大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景分析

1、大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景分析品牌設(shè)計品牌要素或元素主要包括品牌名稱、品牌標(biāo)識或標(biāo)志、品牌形象代表、品牌口號、廣告曲、包裝等。在品牌名稱和品牌標(biāo)識設(shè)計過程中，一般應(yīng)堅持以下幾個基本原則：（一）簡潔醒目，易讀易記來自心理學(xué)家的一項調(diào)查分析結(jié)果表明，人們接收到的外界信息中，83%的印象通過眼睛，11%借助聽覺，3.5%依賴觸摸，其余的源于味覺和嗅覺?；诖耍瑸榱吮阌谙M者認(rèn)知、傳誦和記憶，品牌設(shè)計的首要原則就是簡潔醒目，易讀易記。基于這一要求，不宜把過長的和難以讀誦的字符串作為品牌名稱，也不宜將呆板、缺乏特色感的符號、顏色、圖案用作品牌標(biāo)示。2015年9月，陸金所啟動了全新的域名和品牌形象，替代原有的。陸

2、金所將其網(wǎng)絡(luò)投融資平臺的域名進(jìn)行更改，由“”更改為“”；而金融資產(chǎn)交易服務(wù)平臺則維持“Ifex”不變。陸金所董事長計葵生解釋說，之所以用去替換，是為了讓這一域名能夠更好地被國內(nèi)的用戶記憶。而且，這也是陸金所向更“互聯(lián)網(wǎng)化”方向轉(zhuǎn)變的一個體現(xiàn)，不僅僅是從技術(shù)、服務(wù)上更加便捷，即使是細(xì)節(jié)上也要做到更好。（二）構(gòu)思巧妙，暗示屬性一個與眾不同、充滿感召力的品牌，在設(shè)計上還應(yīng)該充當(dāng)體現(xiàn)品牌標(biāo)示產(chǎn)品的優(yōu)點和特性，暗示產(chǎn)品的優(yōu)良屬性。奔Benz（汽車發(fā)明人本茨先生的名字），經(jīng)過100多年的努力贏得了顧客信任。那個構(gòu)思巧妙、簡潔明快、特點突出的圓形的汽車方向盤似的特殊標(biāo)志，已經(jīng)成了豪華優(yōu)質(zhì)高檔汽車的象征。這個

3、品名與品標(biāo)的有機結(jié)合，不僅暗示品牌所標(biāo)定的商品是汽車，而且是可以“奔馳”的優(yōu)質(zhì)汽車。（三）富蘊內(nèi)涵，情意濃重品牌，大多都有其獨特的含義和解釋或釋義。有的就是一個地方的名稱，有的就是一種產(chǎn)品的功能，有的或者就是一個典故。富蘊內(nèi)含、情意濃重的品牌，因其能喚起消費者和社會公眾美好的聯(lián)想，而使其備受廠商青睞。（四）避免雷同，超越時空品牌設(shè)計的雷同，是實施品牌運營的大忌。因為品牌運營的最終目標(biāo)是通過不斷提高品牌競爭力而超越競爭對手。若品牌的設(shè)計與競爭對手雷同，一方面容易被起訴，另一方面也可能永遠(yuǎn)居于人后，達(dá)不到最終超越的目的。除了注意避免雷同以外，為了延長品牌使用時間、擴大品牌的使用區(qū)域，在品牌的設(shè)計上

4、還應(yīng)注意盡可能超越時空限制。具有時代特征的名稱有強烈的應(yīng)時性，可能在當(dāng)時或延續(xù)一段時日會“火”，但隨著時間的推移，記住、了解當(dāng)時那個時代的人越來越少，品牌的感召力也會越來越小。而超越空間主要是指品牌超越地理文化邊界的限制?？梢韵胂?，若將“Sprite”直譯成“妖精”，又有多少中國人樂于去認(rèn)購呢？而譯成了符合中國文化特征的“雪碧”就比較準(zhǔn)確地揭示出品牌標(biāo)定產(chǎn)品的“涼”“爽”的屬性。行業(yè)未來面臨的機遇與挑戰(zhàn)1、行業(yè)面臨的機遇（1）產(chǎn)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，國務(wù)院及發(fā)改委、科技部、工信部等部門相繼出臺一系列大數(shù)據(jù)鼓勵扶持政策，在國務(wù)院印發(fā)的

5、促進(jìn)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(shù)體系是推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān)的重要目標(biāo)。2021年3月，在我國“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要提出，培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢。2021年3月國務(wù)院在政府工作報告中提出，加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字社會建設(shè)步伐，提高數(shù)字政府建設(shè)水平，營造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國。同時，自“新基建”在2018年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議上被首次提出以來，中央和各地政府已經(jīng)

6、密集部署了一系列圍繞“新基建”建設(shè)的方針和政策。2020年4月，國家發(fā)改委明確了“新基建”是以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動，以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，面向高質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施體系。其中，“在新一代信息技術(shù)關(guān)鍵領(lǐng)域鍛長板的重要舉措包括：推動新一代信息技術(shù)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(zhuǎn)型，提高制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平，推進(jìn)制造模式、生產(chǎn)方式以及企業(yè)形態(tài)變革，帶動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。”未來新興產(chǎn)業(yè)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將更依賴于數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)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(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)，因此大數(shù)據(jù)是“新基建”的重要組成部分，也將推

7、進(jìn)大數(shù)據(jù)底層軟件等核心國產(chǎn)軟件的快速發(fā)展。國家層面的積極政策為大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展?fàn)I造了良好的政策環(huán)境，企業(yè)和政府大力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，旨在實現(xiàn)企業(yè)運營和社會治理的效率提升。政府和企業(yè)持續(xù)加大在IT產(chǎn)品和服務(wù)方面的投入，以滿足日益增長的業(yè)務(wù)數(shù)字化需求，大數(shù)據(jù)行業(yè)作為企業(yè)及政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)軟件，有望受數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢的推動而帶來重大發(fā)展機遇。（2）數(shù)據(jù)管理軟件國產(chǎn)化趨勢明顯，國產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有望實現(xiàn)換道超車國內(nèi)數(shù)據(jù)管理軟件基本被Oracle、IBM和微軟為代表的國外關(guān)系型數(shù)據(jù)庫廠商主導(dǎo)，國產(chǎn)軟件產(chǎn)品滲透率低。隨著國內(nèi)客戶越來越重視數(shù)據(jù)與信息安全，國產(chǎn)軟件產(chǎn)品在關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)替代成為其中重要環(huán)節(jié)，

8、越來越多的客戶已經(jīng)開始或計劃相關(guān)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(gòu)軟件向分布式架構(gòu)軟件演進(jìn)，國產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有望實現(xiàn)換道超車，對國外數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行替代。從功能來看，基于新興分布式架構(gòu)的國產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)能滿足市面上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景基礎(chǔ)需求。但國產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)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(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能否構(gòu)建自主研發(fā)的生態(tài)以及產(chǎn)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(chǎn)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系正在形成，此前國產(chǎn)軟硬件發(fā)展面臨的格局分散、生態(tài)基礎(chǔ)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(chǎn)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系進(jìn)入快速協(xié)同發(fā)展階段，國產(chǎn)大

9、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)迎來較好的發(fā)展機遇。（3）數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)要素，各行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求巨大2020年4月，中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)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(shù)之后的新一代生產(chǎn)要素，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性、決定性的生產(chǎn)要素，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會治理、人民生活產(chǎn)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(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會、數(shù)字政府建設(shè)，以數(shù)字化驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革成為我國當(dāng)下發(fā)展的重點。企業(yè)建設(shè)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(wù)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(jīng)濟(jì)重要領(lǐng)域

10、實際提升數(shù)字化能力需求巨大。此外，在政府、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(wù)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(zhuǎn)型，構(gòu)建數(shù)據(jù)共享服務(wù)體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用快速融合，將助力中國經(jīng)濟(jì)從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，推動數(shù)字中國建設(shè)。（4）大數(shù)據(jù)應(yīng)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(shè)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(zhuǎn)速度快、價值密度低的特點。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法滿足處理半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要，具有

11、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(gòu)的特性，相比傳統(tǒng)關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫支持ACID和SQL查詢等特性，支持關(guān)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。（5）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(yù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)建模、預(yù)測分析等數(shù)據(jù)分析挖掘關(guān)鍵過程提供工具和相關(guān)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(fù)雜程度的加深，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺需要持續(xù)優(yōu)化其平臺流程、

12、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(xué)平臺廠商也將通過整合針對算法篩選、分布式模型訓(xùn)練、模型管理、知識圖譜和高性能推理等任務(wù)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。2、大數(shù)據(jù)行業(yè)的挑戰(zhàn)（1）技術(shù)創(chuàng)新與支撐能力有待進(jìn)一步提高技術(shù)創(chuàng)新是推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在動力，但是目前我國技術(shù)創(chuàng)新對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)作用仍然不強。一方面，國內(nèi)企業(yè)對大數(shù)據(jù)核心技術(shù)、開源技術(shù)和相關(guān)生態(tài)系統(tǒng)影響力總體較弱。另一方面，大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)的創(chuàng)新

13、仍以模仿性、漸進(jìn)性創(chuàng)新為主，突破性、顛覆性創(chuàng)新偏少，自主研發(fā)具有國際影響力的先進(jìn)技術(shù)較少，同質(zhì)化競爭日益加劇。此外，由于我國基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)水平研發(fā)投入相對不足，大數(shù)據(jù)底層技術(shù)投入與國外存在較大差距，雖然具有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求，但較少通過扎實的底層技術(shù)手段來推動創(chuàng)新，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新能力有待持續(xù)提高。（2）對開源體系的依賴程度相對較高基于開源的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，或部分開源的功能方案，已經(jīng)成為當(dāng)前眾多企業(yè)的軟件技術(shù)建設(shè)重要模式，目前數(shù)據(jù)庫開源體系由國外主導(dǎo)。眾多軟件開發(fā)者對于開源軟件的認(rèn)知較有限，甚至誤以為開源軟件等同于免費軟件，可以不受限制地隨意使用。事實上，開源軟件的著作權(quán)既沒有被放棄也沒有過期，其修

14、改和發(fā)行等仍然要受到版權(quán)法或者開源軟件許可證的制約，開源軟件知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險分為版權(quán)侵權(quán)風(fēng)險，專利侵權(quán)風(fēng)險、商標(biāo)侵權(quán)風(fēng)險三大類。因此市場對待目前開源體系的法律風(fēng)險意識有待提高，自主研發(fā)的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫軟件市場占有率有待進(jìn)一步提升，降低對國外開源體系的依賴。（3）企業(yè)對于數(shù)據(jù)價值的認(rèn)知及運用能力有待提高近年來，越來越多企業(yè)認(rèn)識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，但是對于數(shù)據(jù)管理的認(rèn)知水平較多停留在收集數(shù)據(jù)、存儲管理數(shù)據(jù)的層面，對于如何把數(shù)據(jù)有效運用及相關(guān)認(rèn)知有待提高，對數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)技術(shù)的資源投入不足。企業(yè)往往只是在部分業(yè)務(wù)實現(xiàn)數(shù)字智能化，各個板塊的協(xié)同不足，各個部門的信息孤島現(xiàn)象明顯，整個企業(yè)的數(shù)智化缺乏完整規(guī)劃，

15、企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和路徑不夠清晰。在此環(huán)境下，中國數(shù)據(jù)管理軟件服務(wù)廠商在聚焦于內(nèi)部產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)迭代的同時，也需加強對下游實際的業(yè)務(wù)場景和大數(shù)據(jù)使用需求的逐步理解、適配，使得更多企業(yè)可以容易的運用大數(shù)據(jù)解決發(fā)展面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。（4）專業(yè)人才短缺問題成發(fā)展瓶頸我國仍存在嚴(yán)峻的大數(shù)據(jù)人才短缺問題，尤其緊缺基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)、專業(yè)咨詢、數(shù)據(jù)分析挖掘等方面的專業(yè)人才以及兼具專業(yè)運營能力、行業(yè)動態(tài)理解力、解決問題能力的多學(xué)科復(fù)合型人才，難以滿足大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展需求。一方面，我國高科技人才儲備不足，高科技人才儲備難以應(yīng)對與日俱增的大數(shù)據(jù)人才市場需求。另一方面，我國大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系不完善，大數(shù)據(jù)人

16、才培養(yǎng)體系起步晚，規(guī)模小，層次和模式相對單一，技能知識和理念落后，難以有效匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展速率。雖然近幾年隨著我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展，數(shù)字科技行業(yè)的從業(yè)人員逐步增多，但從事基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域研究的專業(yè)人員仍然稀缺，尚不能滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)對于高端專業(yè)人才的需求。大數(shù)據(jù)人才的不足一定程度上影響到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，業(yè)內(nèi)公司為爭取優(yōu)秀人才，造成行業(yè)內(nèi)人才競爭不斷加劇。大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景1、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(shù)及產(chǎn)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(shù)一樣的生產(chǎn)要素，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷深入發(fā)展的過程中，地

17、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(fù)合增長率為124%。2025年中國的數(shù)據(jù)量預(yù)計達(dá)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(zhuǎn)（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(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)

18、化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為關(guān)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(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，通過結(jié)合業(yè)務(wù)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(zhuǎn)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(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理并做出反應(yīng)；零售電子商務(wù)應(yīng)用類軟件將消費者所持的移動設(shè)備的地理位置信息和其個人偏好相結(jié)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

19、顯著特征。隨著信息技術(shù)以及實際業(yè)務(wù)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(yīng)數(shù)據(jù)的“4V”特性，面臨較多技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理軟件迫切需要技術(shù)革新。2、傳統(tǒng)集中式軟件棧向新興分布式軟件棧演進(jìn)1970-2000年，數(shù)據(jù)管理軟件主要為集中式架構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，其軟件產(chǎn)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(dǎo)地位。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代，經(jīng)過二十余年的發(fā)展，到90年代已經(jīng)成熟。市場上具有代表性的集中式架構(gòu)關(guān)

20、系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)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(shù)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(gòu)已無法適應(yīng)數(shù)據(jù)海量、異構(gòu)、多源等特點，在部署的擴展性、容錯性、經(jīng)濟(jì)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(chǔ)，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，

21、用以指代非關(guān)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(chǎn)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(zhuǎn)型的逐步深化，快速變化的業(yè)務(wù)場景呈現(xiàn)了復(fù)雜化、多樣化的態(tài)勢。復(fù)雜的業(yè)務(wù)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(nèi)大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫都是面向單一數(shù)據(jù)模型而設(shè)計的，用以解決特定業(yè)務(wù)場景的特定問題。例如，使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫解決結(jié)構(gòu)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(guān)的存儲和處理問題、使用文檔數(shù)據(jù)庫解決文本相關(guān)的存儲和處理問題。由于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)

22、構(gòu)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(wù)場景需求。當(dāng)同一業(yè)務(wù)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(jìn)行聯(lián)合處理的時候，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行搬遷或融合，導(dǎo)致架構(gòu)復(fù)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(shù)需求。此外，隨著云計算技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，傳統(tǒng)各類軟件產(chǎn)品都開始由獨立部署模式向云服務(wù)模式轉(zhuǎn)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(wù)的形式對外提供技術(shù)支

23、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(wù)商負(fù)責(zé)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(wù)商約定運維維護(hù)工作的具體職責(zé)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(guān)注信息安全，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)安全性和服務(wù)質(zhì)量最有效控制，僅限于企業(yè)員工和取得授權(quán)的合作伙伴使用。多模型、數(shù)據(jù)庫云原生相關(guān)技術(shù)已經(jīng)成為信息產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展方向，促使大數(shù)據(jù)軟件進(jìn)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(nèi)外的現(xiàn)狀，私有云在面向國計民生的相關(guān)行業(yè)更受客戶

24、歡迎，面向私有云模式的云原生數(shù)據(jù)庫預(yù)計在未來將獲得快速增長。隨著技術(shù)不斷成熟，分布式架構(gòu)將逐漸成為主流。自底向上，傳統(tǒng)的集中式資源管理調(diào)度逐漸向基于云原生技術(shù)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(shù)架構(gòu)也會因為計算模式的轉(zhuǎn)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。3、國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件迎來爆發(fā)式增長階段當(dāng)前，中國大數(shù)據(jù)軟件領(lǐng)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(jīng)濟(jì)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”，國務(wù)院印發(fā)的促進(jìn)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(shù)體系是推進(jìn)大數(shù)據(jù)

25、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān)的重要目標(biāo)。“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要提出，培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢。全球新一代信息產(chǎn)業(yè)處于加速變革期，大數(shù)據(jù)相關(guān)底層技術(shù)處于創(chuàng)新突破期，國內(nèi)市場需求處于爆發(fā)期，為國內(nèi)基礎(chǔ)軟件廠商帶來明確的增長機遇。同時，隨著國內(nèi)基礎(chǔ)軟件人才的不斷增加，在應(yīng)對新一代場景，不斷積累技術(shù)經(jīng)驗過程中，國內(nèi)已形成具備自主研發(fā)實力且能與國外廠商競爭的基礎(chǔ)軟件廠商，并開始實現(xiàn)規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地。行業(yè)未來發(fā)展趨勢1、分布式系統(tǒng)成為行業(yè)技術(shù)架構(gòu)主要的發(fā)展方向傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以

26、集中式架構(gòu)為主，集中式架構(gòu)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(wù)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(fù)責(zé)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(gòu)下，軟件組件分布在不同主機上，主機之間通過網(wǎng)絡(luò)連接進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)。隨著海量及異構(gòu)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(gòu)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(gòu)軟件難以滿足海量及異構(gòu)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(gòu)將數(shù)

27、據(jù)分散在網(wǎng)絡(luò)上多個通過高速網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行計算任務(wù)時，任務(wù)也會被切分成多個子任務(wù)，分發(fā)到多個節(jié)點上同時進(jìn)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(gòu)能較好的處理該類問題，這也是分布式架構(gòu)相對于傳統(tǒng)單機架構(gòu)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(jīng)濟(jì)性、靈活性、可用性和可維護(hù)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(shù)不斷發(fā)展，在提供高彈性、支持高并發(fā)的同時，支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中強事務(wù)性的特性，成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要發(fā)展方向。2、數(shù)據(jù)管理軟件趨

28、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(guān)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(chǎn)品聯(lián)合的方案來應(yīng)對日益增長的異構(gòu)數(shù)據(jù)模型處理需求。隨著大數(shù)據(jù)廠商技術(shù)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(shù)。相比多種數(shù)據(jù)庫產(chǎn)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(guān)聯(lián)不同模型的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一分

29、析管理；（3）降低運維成本。無需維護(hù)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(dāng)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(nèi)容即可，在查詢時可以通過關(guān)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(yīng)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。3、云原生大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)成為未來的主要發(fā)展方向云原生的代表技術(shù)包括容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API，這些技術(shù)能夠構(gòu)建容錯性好、易于管理和便于觀察的松耦合系統(tǒng)。結(jié)合可靠的自動化手段，云原生技術(shù)使工程師能夠輕松

30、地對系統(tǒng)作出頻繁和可預(yù)測的重大變更。云原生技術(shù)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(gòu)建和運行可彈性擴展的應(yīng)用。面對客戶日益增長的海量數(shù)據(jù)、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實時化、智能化處理需求，云原生的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)憑借計算存儲解耦、資源池化、Serverless等核心技術(shù)，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(chǎn)品體系、經(jīng)濟(jì)高效的部署方式和按需付費的支付模式。4、國家加速數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，推動數(shù)據(jù)安全流通技術(shù)的商業(yè)化加速根據(jù)中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體

31、制機制的意見，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(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的市場主體進(jìn)行數(shù)據(jù)流通和交易，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流通。當(dāng)前，豐富的數(shù)據(jù)要素資源已經(jīng)涵蓋了政府、金融、運營商、房地產(chǎn)、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(lǐng)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(zhuǎn)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(hù)法的實施，以安全為前提

32、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?jǐn)?shù)據(jù)不透明、不泄露、無法被計算方以及其他非授權(quán)方獲取的一種技術(shù)解決方案，能夠在充分保護(hù)數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的轉(zhuǎn)化和釋放，應(yīng)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(shè)和重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的大背景下，數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)、隱私計算技術(shù)的應(yīng)用普及和商業(yè)化在加速進(jìn)行。大數(shù)據(jù)市場構(gòu)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(wù)價值。從產(chǎn)品和服務(wù)來看，大數(shù)據(jù)市場產(chǎn)品和服務(wù)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(wù)。包括針對數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)集市、運營平臺、

33、知識圖譜、智能決策、情報搜索等方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，以及基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的行業(yè)或業(yè)務(wù)線應(yīng)用軟件，如應(yīng)用于數(shù)字化運營、數(shù)字化決策、智能制造、預(yù)測分析、數(shù)字營銷、智能風(fēng)控、政府行業(yè)的一網(wǎng)通辦、疫情防控等領(lǐng)域的應(yīng)用軟件大數(shù)據(jù)全生命周期管理階段1、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(shù)手段將分散的海量內(nèi)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(chǎn)數(shù)據(jù)（傳感器數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)）等從業(yè)務(wù)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(zhì)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(shù)目

34、標(biāo)，越來越多的企業(yè)開始選用專業(yè)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。大數(shù)據(jù)整合的目標(biāo)是將各種分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取后，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)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(chǔ)；這個過程常常也被稱為ETL（Extract/抽取，Transform/轉(zhuǎn)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(shù)升級，主要解決兩個主要技術(shù)問題，一是獨立的ETL應(yīng)用服務(wù)器的計算能力普遍不足，二是無法處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。經(jīng)過幾年的技術(shù)發(fā)展，ETL過程逐步演進(jìn)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

35、臺的計算能力來實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform），不再依賴ETL應(yīng)用服務(wù)器做抽取和轉(zhuǎn)化工作，這樣可以解決ETL應(yīng)用服務(wù)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。2、大數(shù)據(jù)存儲和處理大數(shù)據(jù)存儲與處理要用服務(wù)器及相關(guān)設(shè)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(jié)構(gòu)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(jīng)難以跟上業(yè)務(wù)的需求，產(chǎn)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(wù)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

36、分布式架構(gòu)發(fā)展。分布式架構(gòu)及相關(guān)技術(shù)通過增加服務(wù)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(yīng)用整體的可用性。分布式系統(tǒng)在擴展性、容錯性、經(jīng)濟(jì)性、靈活性、可用性和可維護(hù)性方面具有明顯優(yōu)勢。3、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(chǎn)管理形式權(quán)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(guān)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

37、過各個業(yè)務(wù)專題來落實相關(guān)數(shù)據(jù)治理工作內(nèi)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(nèi)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(biāo)準(zhǔn)管理（包括標(biāo)準(zhǔn)定義、查詢與發(fā)布等）、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（包括質(zhì)量規(guī)則定義、質(zhì)量檢查、質(zhì)量報告等）、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理（包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)編目、數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)、資產(chǎn)審批等）、數(shù)據(jù)安全管理（包括數(shù)據(jù)權(quán)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。4、數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)建模是構(gòu)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(wù)級別的數(shù)

38、據(jù)模型設(shè)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(wù)主題的方式將數(shù)據(jù)分門別類來做重新組織和標(biāo)準(zhǔn)化，形成有明確業(yè)務(wù)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(wù)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(wù)人員對數(shù)據(jù)的理解和綜合使用。具體到技術(shù)層面，數(shù)據(jù)建模一般包括業(yè)務(wù)調(diào)研、架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)模型設(shè)計、數(shù)據(jù)庫SQL開發(fā)與測試、業(yè)務(wù)集成上線等幾個階段，架構(gòu)設(shè)計是整個工作的核心，一般會面向不同的行業(yè)來設(shè)計相關(guān)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(shè)計與管理工具、SQL開發(fā)工具、任務(wù)調(diào)度工具等。5、數(shù)據(jù)分析和挖掘大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的

39、核心目標(biāo)是對客觀事實規(guī)律進(jìn)行描述、展示和總結(jié)、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(jìn)行溯源和解釋，從而幫助決策者做出正確的預(yù)測和決策。圍繞這個目標(biāo)，大數(shù)據(jù)分析和挖掘的手段可以分為模型驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動等，一般通過統(tǒng)計、在線分析、情報檢索、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種方法來實現(xiàn)這一目標(biāo)。現(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(jìn)一步自動化和智能化；與此同時，近年來深度學(xué)習(xí)的興起又為大數(shù)據(jù)分析提供了新的手段，其做為當(dāng)前計算機行業(yè)的熱點研究方向之一，其本質(zhì)的目標(biāo)是從大量數(shù)據(jù)中提取模式和知識，其要處理的對象

40、包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在內(nèi)的所有類型數(shù)據(jù)，例如近年來在視頻、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析需求快速增加，相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)也取得了飛速發(fā)展。6、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(yīng)方傳遞到需求方的過程。數(shù)據(jù)流通的具體內(nèi)容包括可視化的分析報告、面向運營人員的數(shù)據(jù)標(biāo)簽、面向應(yīng)用可以直接調(diào)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)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(wù)建模人員的單方或多方的建模模型等?；跀?shù)據(jù)水印、數(shù)據(jù)加密和脫敏、隱私計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)流通安全技術(shù)，可以提高數(shù)據(jù)流通的完整性和保密性。大數(shù)據(jù)行業(yè)市場規(guī)模1、全球

41、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(fù)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(fù)合增長率約為11.8%。在2015年，大數(shù)據(jù)服務(wù)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(dá)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(yù)計未來全球大數(shù)據(jù)市場中硬件及服務(wù)收入貢獻(xiàn)占比將逐漸減少，軟件將超過服務(wù)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(fù)合增長率為26.2%，

42、超過硬件和服務(wù)收入增速，并且預(yù)計軟件市場規(guī)模將在2024年達(dá)到377億美元，年復(fù)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(yīng)用中間件產(chǎn)品的成熟，未來將貢獻(xiàn)更多的收入占比。2、國內(nèi)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(jīng)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(dá)到627億元，2015-2019年復(fù)合增長率達(dá)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(dá)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(fù)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

43、高，用戶對于大數(shù)據(jù)軟件采購預(yù)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(dá)到492億元，2019-2024年復(fù)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(xì)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。市場需求測量（一）不同層次的市場市場作為營銷領(lǐng)域的范疇，是指某一產(chǎn)品的實際購買者和潛在購買者的總和，是對該產(chǎn)品有興趣的顧客群體，也稱潛在市場。潛在市場的規(guī)模，取決于現(xiàn)實顧客與潛在顧客人數(shù)的多少。購買者身份的確認(rèn)，一般依據(jù)三個特性，即興趣、收入和購買途徑。興趣指購買需求和欲望，是采取購買行為的基礎(chǔ)。收入決定支付能力，

44、是采取購買行為的條件。市場規(guī)模是興趣與收入兩者的函數(shù)。購買途徑?jīng)Q定購買者能否買到所需產(chǎn)品。有效市場是指對某種產(chǎn)品感興趣、有支付能力并能獲得該產(chǎn)品的顧客群體。同樣的產(chǎn)品，往往因購買者必須具備某一特定條件才能獲取，如規(guī)定到一定年齡者才能購買汽車。有效市場中具備這種條件的顧客群體，構(gòu)成該產(chǎn)品的合格的有效市場。企業(yè)可將營銷努力集中于合格有效市場的某一細(xì)分部分，這便成為企業(yè)的目標(biāo)市場。企業(yè)及競爭者的營銷努力，必能售出一定數(shù)量的某種產(chǎn)品，購買該產(chǎn)品的顧客群體，便形成滲透市場。（二）市場需求某一產(chǎn)品的市場總需求，是指在一定的營銷努力水平下，一定時期內(nèi)在特定地區(qū)、特定營銷環(huán)境中，特定顧客群體可能購買的該種產(chǎn)品

45、總量。對需求的概念，可從八個方面考察。（1）產(chǎn)品。首先確定所要測量的產(chǎn)品類別及范圍。（2）總量?？捎脭?shù)量和金額的絕對數(shù)值來表述，也可用相對數(shù)值來表述。（3）購買。指訂購量、裝運量、收貨量、付款數(shù)量或消費數(shù)量。（4）顧客群。要明確總市場的顧客群、某一層次市場的顧客群、目標(biāo)市場或某一細(xì)分市場的顧客群。（5）地理區(qū)域。根據(jù)非常明確的地理界線測量一定的地理區(qū)域內(nèi)的需求。企業(yè)根據(jù)具體情況，合理劃分區(qū)域，測定各自的市場需求。（6）時期。市場需求測量具有時間性，如年度、5年、10年的市場需求。由于未來環(huán)境和營銷條件變化的不確定性，預(yù)測時間越長，測量的準(zhǔn)確性就越差。（7）營銷環(huán)境。測量市場需求必須確切掌握宏觀

46、環(huán)境中人口、經(jīng)濟(jì)、政治、法律、技術(shù)、文化諸因素的變化及其對需求的影響。（8）營銷努力。市場需求也受可控制因素的影響。市場需求受產(chǎn)品改良、產(chǎn)品價格、促銷和分銷方式等的影響，一般表現(xiàn)出某種程度的彈性，不是一個固定的數(shù)值。因此，市場需求也稱為市場需求函數(shù)。隨著行業(yè)營銷費用的增加，刺激消費的力度加大，市場需求一般會隨之增大，但報酬率由遞增轉(zhuǎn)入遞減。當(dāng)營銷費用超過一定水平后，就不能進(jìn)一步促進(jìn)需求，市場需求所達(dá)到的極限值，稱為市場潛量。由于市場環(huán)境變化深刻地影響著市場需求的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和時間等，所以也會深刻地影響著市場潛量。在基本銷售量與市場潛量之間，顯示了不同類型市場整體需求的營銷敏感度。受產(chǎn)業(yè)營銷支出水

47、平影響明顯者為可擴張市場，如保健品市場；受產(chǎn)業(yè)營銷支出水平影響不大者為非擴張市場，如食鹽市場。（三）企業(yè)需求企業(yè)需求指在市場需求總量中企業(yè)所占的份額。在市場競爭中，企業(yè)的市場占有率與其營銷努力成正比。此外，如果營銷費用分配于廣告、促銷、分銷等方面，它們有不同的效率及彈性。（四）企業(yè)預(yù)測與企業(yè)潛量企業(yè)預(yù)測指企業(yè)銷售預(yù)測，是與企業(yè)選定的營銷計劃和假定的營銷環(huán)境相對應(yīng)的銷售額，即預(yù)期的企業(yè)銷售水平。這里，銷售預(yù)測不是為確定營銷計劃或營銷努力水平提供基礎(chǔ)，而是由營銷計劃所決定的，它是既定的營銷費用計劃產(chǎn)生的結(jié)果。與銷售預(yù)測相關(guān)的還有兩個概念：一個是銷售定額，即公司為產(chǎn)品線、事業(yè)部和推銷員確定的銷售目標(biāo)

48、，是一種規(guī)范和激勵銷售隊伍的管理手段，分配的銷售定額之和，一般應(yīng)略高于銷售預(yù)測。另一個是銷售預(yù)算，主要是為當(dāng)前采購、生產(chǎn)和現(xiàn)金流量做決策。銷售預(yù)算一般略低于銷售預(yù)測，以避免過高的風(fēng)險。企業(yè)潛量即企業(yè)銷售潛量，指公司的營銷努力相對于競爭者不斷增大時，企業(yè)需求所達(dá)到的極限。當(dāng)公司的市場占有率為100%時，企業(yè)潛量也就是市場潛量，但這只是一種少見的極端情況。創(chuàng)建學(xué)習(xí)型企業(yè)彼得德魯克在1988年就指出：“我們正在進(jìn)入變革的第三階段：從命令一控制型組織、分成許多部門與科室的組織，轉(zhuǎn)變?yōu)橐孕畔榛A(chǔ)、由知識專家組成的組織但是，我們還遠(yuǎn)沒有做到真正建立起以信息為基礎(chǔ)的組織這是將來會遇到的管理上的挑戰(zhàn)?！睘橛?/p>

49、接知識經(jīng)濟(jì)時代的挑戰(zhàn)，企業(yè)必須以知識作為決策及決策之后的資源分配工作的根據(jù)和基礎(chǔ)。也就是說，企業(yè)要建立新的組織機制，使之懂得如何傾聽市場的條件信號，從所聽到的內(nèi)容及其經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，然后在所學(xué)知識的基礎(chǔ)上提高其自身能力，以其創(chuàng)造并滿足顧客的產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)先于他人。企業(yè)對傾聽、學(xué)習(xí)和領(lǐng)先這三項挑戰(zhàn)性工作做得如何，將決定其業(yè)務(wù)經(jīng)營的成功或失敗程度。（一）傾聽傾聽，或稱探察，是指企業(yè)感知外部世界的所有活動。企業(yè)傾聽有明確的目的性，就是建立知識基礎(chǔ)，以便作出面向市場的決策。市場調(diào)研一直是企業(yè)常用的感知手段。但過分依賴市場調(diào)研部門，乃至完全依賴營銷部門來傾聽，并不能保證企業(yè)通過有效的傾聽達(dá)到成功決策。通過相當(dāng)

50、狹小的感知渠道尋求眾多對象的反映，調(diào)研機構(gòu)和信息處理人員對信息的控制、保管和理解，都會成為企業(yè)有效傾聽的障礙。要克服這些障礙，企業(yè)需要建立跨職能決策體系，設(shè)計出能促進(jìn)信任、共享信息、積累知識和建立學(xué)習(xí)制度的各種決策方法。有效傾聽必須保證企業(yè)能聽取多種聲音。這些聲音主要來自與企業(yè)決策休戚相關(guān)的三，組群體：顧客、社區(qū)和企業(yè)。其中，顧客包括消費者和相關(guān)銷售系統(tǒng)中的個人；社區(qū)包括政府有關(guān)部門、特殊利益集團(tuán)和競爭者；企業(yè)除自身外，也包括供應(yīng)商和投資者。傾聽多種聲音的目的是協(xié)調(diào)不同群體之間的利益關(guān)系。多種聲音往往會互相沖突，如洗衣粉生產(chǎn)商可能發(fā)現(xiàn)顧客想要含磷的洗衣粉洗出“更加潔白”的效果，而社區(qū)則要求禁止

51、磷化物污染公共水源，使水“更加干凈”。這時，企業(yè)（股東和員工）則要求生產(chǎn)一種既令顧客滿意，又符合企業(yè)對環(huán)保的責(zé)任感，而且還能盈利的產(chǎn)品。企業(yè)的責(zé)任是，充分聽取三大群體的意見，了解和分析它們之間存在的進(jìn)行合作和造成沖突的可能性和條件，以作出面向市場的決策。（二）學(xué)習(xí)通過傾聽取得的信息，需要轉(zhuǎn)化為進(jìn)行決策所需要的情報、知識、理解和智慧，否則就不會使企業(yè)得到任何改善。解決問題的辦法就是建立企業(yè)的學(xué)習(xí)體系。企業(yè)欲在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中獲得成功，必須要求其每一個成員不斷地學(xué)習(xí)、快速地學(xué)習(xí)，同時也必須要求這些個人學(xué)習(xí)有益于強化企業(yè)對內(nèi)部和外部環(huán)境所擁有的共同知識（即組織知識），促進(jìn)個人行為與建立在組織知識

52、之上的集體行動保持一致。組織知識是每一個組織成員在解決具體問題時，與集體相關(guān)的知識中得到一致認(rèn)可、共同擁有的那部分知識。組織知識不是所有人知識的總和，而是相關(guān)的和共同的知識，是個人知識的有機綜合。它比任何個人知識豐富得多，而且為所有與之相關(guān)的人深刻理解和內(nèi)部化。企業(yè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)不僅要重視解決將個人學(xué)習(xí)和建立的知識轉(zhuǎn)化為組織知識（共識）問題，而且要解決彼此獨立的職能部門的組織知識與其他組織成員的共享問題，亦即將部門相對福狹的各自“共識”，轉(zhuǎn)化為企業(yè)組織知識問題。為此，加強各職能部門的溝通和相互學(xué)習(xí)，就顯得十分重要。企業(yè)還必須將每一項業(yè)務(wù)程序視為學(xué)習(xí)過程，明確地將業(yè)務(wù)程序設(shè)計成鼓勵學(xué)習(xí)并從中獲得知識的

53、程序。完成一項業(yè)務(wù)程序要求具備一定的知識狀態(tài)。例如，在開發(fā)和設(shè)計一種新型汽車時，來自銷售和服務(wù)、生產(chǎn)工藝、工程制造等部門和設(shè)計室的人需要有共同知識，以便能夠共同明確規(guī)定設(shè)計過程所需要的信息和要求。這個共享知識的過程應(yīng)當(dāng)使他們每個人都能充分利用各自的知識狀態(tài)，包括其根據(jù)經(jīng)驗獲得的信息。這些人一致同意共享的信息就是該業(yè)務(wù)程序的組織知識狀態(tài)。企業(yè)可以通過連續(xù)執(zhí)行共同業(yè)務(wù)過程，不斷地學(xué)習(xí)和更新組織知識狀態(tài)，提高適應(yīng)市場的能力。（三）領(lǐng)先傾聽和學(xué)習(xí)的結(jié)果，必須落實到做出更好的決策而實現(xiàn)“領(lǐng)先”上。這里的領(lǐng)先是指通過決策過程而比競爭對手做得更好。許多企業(yè)都有領(lǐng)先的追求。實踐證明，達(dá)到領(lǐng)先不易，保持領(lǐng)先更難

54、。能持續(xù)領(lǐng)先的企業(yè)，大都具有下列共性。（1）系統(tǒng)地傾聽顧客和社區(qū)、競爭對手及企業(yè)內(nèi)部的聲音；（2）系統(tǒng)地學(xué)習(xí)上述聲音隨時間變化而變化的道理，以及把這些聲音綜合起來的方法；（3）擁有促進(jìn)傾聽和學(xué)習(xí)以及對變化做出快速反應(yīng)的共同業(yè)務(wù)程序；（4）企業(yè)要具備這些領(lǐng)先要素，就必須建立一個決策網(wǎng)絡(luò)，把組織的戰(zhàn)略方針同資源分配和許多為實行該方針必須做出的決策緊密地結(jié)合起來。企業(yè)的這種決策網(wǎng)絡(luò)的主要特征有下面兩點。（1）以資源分配來定義決策。即認(rèn)為決策實質(zhì)上是決定如何分配資金、信息、人員、時間及其他企業(yè)資源。這一認(rèn)識將有利于決策的執(zhí)行和分清責(zé)任。如提高市場占有率決策就是用具體的資源分配來降低價格、加強促銷、改進(jìn)

55、產(chǎn)品特性等。這樣定義決策，有利于經(jīng)理執(zhí)行并對其執(zhí)行結(jié)果負(fù)責(zé)。另外，也有利于決策者明確地解決相關(guān)的各種沖突。如決定提高市場份額，就意味著用于其他業(yè)務(wù)單位的資源有可能減少。決策者必須預(yù)先解決這些沖突，否則，決策的執(zhí)行就會受到干擾。（2）建立以市場為依據(jù)的決策方法。這種方法是組織負(fù)責(zé)做決策和負(fù)責(zé)執(zhí)行決策的兩組人員進(jìn)行有條理的對話。這兩組人員共同學(xué)習(xí)、工作，建立起決策所依據(jù)的知識，在決策過程的四個階段（即確定問題、提出備選方案、分析和建立聯(lián)系）充分對話。企業(yè)決策網(wǎng)絡(luò)最終使組織知識得以不斷增加，并以此加強了部門之間的聯(lián)系與合作，保證了企業(yè)能更好地實施市場（顧客）導(dǎo)向的營銷觀念。營銷調(diào)研的步驟營銷調(diào)研的過

56、程，通常包括五個步驟：確定問題與調(diào)研目標(biāo)、擬定調(diào)研計劃、收集信息、分析信息、提交報告。（一）確定問題與調(diào)研目標(biāo)為保證營銷調(diào)研的成功和有效，首先要明確所要調(diào)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(diào)研成果的實效性。其次，在確定問題的基礎(chǔ)上，提出特定調(diào)研目標(biāo)。（二）擬定調(diào)研計劃設(shè)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(diào)研方法和工具等。由于收集第一手資料花費較大，調(diào)研通常從收集第二手資料開始，必要時再采用各種調(diào)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(guān)資料。調(diào)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(diào)查

57、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(diào)查對象接觸的問題。（三）收集信息在擬定調(diào)研計劃后，可由本企業(yè)調(diào)研人員承擔(dān)收集信息的工作，也可委托調(diào)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(jìn)行實驗調(diào)查時，調(diào)研人員必須注意使實驗組和控制組匹配協(xié)調(diào)，在調(diào)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(jìn)行處理和對外來因素進(jìn)行控制。（四）分析信息從已獲取的有關(guān)信息中提煉出適合調(diào)研目標(biāo)的調(diào)查結(jié)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(jìn)行測定、加工的，然后借助多變量統(tǒng)計技術(shù)將數(shù)據(jù)中潛在的各種關(guān)系揭示出來，

58、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(diào)研人員向營銷主管提出與進(jìn)行決策有關(guān)的主要調(diào)查結(jié)果。調(diào)研報告應(yīng)力求簡明、準(zhǔn)確、完整、客觀，為科學(xué)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。市場定位戰(zhàn)略差別化是市場定位的根本戰(zhàn)略，差異化需要對消費者有吸引力并與這種產(chǎn)品和服務(wù)有關(guān)。例如，斯沃琪的手表以鮮艷、時尚吸引了年輕消費群體的眼球；賽百味推出健康的三明治而使自己區(qū)別于其他快餐。然而在有競爭的市場內(nèi)，公司可能需要超越這些，另外一些途徑還包括向市場提供有差異化的員工、渠道以及形象等等，具體表現(xiàn)在以下四個方面：（一）

59、產(chǎn)品差別化戰(zhàn)略產(chǎn)品差別化戰(zhàn)略是從產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品款式等方面實現(xiàn)差別。尋求產(chǎn)品特征是產(chǎn)品差別化戰(zhàn)略經(jīng)常使用的手段。在全球通信產(chǎn)品市場上，蘋果、摩托羅拉、諾基亞、西門子、飛利浦等頗具實力的跨國公司，通過實行強有力的技術(shù)領(lǐng)先戰(zhàn)略，在手機、IP電話等領(lǐng)域不斷地為自己的產(chǎn)品注入新的特性，走在市場的前列，吸引顧客，贏得競爭優(yōu)勢，實踐證明，某些產(chǎn)業(yè)特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，如果某一企業(yè)掌握了最尖端的技術(shù)，率先推出具有較高價值和創(chuàng)新特征的產(chǎn)品，它就能夠擁有一種十分有利的競爭優(yōu)勢地位。產(chǎn)品質(zhì)量是指產(chǎn)品的有效性、耐用性和可靠程度等。比如，A品牌的止痛片比B品牌療效更高，副作用更小，顧客通常會選擇A品牌。但是，這里又帶來新

60、的問題，A產(chǎn)品的質(zhì)量、價格、利潤三者是否完全呈正比例關(guān)系呢？一項研究表明：產(chǎn)品質(zhì)量與投資報酬之間存在著高度相關(guān)的關(guān)系，即高質(zhì)量產(chǎn)品的盈利率高于低質(zhì)量和般質(zhì)量的產(chǎn)品，但質(zhì)量超過一定的限度時，顧客需求量開始遞減。顯然，顧客認(rèn)為過高的質(zhì)量，需要支付超出其質(zhì)量需求的額外的價值（即使在沒有讓顧客付出相應(yīng)價格的情況下可能也是如此）.產(chǎn)品款式是產(chǎn)品差別化的一個有效工具，對汽車、服裝、房屋等產(chǎn)品尤為重要。日本汽車行業(yè)中流傳著這樣一句話：“豐田的安裝，本田的外形，日產(chǎn)的價格，三菱的發(fā)動機。”這體現(xiàn)了日本四家主要汽車公司的核心專長，而“本田”的外形（款式）設(shè)計優(yōu)美入時，受到消費者青睞，成為其一大優(yōu)勢。（二）服務(wù)差