大數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)前瞻分析

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)前瞻分析品牌經(jīng)理制與品牌管理品牌是企業(yè)重要的無(wú)形資產(chǎn)，品牌管理實(shí)質(zhì)就是品牌資產(chǎn)管理。品牌管理水平的高低直接關(guān)系到品牌資產(chǎn)投資和利用效果的好壞。一般而言，企業(yè)的品牌管理的主要任務(wù)包括監(jiān)控品牌運(yùn)營(yíng)狀況，設(shè)計(jì)或參與設(shè)計(jì)品牌，申請(qǐng)注冊(cè)商標(biāo)，管理品牌或商標(biāo)檔案，管理商標(biāo)標(biāo)簽的印制、領(lǐng)用與銷(xiāo)毀，處理品牌糾紛、維護(hù)商標(biāo)權(quán)，協(xié)助打假，品牌全員管理教育等。品牌管理的組織形式反映了在品牌運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)、各機(jī)構(gòu)的權(quán)力與責(zé)任及其相互關(guān)系，主要有職能管理制和品牌經(jīng)理制兩種。（一）職能管理制職能管理制是在西方盛行于20世紀(jì)20—50年代的品牌管理制度（當(dāng)然，許多企業(yè)至今仍很鐘愛(ài)）。作為品牌管理制度，其主要做法是，在企業(yè)統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、組織與協(xié)調(diào)下，品牌管理的職責(zé)主要由企業(yè)各職能部門(mén)分別承擔(dān)，各職能部門(mén)在各自的權(quán)責(zé)范圍內(nèi)行使權(quán)利、承擔(dān)義務(wù)。亦即，在職能管理制度下，有關(guān)品牌的決策與計(jì)劃都由各職能管理部門(mén)的負(fù)責(zé)人或主管人員共同參與、研究制定、分別執(zhí)行。（二）品牌經(jīng)理制品牌經(jīng)理制誕生在美國(guó)寶潔（P&G）公司。寶潔產(chǎn)品在全世界得到廣大消費(fèi)者認(rèn)同，成功的原因除了160多年來(lái)一直恪守產(chǎn)品質(zhì)量原則之外，品牌經(jīng)理制的靈活而有效運(yùn)用也是重要成因之一，甚至也可以說(shuō)，其核心理念“一個(gè)人負(fù)責(zé)一個(gè)品牌”的品牌經(jīng)理制（管理系統(tǒng)）是寶潔公司品牌運(yùn)營(yíng)的重要基石。品牌經(jīng)理制在20世紀(jì)30年代問(wèn)世于寶潔公司。到第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束以后，品牌經(jīng)理制被認(rèn)為是從事多品種經(jīng)營(yíng)的消費(fèi)品生產(chǎn)企業(yè)品牌運(yùn)營(yíng)的規(guī)范組織形式。許多消費(fèi)品生產(chǎn)企業(yè)（尤其是耐用消費(fèi)品的生產(chǎn)企業(yè)）都學(xué)習(xí)寶潔公司，紛紛采用品牌經(jīng)理制。美國(guó)莊臣公司、美國(guó)家用品公司等世界范圍內(nèi)的眾多大公司都先后采用了品牌經(jīng)理制，主要是因?yàn)槠放平?jīng)理制有許多“職能制”所不具備的優(yōu)點(diǎn)。第一，品牌經(jīng)理制比職能管理制具有較強(qiáng)的品牌運(yùn)作協(xié)調(diào)性。在品牌經(jīng)理制下，企業(yè)委任品牌經(jīng)理負(fù)責(zé)某品牌運(yùn)營(yíng)全過(guò)程，具體負(fù)責(zé)該品牌標(biāo)定下的產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)與銷(xiāo)售，協(xié)調(diào)該品牌產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)部門(mén)、生產(chǎn)部門(mén)和銷(xiāo)售部門(mén)的工作。這就在很大程度上消除了部門(mén)之間的互相扯皮、推讀，減少因未能考慮整體利益、不熟悉整體情況而產(chǎn)生的盲目性和分散性。第二，品牌經(jīng)理制有利于達(dá)到品牌定位目標(biāo)，快速實(shí)現(xiàn)品牌個(gè)性化。在職能制下，常因互相扯皮、辦事拖拉而致使品牌運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)不能很好地銜接，而品牌經(jīng)理制相當(dāng)程度地克服了這些弊端。第三，品牌經(jīng)理制有助于長(zhǎng)期維系品牌整體形象。由于品牌經(jīng)理是專(zhuān)司品牌運(yùn)營(yíng)之職，監(jiān)控品牌運(yùn)營(yíng)狀況與市場(chǎng)變化是其重要職責(zé)，加之品牌經(jīng)理制下協(xié)調(diào)性增強(qiáng)，使得品牌運(yùn)營(yíng)活動(dòng)適應(yīng)市場(chǎng)變化的能力大大加強(qiáng)。品牌經(jīng)理制固然有許多優(yōu)點(diǎn)，但它也存在著一些有待完善的地方，例如，品牌經(jīng)理及品牌管理部門(mén)與生產(chǎn)、銷(xiāo)售和財(cái)務(wù)等職能部門(mén)的權(quán)責(zé)劃分問(wèn)題。實(shí)踐中，由于職權(quán)定位不清晰，很多品牌經(jīng)理對(duì)自己的角色比較模糊，進(jìn)而招致責(zé)難，使品牌經(jīng)理的作用受到限制。此外，對(duì)品牌經(jīng)理的業(yè)績(jī)考評(píng)也是比較棘手的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背景（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代下傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理軟件面臨多種挑戰(zhàn)近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)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(zhǎng)態(tài)勢(shì)。數(shù)據(jù)作為和土地、資本、勞動(dòng)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(guò)程中，地位愈發(fā)凸顯。我國(guó)是數(shù)據(jù)資源大國(guó)，IDC研究報(bào)告指出，到2020年，中國(guó)數(shù)據(jù)量約12．6ZB，較2015年增長(zhǎng)7倍，年復(fù)合增長(zhǎng)率為124%。2025年中國(guó)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(lèi)型（Variety）、價(jià)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(chǔ)和計(jì)算過(guò)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(wàn)TB）或ZB（約10億TB）。多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型指數(shù)據(jù)種類(lèi)和來(lái)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(lèi)型數(shù)據(jù)，多類(lèi)型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價(jià)值密度低指有價(jià)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(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，通過(guò)結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法來(lái)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代需要解決的重要問(wèn)題之一?？焖俚臄?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)指數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，處理速度要求快，時(shí)效性要求高。例如實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，企業(yè)需要對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并做出反應(yīng)；零售電子商務(wù)應(yīng)用類(lèi)軟件將消費(fèi)者所持的移動(dòng)設(shè)備的地理位置信息和其個(gè)人偏好相結(jié)合，推送有針對(duì)性的促銷(xiāo)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(chǎng)景時(shí)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(kù)，其軟件產(chǎn)品具備不可分割性（atomicity）、一致性（consistency）、隔離性（isolation，又稱(chēng)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(kù)技術(shù)出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代，經(jīng)過(guò)二十余年的發(fā)展，到90年代已經(jīng)成熟。市場(chǎng)上具有代表性的集中式架構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品包括Oracle、IBMDB2以及微軟SQLServer等。2000年以來(lái)，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(lèi)型更豐富、速度要求更快，傳統(tǒng)集中式計(jì)算架構(gòu)已無(wú)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(cuò)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(chǔ)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(huì)托管；2009年，在JohanOskarsson開(kāi)源分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的討論中，來(lái)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(chǔ)系統(tǒng)。針對(duì)于不同的場(chǎng)景，分別產(chǎn)生了圖數(shù)據(jù)庫(kù)、搜索引擎、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，代表性NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)提供商包括MongoDB、Elastic等。2010年以來(lái)，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的逐步深化，快速變化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景呈現(xiàn)了復(fù)雜化、多樣化的態(tài)勢(shì)。復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)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(gè)時(shí)期的，行業(yè)內(nèi)大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)景的特定問(wèn)題。例如，使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理問(wèn)題、使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)解決圖相關(guān)的存儲(chǔ)和處理問(wèn)題、使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)解決文本相關(guān)的存儲(chǔ)和處理問(wèn)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(chǔ)，單模型數(shù)據(jù)庫(kù)雖然優(yōu)化了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，卻難以滿足日趨增長(zhǎng)的、多樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。當(dāng)同一業(yè)務(wù)需要用到不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的時(shí)候，受限于單模型數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力，客戶往往需要部署多個(gè)相互獨(dú)立的單模型數(shù)據(jù)庫(kù)，在對(duì)不同模型數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合處理的時(shí)候，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搬遷或融合，導(dǎo)致架構(gòu)復(fù)雜度高、開(kāi)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(lèi)軟件產(chǎn)品都開(kāi)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(kù)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(kù)，以服務(wù)的形式對(duì)外提供技術(shù)支撐。云原生數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)依賴的底層物理資源，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)商負(fù)責(zé)部署云原生數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，后期企業(yè)和數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，私有云模式更加關(guān)注信息安全，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)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(kù)云原生相關(guān)技術(shù)已經(jīng)成為信息產(chǎn)業(yè)的未來(lái)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(zhǎng)趨勢(shì)，代表性企業(yè)如Snowflake、AWS等。相較于國(guó)內(nèi)外的現(xiàn)狀，私有云在面向國(guó)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(kù)預(yù)計(jì)在未來(lái)將獲得快速增長(zhǎng)。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(tái)發(fā)展；數(shù)據(jù)管理軟件技術(shù)架構(gòu)也會(huì)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(kù)逐漸向分布式、多模型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kāi)發(fā)和智能分析軟件發(fā)展。（三）國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)階段當(dāng)前，中國(guó)大數(shù)據(jù)軟件領(lǐng)域處于發(fā)展的歷史機(jī)遇期，我國(guó)高度重視大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用，十八屆五中全會(huì)提出實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)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(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，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(jí)，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)。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(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求處于爆發(fā)期，為國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)軟件廠商帶來(lái)明確的增長(zhǎng)機(jī)遇。同時(shí)，隨著國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)軟件人才的不斷增加，在應(yīng)對(duì)新一代場(chǎng)景，不斷積累技術(shù)經(jīng)驗(yàn)過(guò)程中，國(guó)內(nèi)已形成具備自主研發(fā)實(shí)力且能與國(guó)外廠商競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)軟件廠商，并開(kāi)始實(shí)現(xiàn)規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地。全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展情況全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模由2015年231億美元增長(zhǎng)至2019年的496億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率約為21．1%，全球整體市場(chǎng)規(guī)模有望在2024年超過(guò)800億美元，2019至2024年復(fù)合增長(zhǎng)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(chǎng)最大的收入來(lái)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(lái)全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)中硬件及服務(wù)收入貢獻(xiàn)占比將逐漸減少，軟件將超過(guò)服務(wù)和硬件，成為全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)最主要的收入來(lái)源。全球大數(shù)據(jù)軟件市場(chǎng)規(guī)模由2015年的67億美元增長(zhǎng)至2019年的170億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為26．2%，超過(guò)硬件和服務(wù)收入增速，并且預(yù)計(jì)軟件市場(chǎng)規(guī)模將在2024年達(dá)到377億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)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(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用中間件產(chǎn)品的成熟，未來(lái)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(chǔ)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(guò)各種技術(shù)手段將分散的海量?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)（文本、音頻、視頻等）、行為數(shù)據(jù)（訪問(wèn)、查詢、搜索、會(huì)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(lái)。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(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始選用專(zhuān)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(cāng)庫(kù)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(gè)過(guò)程常常也被稱(chēng)為ETL（Extract/抽取，Transform/轉(zhuǎn)換，Load/加載），通常ETL占到整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)時(shí)間的60%~80%。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)整合軟件的市場(chǎng)也開(kāi)始了整體的技術(shù)升級(jí)，主要解決兩個(gè)主要技術(shù)問(wèn)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(wú)法處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)幾年的技術(shù)發(fā)展，ETL過(guò)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(tái)中，再基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)算能力來(lái)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(wèn)題，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)起來(lái)，使得數(shù)據(jù)能夠被高效地訪問(wèn)和運(yùn)算。由于數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，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(méi)有合適的存儲(chǔ)場(chǎng)所，企業(yè)被迫放棄大量有價(jià)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(guò)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(guò)增加服務(wù)器的數(shù)量來(lái)提升系統(tǒng)的處理能力，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)可獨(dú)立運(yùn)行的單元，單個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)不會(huì)影響應(yīng)用整體的可用性。分布式系統(tǒng)在擴(kuò)展性、容錯(cuò)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(shì)。（三）數(shù)據(jù)治理根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)的定義，數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理形式權(quán)利和控制的活動(dòng)集合。數(shù)據(jù)治理是一個(gè)管理體系，包括組織、制度、流程和工具，隨著集成和存儲(chǔ)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(lái)越多，因此需要一套適合企業(yè)的方法論來(lái)開(kāi)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(guò)各個(gè)業(yè)務(wù)專(zhuān)題來(lái)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(lái)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(bào)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(xiāo)毀等）以及主數(shù)據(jù)管理（包括主數(shù)據(jù)申請(qǐng)、發(fā)布、分發(fā)等）這幾個(gè)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(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市的重要過(guò)程，其通過(guò)一個(gè)業(yè)務(wù)級(jí)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(guò)一種面向業(yè)務(wù)主題的方式將數(shù)據(jù)分門(mén)別類(lèi)來(lái)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(duì)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(kù)SQL開(kāi)發(fā)與測(cè)試、業(yè)務(wù)集成上線等幾個(gè)階段，架構(gòu)設(shè)計(jì)是整個(gè)工作的核心，一般會(huì)面向不同的行業(yè)來(lái)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(guò)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(kāi)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(duì)客觀事實(shí)規(guī)律進(jìn)行描述、展示和總結(jié)、刻畫(huà)、推廣，可以從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法來(lái)揭示出隱含的、未知的并有潛在價(jià)值信息，并對(duì)客觀規(guī)律進(jìn)行溯源和解釋?zhuān)瑥亩鴰椭鷽Q策者做出正確的預(yù)測(cè)和決策。圍繞這個(gè)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(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等，一般通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)和專(zhuān)家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。現(xiàn)階段在面對(duì)大數(shù)據(jù)4V問(wèn)題時(shí)，大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和挖掘工具做進(jìn)一步自動(dòng)化和智能化；與此同時(shí)，近年來(lái)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(shí)，其要處理的對(duì)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(lèi)型數(shù)據(jù)，例如近年來(lái)在視頻、語(yǔ)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(chǔ)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(duì)象，從供應(yīng)方傳遞到需求方的過(guò)程。數(shù)據(jù)流通的具體內(nèi)容包括可視化的分析報(bào)告、面向運(yùn)營(yíng)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。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)構(gòu)成大數(shù)據(jù)行業(yè)主要解決大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析和價(jià)值發(fā)現(xiàn)等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。從產(chǎn)品和服務(wù)來(lái)看，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)產(chǎn)品和服務(wù)包括三個(gè)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(zhuān)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(tái)、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(gè)部分。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展情況中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)在過(guò)去五年間經(jīng)歷快速增長(zhǎng)，整體市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)速度快于全球整體市場(chǎng)。2019年，中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到627億元，2015-2019年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到31．9%。其中，大數(shù)據(jù)硬件為市場(chǎng)主要的收入來(lái)源，2019年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)硬件收入達(dá)到247億元。中國(guó)大數(shù)據(jù)軟件市場(chǎng)由2015年的52億元增長(zhǎng)至2019年的146億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為29．5%。伴隨著中國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)用重視程度日益提高，用戶對(duì)于大數(shù)據(jù)軟件采購(gòu)預(yù)算增加趨勢(shì)明確，中國(guó)大數(shù)據(jù)軟件市場(chǎng)將在未來(lái)五年繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，整體軟件市場(chǎng)規(guī)模將在2024年達(dá)到492億元，2019-2024年復(fù)合增長(zhǎng)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(chǎng)規(guī)模增速，未來(lái)大數(shù)據(jù)軟件將占據(jù)更多的市場(chǎng)份額。大數(shù)據(jù)行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)（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(kù)以集中式架構(gòu)為主，集中式架構(gòu)由一臺(tái)或多臺(tái)主計(jì)算機(jī)組成中心節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及整個(gè)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(gè)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(chǔ)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(guò)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(zhǎng)，需要的計(jì)算、存儲(chǔ)和IO等資源也在極速增加。集中式架構(gòu)通過(guò)改善硬件配置來(lái)提升存儲(chǔ)和處理能力，但單臺(tái)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(jí)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(gè)通過(guò)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(shí)，任務(wù)也會(huì)被切分成多個(gè)子任務(wù)，分發(fā)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，能充分利用整個(gè)集群各個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和IO資源，可線性提升集群的存儲(chǔ)和處理能力。因此，分布式架構(gòu)能較好的處理該類(lèi)問(wèn)題，這也是分布式架構(gòu)相對(duì)于傳統(tǒng)單機(jī)架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，分布式系統(tǒng)在擴(kuò)展性、容錯(cuò)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(shì)，能夠較好的滿足大數(shù)據(jù)分析的需求。此外，近年來(lái)，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(shí)，支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(tái)數(shù)據(jù)模型是決定數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)邏輯的重要因素，并從根本上決定以何種方式存儲(chǔ)、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(kù)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(kù)產(chǎn)品聯(lián)合的方案來(lái)應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)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(kù)模型的大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)。相比多種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的集成方案，多種數(shù)據(jù)庫(kù)模型統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)包括：（1）提升場(chǎng)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(chǎng)景的處理效率問(wèn)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(wú)需維護(hù)多種數(shù)據(jù)庫(kù)，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(chǔ)，不同模型只需要存儲(chǔ)必要的數(shù)據(jù)內(nèi)容即可，在查詢時(shí)可以通過(guò)關(guān)聯(lián)的方式獲取全量信息。未來(lái)多模型數(shù)據(jù)平臺(tái)將通過(guò)不斷提高計(jì)算、存儲(chǔ)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(gè)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(tái)的重要發(fā)展趨勢(shì)。（二）云原生大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)成為未來(lái)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(cuò)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(dòng)化手段，云原生技術(shù)使工程師能夠輕松地對(duì)系統(tǒng)作出頻繁和可預(yù)測(cè)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(dòng)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(duì)客戶日益增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)化、智能化處理需求，云原生的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)憑借計(jì)算存儲(chǔ)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(chǔ)、多種數(shù)據(jù)類(lèi)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(kù)，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)管理平臺(tái)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(guó)家加速數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)，推動(dòng)數(shù)據(jù)安全流通技術(shù)的商業(yè)化加速我國(guó)將搭建統(tǒng)一開(kāi)放、競(jìng)爭(zhēng)有序的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系，政策鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的市場(chǎng)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(yíng)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(tái)、社交網(wǎng)站等眾多領(lǐng)域。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)的流通和利用是數(shù)據(jù)要素價(jià)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(kāi)放流通環(huán)節(jié)中的安全需求（包括可用不可見(jiàn)、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(chǎng)化配置的重要一環(huán)，也是各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中和過(guò)程后的必由之路。隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》的實(shí)施，以安全為前提的數(shù)據(jù)開(kāi)放利用將迎來(lái)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(guò)程中保持?jǐn)?shù)據(jù)不透明、不泄露、無(wú)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(jià)值的轉(zhuǎn)化和釋放，應(yīng)用前景和商業(yè)價(jià)值巨大。在國(guó)家加速數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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。體驗(yàn)營(yíng)銷(xiāo)的主要策略美國(guó)著名學(xué)者伯德?施密特博士在其所寫(xiě)的《體驗(yàn)式營(yíng)銷(xiāo)》一書(shū)中主張，體驗(yàn)式營(yíng)銷(xiāo)是“站在消費(fèi)者的感覺(jué)、情感、思考、行動(dòng)、聯(lián)想五個(gè)方面，重新定義、設(shè)計(jì)營(yíng)銷(xiāo)的思考方式?！?、感官式營(yíng)銷(xiāo)策略感官式營(yíng)銷(xiāo)策略的訴求目標(biāo)是創(chuàng)造知覺(jué)體驗(yàn)的感覺(jué)，它是通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)與嗅覺(jué)等以人們的直接感官建立的感官體驗(yàn)。感官營(yíng)銷(xiāo)可以突出公司和產(chǎn)品的識(shí)別，引發(fā)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)和增加產(chǎn)品的附加值等。如在超級(jí)市場(chǎng)中購(gòu)物，經(jīng)常會(huì)聞到超市烘焙面包的香味，這也是一種嗅覺(jué)感官營(yíng)銷(xiāo)方式。2、情感式營(yíng)銷(xiāo)策略情感式營(yíng)銷(xiāo)策略通過(guò)誘發(fā)觸動(dòng)消費(fèi)者的內(nèi)心情感，旨在為消費(fèi)者創(chuàng)造情感體驗(yàn)。情感營(yíng)銷(xiāo)訴求情感的影響力、心靈的感召力。體驗(yàn)營(yíng)銷(xiāo)就是體現(xiàn)這一基本點(diǎn)，尋找消費(fèi)活動(dòng)中導(dǎo)致消費(fèi)者情感變化的因素，掌握消費(fèi)態(tài)度形成規(guī)律，真正了解什么刺激可以引起某種情緒，以及如何在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中采取有效的心理方法能使消費(fèi)者自然地受到感染，激發(fā)消費(fèi)者積極的情感，并融入這種情景中來(lái)，促進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)順利進(jìn)行。情感對(duì)體驗(yàn)營(yíng)銷(xiāo)的所有階段都是至關(guān)重要的，在產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造、營(yíng)銷(xiāo)階段都是如此，它必須融入每一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃。情感營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)經(jīng)典例子就是哈根達(dá)斯公司。無(wú)論在世界的任何地方，哈根達(dá)斯冰激凌的營(yíng)銷(xiāo)總是如同營(yíng)銷(xiāo)浪漫情感一樣。3、思考式營(yíng)銷(xiāo)策略思考式營(yíng)銷(xiāo)策略通過(guò)啟發(fā)智力，運(yùn)用驚奇、計(jì)謀和誘惑，創(chuàng)造性地讓消費(fèi)者獲得認(rèn)知和解決問(wèn)題的體驗(yàn)，引發(fā)消費(fèi)者產(chǎn)生統(tǒng)一或各異的想法。思考式營(yíng)銷(xiāo)策略往往被廣泛使用在高科技產(chǎn)品宣傳中。在其他許多產(chǎn)業(yè)中，思考營(yíng)銷(xiāo)也已經(jīng)被使用在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、促銷(xiāo)和與顧客的溝通上。4、行動(dòng)式營(yíng)銷(xiāo)策略人們生活形態(tài)的改變有時(shí)是自發(fā)的，有時(shí)是外界激發(fā)的。行動(dòng)式營(yíng)銷(xiāo)策略就是一種通過(guò)名人、名角來(lái)激發(fā)消費(fèi)者，增加他們的身體體驗(yàn)，指出做事的替代方法、替代的生活形態(tài)，豐富他們的生活，使其生活形態(tài)予以改變，從而實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售的營(yíng)銷(xiāo)策略。5、關(guān)聯(lián)式營(yíng)銷(xiāo)策略關(guān)聯(lián)式營(yíng)銷(xiāo)策略包含感官、情感、思考與行動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)等層面。關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)超越私人感情、人格、個(gè)性，加上“個(gè)人體驗(yàn)”，而且與個(gè)人對(duì)理想自我、他人或是文化產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。讓人和一個(gè)較廣泛的社會(huì)系統(tǒng)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，從而建立個(gè)人對(duì)某種品牌的偏好，同時(shí)讓使用該品牌的人們進(jìn)而形成一個(gè)群體。關(guān)聯(lián)營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)在化妝品、日用品、私人交通工具等許多不同的產(chǎn)業(yè)中使用。市場(chǎng)細(xì)分戰(zhàn)略的產(chǎn)生與發(fā)展市場(chǎng)細(xì)分是1956年由美國(guó)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)者溫德?tīng)枺姑苡凇懂a(chǎn)品差異和市場(chǎng)細(xì)分——可供選擇的兩種市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略》一文中，在總結(jié)西方企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出的。市場(chǎng)細(xì)分不單純是一個(gè)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(guó)眾多產(chǎn)品市場(chǎng)轉(zhuǎn)化為買(mǎi)方市場(chǎng)這一新的形勢(shì)，是現(xiàn)代企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)觀念的一大進(jìn)步。從總體上看，不同的市場(chǎng)條件和環(huán)境，從根本上決定企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略。市場(chǎng)細(xì)分理論和實(shí)踐的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段。（一）大量營(yíng)銷(xiāo)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(gè)社會(huì)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(chǎng)以賣(mài)方為主導(dǎo)。在賣(mài)方市場(chǎng)條件下，企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的基本方式是大量營(yíng)銷(xiāo)，即大批量生產(chǎn)品種、規(guī)格單一的產(chǎn)品，并且通過(guò)廣泛、普遍的分銷(xiāo)渠道銷(xiāo)售產(chǎn)品。在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下，大量營(yíng)銷(xiāo)的方式降低了產(chǎn)品的成本和價(jià)格，獲得了較豐厚的利潤(rùn)。企業(yè)沒(méi)有必要研究市場(chǎng)需求，市場(chǎng)細(xì)分戰(zhàn)略也不可能產(chǎn)生。（二）產(chǎn)品差異化營(yíng)銷(xiāo)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(guò)剩，市場(chǎng)迫使企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)觀念。營(yíng)銷(xiāo)方式從大量營(yíng)銷(xiāo)向產(chǎn)品差異化營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)變，即向市場(chǎng)推出許多與競(jìng)爭(zhēng)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(yíng)銷(xiāo)較大量營(yíng)銷(xiāo)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(duì)顧客需求的研究，缺乏明確的目標(biāo)市場(chǎng)，因此產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的成功率依然很低。由此可見(jiàn)，在產(chǎn)品差異化營(yíng)銷(xiāo)階段，企業(yè)仍然沒(méi)有重視對(duì)市場(chǎng)需求的研究，市場(chǎng)細(xì)分仍然缺乏產(chǎn)生的基礎(chǔ)和條件。（三）目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)階段20世紀(jì)50年代以后，在科學(xué)技術(shù)革命的推動(dòng)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(xiāo)體制遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決西方企業(yè)所面臨的市場(chǎng)問(wèn)題。于是，市場(chǎng)迫使企業(yè)再次轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)觀念和經(jīng)營(yíng)方式，由產(chǎn)品差異化營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)向以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向的目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)，即企業(yè)在研究市場(chǎng)和細(xì)分市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身的資源與優(yōu)勢(shì)，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(chǎng)作為目標(biāo)市場(chǎng)，設(shè)計(jì)與目標(biāo)市場(chǎng)需求特點(diǎn)相互匹配的營(yíng)銷(xiāo)組合。市場(chǎng)細(xì)分戰(zhàn)略應(yīng)運(yùn)而生。市場(chǎng)細(xì)分理論的產(chǎn)生，使傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)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(chēng)之為“市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)革命”。市場(chǎng)細(xì)分理論產(chǎn)生后經(jīng)歷了不斷完善的過(guò)程。最初，隨著“以消費(fèi)者為中心”的營(yíng)銷(xiāo)理念日漸深入人心以及個(gè)性化消費(fèi)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)把市場(chǎng)不斷細(xì)分，從而出現(xiàn)超市場(chǎng)細(xì)分理論（即一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)理論）。人們認(rèn)為把市場(chǎng)劃分得越細(xì)越能適應(yīng)顧客需求，只要通過(guò)增強(qiáng)企業(yè)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力便可提高利潤(rùn)率。但是20世紀(jì)70年代以來(lái)，能源危機(jī)和整個(gè)資本主義市場(chǎng)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?cè)谫?gòu)買(mǎi)時(shí)更多地注重價(jià)值、價(jià)格和效用的比較。過(guò)度細(xì)分市場(chǎng)導(dǎo)致企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)成本上升而減少總收益，于是反市場(chǎng)細(xì)分理論應(yīng)運(yùn)而生。營(yíng)銷(xiāo)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(duì)市場(chǎng)進(jìn)行適度的細(xì)分，這是對(duì)過(guò)度細(xì)分的反思和矯正。它賦予了市場(chǎng)細(xì)分理論新的內(nèi)涵，使其不斷地發(fā)展和完善，對(duì)指導(dǎo)企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)具有更強(qiáng)的可操作性。20世紀(jì)90年代，在全球營(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)趨勢(shì)的發(fā)展。全球營(yíng)銷(xiāo)力圖盡可能地識(shí)別和滿足世界各國(guó)消費(fèi)者的共同需求，并希望以此獲得更廣闊的市場(chǎng)和更低的成本。而且，全球營(yíng)銷(xiāo)對(duì)于“需求”的理解更為深刻，它不是簡(jiǎn)單、一味地識(shí)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(guó)市場(chǎng)上引入并推行新的消費(fèi)文化。與此同時(shí)，全球營(yíng)銷(xiāo)同樣注意到各個(gè)國(guó)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(gè)國(guó)家和地區(qū)的全球消費(fèi)者，擁有不同的語(yǔ)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(méi)有一家企業(yè)已經(jīng)或者試圖把觸角伸向世界的每一個(gè)角落。它們都根據(jù)自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，尋求全球市場(chǎng)上的機(jī)會(huì)，選擇那些能夠比對(duì)手更好地提供產(chǎn)品或服務(wù)的細(xì)分市場(chǎng)作為目標(biāo)市場(chǎng)，并與之建立互惠互利的交換關(guān)系，在滿足其需求的同時(shí)求得自身發(fā)展壯大。營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的構(gòu)成營(yíng)銷(xiāo)決策所需的信息一般來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部報(bào)告系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)情報(bào)系統(tǒng)和營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)，再經(jīng)過(guò)營(yíng)銷(xiāo)分析系統(tǒng)。它們共同構(gòu)成營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)。（一）內(nèi)部報(bào)告系統(tǒng)內(nèi)部報(bào)告系統(tǒng)的主要功能是向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)管理者及時(shí)提供有關(guān)交易的信息，包括訂貨數(shù)量、銷(xiāo)售額、價(jià)格、成本、庫(kù)存狀況、現(xiàn)金流程等各種反映企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)狀況的信息。內(nèi)部報(bào)告系統(tǒng)的核心是從訂單到收款整個(gè)周期，同時(shí)輔之以銷(xiāo)售報(bào)告系統(tǒng)。訂單一收款周期涉及企業(yè)的銷(xiāo)售、財(cái)務(wù)等不同的部門(mén)和環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)流程。訂貨部門(mén)接到銷(xiāo)售代理、經(jīng)銷(xiāo)商和顧客發(fā)來(lái)的訂貨單后，根據(jù)訂單內(nèi)容開(kāi)具多聯(lián)發(fā)票并送交有關(guān)部門(mén)。儲(chǔ)運(yùn)部門(mén)首先查詢?cè)摲N貨物的庫(kù)存，存貨不足則回復(fù)銷(xiāo)售部缺貨，如果倉(cāng)庫(kù)有貨，則向倉(cāng)庫(kù)和運(yùn)輸單位發(fā)出發(fā)貨和入賬指令。財(cái)務(wù)部門(mén)得到付款通知后，做出收款賬務(wù)，定期向主管部門(mén)遞交報(bào)告。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，所有企業(yè)都希望能迅速而準(zhǔn)確地完成這一周期的各個(gè)環(huán)節(jié)。銷(xiāo)售報(bào)告系統(tǒng)應(yīng)向企業(yè)決策制定者提供及時(shí)、全面、準(zhǔn)確的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)信息，以利于掌握時(shí)機(jī)，更好地處理進(jìn)、銷(xiāo)、存、運(yùn)等環(huán)節(jié)的問(wèn)題。新型的銷(xiāo)售報(bào)告系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，應(yīng)符合使用者的需要，力求及時(shí)、準(zhǔn)確，做到簡(jiǎn)單化、格式化，實(shí)用性、目的性很強(qiáng)，真正有助于營(yíng)銷(xiāo)決策。（二）營(yíng)銷(xiāo)情報(bào)系統(tǒng)內(nèi)部報(bào)告系統(tǒng)的信息是企業(yè)內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生的交易信息，主要用于向管理人員提供企業(yè)運(yùn)營(yíng)的“結(jié)果資料”，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)情報(bào)系統(tǒng)所要承擔(dān)的任務(wù)則是及時(shí)捕捉、反饋、加工、分析市場(chǎng)上正在發(fā)生和將要發(fā)生的信息，用于提供外部環(huán)境的“變化資料”，幫助營(yíng)銷(xiāo)主管人員了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并指明未來(lái)的新機(jī)會(huì)及問(wèn)題。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)情報(bào)信息不僅來(lái)源于市場(chǎng)與銷(xiāo)售人員，也可能來(lái)自于企業(yè)中所有與外部有接觸的其他員工。收集外部信息的方式主要有下面四種。（1）無(wú)目的的觀察。無(wú)既定目標(biāo)，在和外界接觸時(shí)留心收集有關(guān)信息。（2）有條件的觀察。并非主動(dòng)探尋，但有一定目的性，對(duì)既定范圍的信息做任意性接觸。（3）非正式的探索。為取得特定信息進(jìn)行有限的和無(wú)組織的探索。（4）有計(jì)劃的收集。按預(yù)定的計(jì)劃、程序或方法，采取審慎嚴(yán)密的行動(dòng)來(lái)獲取某一特定信息。營(yíng)銷(xiāo)情報(bào)的質(zhì)量和數(shù)量決定著企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)決策的靈活性和科學(xué)性，進(jìn)而影響企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。為擴(kuò)大信息的來(lái)源和提高信息的質(zhì)量，企業(yè)通常采取以下措施改進(jìn)信息收集工作。（1）提高營(yíng)銷(xiāo)人員的信息觀念并加強(qiáng)其信息收集、傳遞職能。（2）鼓勵(lì)與企業(yè)有業(yè)務(wù)關(guān)系的經(jīng)銷(xiāo)商、零售商和中間商收集和提供營(yíng)銷(xiāo)信息。（3）積極購(gòu)買(mǎi)特定的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)信息。（4）多渠道、多形式地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)情況，包括參加有關(guān)展銷(xiāo)會(huì)、協(xié)會(huì)、學(xué)會(huì)，閱讀競(jìng)爭(zhēng)者的宣傳品和廣告，購(gòu)買(mǎi)競(jìng)爭(zhēng)品，雇用競(jìng)爭(zhēng)者的前職工。（5）建立內(nèi)部營(yíng)銷(xiāo)信息中心，改進(jìn)信息處理、傳遞工作。（三）營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)也可稱(chēng)為專(zhuān)題調(diào)查系統(tǒng)，它的任務(wù)是系統(tǒng)地、客觀地收集和傳遞有關(guān)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的信息，提出與企業(yè)所面臨的特定的營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題有關(guān)的調(diào)研報(bào)告，以幫助管理者制定有效的營(yíng)銷(xiāo)決策。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)在目標(biāo)和定義上大同小異，研究程序和方法具有共性。（四）營(yíng)銷(xiāo)分析系統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)分析系統(tǒng)是企業(yè)用一些先進(jìn)技術(shù)分析市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)和問(wèn)題的營(yíng)銷(xiāo)信息子系統(tǒng)。完善的營(yíng)銷(xiāo)分析系統(tǒng)，通常由資料庫(kù)、統(tǒng)計(jì)庫(kù)和模型庫(kù)三部分組成。1、資料庫(kù)有組織地收集企業(yè)內(nèi)部和外部資料，營(yíng)銷(xiāo)管理人員可隨時(shí)取得所需資料進(jìn)行研究分析。內(nèi)部資料包括銷(xiāo)售、訂貨、存貨、推銷(xiāo)訪問(wèn)和財(cái)務(wù)信用資料等；外部資料包括政府資料、行業(yè)資料、市場(chǎng)研究資料等。2、統(tǒng)計(jì)庫(kù)統(tǒng)計(jì)庫(kù)指一組隨時(shí)可用于匯總分析的特定資料統(tǒng)計(jì)程序。其必要性在于：實(shí)施一個(gè)規(guī)模龐大的營(yíng)銷(xiāo)研究方案，不僅需要大量原始資料，而且需要統(tǒng)計(jì)庫(kù)提供的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)量，以便進(jìn)行交叉分析。營(yíng)銷(xiāo)管理人員為測(cè)量各變數(shù)之間的關(guān)系，需要運(yùn)用各種多變數(shù)分析技術(shù)，如回歸、相關(guān)、判別、變異分析以及時(shí)間序列分析等。統(tǒng)計(jì)庫(kù)分析結(jié)果將作為模型的重要投入資料。3、模型庫(kù)模型庫(kù)是由高級(jí)營(yíng)銷(xiāo)管理人員運(yùn)用科學(xué)方法，針對(duì)特定營(yíng)銷(xiāo)決策問(wèn)題建立的，包括描述性模型和決策模型的一組數(shù)學(xué)模型。描述性模型主要用于分析實(shí)體分配、品牌轉(zhuǎn)換、排隊(duì)等候等營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題；決策模型主要用于解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)、廠址選擇、產(chǎn)品定價(jià)、廣告預(yù)算、營(yíng)銷(xiāo)組合決策等問(wèn)題。市場(chǎng)導(dǎo)向戰(zhàn)略規(guī)劃全面貫徹現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)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(chǎng)環(huán)境的變遷，致力于創(chuàng)造長(zhǎng)期、整體顧客滿意，實(shí)施有效的市場(chǎng)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(chǎng)機(jī)會(huì)之間建立和維持戰(zhàn)略適配