大数据软件产品与技术服务市场分析.docx
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1、大数据软件产品与技术服务市场分析一、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(
2、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。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
3、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、
4、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
5、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
6、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
7、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。四、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。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
8、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
9、整个数据仓库开发时间的60Q80%。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
10、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
11、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
12、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
13、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
14、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
15、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、体验营销的主要策略美国著名学者伯德施密特博士在其所写的体验式营销一书 中主张,体验式营销是“站在消费者的感觉、情感、思考、行动、联 想五个方面,重新定义、设计营销的思考方式。”1、感官式营销
16、策略感官式营销策略的诉求目标是创造知觉体验的感觉,它是通过视 觉、听觉、触觉、味觉与嗅觉等以人们的直接感官建立的感官体验。 感官营销可以突出公司和产品的识别,引发消费者购买动机和增加产 品的附加值等。如在超级市场中购物,经常会闻到超市烘焙面包的香 味,这也是一种嗅觉感官营销方式。2、情感式营销策略情感式营销策略通过诱发触动消费者的内心情感,旨在为消费者 创造情感体验。情感营销诉求情感的影响力、心灵的感召力。体验营 销就是体现这一基本点,寻找消费活动中导致消费者情感变化的因素, 掌握消费态度形成规律,真正了解什么刺激可以引起某种情绪,以及 如何在营销活动中采取有效的心理方法能使消费者自然地受到感
17、染, 激发消赛者积极的情感,并融入这种情景中来,促进营销活动顺利进 行。情感对体验营销的所有阶段都是至关重要的,在产品的研发、设 计、制造、营销阶段都是如此,它必须融入每一个营销计划。情感营 销的一个经典例子就是哈根达斯公司。无论在世界的任何地方,哈根 达斯冰激凌的营销总是如同营销浪漫情感一样。3、思考式营销策略思考式营销策略通过启发智力,运用惊奇、计谋和诱惑,创造性 地让消费者获得认知和解决问题的体验,引发消费者产生统一或各异 的想法。思考式营销策略往往被广泛使用在高科技产品宣传中。在其 他许多产业中,思考营销也已经被使用在产品的设计、促销和与顾客 的沟通上。4、行动式营销策略人们生活形态的
18、改变有时是自发的,有时是外界激发的。行动式 营销策略就是一种通过名人、名角来激发消费者,增加他们的身体体验,指出做事的替代方法、替代的生活形态,丰富他们的生活,使其 生活形态予以改变,从而实现销售的营销策略。5、关联式营销策略关联式营销策略包含感官、情感、思考与行动营销等层面。关联 营销超越私人感情、人格、个性,加上“个人体验”,而且与个人对 理想自我、他人或是文化产生关联。让人和一个较广泛的社会系统产 生关联,从而建立个人对某种品牌的偏好,同时让使用该品牌的人们 进而形成一个群体。关联营销已经在化妆品、日用品、私人交通工具 等许多不同的产业中使用。七、新产品开发的必要性企业之所以要大力开发新
19、产品,主要是由于:(一)产品生命周期的现实要求企业不断开发新产品企业同产品一样也存在着生命周期。如果不开发新产品,当产品 走向衰落时,企业也同样走到了生命周期的终点。相反,能不断开发 新产品,就可以在原有产品退出市场时,利用新产品占领市场。(二)消费需求的变化需要不断开发新产品随着生产的发展和人们生活水平的提高,需求也发生了很大变化, 方便、健康、轻巧、快捷的产品越来越受到消费者的欢迎。消费结构 的变化加快,消费选择更加多样化,产品生命周期日益缩短。一方面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
20、,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
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