大数据应用与解决方案市场分析分析.docx

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1、大数据应用与解决方案市场分析分析一、绿色营销的内涵和特点（一）绿色营销的内涵关于绿色营销，广义的解释是指企业在营销活动中体现的社会价 值观、伦理道德观，充分考虑社会效益，既自觉维护自然生态平衡， 更自觉抵制各种有害营销。因此，绿色营销也称伦理营销。狭义的绿 色营销，主要指企业在营销活动中，谋求消费者利益、企业利益与环 境利益的协调，既要充分满足消费者的需求，实现企业利润目标，也 要充分注意自然生态平衡，因此又称生态营销或环境营销。绿色营销 以促进可持续发展为目标。英国威尔斯大学的肯毕泰教授在绿色 营销一一化危机为商机的经营趋势一书中指出：“绿色营销是一种 能辨识、预期及符合消费者与社会需求，并

2、且可带来利润及永续经营 的管理过程”。“首先，企业所服务的对象不仅是顾客，还包括整个 社会；其次，市场营销过程的永续性一方面需仰赖环境不断地提供市 场营销所需资源的能力，另一方面还要求能持续吸收营销所带来的产 物。”绿色营销观要求企业在营销中不仅要考虑消费者利益和企业自 身的利益，而且要考虑社会利益和环境利益，将四方面利益结合起来, 全面履行企业的社会责任。（二）绿色营销的特点计、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

3、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

4、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

5、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。四、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

6、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

7、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

8、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

9、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。五、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

10、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

11、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

12、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

13、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

14、，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

15、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

16、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。六、体验营销的概念体验营销是指企业以消费者需求为导向，向消费者提供一定的产品和服务，通过对事件、情景的安排、设计，创造出值得消费者回忆 的活动，让消费者产生内在反应或心理感受，激发并满足消费者的体 验需求，从而达到企业目标的营销模式。体验营销建立在对消费者个 性心理特征的认真研究、充分了解的基础之上。其以激发顾客的情感 为手段，使整个营销理念更趋于完善，目的是为目标顾客提供超过平 均价值的服务，让顾客在体验中产生美妙而深刻的印象或体验，获得 最大程度上的精神满足。体验营销并非仅仅是一种营销手段，确切地 说它是

17、一种营销心理、一种营销文化、一种营销理念。在消费需求日 趋差异化、个性化、多样化的今天，顾客关注产品和服务的感知价值, 比以往更为重视在产品消费过程中获得“体验感觉”。我们经常会看 到这样的现象，消费者在购买很多产品的时候，如果有“体验”的场 景和气氛，那么对消费者的购买决策就能产生很大的影响。例如，在 购买服装时，如果一家服装店不能让顾客试穿的话，有很多顾客就会 马上离开；购买品牌电脑时如果消费者不能亲自试试性能，感觉一下 质量，大多数消费者就会对其质量表示怀疑；购买手机时如果销售人 员不太愿意让顾客试验效果，顾客马上就会扬长而去因此，对于 企业来说，提供充分的体验就意味着能够获得更多消费者

18、的机会。七、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

19、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

20、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。绿色营销与传统营销相比，具有以下特征：（1）绿色消费是开展绿色营销的前提。消费需求由低层次向高层 次发展，是不可逆转的客观规律，绿色消费是较高层次的消费观念。 人们的温饱等生理需要基本满足后，便会产生提高生活综合质量的要 求，产生对清洁环境与绿色产品的需要。（2）绿色观念是绿色营销的指导思想。绿色营销以满足需求为中 心，为消费者提供能有效防止资源浪费、环境污染及损害健康的产品 绿色营销所追求的是人类的长远利益与可持续发展，重视协调企业经 营与自然环

21、境的关系，力求实现人类行为与自然环境的和谐发展。（3）绿色体制是绿色营销的法制保障。绿色营销是着眼于社会层 面的新观念，所要实现的是人类社会的协调持续发展。在竞争性的市 场上，必须有完善的政治与经济管理体制，制定并实施环境保护与绿 色营销的方针、政策，制约各方面的短期行为，维护全社会的长远利 益。（4）绿色科技是绿色营销的物质保证。技术进步是产业变革和进 化的决定因素，新兴产业的形成必然要求技术进步；但技术进步如背 离绿色观念，其结果有可能加快环境污染的进程。只有以绿色科技促 进绿色产品的发展，促进节约能源和资源可再生以及无公害的绿色产 品的开发，才是绿色营销的物质保证。（3）营销活动的互利性

22、。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。八、以企业为中心的观念以企业为中心的市场营销管理观念，就是

23、以企业利益为根本取向 和最高目标来处理营销问题的观念。它包括以下几种。1、生产观念生产观念是一种最古老的营销管理观念。生产观念认为，消费者 总是接受任何他能买到的价格低廉的产品。因此，企业应当致力于提 高生产效率，实现低成本和大众分销。持生产观念的企业的典型口号 是：“我们生产什么，就卖什么。”生产观念在西方盛行于19世纪末20世纪初。当时，资本主义国 家处于工业化初期，市场需求旺盛，整个社会产品供应能力则相对不 足。企业只要扩大生产价廉物美的产品，就能盈利，而不必过多关注 市场需求差异。在这种情况下，生产观念为众多企业所接受。除了物资短缺、产品供不应求的情况之外，还有一种情况也会导 致企业奉

24、行生产观念。这就是某种具有良好市场前景的产品，技术含 量和生产成本很高，必须通过提高生产率、降低成本来扩大市场。生产观念是一种重生产、轻市场的观念。在物资紧缺的年代也许 能“创造辉煌”，但随着生产的发展、供求形势的变化，这种观念必 然使企业陷入困境。2、产品观念产品观念认为，消费者最喜欢高质量、高性能和具有某些特色的 产品。因此，企业管理的核心是致力于生产优质产品，并不断精益求 精。持产品观念的公司假设购买者欣赏精心制作的产品，相信他们能 鉴别产品的质量和功能，并愿意出较高价格购买质量上乘的产品。这 些公司的经理人员常迷恋自己生产的产品，而不太关注市场是否欢迎。 他们在设计产品时只依赖工程技术

25、人员而极少让消费者介人。产品观 念和生产观念几乎在同一时期流行。与生产观念一样，产品观念也是典型的“以产定销”观念。由于过分重视产品而忽视顾客需求，这两 种观念最终将导致“营销近视症”。如铁路行业以为顾客需要火车而 非运输，忽略了航空、公共汽车、卡车以及管道运输的日益增长的竞 争；计算尺制造商以为工程人员需要计算尺而非计算能力，忽视了袖 珍计算器的挑战，其最终结果是产品被市场冷落，经营者陷入困境甚 至破产。3、推销观念推销观念（或销售观念）认为，消费者通常有一种购买情性或抗 衡心理，若听其自然，消费者就不会大量购买本企业的产品，因而营 销管理的中心是积极销售和大力推广。执行推销观念的企业，称为

26、推 销导向企业。其口号是：“我们卖什么，就让人们买什么。”推销观念盛行于20世纪三四十年代。在这一时期，由于西方各国 科学管理和大规模生产盛行，因此商品产量迅速增加，整个市场供过 于求，卖主之间的市场竞争日益激烈。1929年爆发的严重经济危机， 前后历时5年，堆积如山的货物卖不出去，市场极度萧条。这种现实 使许多企业家认识到，企业不能只顾生产，即使有物美价廉的产品， 也要努力推销才能保证被人购买。在推销观念指导下，企业相信产品 是“卖出去的”，而不是“被买去的”。他们致力于产品的推广和广告活动，进行无孔不入的促销信息“轰炸”，以求说服甚至强制消费 者购买。与前两种观念一样，推销观念也是建立在以

27、企业为中心，“以产 定销”，而不是满足消费者真正需要的基础上的。九、营销环境的特征（一）客观性环境作为企业外在的不以营销者意志为转移的因素，对企业营销 活动的影响具有强制性和不可控性的特点。一般说来，企业无法摆脱 和控制营销环境，特别是宏观环境，难以按企业自身的要求和意愿随 意改变它，如企业不能改变人口因素、政治法律因素、社会文化因素 等。但企业可以主动适应环境的变化和要求，制定并不断调整市场营 销策略。（二）差异性不同的国家或地区之间，宏观环境存在着广泛的差异，不同的企 业之间，微观环境也千差万别。正因为营销环境的差异，企业为适应 不同的环境及其变化，必须采用各有特点和针对性的营销策略。环境

28、 的差异性也表现为同一环境的变化对不同企业的影响不同。例如，中 国加入世界贸易组织，意味着很多中国企业进入国际市场，进行“国际性较量”，而这一经济环境的变化，对不同行业与企业的影响并不 相同。（三）多变性市场营销环境是一个动态系统，构成营销环境的诸因素都随社会 经济的发展而不断变化。20世纪60年代，中国处于短缺经济状态，短 缺几乎成为社会经济的常态。改革开放30多年来，中国曾遭遇“过乘U” 经济，不论这种“过剩”的性质如何，仅就卖方市场向买方市场转变 而言，市场营销环境已发生了重大变化。营销环境的变化，既会给企 业提供机会，也会给企业带来威胁，虽然企业难以准确无误地预见未 来环境的变化，但可

29、以通过设立预警系统，追踪不断变化的环境，及 时调整营销策略。（四）相关性营销环境诸因素之间相互影响、相互制约，某一因素的变化会带 动其他因素的连锁变化，形成新的营销环境，新的环境会给企业带来 新的机会与威胁。例如，竞争者是企业重要的微观环境因素之一，而 宏观环境中的政治法律因素或经济政策的变动，均能影响一个行业竞 争者加入的多少，从而形成不同的竞争格局。又如，市场需求不仅受 消费者收入水平、爱好以及社会文化等方面因素的影响，而政治法律 因素的变化，往往也会产生决定性的影响。十、营销组织的设置原则企业的具体情况各异，营销机构不可能、也无必要都按一种模式。 但有一些共性原则需要注意和遵循：（一）整

30、体协调和主导性原则协调是管理的主要功能之一。因此设置营销机构需要注意：（1）设置的营销机构能够协调企业与环境，尤其是和市场、顾客 之间的关系。满足市场、创造满意的顾客，是企业最根本的宗旨和责 任；能比竞争者更好地完成这一任务，也是组建营销部门的基本目的。（2）设置的营销机构能够与企业内部其他机构相互协调，在服务 顾客、创造顾客方面发挥主导性作用。（3）营销部门的内部结构、层级设置和人员安排能够相互协调， 充分发挥营销职能的整体效应。总之，营销职能部门应当面对市场、面对顾客时能代表企业，面 对内部各部门、全体员工时能代表市场、代表顾客。同时内部具有相 互适应的弹性，是一个有机的系统。这是构建“现

31、代营销企业”重要 的组织基础。（二）精简以及适当的管理跨度与层级原则组织建设要“精兵简政”，切忌机构雁肿。一是防止因事设职、因职设人，人员要精干；二是内部层级不宜太多。内部层级少，信息 流通快，还能密切员工之间关系，利于交流思想、沟通情感，提高积 极性和工作效率。最佳的机构是既能完成任务，组织形式又最为简单的机构。这涉 及管理跨度与层级问题。管理跨度又称管理宽度或管理幅度，指领导 者能够有效地直接指挥的部门或员工数量，是一个“横向”的概念； 管理层级又称管理梯度，指一个组织属下不同层级的数目，是一个“纵向”的概念。管理的职能、范围不变，一般来说，管理跨度与管 理层级是互为反比关系的：管理跨度越

32、大、层级越少，组织结构越扁 平；反之，跨度越小，则管理的层级越多。通常情况下，管理层级过 多容易造成信息失真与传递过慢，可能影响决策的及时性和正确性； 管理跨度过大，超出领导者能够管辖的限度，又会造成整个机构内部 的不协调、不平衡。营销部门要真正做到精简，在设置机构时能否把握营销工作的性 质和职能范围，是十分重要的前提。（三）有效性原则效率是衡量组织水平的重要标准。一个机构的效率高，说明结构 合理、完善。直观地讲，“效率”是指一个组织可在一定时间内完成 的工作。机构的效率表现在能否在必要的时间内，完成规定的任务； 能否以最少的工作量，获取最大的成果；能否很好地吸取，过去的经验教训，业务上不断创

33、新；能否维持机构内部的协调，及时适应环境、 条件的变化。十一、市场营销学的研究方法市场营销学的研究方法很多，主要有以下几种。（一）传统研究法1、产品研究法产品研究法即对产品（商品），如农产品、机电产品、纺织品等 的营销问题分门别类的研究方法。其优点是具体实用，缺点是有许多 共同的方面造成重复。这一方法的研究结果形成了各大类产品的市场 营销学，如农产品市场营销学。2、机构研究法机构研究法即对分销系统的各个环节（机构），如生产者、代理 商、批发商、零售商等进行研究的方法。侧重分析研究流通过程的这 些环节或层次的市场营销问题。其研究结果形成了批发学、零售学等。3、职能研究法职能研究法即研究市场营销的

34、各类职能以及在执行这些职能中所 遇到的问题及解决方法。如将营销功能划分为交换职能、供给职能和 便利职能三大类，并将之细分为购、销、运、存、金融、信息等内容, 分别和综合进行研究。这一方法在西方学术界颇为流行。（二）历史研究法这是从发展变化过程来分析阐述市场营销问题的研究方法。如分 析市场营销的含义及其变化，工商企业100多年来营销管理哲学（观 念）的演变过程，零售机构的生命周期现象等，从中找出其发展变化 的原因和规律性。市场营销学者一般都重视研究对象的历史演变过程, 但不把它作为唯一的研究方法。（三）管理研究法这是战后西方营销学者和企业界采用较多的一种研究方法。它是 从管理决策角度研究市场营销

35、问题。其研究框架是：将企业营销决策 分为目标市场和营销组合两大部分，研究企业如何根据其“不可控变 数”即市场环境因素的要求，结合自身资源条件（企业可控因素）， 进行合理的目标市场决策和市场营销组合决策。管理研究法广泛采用 了现代决策论的相关理论，将市场营销决策与管理问题具体化、科学 化，对营销学科的发展和企业营销管理水平的提高起了重要作用。（四）系统研究法这是一种将现代系统理论与方法运用于市场营销学研究的方法。 在管理导向的营销研究中，常常采用这一方法。企业市场营销管理系 统是一个复杂系统。在这个系统中，包含了许多相互影响、相互作用 的因素，如企业（供应商）、渠道伙伴（中间商）、目标顾客（买主

36、）、竞争者、社会公众、宏观环境力量等。一个真正面向市场的企 业，必须对整个系统进行协调和整合，使企业外部系统和企业内部系 统步调一致、密切配合，达到系统优化，产生增效作用，提高经济效 益。市场营销学的研究方法正在不断创新和发展，这也是这门学科的 生命力源泉之一。二、大数据行业未来发展趋势（一）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

37、，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

38、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

39、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

40、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

41、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

42、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

43、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。三、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

44、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

45、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

46、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、D

47、CMM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