大数据软件产品与技术服务市场前景分析.docx
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1、大数据软件产品与技术服务市场前景分析一、市场导向组织创新现代市场营销管理哲学要求企业创造顾客和顾客满意,将顾客利 益摆在核心地位。许多企业在此基础上也开始认识到兼顾行业、合作 伙伴、社区和国家利益对企业成功经营与发展的重要地位。然而,在 实践中真正贯彻这种观念,保证企业健康成长,却并不容易。面对现 代科技迅速发展、市场环境急剧变迁和竞争日趋激烈的挑战,企业必 须对自身组织与管理制度进行革新,形成能够全面有效地招律顾客并 为之提供良好服务的机制。里特尔咨询公司在总结卓有成效的公司管理模式的基础上,提出 了一个高绩效业务模型。该模型将企业资源与组织配置列为基础。我 们可以将它作为企业组织与体制创新
2、的主要原则来讨论。(一)满足利益方的要求在今天的价值交换体系中,企业绩效及其利润目标只有在能使其 他利益方获得利益的条件下,才有可能实现。因此,企业及其经营业 务,都要确定利益方及其要求。一般地说,利益方主要包括顾客、供 应商、经销商、企业员工和股东。如果这些利益方觉得不满意,就不 能实现理想的合作,导致整体绩效下降,甚至经营失败。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
3、。(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
4、,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
5、、 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
6、为争取优秀人才,造成行 业内人才竞争不断加剧。七、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
7、,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
8、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
9、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
10、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
11、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
12、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、
13、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。八、大数据行业发展背景(一)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%O2025年中国的数据量预计达到48. 6ZB,约占全球数据总量的30%。 数据资源总体呈现出4V的特点,即海量的数据规模(Volume
14、),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
15、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197
16、0-2000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
17、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
18、。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
19、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
20、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。为此,企业必须遵循一个原则:满足每一个利益团体的最低期望。 企业要致力于为不同的利益方传递高于最低限度的满足水平。同时, 也需要根据不同程度满意水平,为员工尽好责任(基本满意水平), 为经销商提供绩效满意水平。在确定这些满意水平的时候,企业必须注意,不要让利益方之间 感到相对待遇有失公平。各方利益关系的协调本质上仍然是以顾客满意为核心的。从经营 动态关系上看,通过
21、顾客满意达到包括股东在内的其他利益方满意, 又是建立在企业组织与制度革新所创造的高质量环境基础上的。建立 一个面向市场的组织管理体制,形成高水平的员工满意;通过员工积 极性、创造性的充分发挥,以高质量的产品和服务建立高度的顾客满 意,从而带来更多的交易,更高的企业利润,以及供应商、经销商的 利益。各方满意的结果,又会促进新一轮更高质量的良性循环。(二)改进关键业务过程达到满意目标必须通过对工作过程的管理才能实现。目前,大多 数企业的这种管理都是通过以专业职能分工为基础的部门组织来进行 的。这种传统的组织结构往往使各业务部门各自为政,追求自身目标 最大化而不是企业目标最大化,各部门之间不能实现理
22、想的合作,从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
23、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,
24、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。九、建立持久的顾客关系精明的企业不仅要创造顾客,还想要“拥有”顾客的“一生”。 为此,它必须建立持久的顾客关系。企业可以在多个层次上建立顾客关系。一般地说,企业对那些数 量庞大、边际利润低的顾客,更多会谋求建立层次较低的基本关系。 如洗涤剂生产厂商通常不会逐个打电话给洗衣粉家庭用户,分别了解、 征询意见,而会通过广告、促销、服务电话或电子网站来建,立关系。 但对那些数量很少且边际利润很高的顾客,如大用户、大型零售商, 企业则希望与它
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