大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)行業(yè)市場突圍戰(zhàn)略研究分析

大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)行業(yè)市場突圍戰(zhàn)略研究分析市場細(xì)分戰(zhàn)略的產(chǎn)生與發(fā)展市場細(xì)分是1956年由美國營銷學(xué)者溫德爾，斯密于《產(chǎn)品差異和市場細(xì)分——可供選擇的兩種市場營銷戰(zhàn)略》一文中，在總結(jié)西方企業(yè)營銷實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出的。市場細(xì)分不單純是一個抽象理論，而且具有很強(qiáng)的實(shí)踐性，順應(yīng)了第二次世界大戰(zhàn)以后美國眾多產(chǎn)品市場轉(zhuǎn)化為買方市場這一新的形勢，是現(xiàn)代企業(yè)營銷觀念的一大進(jìn)步。從總體上看，不同的市場條件和環(huán)境，從根本上決定企業(yè)的營銷戰(zhàn)略。市場細(xì)分理論和實(shí)踐的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個階段。（一）大量營銷階段早在19世紀(jì)末20世紀(jì)初，即資本主義工業(yè)革命階段，整個社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中心和特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)速度和規(guī)模，市場以賣方為主導(dǎo)。在賣方市場條件下，企業(yè)市場營銷的基本方式是大量營銷，即大批量生產(chǎn)品種、規(guī)格單一的產(chǎn)品，并且通過廣泛、普遍的分銷渠道銷售產(chǎn)品。在這樣的市場環(huán)境下，大量營銷的方式降低了產(chǎn)品的成本和價格，獲得了較豐厚的利潤。企業(yè)沒有必要研究市場需求，市場細(xì)分戰(zhàn)略也不可能產(chǎn)生。（二）產(chǎn)品差異化營銷階段20世紀(jì)30年代，發(fā)生了震撼世界的資本主義經(jīng)濟(jì)危機(jī)，西方企業(yè)面臨產(chǎn)品嚴(yán)重過剩，市場迫使企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)營觀念。營銷方式從大量營銷向產(chǎn)品差異化營銷轉(zhuǎn)變，即向市場推出許多與競爭者在質(zhì)量、外觀、性能和品種等方面不同的產(chǎn)品。產(chǎn)品差異化營銷較大量營銷是一種進(jìn)步，但是由于企業(yè)僅僅考慮自己現(xiàn)有的設(shè)計(jì)、技術(shù)能力，忽視對顧客需求的研究，缺乏明確的目標(biāo)市場，因此產(chǎn)品營銷的成功率依然很低。由此可見，在產(chǎn)品差異化營銷階段，企業(yè)仍然沒有重視對市場需求的研究，市場細(xì)分仍然缺乏產(chǎn)生的基礎(chǔ)和條件。（三）目標(biāo)營銷階段20世紀(jì)50年代以后，在科學(xué)技術(shù)革命的推動下，生產(chǎn)力水平大幅度提高，產(chǎn)品日新月異，生產(chǎn)與消費(fèi)的矛盾日益尖銳，以產(chǎn)品差異化為中心的推銷體制遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決西方企業(yè)所面臨的市場問題。于是，市場迫使企業(yè)再次轉(zhuǎn)變經(jīng)營觀念和經(jīng)營方式，由產(chǎn)品差異化營銷轉(zhuǎn)向以市場需求為導(dǎo)向的目標(biāo)營銷，即企業(yè)在研究市場和細(xì)分市場的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身的資源與優(yōu)勢，選擇其中最有吸引力和最能有效為之提供產(chǎn)品和服務(wù)的細(xì)分市場作為目標(biāo)市場，設(shè)計(jì)與目標(biāo)市場需求特點(diǎn)相互匹配的營銷組合。市場細(xì)分戰(zhàn)略應(yīng)運(yùn)而生。市場細(xì)分理論的產(chǎn)生，使傳統(tǒng)營銷觀念發(fā)生根本性的變革，在理論和實(shí)踐中都產(chǎn)生了極大影響，被西方理論家稱之為“市場營銷革命”。市場細(xì)分理論產(chǎn)生后經(jīng)歷了不斷完善的過程。最初，隨著“以消費(fèi)者為中心”的營銷理念日漸深入人心以及個性化消費(fèi)時代的到來，企業(yè)把市場不斷細(xì)分，從而出現(xiàn)超市場細(xì)分理論（即一對一營銷理論）。人們認(rèn)為把市場劃分得越細(xì)越能適應(yīng)顧客需求，只要通過增強(qiáng)企業(yè)產(chǎn)品的競爭力便可提高利潤率。但是20世紀(jì)70年代以來，能源危機(jī)和整個資本主義市場不景氣，使不同階層消費(fèi)者的可支配收入出現(xiàn)不同程度的下降，人們在購買時更多地注重價值、價格和效用的比較。過度細(xì)分市場導(dǎo)致企業(yè)營銷成本上升而減少總收益，于是反市場細(xì)分理論應(yīng)運(yùn)而生。營銷學(xué)者和企業(yè)家認(rèn)為，應(yīng)該從成本和收益的比較出發(fā)對市場進(jìn)行適度的細(xì)分，這是對過度細(xì)分的反思和矯正。它賦予了市場細(xì)分理論新的內(nèi)涵，使其不斷地發(fā)展和完善，對指導(dǎo)企業(yè)市場營銷活動具有更強(qiáng)的可操作性。20世紀(jì)90年代，在全球營銷環(huán)境下，適度細(xì)分理論又被賦予了更新的內(nèi)涵，適應(yīng)了全球營銷趨勢的發(fā)展。全球營銷力圖盡可能地識別和滿足世界各國消費(fèi)者的共同需求，并希望以此獲得更廣闊的市場和更低的成本。而且，全球營銷對于“需求”的理解更為深刻，它不是簡單、一味地識別和滿足消費(fèi)者的現(xiàn)有需求，而是更為關(guān)注挖掘潛在需求，或在異國市場上引入并推行新的消費(fèi)文化。與此同時，全球營銷同樣注意到各個國家和地區(qū)消費(fèi)者需求之間的差異。因?yàn)榉植加谑澜?00多個國家和地區(qū)的全球消費(fèi)者，擁有不同的語言和膚色，不同的風(fēng)俗習(xí)慣，不同的宗教信仰，不同的行為方式。事實(shí)上，沒有一家企業(yè)已經(jīng)或者試圖把觸角伸向世界的每一個角落。它們都根據(jù)自身的優(yōu)勢和劣勢，尋求全球市場上的機(jī)會，選擇那些能夠比對手更好地提供產(chǎn)品或服務(wù)的細(xì)分市場作為目標(biāo)市場，并與之建立互惠互利的交換關(guān)系，在滿足其需求的同時求得自身發(fā)展壯大。大數(shù)據(jù)行業(yè)未來發(fā)展趨勢（一）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)庫以集中式架構(gòu)為主，集中式架構(gòu)由一臺或多臺主計(jì)算機(jī)組成中心節(jié)點(diǎn)，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(diǎn)中，系統(tǒng)所有的功能均由中心節(jié)點(diǎn)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(jī)完成。分布式架構(gòu)下，軟件組件分布在不同主機(jī)上，主機(jī)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(jì)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(jī)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)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(diǎn)上聯(lián)合計(jì)算。因?yàn)閿?shù)據(jù)分布在不同節(jié)點(diǎn)，在進(jìn)行計(jì)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(diǎn)上同時進(jìn)行計(jì)算，能充分利用整個集群各個節(jié)點(diǎn)的計(jì)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(jī)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(kuò)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(qiáng)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(shí)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)一分析管理；（3）降低運(yùn)維成本。無需維護(hù)多種數(shù)據(jù)庫，降低運(yùn)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(jì)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。（二）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(yùn)行可彈性擴(kuò)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(shí)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(jì)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(jì)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(qiáng)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(fèi)的支付模式。（三）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)涵蓋了金融、運(yùn)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(jì)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(shí)施，以安全為前提的數(shù)據(jù)開放利用將迎來新一輪發(fā)展機(jī)遇。隱私計(jì)算是在處理、分析計(jì)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(jì)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(shí)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(jì)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)行業(yè)面臨的機(jī)遇（一）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(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以來，《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(shí)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。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，營造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國。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。（二）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(shí)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)，越來越多的客戶已經(jīng)開始或計(jì)劃相關(guān)軟硬件的采購計(jì)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(shí)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)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)迎來較好的發(fā)展機(jī)遇。（三）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，《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)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，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(diǎn)。企業(yè)建設(shè)數(shù)字化能力，高效解決企業(yè)運(yùn)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?qū)嶋H提升數(shù)字化能力需求巨大。此外，在企業(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(jī)制，實(shí)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)。（四）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(diǎn)。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，具有綜合能力的大數(shù)據(jù)管理平臺有易于擴(kuò)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(kuò)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。（五）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(shí)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、協(xié)作及模型治理特性，以保持與軟件開發(fā)中最佳實(shí)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(shí)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(shí)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(jī)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。大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景（一）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(jì)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(diǎn)，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(jì)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(jì)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)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(qiáng)大的機(jī)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(shí)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(shí)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(fèi)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)使用的顯著特征。隨著信息技術(shù)以及實(shí)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。（二）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(dú)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)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(jì)算機(jī)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(jì)算架構(gòu)已無法適應(yīng)數(shù)據(jù)海量、異構(gòu)、多源等特點(diǎn)，在部署的擴(kuò)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(jì)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，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(jì)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)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(dú)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(yùn)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(jì)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(dú)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(yùn)維維護(hù)工作的具體職責(zé)分工等，特點(diǎn)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(jì)民生的相關(guān)行業(yè)更受客戶歡迎，面向私有云模式的云原生數(shù)據(jù)庫預(yù)計(jì)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?yàn)橛?jì)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。（三）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(jī)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(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，《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)。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(shí)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(jī)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(yàn)過程中，國內(nèi)已形成具備自主研發(fā)實(shí)力且能與國外廠商競爭的基礎(chǔ)軟件廠商，并開始實(shí)現(xiàn)規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地。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(shí)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)。其中，大數(shù)據(jù)軟件部分按照產(chǎn)品功能的不同可以被分為：大數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)應(yīng)用中間件、數(shù)據(jù)智能分析工具、大數(shù)據(jù)應(yīng)用四個部分。全球大數(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(jì)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%，超過硬件和服務(wù)收入增速，并且預(yù)計(jì)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。大數(shù)據(jù)全生命周期管理大數(shù)據(jù)生命周期進(jìn)一步細(xì)分為大數(shù)據(jù)集成、存儲和處理、治理、建模、挖掘和流通等階段。（一）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?cái)?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(kuò)展性等是主要的技術(shù)目標(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(dú)立的ETL應(yīng)用服務(wù)器的計(jì)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)平臺的計(jì)算能力來實(shí)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(jì)算能力提升數(shù)據(jù)集成的效率和穩(wěn)定性。（二）大數(shù)據(jù)存儲和處理大數(shù)據(jù)存儲與處理要用用服務(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(yùn)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(jī)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)逐步從集中式向分布式架構(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(diǎn)都是一個可獨(dú)立運(yùn)行的單元，單個節(jié)點(diǎn)失效時不會影響應(yīng)用整體的可用性。分布式系統(tǒng)在擴(kuò)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。（三）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(jī)制、通過各個業(yè)務(wù)專題來落實(shí)相關(guān)數(shù)據(jù)治理工作內(nèi)容，并最終落實(shí)到數(shù)據(jù)治理工具上來實(shí)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。（四）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)據(jù)模型設(shè)計(jì)，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(jì)、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、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(jì)是整個工作的核心，一般會面向不同的行業(yè)來設(shè)計(jì)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(jì)與管理工具、SQL開發(fā)工具、任務(wù)調(diào)度工具等。（五）數(shù)據(jù)分析和挖掘大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的核心目標(biāo)是對客觀事實(shí)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(jì)、在線分析、情報檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種方法來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?，F(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(jì)算機(jī)行業(yè)的熱點(diǎn)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。（六）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(yùn)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(jì)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。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(yùn)用重視程度日益提高，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。市場導(dǎo)向戰(zhàn)略規(guī)劃全面貫徹現(xiàn)代市場營銷觀念，要求企業(yè)不僅致力于創(chuàng)造近期的顧客滿意，而且要積極適應(yīng)市場環(huán)境的變遷，致力于創(chuàng)造長期、整體顧客滿意，實(shí)施有效的市場導(dǎo)向戰(zhàn)略規(guī)劃與管理?！皯?zhàn)略規(guī)劃的核心—在組織的目標(biāo)和能力與不斷變化的市場機(jī)會之間建立和維持戰(zhàn)略適配的過程?！薄皯?zhàn)略規(guī)劃的制定過程始于對整體目標(biāo)和使命的確定，使命隨即被轉(zhuǎn)化為詳細(xì)的目標(biāo)以指導(dǎo)整個公司的發(fā)展?！笔袌鰧?dǎo)向戰(zhàn)略規(guī)劃的主要內(nèi)容有以下幾方面。（1）正確選擇和調(diào)整企業(yè)投資經(jīng)營方向，并將企業(yè)的投資業(yè)務(wù)作為一個組合來管理。企業(yè)必須根據(jù)環(huán)境及其變化的要求，綜合考慮顧客、社會和企業(yè)利益，決定進(jìn)入哪些領(lǐng)域生產(chǎn)經(jīng)營，哪些業(yè)務(wù)項(xiàng)目（經(jīng)營單位）需要建立、保持、發(fā)展、收縮或撤銷，并據(jù)以配置企業(yè)資源。（2）根據(jù)市場增長率、企業(yè)定位及其組合，測算每項(xiàng)具體業(yè)務(wù)單位的未來利潤潛力。企業(yè)必須根據(jù)發(fā)展動態(tài)，而不是依據(jù)目前的銷售額或利潤來決定未來的業(yè)務(wù)發(fā)展方向。（3）從長期發(fā)展的戰(zhàn)略高度制定規(guī)劃。企業(yè)要對每一項(xiàng)業(yè)務(wù)制定一個“戰(zhàn)略方案”，以實(shí)現(xiàn)其長期目標(biāo)。同時，企業(yè)還必須根據(jù)自己在行業(yè)中的地位及它的目標(biāo)、機(jī)會、能力和資源確定一個最有意義的戰(zhàn)略規(guī)劃，并使各項(xiàng)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略方案體現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的基本要求。在一些較大規(guī)模的企業(yè)，戰(zhàn)略規(guī)劃通常由四個組織層次構(gòu)成。包括企業(yè)層次、部門層次、業(yè)務(wù)層次和產(chǎn)品層次。企業(yè)總部負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃，指導(dǎo)整個企業(yè)進(jìn)入有利的前景，決定給每個業(yè)務(wù)單位分配多少資源以及要開展或取消哪些業(yè)務(wù)。部門層次的規(guī)劃，要對企業(yè)給予的資源進(jìn)行合理配置。各業(yè)務(wù)單位的戰(zhàn)略規(guī)劃則要保證該業(yè)務(wù)創(chuàng)造價值和利潤。最后，每個業(yè)務(wù)單位內(nèi)的每個產(chǎn)品層次（產(chǎn)品線、品牌等），為了達(dá)到該產(chǎn)品特定市場的預(yù)定目標(biāo)，也要制定營銷規(guī)劃。以上這些規(guī)劃要由企業(yè)的不同層次機(jī)構(gòu)分別執(zhí)行，并對執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行檢查、評估，以及采取改正措施。營銷調(diào)研的步驟營銷調(diào)研的過程，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(jì)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(shí)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(jì)劃設(shè)計(jì)能夠有效地收集所需要的信息的計(jì)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(fèi)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(jì)劃決定三方面的問題：抽樣單位指確定調(diào)查的對象，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(jì)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(shí)驗(yàn)調(diào)查時，調(diào)研人員必須注意使實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(jì)技術(shù)將數(shù)據(jù)中潛在的各種關(guān)系揭示出來，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(jì)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(xiàng)營銷研究就是富有成效的。市場與消費(fèi)者市場1、市場市場是多門學(xué)科的研究內(nèi)容，不同學(xué)科有不同的解釋。在市場營銷學(xué)中，市場指有貨幣支付能力的、有購買愿望的購買者群體。這個定義指明了市場必須具備一個要素：一是購買者群體，二是有購買愿望，三是有貨幣支付能力，可用公式表示為：市場=人口+購買力+購買愿望。市場規(guī)模取決于有購買力、有購買愿望的人數(shù)多少。2、消費(fèi)者市場消費(fèi)者市場是個人或家庭為了生活消費(fèi)而購買產(chǎn)品和服務(wù)所形成的市場。生活消費(fèi)是產(chǎn)品和服務(wù)流通的終點(diǎn)，因而消費(fèi)者市場也稱為最終產(chǎn)品市場。消費(fèi)者市場是相對于組織市場而言的。組織市場指以某種組織為購買單位的購買者所形成的市場，購買目的是為了生產(chǎn)、銷售或履行組織職能。體驗(yàn)營銷的特征1、顧客參與在體驗(yàn)營銷中，顧客是企業(yè)的“客人”，也是體驗(yàn)活動的“主人”，體驗(yàn)營銷成功的關(guān)鍵就是要引導(dǎo)顧客主動參與體驗(yàn)活動，使其融入你設(shè)定的情景當(dāng)中，透過顧客的表面特征去挖掘、發(fā)現(xiàn)其心底真正的需求，甚至是一種朦朧的、自己都說不清楚的、等待別人來喚醒的需求，發(fā)現(xiàn)它、喚醒它，消費(fèi)者就自然愿意和你產(chǎn)生互動。在企業(yè)與顧客的互動中，顧客的感知效果便