來新一輪發展機遇。隱私計算是在處理、分析計算數據的過程中保持數據不透明、不泄露、無法被計算方以及其他非授權方獲取的一種技術解決方案，能夠在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放，應用前景和商業價值巨大。在國家加速數據要素市場建設和重視數據安全和隱私保護的大背景下，數據安全防護技術、隱私計算技術的應用普及和商業化在加速進行。4C觀念與4R理論20世紀90年代以來，人們從傳統家庭價值觀的壓力下解放出來，有更多的生活形態可以選擇。一方面，是產品的同質化日益增強，另一方面是消費者的個性化、多樣化日益發展。1990年，羅伯特˙勞特朋在《廣告年代》上發表《4P退休，4C登場》一文，提出了4C理論，認為營銷需持有的理念應是“請注意消費者”而不是傳統的“消費者請注意”。隨后，唐˙E.舒爾茨在《整合營銷傳播》一書的開始便提出“4P（產品、價格、通路、促銷）已成明日黃花，新的行銷世界已經轉向4C了”。于是日漸興起的4C觀念，要求“暫時忘掉”傳統的4P理論，更新和強化以消費者需求為中心的營銷組合。(1)消費者：指消費者的需要和欲望。企業要把重視顧客放在第一位，強調創造顧客比開發產品更重要，滿足消費者的需要和欲望比產品功能更重要，力求提供顧客確實想購買的產品。(2)成本：指消費者獲得滿足的成本，或是消費者滿足自己的需要和欲望所愿付出的成本價格。全部成本包括：企業生產適合消費者需要的產品成本；消費者購物成本，不僅指購物的貨幣支出，還有時間耗費、體力和精力耗費以及風險承擔。新的定價模式是：消費者支持的價格—適當的利潤=成本上限。企業要想在消費者支持的價格限度內增加利潤，就必須努力降低成本。（3）便利：指購買的方便性。在銷售過程中，強調為顧客提供便利，讓顧客既購買到商品，也購買到便利。在各種郵購、電話訂購、代購代送等方式出現后，消費者能在家里就能買到自己所需的物品。企業要深入了解不同的消費者有哪些不同的購買方式和偏好，把便利原則貫穿于營銷活動的全過程。在售前及時向消費者提供充分的關于產品性能、質量、價格、使用方法和效果的準確信息；售貨地點，要提供自由挑選、方便停車、免費送貨、咨詢導購等服務；售后應重視信息反饋和追蹤調查，并及時處理和答復顧客意見，對有問題的商品主動退換，對使用故障積極提供維修方便，大件商品甚至終身保修。為方便顧客，很多企業已開設熱線電話服務。（4）溝通：指與用戶溝通。企業可以嘗試多種營銷策劃與營銷組合，如果未能收到理想的效果，說明企業與產品尚未完全被消費者接受。這時，不能依靠加強單向勸導顧客，要著眼于加強雙向溝通，增進相互的理解，實現真正的適銷對路，培養忠誠的顧客。4C一開始就是以挑戰者的角色出現的，矛頭直指4P，意圖創立新的營銷理論框架。唐，E.舒爾茨后來又進一步提出了4R理論，并以此作為IMC的基礎。4R較4C更突出顧客的核心地位，強調營銷的核心從交易走向關系。4R是：Relevance（關聯），與顧客建立緊密的關聯，形成互助、互求、互需的關系，減少顧客的流失；Reaction（反應），提高企業對市場的反應速度，傾聽顧客的反饋并及時做出反應；Relationship（關系），建立和顧客的互動關系；Reward（回報），一切營銷活動必須以為顧客和公司創造價值為目的。營銷理論界不少人認為：4P、4C、4R三者不是取代關系而是完善、發展的關系。由于企業層次不同，情況千差萬別，市場、企業營銷還處于發展之中，所以在一定時期內，4P還是營銷的一個基礎框架，4C也是很有創新精神的思路，4R是在4P、4C基礎上的發展。在了解新世紀市場營銷理論的新發展的同時，根據企業的實際，把三者結合起來指導營銷實踐，可能會取得更好的效果。有位營銷學者這樣說：“用4C來思考，用4P來行動，用4R來發展。”大數據行業發展背景1、大數據時代下傳統數據管理軟件面臨多種挑戰近年來隨著互聯網、移動互聯網、物聯網、5G等信息通信技術及產業的不斷發展，全球數據量呈爆發式增長態勢。數據作為和土地、資本、勞動力、技術一樣的生產要素，在數字經濟不斷深入發展的過程中，地位愈發凸顯。我國是數據資源大國，IDC研究報告指出，到2020年，中國數據量約12.6ZB，較2015年增長7倍，年復合增長率為124%。2025年中國的數據量預計達到48.6ZB，約占全球數據總量的30%。數據資源總體呈現出“4V”的特點，即海量的數據規模（Volume）、多樣的數據類型（Variety）、價值密度低（Value）、快速的數據流轉（Velocity）。海量的數據規模指數據量大，包括采集、存儲和計算過程中所涉及數據量都非常大。大數據的起始計量單位通常是PB（約1,000TB）、EB（約100萬TB）或ZB（約10億TB）。多樣的數據類型指數據種類和來源多樣化，包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為關系型數據、日志、音頻、視頻、文本、圖片、地理位置信息等類型數據，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。價值密度低指有價值數據所占比例低。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，通過結合業務邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代需要解決的重要問題之一。快速的數據流轉指數據增長速度快，處理速度要求快，時效性要求高。例如實時監測場景中，企業需要對物聯網設備數據進行實時處理并做出反應；零售電子商務應用類軟件將消費者所持的移動設備的地理位置信息和其個人偏好相結合，推送有針對性的促銷信息。這是大數據區別于傳統數據使用的顯著特征。隨著信息技術以及實際業務需求的快速發展，傳統數據管理軟件在處理大數據場景時不能很好適應數據的“4V”特性，面臨較多技術挑戰。因此，傳統數據管理軟件迫切需要技術革新。2、傳統集中式軟件棧向新興分布式軟件棧演進1970-2000年，數據管理軟件主要為集中式架構的關系型數據庫，其軟件產品具備不可分割性（atomicity）、一致性（consistency）、隔離性（isolation，又稱獨立性）、持久性（durability）即“ACID”功能特性，占據了數據管理軟件的主導地位。關系型數據庫技術出現在20世紀70年代，經過二十余年的發展，到90年代已經成熟。市場上具有代表性的集中式架構關系型數據庫產品包括Oracle、IBMDB2以及微軟SQLServer等。2000年以來，隨著互聯網和計算機技術的快速發展，需要處理的數據量更大、類型更豐富、速度要求更快，傳統集中式計算架構已無法適應數據海量、異構、多源等特點，在部署的擴展性、容錯性、經濟性、靈活性等方面有一定局限性。谷歌于2003年-2006年間的三篇論文奠定了分布式存儲和計算的基礎，而后行業從業者基于以上理論建立了Hadoop、Spark等大數據分布式系統框架，并交由Apache軟件基金會托管；2009年，在JohanOskarsson開源分布式數據庫的討論中，來自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非關系型的分布式數據存儲系統。針對于不同的場景，分別產生了圖數據庫、搜索引擎、文檔數據庫、鍵值數據庫等NoSQL數據庫，代表性NoSQL數據庫提供商包括MongoDB、Elastic等。2010年以來，隨著數字化轉型的逐步深化，快速變化的業務場景呈現了復雜化、多樣化的態勢。復雜的業務場景往往需要使用多種數據模型，以及數據模型間的融合。這個時期的，行業內大部分數據庫都是面向單一數據模型而設計的，用以解決特定業務場景的特定問題。例如，使用傳統的關系型數據庫解決結構化數據的存儲和處理問題、使用圖數據庫解決圖相關的存儲和處理問題、使用文檔數據庫解決文本相關的存儲和處理問題。由于結構化數據和非結構化數據通常以不同的格式和模式存儲，單模型數據庫雖然優化了數據存儲和處理，卻難以滿足日趨增長的、多樣的業務場景需求。當同一業務需要用到不同類型數據的時候，受限于單模型數據庫的處理能力，客戶往往需要部署多個相互獨立的單模型數據庫，在對不同模型數據進行聯合處理的時候，需要對數據進行搬遷或融合，導致架構復雜度高、開發成本高、運維成本高以及數據處理效率低。由此，催生了從單一數據管理系統到融合型、多模型數據管理系統的技術需求。此外，隨著云計算技術的大規模應用，傳統各類軟件產品都開始由獨立部署模式向云服務模式轉變。其中數據庫作為信息系統核心軟件，逐漸附加云化能力形成云原生數據庫，以服務的形式對外提供技術支撐。云原生數據庫按照部署方式可以分為公有云部署和私有云部署。其中，私有云部署模式由企業提供云數據庫依賴的底層物理資源，數據庫服務商負責部署云原生數據庫軟件，后期企業和數據庫服務商約定運維維護工作的具體職責分工等，特點是“自有資源池化”，“數據不外流”等。相比公有云部署下的云數據庫，私有云模式更加關注信息安全，能夠實現對數據安全性和服務質量最有效控制，僅限于企業員工和取得授權的合作伙伴使用。多模型、數據庫云原生相關技術已經成為信息產業的未來發展方向，促使大數據軟件進一步革新，規模呈現快速增長趨勢，代表性企業如Snowflake、AWS等。相較于國內外的現狀，私有云在面向國計民生的相關行業更受客戶歡迎，面向私有云模式的云原生數據庫預計在未來將獲得快速增長。隨著技術不斷成熟，分布式架構將逐漸成為主流。自底向上，傳統的集中式資源管理調度逐漸向基于云原生技術的分布式統一資源管理平臺發展；數據管理軟件技術架構也會因為計算模式的轉變發生重大變革，傳統的集中式數據庫逐漸向分布式、多模型數據庫發展；傳統數據分析軟件逐漸向新型的分布式數據開發和智能分析軟件發展。3、國產基礎軟件迎來爆發式增長階段當前，中國大數據軟件領域處于發展的歷史機遇期，我國高度重視大數據在經濟社會發展中的作用，十八屆五中全會提出“實施國家大數據戰略”，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，建立安全可信的大數據技術體系是推進大數據產業基礎研究和核心技術攻關的重要目標。“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數據等新興數字產業，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統行業轉型升級，打造數字經濟新優勢。全球新一代信息產業處于加速變革期，大數據相關底層技術處于創新突破期，國內市場需求處于爆發期，為國內基礎軟件廠商帶來明確的增長機遇。同時，隨著國內基礎軟件人才的不斷增加，在應對新一代場景，不斷積累技術經驗過程中，國內已形成具備自主研發實力且能與國外廠商競爭的基礎軟件廠商，并開始實現規模產業化落地。制訂計劃和實施、控制營銷活動對目標市場、定位和營銷組合的思考與決策，最后要形成營銷計劃，作為營銷行動的依據。“營銷計劃”是一個統稱，一般分為品牌營銷計劃，即關于單個品牌的營銷計劃；產品類別營銷計劃，關于一類產品、產品線的營銷計劃，已經完成、認可的品牌計劃應納入其中；新產品計劃，在現有產品線增加新產品項目、進行開發和推廣活動的營銷計劃；細分市場計劃，面向特定細分市場、顧客群的營銷計劃；區域市場計劃，面向不同國家、地區、城市等的營銷計劃；客戶計劃，是針對特定的主要顧客的營銷計劃。這些不同層面的營銷計劃，相互之間需要協調、整合。從時間跨度看，營銷計劃可分長期的戰略性計劃和年度營銷計劃。戰略性計劃要考慮哪些因素會成為今后驅動市場的力量，可能發生的不同情境，企業希望在未來市場占有的地位及應采取的措施。它是一個基本框架，由年度營銷計劃使之具體化。必要時，企業需要每年對戰略性計劃進行審計和修訂。制訂營銷計劃之后，企業或戰略業務單位需組織力量落實，并對營銷進程進行控制，以保證達成預定的營銷目標。市場營銷學的研究方法市場營銷學的研究方法很多，主要有以下幾種。（一）傳統研究法1、產品研究法產品研究法即對產品（商品），如農產品、機電產品、紡織品等的營銷問題分門別類的研究方法。其優點是具體實用，缺點是有許多共同的方面造成重復。這一方法的研究結果形成了各大類產品的市場營銷學，如農產品市場營銷學。2、機構研究法機構研究法即對分銷系統的各個環節（機構），如生產者、代理商、批發商、零售商等進行研究的方法。側重分析研究流通過程的這些環節或層次的市場營銷問題。其研究結果形成了批發學、零售學等。3、職能研究法職能研究法即研究市場營銷的各類職能以及在執行這些職能中所遇到的問題及解決方法。如將營銷功能劃分為交換職能、供給職能和便利職能三大類，并將之細分為購、銷、運、存、金融、信息等內容，分別和綜合進行研究。這一方法在西方學術界頗為流行。（二）歷史研究法這是從發展變化過程來分析闡述市場營銷問題的研究方法。如分析市場營銷的含義及其變化，工商企業100多年來營銷管理哲學（觀念）的演變過程，零售機構的生命周期現象等，從中找出其發展變化的原因和規律性。市場營銷學者一般都重視研究對象的歷史演變過程，但不把它作為唯一的研究方法。（三）管理研究法這是戰后西方營銷學者和企業界采用較多的一種研究方法。它是從管理決策角度研究市場營銷問題。其研究框架是：將企業營銷決策分為目標市場和營銷組合兩大部分，研究企業如何根據其“不可控變數”即市場環境因素的要求，結合自身資源條件（企業可控因素），進行合理的目標市場決策和市場營銷組合決策。管理研究法廣泛采用了現代決策論的相關理論，將市場營銷決策與管理問題具體化、科學化，對營銷學科的發展和企業營銷管理水平的提高起了重要作用。（四）系統研究法這是一種將現代系統理論與方法運用于市場營銷學研究的方法。在管理導向的營銷研究中，常常采用這一方法。企業市場營銷管理系統是一個復雜系統。在這個系統中，包含了許多相互影響、相互作用的因素，如企業（供應商）、渠道伙伴（中間商）、目標顧客（買主）、競爭者、社會公眾、宏觀環境力量等。一個真正面向市場的企業，必須對整個系統進行協調和整合，使企業外部系統和企業內部系統步調一致、密切配合，達到系統優化，產生增效作用，提高經濟效益。市場營銷學的研究方法正在不斷創新和發展，這也是這門學科的生命力源泉之一。以企業為中心的觀念以企業為中心的市場營銷管理觀念，就是以企業利益為根本取向和最高目標來處理營銷問題的觀念。它包括以下幾種。1、生產觀念生產觀念是一種最古老的營銷管理觀念。生產觀念認為，消費者總是接受任何他能買到的價格低廉的產品。因此，企業應當致力于提高生產效率，實現低成本和大眾分銷。持生產觀念的企業的典型口號是：“我們生產什么，就賣什么。”生產觀念在西方盛行于19世紀末20世紀初。當時，資本主義國家處于工業化初期，市場需求旺盛，整個社會產品供應能力則相對不足。企業只要擴大生產價廉物美的產品，就能盈利，而不必過多關注市場需求差異。在這種情況下，生產觀念為眾多企業所接受。除了物資短缺、產品供不應求的情況之外，還有一種情況也會導致企業奉行生產觀念。這就是某種具有良好市場前景的產品，技術含量和生產成本很高，必須通過提高生產率、降低成本來擴大市場。生產觀念是一種重生產、輕市場的觀念。在物資緊缺的年代也許能“創造輝煌”，但隨著生產的發展、供求形勢的變化，這種觀念必然使企業陷入困境。2、產品觀念產品觀念認為，消費者最喜歡高質量、高性能和具有某些特色的產品。因此，企業管理的核心是致力于生產優質產品，并不斷精益求