大數(shù)據(jù)軟件產品與技術服務行業(yè)市場突圍戰(zhàn)略研究分析

大數(shù)據(jù)軟件產品與技術服務行業(yè)市場突圍戰(zhàn)略研究分析市場細分戰(zhàn)略的產生與發(fā)展市場細分是1956年由美國營銷學者溫德爾，斯密于《產品差異和市場細分——可供選擇的兩種市場營銷戰(zhàn)略》一文中，在總結西方企業(yè)營銷實踐經驗的基礎上提出的。市場細分不單純是一個抽象理論，而且具有很強的實踐性，順應了第二次世界大戰(zhàn)以后美國眾多產品市場轉化為買方市場這一新的形勢，是現(xiàn)代企業(yè)營銷觀念的一大進步。從總體上看，不同的市場條件和環(huán)境，從根本上決定企業(yè)的營銷戰(zhàn)略。市場細分理論和實踐的發(fā)展經歷了以下幾個階段。（一）大量營銷階段早在19世紀末20世紀初，即資本主義工業(yè)革命階段，整個社會經濟發(fā)展的中心和特點是強調速度和規(guī)模，市場以賣方為主導。在賣方市場條件下，企業(yè)市場營銷的基本方式是大量營銷，即大批量生產品種、規(guī)格單一的產品，并且通過廣泛、普遍的分銷渠道銷售產品。在這樣的市場環(huán)境下，大量營銷的方式降低了產品的成本和價格，獲得了較豐厚的利潤。企業(yè)沒有必要研究市場需求，市場細分戰(zhàn)略也不可能產生。（二）產品差異化營銷階段20世紀30年代，發(fā)生了震撼世界的資本主義經濟危機，西方企業(yè)面臨產品嚴重過剩，市場迫使企業(yè)轉變經營觀念。營銷方式從大量營銷向產品差異化營銷轉變，即向市場推出許多與競爭者在質量、外觀、性能和品種等方面不同的產品。產品差異化營銷較大量營銷是一種進步，但是由于企業(yè)僅僅考慮自己現(xiàn)有的設計、技術能力，忽視對顧客需求的研究，缺乏明確的目標市場，因此產品營銷的成功率依然很低。由此可見，在產品差異化營銷階段，企業(yè)仍然沒有重視對市場需求的研究，市場細分仍然缺乏產生的基礎和條件。（三）目標營銷階段20世紀50年代以后，在科學技術革命的推動下，生產力水平大幅度提高，產品日新月異，生產與消費的矛盾日益尖銳，以產品差異化為中心的推銷體制遠遠不能解決西方企業(yè)所面臨的市場問題。于是，市場迫使企業(yè)再次轉變經營觀念和經營方式，由產品差異化營銷轉向以市場需求為導向的目標營銷，即企業(yè)在研究市場和細分市場的基礎上，結合自身的資源與優(yōu)勢，選擇其中最有吸引力和最能有效為之提供產品和服務的細分市場作為目標市場，設計與目標市場需求特點相互匹配的營銷組合。市場細分戰(zhàn)略應運而生。市場細分理論的產生，使傳統(tǒng)營銷觀念發(fā)生根本性的變革，在理論和實踐中都產生了極大影響，被西方理論家稱之為“市場營銷革命”。市場細分理論產生后經歷了不斷完善的過程。最初，隨著“以消費者為中心”的營銷理念日漸深入人心以及個性化消費時代的到來，企業(yè)把市場不斷細分，從而出現(xiàn)超市場細分理論（即一對一營銷理論）。人們認為把市場劃分得越細越能適應顧客需求，只要通過增強企業(yè)產品的競爭力便可提高利潤率。但是20世紀70年代以來，能源危機和整個資本主義市場不景氣，使不同階層消費者的可支配收入出現(xiàn)不同程度的下降，人們在購買時更多地注重價值、價格和效用的比較。過度細分市場導致企業(yè)營銷成本上升而減少總收益，于是反市場細分理論應運而生。營銷學者和企業(yè)家認為，應該從成本和收益的比較出發(fā)對市場進行適度的細分，這是對過度細分的反思和矯正。它賦予了市場細分理論新的內涵，使其不斷地發(fā)展和完善，對指導企業(yè)市場營銷活動具有更強的可操作性。20世紀90年代，在全球營銷環(huán)境下，適度細分理論又被賦予了更新的內涵，適應了全球營銷趨勢的發(fā)展。全球營銷力圖盡可能地識別和滿足世界各國消費者的共同需求，并希望以此獲得更廣闊的市場和更低的成本。而且，全球營銷對于“需求”的理解更為深刻，它不是簡單、一味地識別和滿足消費者的現(xiàn)有需求，而是更為關注挖掘潛在需求，或在異國市場上引入并推行新的消費文化。與此同時，全球營銷同樣注意到各個國家和地區(qū)消費者需求之間的差異。因為分布于世界200多個國家和地區(qū)的全球消費者，擁有不同的語言和膚色，不同的風俗習慣，不同的宗教信仰，不同的行為方式。事實上，沒有一家企業(yè)已經或者試圖把觸角伸向世界的每一個角落。它們都根據(jù)自身的優(yōu)勢和劣勢，尋求全球市場上的機會，選擇那些能夠比對手更好地提供產品或服務的細分市場作為目標市場，并與之建立互惠互利的交換關系，在滿足其需求的同時求得自身發(fā)展壯大。大數(shù)據(jù)行業(yè)未來發(fā)展趨勢（一）分布式系統(tǒng)成為行業(yè)技術架構主要的發(fā)展方向傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(jié)點，數(shù)據(jù)存儲以及整個系統(tǒng)的業(yè)務單元都集中部署于該中心節(jié)點中，系統(tǒng)所有的功能均由中心節(jié)點集中處理。每個終端或客戶端僅僅負責數(shù)據(jù)的錄入和輸出，而數(shù)據(jù)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(wǎng)絡連接進行通信和協(xié)調。隨著海量及異構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)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(tǒng)的集中式架構軟件難以滿足海量及異構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集的處理和分析需求。而為了處理TB以及PB級別以上的數(shù)據(jù)規(guī)模，分布式的架構將數(shù)據(jù)分散在網(wǎng)絡上多個通過高速網(wǎng)絡互聯(lián)的節(jié)點上聯(lián)合計算。因為數(shù)據(jù)分布在不同節(jié)點，在進行計算任務時，任務也會被切分成多個子任務，分發(fā)到多個節(jié)點上同時進行計算，能充分利用整個集群各個節(jié)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(tǒng)單機架構的核心優(yōu)勢。在大數(shù)據(jù)場景下，分布式系統(tǒng)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(yōu)勢，能夠較好的滿足大數(shù)據(jù)分析的需求。此外，近年來，分布式技術不斷發(fā)展，在提供高彈性、支持高并發(fā)的同時，支持關系型數(shù)據(jù)庫中強事務性的特性，成為大數(shù)據(jù)技術的重要發(fā)展方向。2、數(shù)據(jù)管理軟件趨向于統(tǒng)一多數(shù)據(jù)模型的平臺數(shù)據(jù)模型是決定數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)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(shù)據(jù)，包括傳統(tǒng)的關系模型和NoSQL數(shù)據(jù)模型（文檔模型、鍵值模型、圖模型等）。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)只能支持一種或少數(shù)幾種數(shù)據(jù)模型，因此企業(yè)通常只能使用多種數(shù)據(jù)庫產品聯(lián)合的方案來應對日益增長的異構數(shù)據(jù)模型處理需求。隨著大數(shù)據(jù)廠商技術實力的提升，逐漸出現(xiàn)了能夠提供多數(shù)據(jù)庫模型的大數(shù)據(jù)平臺技術。相比多種數(shù)據(jù)庫產品的集成方案，多種數(shù)據(jù)庫模型統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)勢包括：（1）提升場景效率。同一份數(shù)據(jù)可以分別采用多種數(shù)據(jù)模型存放，解決不同場景的處理效率問題；（2）統(tǒng)一分析管理。關聯(lián)不同模型的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一分析管理；（3）降低運維成本。無需維護多種數(shù)據(jù)庫，降低運維成本；（4）降低數(shù)據(jù)持有成本，同一份數(shù)據(jù)在不同的數(shù)據(jù)模型當中不需要全量存儲，不同模型只需要存儲必要的數(shù)據(jù)內容即可，在查詢時可以通過關聯(lián)的方式獲取全量信息。未來多模型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)并發(fā)能力、數(shù)據(jù)管理成本等多個角度優(yōu)化企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，成為多模大數(shù)據(jù)平臺的重要發(fā)展趨勢。（二）云原生大數(shù)據(jù)平臺架構成為未來的主要發(fā)展方向云原生的代表技術包括容器、服務網(wǎng)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(tǒng)。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(tǒng)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(tài)環(huán)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(shù)據(jù)、多種數(shù)據(jù)結構的實時化、智能化處理需求，云原生的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型處理及低成本計算分析的能力。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，云原生數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)管理平臺天然具備靈活性，能夠提供強大的創(chuàng)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。（三）國家加速數(shù)據(jù)要素市場建設，推動數(shù)據(jù)安全流通技術的商業(yè)化加速我國將搭建統(tǒng)一開放、競爭有序的數(shù)據(jù)要素市場體系，政策鼓勵產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的市場主體進行數(shù)據(jù)流通和交易，促進數(shù)據(jù)要素流通。當前，豐富的數(shù)據(jù)要素資源已經涵蓋了金融、運營商、房地產、醫(yī)療、能源、交通、物流、教育以及制造業(yè)、電商平臺、社交網(wǎng)站等眾多領域。同時，由于數(shù)據(jù)的流通和利用是數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造的前提。而跨域、跨中心的數(shù)據(jù)融合計算需求，以及數(shù)據(jù)要素在開放流通環(huán)節(jié)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(shù)據(jù)的安全可信流通成為數(shù)據(jù)要素的市場化配置的重要一環(huán)，也是各行業(yè)數(shù)字化轉型過程中和過程后的必由之路。隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》的實施，以安全為前提的數(shù)據(jù)開放利用將迎來新一輪發(fā)展機遇。隱私計算是在處理、分析計算數(shù)據(jù)的過程中保持數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的轉化和釋放，應用前景和商業(yè)價值巨大。在國家加速數(shù)據(jù)要素市場建設和重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護的大背景下，數(shù)據(jù)安全防護技術、隱私計算技術的應用普及和商業(yè)化在加速進行。大數(shù)據(jù)行業(yè)面臨的機遇（一）產業(yè)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(shù)據(jù)戰(zhàn)略以來，《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》指出，建立安全可信的大數(shù)據(jù)技術體系是推進大數(shù)據(jù)產業(yè)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(guī)劃和2035年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字產業(yè)，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級，打造數(shù)字經濟新優(yōu)勢。加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經濟新優(yōu)勢，協(xié)同推進數(shù)字產業(yè)化和產業(yè)數(shù)字化轉型，加快數(shù)字社會建設步伐，營造良好數(shù)字生態(tài)，建設數(shù)字中國。2020年4月，國家發(fā)改委明確了新基建是以技術創(chuàng)新為驅動，以信息網(wǎng)絡為基礎，面向高質量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉型、智能升級、融合創(chuàng)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(yè)融合發(fā)展，加速工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、智能化轉型，提高制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展水平，推進制造模式、生產方式以及企業(yè)形態(tài)變革，帶動產業(yè)轉型升級。未來新興產業(yè)及數(shù)字經濟的發(fā)展將更依賴于數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)基礎設施建設也是支撐5G、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術基礎設施的基礎，因此大數(shù)據(jù)是新基建的重要組成部分，也將推進大數(shù)據(jù)底層軟件等核心國產軟件的快速發(fā)展。（二）數(shù)據(jù)管理軟件國產化趨勢明顯，國產大數(shù)據(jù)產品有望實現(xiàn)換道超車國內數(shù)據(jù)管理軟件基本被Oracle、IBM和微軟為代表的國外關系型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與信息安全，國產軟件產品在關鍵領域實現(xiàn)替代成為其中重要環(huán)節(jié)，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(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)產品有望實現(xiàn)換道超車，對國外數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)產品已經能滿足市面上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)應用場景基礎需求。但國產大數(shù)據(jù)產品能否在市場競爭中勝出、占據(jù)更多的市場份額，仍然取決于國產大數(shù)據(jù)產品能否構建自主研發(fā)的生態(tài)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(fā)的國產大數(shù)據(jù)生態(tài)體系正在形成，此前國產軟硬件發(fā)展面臨的格局分散、生態(tài)基礎不完善、規(guī)模用戶群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國產大數(shù)據(jù)生態(tài)體系進入快速協(xié)同發(fā)展階段，國產大數(shù)據(jù)產品與服務迎來較好的發(fā)展機遇。（三）數(shù)據(jù)成為新生產要素，各行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用需求巨大2020年4月，《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(shù)據(jù)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(shù)字經濟發(fā)展的基礎性、關鍵性、決定性的生產要素，對經濟發(fā)展、社會治理、人民生活產生著重大而深刻的影響。激活數(shù)據(jù)要素潛能，加快數(shù)字經濟、數(shù)字社會，以數(shù)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(fā)展的重點。企業(yè)建設數(shù)字化能力，高效解決企業(yè)運營中的問題，優(yōu)化企業(yè)業(yè)務流程、提高效率，成為企業(yè)發(fā)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(shù)字化能力需求巨大。此外，在企業(yè)數(shù)字化程度提高后，數(shù)據(jù)走向資源化是大勢所趨，在數(shù)據(jù)資源化的過程中，建立行業(yè)間高效的數(shù)據(jù)交換機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通、信息共享、業(yè)務協(xié)同，以成為整合信息資源，深度利用分散數(shù)據(jù)的有效途徑。加快數(shù)字化轉型，構建數(shù)據(jù)共享服務體系，促進數(shù)據(jù)與業(yè)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(fā)展，推動數(shù)字中國建設。（四）大數(shù)據(jù)應用的快速發(fā)展，推動大數(shù)據(jù)管理平臺需求的快速增長近年來，大數(shù)據(jù)增長集中于物聯(lián)網(wǎng)設備、多媒體、日志、社交信息等，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)量大、流轉速度快、價值密度低的特點。傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫無法滿足處理半結構化及非結構化數(shù)據(jù)需要，具有綜合能力的大數(shù)據(jù)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(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫，更能滿足對這些數(shù)據(jù)的存儲需求。大數(shù)據(jù)管理平臺不僅具有存儲管理海量數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)處理性能高和易于擴展的特性，還可以保持傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫支持ACID和SQL查詢等特性，支持關系數(shù)據(jù)模型。在大數(shù)據(jù)市場發(fā)展下，大數(shù)據(jù)管理平臺需求快速增長。（五）數(shù)據(jù)價值的深度挖掘需求將帶動智能分析工具的快速發(fā)展智能分析工具主要專注于為數(shù)據(jù)預處理、特征工程、數(shù)據(jù)建模、預測分析等數(shù)據(jù)分析挖掘關鍵過程提供工具和相關解決方案，是企業(yè)實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的深度挖掘的重要工具。隨著大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析復雜程度的加深，數(shù)據(jù)科學平臺需要持續(xù)優(yōu)化其平臺流程、協(xié)作及模型治理特性，以保持與軟件開發(fā)中最佳實踐一致。同時，數(shù)據(jù)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(chuàng)新解決方案來實現(xiàn)差異化競爭。為了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速幫助客戶實現(xiàn)人工智能賦能的商業(yè)決策，智能分析工具將迎來快速發(fā)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(fā)揮更大的作用。大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景（一）大數(shù)據(jù)時代下傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理軟件面臨多種挑戰(zhàn)近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息通信技術及產業(yè)的不斷發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。數(shù)據(jù)作為和土地、資本、勞動力、技術一樣的生產要素，在數(shù)字經濟不斷深入發(fā)展的過程中，地位愈發(fā)凸顯。我國是數(shù)據(jù)資源大國，IDC研究報告指出，到2020年，中國數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量預計達到48．6ZB，約占全球數(shù)據(jù)總量的30%。數(shù)據(jù)資源總體呈現(xiàn)出4V的特點，即海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）、價值密度低（Value）、快速的數(shù)據(jù)流轉（Velocity）。海量的數(shù)據(jù)規(guī)模指數(shù)據(jù)量大，包括采集、存儲和計算過程中所涉及數(shù)據(jù)量都非常大。大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型指數(shù)據(jù)種類和來源多樣化，包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為關系型數(shù)據(jù)、日志、音頻、視頻、文本、圖片、地理位置信息等類型數(shù)據(jù)，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價值密度低指有價值數(shù)據(jù)所占比例低。隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)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(yè)務邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數(shù)據(jù)價值，是大數(shù)據(jù)時代需要解決的重要問題之一?？焖俚臄?shù)據(jù)流轉指數(shù)據(jù)增長速度快，處理速度要求快，時效性要求高。例如實時監(jiān)測場景中，企業(yè)需要對物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)使用的顯著特征。隨著信息技術以及實際業(yè)務需求的快速發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理軟件在處理大數(shù)據(jù)場景時不能很好適應數(shù)據(jù)的4V特性，面臨較多技術挑戰(zhàn)。因此，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理軟件迫切需要技術革新。（二）傳統(tǒng)集中式軟件棧向新興分布式軟件棧演進1970-2000年，數(shù)據(jù)管理軟件主要為集中式架構的關系型數(shù)據(jù)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(jù)了數(shù)據(jù)管理軟件的主導地位。關系型數(shù)據(jù)庫技術出現(xiàn)在20世紀70年代，經過二十余年的發(fā)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(shù)據(jù)庫產品包括Oracle、IBMDB2以及微軟SQLServer等。2000年以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)和計算機技術的快速發(fā)展，需要處理的數(shù)據(jù)量更大、類型更豐富、速度要求更快，傳統(tǒng)集中式計算架構已無法適應數(shù)據(jù)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(yè)從業(yè)者基于以上理論建立了Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)分布式系統(tǒng)框架，并交由Apache軟件基金會托管；2009年，在JohanOskarsson開源分布式數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。針對于不同的場景，分別產生了圖數(shù)據(jù)庫、搜索引擎、文檔數(shù)據(jù)庫、鍵值數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫，代表性NoSQL數(shù)據(jù)庫提供商包括MongoDB、Elastic等。2010年以來，隨著數(shù)字化轉型的逐步深化，快速變化的業(yè)務場景呈現(xiàn)了復雜化、多樣化的態(tài)勢。復雜的業(yè)務場景往往需要使用多種數(shù)據(jù)模型，以及數(shù)據(jù)模型間的融合。這個時期的，行業(yè)內大部分數(shù)據(jù)庫都是面向單一數(shù)據(jù)模型而設計的，用以解決特定業(yè)務場景的特定問題。例如，使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫解決結構化數(shù)據(jù)的存儲和處理問題、使用圖數(shù)據(jù)庫解決圖相關的存儲和處理問題、使用文檔數(shù)據(jù)庫解決文本相關的存儲和處理問題。由于結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)通常以不同的格式和模式存儲，單模型數(shù)據(jù)庫雖然優(yōu)化了數(shù)據(jù)存儲和處理，卻難以滿足日趨增長的、多樣的業(yè)務場景需求。當同一業(yè)務需要用到不同類型數(shù)據(jù)的時候，受限于單模型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，在對不同模型數(shù)據(jù)進行聯(lián)合處理的時候，需要對數(shù)據(jù)進行搬遷或融合，導致架構復雜度高、開發(fā)成本高、運維成本高以及數(shù)據(jù)處理效率低。由此，催生了從單一數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)到融合型、多模型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的技術需求。此外，隨著云計算技術的大規(guī)模應用，傳統(tǒng)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(shù)據(jù)庫作為信息系統(tǒng)核心軟件，逐漸附加云化能力形成云原生數(shù)據(jù)庫，以服務的形式對外提供技術支撐。云原生數(shù)據(jù)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(yè)提供云數(shù)據(jù)庫依賴的底層物理資源，數(shù)據(jù)庫服務商負責部署云原生數(shù)據(jù)庫軟件，后期企業(yè)和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)不外流等。相比公有云部署下的云數(shù)據(jù)庫，私有云模式更加關注信息安全，能夠實現(xiàn)對數(shù)據(jù)安全性和服務質量最有效控制，僅限于企業(yè)員工和取得授權的合作伙伴使用。多模型數(shù)據(jù)庫云原生相關技術已經成為信息產業(yè)的未來發(fā)展方向，促使大數(shù)據(jù)軟件進一步革新，規(guī)模呈現(xiàn)快速增長趨勢，代表性企業(yè)如Snowflake、AWS等。相較于國內外的現(xiàn)狀，私有云在面向國計民生的相關行業(yè)更受客戶歡迎，面向私有云模式的云原生數(shù)據(jù)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(tǒng)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(tǒng)一資源管理平臺發(fā)展；數(shù)據(jù)管理軟件技術架構也會因為計算模式的轉變發(fā)生重大變革，傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)庫逐漸向分布式、多模型數(shù)據(jù)庫發(fā)展；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析軟件逐漸向新型的分布式數(shù)據(jù)開發(fā)和智能分析軟件發(fā)展。（三）國產基礎軟件迎來爆發(fā)式增長階段當前，中國大數(shù)據(jù)軟件領域處于發(fā)展的歷史機遇期，我國高度重視大數(shù)據(jù)在經濟社會發(fā)展中的作用，十八屆五中全會提出實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》指出，建立安全可信的大數(shù)據(jù)技術體系是推進大數(shù)據(jù)產業(yè)基礎研究和核心技術攻關的重要目標。十四五規(guī)劃和2035年遠景目標綱要提出，培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字產業(yè)，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級，打造數(shù)字經濟新優(yōu)勢。全球新一代信息產業(yè)處于加速變革期，大數(shù)據(jù)相關底層技術處于創(chuàng)新突破期，國內市場需求處于爆發(fā)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(fā)實力且能與國外廠商競爭的基礎軟件廠商，并開始實現(xiàn)規(guī)模產業(yè)化落地。大數(shù)據(jù)市場構成大數(shù)據(jù)行業(yè)主要解決大數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析和價值發(fā)現(xiàn)等問題，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的業(yè)務價值。從產品和服務來看，大數(shù)據(jù)市場產品和服務包括三個主要部分，即大數(shù)據(jù)硬件、大數(shù)據(jù)軟件、大數(shù)據(jù)專業(yè)服務。其中，大數(shù)據(jù)軟件部分按照產品功能的不同可以被分為：大數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)應用中間件、數(shù)據(jù)智能分析工具、大數(shù)據(jù)應用四個部分。全球大數(shù)據(jù)市場發(fā)展情況全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)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(guī)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(shù)據(jù)服務仍然是全球大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)市場最主要的收入來源。全球大數(shù)據(jù)軟件市場規(guī)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(guī)模將在2024年達到377億美元，年復合增長率約為17．3%。在大數(shù)據(jù)軟件中，隨著大數(shù)據(jù)管理平臺和數(shù)據(jù)應用中間件產品的成熟，未來將貢獻更多的收入占比。大數(shù)據(jù)全生命周期管理大數(shù)據(jù)生命周期進一步細分為大數(shù)據(jù)集成、存儲和處理、治理、建模、挖掘和流通等階段。（一）大數(shù)據(jù)集成大數(shù)據(jù)集成包括大數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)整合。大數(shù)據(jù)采集主要是通過各種技術手段將分散的海量內容數(shù)據(jù)（文本、音頻、視頻等）、行為數(shù)據(jù)（訪問、查詢、搜索、會話、表單等）、工業(yè)生產數(shù)據(jù)（傳感器數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)）等從業(yè)務系統(tǒng)中收集出來。由于大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集的穩(wěn)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(yè)開始選用專業(yè)的數(shù)據(jù)采集服務。大數(shù)據(jù)整合的目標是將各種分布的、異構的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取后，進行清洗、轉換，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，作為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫開發(fā)時間的60%~80%。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。經過幾年的技術發(fā)展，ETL過程逐步演進為ELT，即數(shù)據(jù)抽取后直接加載（Load）到大數(shù)據(jù)平臺中，再基于大數(shù)據(jù)平臺的計算能力來實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)平臺的分布式計算能力提升數(shù)據(jù)集成的效率和穩(wěn)定性。（二）大數(shù)據(jù)存儲和處理大數(shù)據(jù)存儲與處理要用用服務器及相關設備把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，使得數(shù)據(jù)能夠被高效地訪問和運算。由于數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，尤其是非結構化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的單機系統(tǒng)性能出現(xiàn)瓶頸，單純地提高硬件配置已經難以跟上業(yè)務的需求，產生的海量數(shù)據(jù)沒有合適的存儲場所，企業(yè)被迫放棄大量有價值的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理的速度和性能出現(xiàn)瓶頸，業(yè)務的深度和廣度受到限制。因此，過去十年間，計算機系統(tǒng)逐步從集中式向分布式架構發(fā)展。分布式架構及相關技術通過增加服務器的數(shù)量來提升系統(tǒng)的處理能力，每個節(jié)點都是一個可獨立運行的單元，單個節(jié)點失效時不會影響應用整體的可用性。分布式系統(tǒng)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(yōu)勢。（三）數(shù)據(jù)治理根據(jù)國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會的定義，數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)資產管理形式權利和控制的活動集合。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量增加，數(shù)據(jù)治理的難度也逐漸增加，牽扯的關聯(lián)方也越來越多，因此需要一套適合企業(yè)的方法論來開展工作。業(yè)界逐漸形成了DAMA、DCMM等較完整的數(shù)據(jù)治理體系框架，一般包括制定數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略、定義數(shù)據(jù)治理工作機制、通過各個業(yè)務專題來落實相關數(shù)據(jù)治理工作內容，并最終落實到數(shù)據(jù)治理工具上來實現(xiàn)高效持續(xù)的數(shù)據(jù)治理的執(zhí)行流程。具體到數(shù)據(jù)治理的內容，一般包括元數(shù)據(jù)管理（包括元數(shù)據(jù)采集、血緣分析、影響分析等）、數(shù)據(jù)標準管理（包括標準定義、查詢與發(fā)布等）、數(shù)據(jù)質量管理（包括質量規(guī)則定義、質量檢查、質量報告等）、數(shù)據(jù)資產管理（包括數(shù)據(jù)資產編目、數(shù)據(jù)資產服務、資產審批等）、數(shù)據(jù)安全管理（包括數(shù)據(jù)權限管理、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密等）、數(shù)據(jù)生命周期管理（包括數(shù)據(jù)歸檔、數(shù)據(jù)銷毀等）以及主數(shù)據(jù)管理（包括主數(shù)據(jù)申請、發(fā)布、分發(fā)等）這幾個主要的部分。（四）數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)建模是構建企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市的重要過程，其通過一個業(yè)務級別的數(shù)據(jù)模型設計，將分散在不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)集成在一起，并通過一種面向業(yè)務主題的方式將數(shù)據(jù)分門別類來做重新組織和標準化，形成有明確業(yè)務意義的數(shù)據(jù)形式，統(tǒng)一為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等提供可用的數(shù)據(jù)。面向業(yè)務主題（如客戶主題、賬戶主題等）的數(shù)據(jù)組織管理方式便于業(yè)務人員對數(shù)據(jù)的理解和綜合使用。具體到技術層面，數(shù)據(jù)建模一般包括業(yè)務調研、架構設計、數(shù)據(jù)模型設計、數(shù)據(jù)庫SQL開發(fā)與測試、業(yè)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(yè)來設計相關行業(yè)的邏輯數(shù)據(jù)模型。在數(shù)據(jù)建模過程中使用的工具主要包括：數(shù)據(jù)模型設計與管理工具、SQL開發(fā)工具、任務調度工具等。（五）數(shù)據(jù)分析和挖掘大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的核心目標是對客觀事實規(guī)律進行描述、展示和總結、刻畫、推廣，可以從大量的數(shù)據(jù)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(guī)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(shù)據(jù)分析和挖掘的手段可以分為模型驅動、數(shù)據(jù)驅動等，一般通過統(tǒng)計、在線分析、情報檢索、機器學習和專家系統(tǒng)等在內的多種方法來實現(xiàn)這一目標?，F(xiàn)階段在面對大數(shù)據(jù)4V問題時，大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析提供了新的手段，其做為當前計算機行業(yè)的熱點研究方向之一，其本質的目標是從大量數(shù)據(jù)中提取模式和知識，其要處理的對象包括結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)在內的所有類型數(shù)據(jù)，例如近年來在視頻、語音等非結構化數(shù)據(jù)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(fā)展。（六）數(shù)據(jù)流通數(shù)據(jù)流通是按照一定規(guī)則，將存儲的數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標簽、面向應用可以直接調用的數(shù)據(jù)指標API、面向數(shù)據(jù)分析人員的數(shù)據(jù)集、面向數(shù)據(jù)挖掘人員的數(shù)據(jù)特征、和面向業(yè)務建模人員的單方或多方的建模模型等。基于數(shù)據(jù)水印、數(shù)據(jù)加密和脫敏、隱私計算、聯(lián)邦學習的數(shù)據(jù)流通安全技術，可以提高數(shù)據(jù)流通的完整性和保密性。國內大數(shù)據(jù)市場發(fā)展情況中國大數(shù)據(jù)市場在過去五年間經歷快速增長，整體市場規(guī)模增長速度快于全球整體市場。2019年，中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達到627億元，2015-2019年復合增長率達到31．9%。其中，大數(shù)據(jù)硬件為市場主要的收入來源，2019年大數(shù)據(jù)市場硬件收入達到247億元。中國大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)運用重視程度日益提高，用戶對于大數(shù)據(jù)軟件采購預算增加趨勢明確，中國大數(shù)據(jù)軟件市場將在未來五年繼續(xù)保持高速增長，整體軟件市場規(guī)模將在2024年達到492億元，2019-2024年復合增長率為27．5%。雖然現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)軟件收入占比較小，但得益于較高的細分市場規(guī)模增速，未來大數(shù)據(jù)軟件將占據(jù)更多的市場份額。市場導向戰(zhàn)略規(guī)劃全面貫徹現(xiàn)代市場營銷觀念，要求企業(yè)不僅致力于創(chuàng)造近期的顧客滿意，而且要積極適應市場環(huán)境的變遷，致力于創(chuàng)造長期、整體顧客滿意，實施有效的市場導向戰(zhàn)略規(guī)劃與管理?！皯?zhàn)略規(guī)劃的核心—在組織的目標和能力與不斷變化的市場機會之間建立和維持戰(zhàn)略適配的過程?！薄皯?zhàn)略規(guī)劃的制定過程始于對整體目標和使命的確定，使命隨即被轉化為詳細的目標以指導整個公司的發(fā)展?！笔袌鰧驊?zhàn)略規(guī)劃的主要內容有以下幾方面。（1）正確選擇和調整企業(yè)投資經營方向，并將企業(yè)的投資業(yè)務作為一個組合來管理。企業(yè)必須根據(jù)環(huán)境及其變化的要求，綜合考慮顧客、社會和企業(yè)利益，決定進入哪些領域生產經營，哪些業(yè)務項目（經營單位）需要建立、保持、發(fā)展、收縮或撤銷，并據(jù)以配置企業(yè)資源。（2）根據(jù)市場增長率、企業(yè)定位及其組合，測算每項具體業(yè)務單位的未來利潤潛力。企業(yè)必須根據(jù)發(fā)展動態(tài)，而不是依據(jù)目前的銷售額或利潤來決定未來的業(yè)務發(fā)展方向。（3）從長期發(fā)展的戰(zhàn)略高度制定規(guī)劃。企業(yè)要對每一項業(yè)務制定一個“戰(zhàn)略方案”，以實現(xiàn)其長期目標。同時，企業(yè)還必須根據(jù)自己在行業(yè)中的地位及它的目標、機會、能力和資源確定一個最有意義的戰(zhàn)略規(guī)劃，并使各項業(yè)務戰(zhàn)略方案體現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的基本要求。在一些較大規(guī)模的企業(yè)，戰(zhàn)略規(guī)劃通常由四個組織層次構成。包括企業(yè)層次、部門層次、業(yè)務層次和產品層次。企業(yè)總部負責設計企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃，指導整個企業(yè)進入有利的前景，決定給每個業(yè)務單位分配多少資源以及要開展或取消哪些業(yè)務。部門層次的規(guī)劃，要對企業(yè)給予的資源進行合理配置。各業(yè)務單位的戰(zhàn)略規(guī)劃則要保證該業(yè)務創(chuàng)造價值和利潤。最后，每個業(yè)務單位內的每個產品層次（產品線、品牌等），為了達到該產品特定市場的預定目標，也要制定營銷規(guī)劃。以上這些規(guī)劃要由企業(yè)的不同層次機構分別執(zhí)行，并對執(zhí)行結果進行檢查、評估，以及采取改正措施。營銷調研的步驟營銷調研的過程，通常包括五個步驟：確定問題與調研目標、擬定調研計劃、收集信息、分析信息、提交報告。（一）確定問題與調研目標為保證營銷調研的成功和有效，首先要明確所要調研的問題，既不可過于寬泛，也不宜過于狹窄，要有明確的界定并充分考慮調研成果的實效性。其次，在確定問題的基礎上，提出特定調研目標。（二）擬定調研計劃設計能夠有效地收集所需要的信息的計劃，包括概述資料來源、調研方法和工具等。由于收集第一手資料花費較大，調研通常從收集第二手資料開始，必要時再采用各種調研方法收集第一手資料，也可以從企業(yè)外部的商業(yè)公司購買有關資料。調查表和儀器是收集第一手資料采用的主要工具。抽樣計劃決定三方面的問題：抽樣單位指確定調查的對象，抽樣范圍指確定樣本的多少，抽樣程序則是指如何確定受訪者的過程。接觸方法是指如何與調查對象接觸的問題。（三）收集信息在擬定調研計劃后，可由本企業(yè)調研人員承擔收集信息的工作，也可委托調研公司收集。面談訪問必須爭取被訪問者的友好和真誠合作，才能收集到有價值的第一手資料。進行實驗調查時，調研人員必須注意使實驗組和控制組匹配協(xié)調，在調查對象匯集時避免其相互影響，并采用統(tǒng)一的方法對實驗進行處理和對外來因素進行控制。（四）分析信息從已獲取的有關信息中提煉出適合調研目標的調查結果。在分析過程中，首先要明確這些信息數(shù)據(jù)是依據(jù)何種尺度進行測定、加工的，然后借助多變量統(tǒng)計技術將數(shù)據(jù)中潛在的各種關系揭示出來，還可將數(shù)據(jù)資料列成表格，制定一維和二維的頻率分布，對主要變量計算其平均數(shù)和衡量離中趨勢。（五）提交報告調研人員向營銷主管提出與進行決策有關的主要調查結果。調研報告應力求簡明、準確、完整、客觀，為科學決策提供依據(jù)。如能使管理決策減少不確定因素，則此項營銷研究就是富有成效的。市場與消費者市場1、市場市場是多門學科的研究內容，不同學科有不同的解釋。在市場營銷學中，市場指有貨幣支付能力的、有購買愿望的購買者群體。這個定義指明了市場必須具備一個要素：一是購買者群體，二是有購買愿望，三是有貨幣支付能力，可用公式表示為：市場=人口+購買力+購買愿望。市場規(guī)模取決于有購買力、有購買愿望的人數(shù)多少。2、消費者市場消費者市場是個人或家庭為了生活消費而購買產品和服務所形成的市場。生活消費是產品和服務流通的終點，因而消費者市場也稱為最終產品市場。消費者市場是相對于組織市場而言的。組織市場指以某種組織為購買單位的購買者所形成的市場，購買目的是為了生產、銷售或履行組織職能。體驗營銷的特征1、顧客參與在體驗營銷中，顧客是企業(yè)的“客人”，也是體驗活動的“主人”，體驗營銷成功的關鍵就是要引導顧客主動參與體驗活動，使其融入你設定的情景當中，透過顧客的表面特征去挖掘、發(fā)現(xiàn)其心底真正的需求，甚至是一種朦朧的、自己都說不清楚的、等待別人來喚醒的需求，發(fā)現(xiàn)它、喚醒它，消費者就自然愿意和你產生互動。在企業(yè)與顧客的互動中，顧客的感知效果便