大数据应用与解决方案市场现状分析及发展前景.docx
《大数据应用与解决方案市场现状分析及发展前景.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《大数据应用与解决方案市场现状分析及发展前景.docx(41页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、大数据应用与解决方案市场现状分析及发展前景一、市场细分的作用市场细分被西方企业誉为具有创造性的新概念,是企业是否真正 树立“消费者为中心”的营销观念的根本标志。需要注意的是,营销 者本身并不创造细分市场,营销者的任务是辨别细分市场并确定以哪 些细分市场作为目标市场,细分市场对企业具有以下作用。(一)有利于发现市场机会在买方市场条件下,企业营销决策的起点在于发现具有吸引力的 市场环境机会。这种环境机会能否发展成为市场机会,取决于两点: 与企业战略目标是否一致;利用这种环境,机会能否比竞争者具有优 势并获取显著收益。这些必须以市场细分为起点一一通过市场细分, 可以发现哪些需求已经得到满足,哪些需求
2、只满足了一部分,哪些仍 是潜在需求;相应地可以发现哪些产品竞争激烈,哪些产品较少竞争, 哪些产品亟待开发。市场细分对所有企业都至关重要,对中小企业尤为重要。与实力 雄厚的大公司相比,中小企业资源能力有限,技术水平相对较低。通 过市场细分,可以根据自身的经营优势,选择一些大企业无暇顾及的 细分市场,集中力量满足该特定市场,在整体竞争激烈的市场条件下, 在某一局部市场取得较好的经济效益,求得生存和发展。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
3、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
4、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
5、企业员工 和取得授权的合作伙伴使用。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
6、分析软件发展。(三)国产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
7、 明确的增长机遇。同时,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。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
8、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,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
9、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
10、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
11、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
12、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、
13、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
14、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、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、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,软件组件分布在不同主机上,主机之间通 过网络连接进行
15、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储和处理能力。因此,分布 式架构能较好的处理该类问题,
16、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 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
17、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
18、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化、智能化处理需求,云原生的大数据平台 架构凭借计算存
19、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、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领 域。同时,由于数据的
20、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、(二)有利于选择目标市场不进行市场细分,企业选择市场就可能是盲目的;不认真鉴别各个细分市场的特点,就不能进行有针对性的市场营销。例如,某公司 出口日本的冻鸡,早期主要面向消费者市场,以超级市场、专业食品 商店为主要销售渠道。随着市场竞争加剧,销售量呈下降趋势,为此, 公司对日本冻鸡市场做了进一步的调查分析,按照不同
21、细分市场的需 求特点,将购买者区分为三种类型:一是饮食业用户,二是团体用户, 三是家庭主妇。三个细分市场对冻鸡的品种、规格、包装和价格等要 求不尽相同,比如饮食业用户对鸡的品质要求较高,但对价格的敏感 度低于零售市场的家庭主妇;家庭主妇对冻鸡的品质、外观、包装均 有较高的要求,同时要求价格合理,购买时挑选性较强。根据这些特 点,公司重新选择了目标市场,以饮食业和团体用户为主要顾客,并 据此调整了产品、渠道等营销组合策略,出口量大幅度增长。(三)有利于制定市场营销组合策略市场营销组合是企业综合考虑产品、价格、促销形式和销售渠道 等各种因素而制定的市场营销方案。就每一特定市场而言,只有一种 最佳组
22、合形式,这种最佳组合只能是市场细分的结果。前些年我国曾 向欧美市场出口真丝花绸,消费者是上流社会的女性。由于出口企业 没有认真进行市场细分,没有掌握目标市场的特点,因而营销组合策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。七、客户发展计划
23、与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源 的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。其中,老客户价 值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计 划。客户发展计划涉及客户关系管理全局,用于指导企业客户关系管 理的各项活动,应当具备以下特点:一是明确性,明确规定所要达到 的目标,不能模棱两可;二是可操作性,各项实施措施必须具体,以 便于各部门相关人员执行;三是阶段性,结合企业自身条件、市场需 求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划,实现三者的有机结合;四是可达到性,应当考虑企业自身实际与市场环境实际,使得各 部门相关人员有条件
24、、有能力实现计划。2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提。根据一般经验,客户发现主要有以下途径:(1)查阅法。查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料, 如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等。(2)市场咨询法。向有关部门咨询,如市场研究部门、工商行政 管理部门等。(3)会议法。参加各种会议,如行业会议、展览会、展销会等。(4)广告开拓法。利用各种广告媒介寻找准顾客,如直接邮寄广 告、电话广告、电子商务广告等。(5)链式引荐法。请现有客户推荐新顾客。(6)社会关系拓展法。利用自身的种种社会关系寻找准顾客。(7)中心开花法。通过中心人物的链式关系扩大顾客群,中心人 物有行业
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数据 应用 解决方案 市场 现状 分析 发展前景
限制150内