关于成立大数据基础软件公司实施方案【模板范本】

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关于成立大数据基础软件公司实施方案xx有限责任公司

报告说明随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。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。根据谨慎财务估算，项目总投资689.06万元，其中：建设投资421.12万元，占项目总投资的61.12%；建设期利息11.92万元，占项目总投资的1.73%；流动资金256.02万元，占项目总投资的37.15%。项目正常运营每年营业收入2300.00万元，综合总成本费用1907.38万元，净利润287.35万元，财务内部收益率31.10%，财务净现值432.05万元，全部投资回收期5.46年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。项目建设符合国家产业政策，具有前瞻性；项目产品技术及工艺成熟，达到大批量生产的条件，且项目产品性能优越，是推广型产品；项目产品采用了目前国内最先进的工艺技术方案；项目设施对环境的影响经评价分析是可行的；根据项目财务评价分析，经济效益好，在财务方面是充分可行的。本报告基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。目录第一章绪论 7一、项目概述 7二、项目提出的理由 7三、项目总投资及资金构成 8四、资金筹措方案 8五、项目预期经济效益规划目标 8六、项目建设进度规划 9七、研究结论 9八、主要经济指标一览表 9主要经济指标一览表 9第二章市场营销 11一、行业未来发展趋势 11二、行业未来面临的机遇与挑战 15三、客户发展计划与客户发现途径 22四、大数据行业发展背景 24五、客户分类与客户分类管理 29六、大数据行业市场规模 33七、年度计划控制 35八、大数据全生命周期管理阶段 37九、体验营销的概念 42十、大数据市场构成 43十一、关系营销的具体实施 43十二、大数据与互联网营销 45十三、定位的概念和方式 59第三章经营战略分析 63一、企业经营战略环境的概念与重要性 63二、企业经营战略控制的含义与必要性 64三、企业经营战略的层次体系 66四、目标市场战略的含义 70五、总成本领先战略的优点、缺点与适用条件 70六、资本运营战略的含义 73七、企业技术创新战略的地位及作用 74八、企业财务战略的作用 76第四章选址可行性分析 78一、加快构建现代产业体系，推动经济结构优化升级 79二、培育壮大县域经济 80第五章SWOT分析 81一、优势分析（S） 81二、劣势分析（W） 83三、机会分析（O） 83四、威胁分析（T） 85第六章公司治理分析 93一、董事会及其权限 93二、公司治理的定义 97三、组织架构 103四、企业内部控制规范的基本内容 109五、董事长及其职责 121第七章投资计划方案 125一、建设投资估算 125建设投资估算表 126二、建设期利息 126建设期利息估算表 127三、流动资金 128流动资金估算表 128四、项目总投资 129总投资及构成一览表 129五、资金筹措与投资计划 130项目投资计划与资金筹措一览表 130第八章经济效益 132一、经济评价财务测算 132营业收入、税金及附加和增值税估算表 132综合总成本费用估算表 133固定资产折旧费估算表 134无形资产和其他资产摊销估算表 135利润及利润分配表 136二、项目盈利能力分析 137项目投资现金流量表 139三、偿债能力分析 140借款还本付息计划表 141第九章财务管理分析 143一、财务管理原则 143二、资本结构 147三、计划与预算 153四、对外投资的目的与意义 155五、应收款项的管理政策 156六、营运资金的管理原则 160七、决策与控制 161第十章项目总结 163绪论项目概述（一）项目基本情况1、项目名称：关于成立大数据基础软件公司2、承办单位名称：xx有限责任公司3、项目性质：新建4、项目建设地点：xxx5、项目联系人：李xx（二）项目选址项目选址位于xxx。项目提出的理由快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要求高。例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息。这是大数据区别于传统数据使用的显著特征。伊春正处在高质量转型发展的关键时期，进入新发展阶段，还面临着诸多矛盾问题。主要是：经济总量小，发展不充分；产业结构仍处于调整期，增长动能不强；市场化程度低，实体经济活力不足；制约振兴发展的体制机制障碍尚未从根本上消除。项目总投资及资金构成本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资689.06万元，其中：建设投资421.12万元，占项目总投资的61.12%；建设期利息11.92万元，占项目总投资的1.73%；流动资金256.02万元，占项目总投资的37.15%。资金筹措方案（一）项目资本金筹措方案项目总投资689.06万元，根据资金筹措方案，xx有限责任公司计划自筹资金（资本金）445.93万元。（二）申请银行借款方案根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额243.13万元。项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入（SP）：2300.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：1907.38万元。3、项目达产年净利润（NP）：287.35万元。4、财务内部收益率（FIRR）：31.10%。5、全部投资回收期（Pt）：5.46年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：834.88万元（产值）。项目建设进度规划项目计划从立项工程竣工验收、投产运营共需24个月的时间。研究结论本项目符合国家产业发展政策和行业技术进步要求，符合市场要求，受到国家技术经济政策的保护和扶持，适应本地区及临近地区的相关产品日益发展的要求。项目的各项外部条件齐备，交通运输及水电供应均有充分保证，有优越的建设条件。，企业经济和社会效益较好，能实现技术进步，产业结构调整，提高经济效益的目的。项目建设所采用的技术装备先进，成熟可靠，可以确保最终产品的质量要求。主要经济指标一览表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元689.061.1建设投资万元4工程费用万元2其他费用万元125.841.1.3预备费万元8.031.2建设期利息万元11.921.3流动资金万元256.022资金筹措万元689.062.1自筹资金万元445.932.2银行贷款万元243.133营业收入万元2300.00正常运营年份4总成本费用万元1907.38""5利润总额万元383.13""6净利润万元287.35""7所得税万元95.78""8增值税万元79.11""9税金及附加万元9.49""10纳税总额万元184.38""11盈亏平衡点万元834.88产值12回收期年5.4613内部收益率31.10%所得税后14财务净现值万元432.05所得税后市场营销行业未来发展趋势1、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IO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IO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，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。3、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。4、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根据《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，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政府、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，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。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。行业未来面临的机遇与挑战1、行业面临的机遇（1）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，国务院及发改委、科技部、工信部等部门相继出台一系列大数据鼓励扶持政策，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。2021年3月国务院在政府工作报告中提出，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，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。同时，自“新基建”在2018年12月中央经济工作会议上被首次提出以来，中央和各地政府已经密集部署了一系列围绕“新基建”建设的方针和政策。2020年4月，国家发改委明确了“新基建”是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其中，“在新一代信息技术关键领域锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业转型升级。”未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技术基础设施的基础，因此大数据是“新基建”的重要组成部分，也将推进大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。国家层面的积极政策为大数据行业的快速发展营造了良好的政策环境，企业和政府大力推动数字化转型，旨在实现企业运营和社会治理的效率提升。政府和企业持续加大在IT产品和服务方面的投入，以满足日益增长的业务数字化需求，大数据行业作为企业及政府数字化转型的关键基础软件，有望受数字化转型趋势的推动而带来重大发展机遇。（2）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现换道超车国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。但国产大数据产品能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。（3）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，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，对经济发展、社会治理、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、数字政府建设，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，在政府、企业数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋,在数据资源化的过程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息共享、业务协同,以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用快速融合，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。（4）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速增长近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理平台需求快速增长。（5）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争。为了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能分析工具将迎来快速发展机遇，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。2、大数据行业的挑战（1）技术创新与支撑能力有待进一步提高技术创新是推动大数据产业发展的内在动力，但是目前我国技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一方面，国内企业对大数据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱。另一方面，大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞争日益加剧。此外，由于我国基础科学技术水平研发投入相对不足，大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需求，但较少通过扎实的底层技术手段来推动创新，我国大数据技术创新能力有待持续提高。（2）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据库开源体系由国外主导。众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以不受限制地随意使用。事实上，开源软件的著作权既没有被放弃也没有过期，其修改和发行等仍然要受到版权法或者开源软件许可证的制约，开源软件知识产权风险分为版权侵权风险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类。因此市场对待目前开源体系的法律风险意识有待提高，自主研发的国产数据库软件市场占有率有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖。（3）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于如何把数据有效运用及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的资源投入不足。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。在此环境下，中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时，也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的逐步理解、适配，使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求。（4）专业人才短缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型人才，难以满足大数据产业的高速发展需求。一方面，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求。另一方面，我国大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小，层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展速率。虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行业的从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求。大数据人才的不足一定程度上影响到大数据产业的发展，业内公司为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧。客户发展计划与客户发现途径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、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，中心人物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力的人物等。（8）市场细分法。通过市场细分发现准客户。（9）历史顾客名单核对法。从以往有过来往或交易关系的客户名单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户。（10）地毯式拜访法。销售人员直接走访特定区域所有可能有价值的企业以寻找准顾客。（11）社交群体接触法。在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等各类社交场合接触准客户。（12）个人观察法。销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客。（13）随机法。利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等。（14）吸引竞争者的顾客。（15）委托助手法。即聘用与委托专职人员帮助收集信息，上门拜访，寻找准顾客。大数据行业发展背景1、大数据时代下传统数据管理软件面临多种挑战近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，地位愈发凸显。我国是数据资源大国，IDC研究报告指出，到2020年，中国数据量约12.6ZB，较2015年增长7倍，年复合增长率为124%。2025年中国的数据量预计达到48.6ZB，约占全球数据总量的30%。数据资源总体呈现出“4V”的特点，即海量的数据规模（Volume）、多样的数据类型（Variety）、价值密度低（Value）、快速的数据流转（Velocity）。海量的数据规模指数据量大，包括采集、存储和计算过程中所涉及数据量都非常大。大数据的起始计量单位通常是PB（约1,000TB）、EB（约100万TB）或ZB（约10亿TB）。多样的数据类型指数据种类和来源多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为关系型数据、日志、音频、视频、文本、图片、地理位置信息等类型数据，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低指有价值数据所占比例低。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，通过结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的重要问题之一。快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要求高。例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息。这是大数据区别于传统数据使用的显著特征。随着信息技术以及实际业务需求的快速发展，传统数据管理软件在处理大数据场景时不能很好适应数据的“4V”特性，面临较多技术挑战。因此，传统数据管理软件迫切需要技术革新。2、传统集中式软件栈向新兴分布式软件栈演进随着信息技术的发展，数据处理需求的变化推动了数据管理软件技术的变革，从技术发展方向来看，数据管理软件技术发展历程包括以下三个阶段：1970-2000年，数据管理软件主要为集中式架构的关系型数据库，其软件产品具备不可分割性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）即“ACID”功能特性，占据了数据管理软件的主导地位。关系型数据库技术出现在20世纪70年代，经过二十余年的发展，到90年代已经成熟。市场上具有代表性的集中式架构关系型数据库产品包括Oracle、IBMDB2以及微软SQLServer等。2000年以来，随着互联网和计算机技术的快速发展，需要处理的数据量更大、类型更丰富、速度要求更快，传统集中式计算架构已无法适应数据海量、异构、多源等特点，在部署的扩展性、容错性、经济性、灵活性等方面有一定局限性。谷歌于2003年-2006年间的三篇论文奠定了分布式存储和计算的基础，而后行业从业者基于以上理论建立了Hadoop、Spark等大数据分布式系统框架，并交由Apache软件基金会托管；2009年，在JohanOskarsson开源分布式数据库的讨论中，来自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非关系型的分布式数据存储系统。针对于不同的场景，分别产生了图数据库、搜索引擎、文档数据库、键值数据库等NoSQL数据库，代表性NoSQL数据库提供商包括MongoDB、Elastic等。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分析软件发展。3、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”，国务院印发的《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。客户分类与客户分类管理（一）客户分类客户分类指按照客户对于供应商的重要性分为不同等级。等级划分有三级制，如A类、B类、C类；有五级制，如A类、B类、C类、D类、E类；也有六级及以上的分类。有的企业将不同等级客户称为钻石级、白金级、黄金级、白银级、普通级等，客户分类的目的是识别客户重要性并给予不同的待遇。如果客户分类错误，就有可能将重要客户作为次要客户对待，而将次要客户作为重要客户对待，降低企业营销效益：正确的客户分类需要正确的分类标准，有的企业仅仅以客户购买量（额）作为分类标准，这是比较片面的，客户分类依据有客户关系价值、客户忠诚度、客户信用度等因素。1、客户关系价值客户关系价值简称为客户价值，指客户为供应商带来的价值或客户在供应商眼中的价值。长期客户总收益指一定时期内客户持续购买为企业带来的收益。客户购买量、购买频率、购买持续时间是长期客户总收益的主要影响因素，获取客户的成本指企业为使潜在客户成为现实客户而耗费的成本。保留客户的成本指企业为加强或维持客户关系而耗费的成本，如人员访问成本、设立俱乐部的成本等。在获取及保持客户关系的成本不易计算时，可以近似地用销售量（额）来代替。测定客户关系价值可以使供应商集中有限的资源服务于重要客户，收到更高的效益。调查表明，许多企业的利润主要来自中等规模的客户，因为大客户，般要求周到的服务和最大限度的折扣，小客户零星购买产生较多的交易费用，这些都降低了公司的利润率。中等规模的客户既没有大客户那么多的要求，又没有小客户那么多的交易成本。客户关系价值应当综合考虑现实价值和潜在价值两个方面，现实价值指客户当前购买为供应商带来的价值，潜在价值指客户今后可能追加购买为供应商带来的价值，有些客户实力雄厚，产品需要量大，但是对供应商还不了解或不放心，因而购买量小；如果增加了解或提高满意度则可能大幅度追加购买，成为大客户。2、客户忠诚度客户忠诚的判断标准主要有产品购买因素、成本因素、价格因素和态度因素等。在产品购买方面，忠诚客户会长期购买，高频率购买，追加购买，交叉购买与原产品相关的其他产品与服务，向上购买升级产品，向他人推荐供应商产品等等，在成本方面，忠诚客户与供应商保持长期的交易关系，形成常规性购买，减少交易谈判而降低了交易成本；供应商了解忠诚客户的服务需求，能够及时有效地提供服务而降低了服务成本，在价格方面，忠诚客户降低了价格敏感性，基于一贯的信任而对供应商的价格变动给予理解。在态度方面，忠诚客户关心和维护供应商的品牌，较少受到竞争性产品的影响，关心供应商企业的发展，为供应商提供广泛的信息与建议。3、客户信用度客户以往交易的信用情况考察主要有总欠款率和货款延期支付平均天数两个指标。其中，统计期内总欠款率=逾期未付货款总额/总购买金额，货款延付平均天数指超出合同规定时间拖延支付货款的平均天数。根据客户货款实际支付情况，分月结30天、月结60天、月结90天、现金客户和国外客户五种情况进行信用度评分。对新开发客户以及客户未来信用状况变化趋势的考察，可考虑以下因素：（1）企业管理层因素。主要管理者在业界的信誉、专业知识、有无应对局势变化的能力、有无不良嗜好、健康情况。（2）支付能力。资产负债率、风险性经营项目、固定资产投资情况、银行存款、偷漏税情况、员工福利、员工奖金发放等。（3）财务状况。财务调度能力、收付款情况。（4）管理状况。士气和效率、内部控制能力。（5）营销状况。品牌知名度、产销能力、业界影响力等。（6）行业状况。行业竞争程度、产品发展前景等。若以上任一因素未达标准，即为不合格客户，应当高度警惕并采取相应的预防措施。（二）客户分类管理客户分类是客户关系管理的基础。企业按照客户的重要性制定不同的客户关系管理策略，投放不同的资源。比如，对于A类客户，在产品方面，可以根据客户的需求帮助研发或定制产品；在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系；在价格方面，给予最优惠的价格和折扣或在必要时给予较大数额的年终返利；在交货期方面，保证满足其交货期的要求，优先安排生产，由生产部、物流部经理亲自负责，公司主要领导督办；在延期付款方面，给予最长的延付期限；在投诉处理方面，在最短时间内给予回复及处理，进行满意度调查与跟踪。在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系。与A类客户相比，低重要性客户获得的待遇要拉开一定差距。大数据行业市场规模1、全球大数据市场发展情况全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为21.1%，全球整体市场规模有望在2024年超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11.8%。在2015年，大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元。随着硬件成本的下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据市场最主要的收入来源。全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17.3%。在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。2、国内大数据市场发展情况中国大数据市场在过去五年间经历快速增长，整体市场规模增长速度快于全球整体市场。2019年，中国大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到31.9%。其中，大数据硬件为市场主要的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元。中国大数据软件市场由2015年的52亿元增长至2019年的146亿元，年复合增长率为29.5%。伴随着中国对数据运用重视程度日益提高，用户对于大数据软件采购预算增加趋势明确，中国大数据软件市场将在未来五年继续保持高速增长，整体软件市场规模将在2024年达到492亿元，2019-2024年复合增长率为27.5%。虽然现阶段大数据软件收入占比较小，但得益于较高的细分市场规模增速，未来大数据软件将占据更多的市场份额。年度计划控制主要用于检查营销效果是否达到年度计划预期，对销售额、市场占有率、费用等指标进行控制，确保年度计划所规定的销售、利润和其他目标能够实现。（一）销售分析销售分析衡量并评估实际销售额与计划销售额的差距。具体有两种方法：1、销售差距分析主要用来衡量造成销售差距的不同因素的影响程度。当中既有售价下降的原因，也有销量减少的原因。没有完成计划销售量是造成差距的主要原因。企业还要进一步分析销售量减少的原因。2、地区销售量分析用来衡量导致销售差距的具体产品和地区。有必要进一步查明原因，加强该地区的营销管理。（二）市场占有率分析销售分析一般不反映企业在竞争中的地位。因此还要分析市场占有率或市场份额，揭示企业与竞争者之间的相对关系。比如一家企业销售额的增长，可能是它的绩效较竞争者有所提高，也可能是整个宏观环境得到改善，市场上所有的企业都从中受益，而这家企业和对手之间的相对关系并无实质变化。企业和营销人员应当密切关注市场占有率的变化情况。造成市场占有率波动的原因很多，需要具体的问题具体分析：（1）市场占有率的下降，有可能出于企业战略的考虑。有时候企业调整其经营战略、营销战略，主动减少一些不能盈利的产品，导致总销售额下降，影响了市场占有率。如果利润反而有所增长，这种市场占有率的下降就是可接受的。（2）市场占有率的下降，也可能是新竞争者的进入所致。通常新竞争者的加入，会引发其他企业的市场占有率一定程度下降。（3）外界环境因素对参与竞争的各个企业，影响方式和程度往往不同，产生的影响也不一样。如原材料价格上涨，会对同一行业各个企业都发生影响，但不一定所有企业及同类产品都受到同样程度的影响。有些企业推出创新的产品设计，在市场上争取到较多的客户，市场占有率反而可能上升。（4）分析市场占有率，要结合营销机会。机会好的企业，市场占有率一般应高于机会程度低的竞争者，否则其效率就有问题。正常情况下，市场占有率上升表示绩效提高，在竞争中处于优势；反之，说明在竞争中不利。（三）营销费用率分析年度计划控制还要确保企业在完成计划指标时，费用没有超支。因此要分析各项费用率，并控制在一定的限度。如果费用率变化不大，在安全范围内，可暂不采取任何的措施；如果变化幅度太大，上升速度过快，接近或超出上限，就必须采取相应的措施。年度计划控制的过程一般分为四个步骤：确定年度计划中的月份目标或季度目标；监督营销计划的实施；如果营销计划执行中出现不可接受的偏差，一定要找出原因；采取补救或调整措施，以缩小计划与实际之间的差距。具体措施包括调整计划指标，使之更切合实际；或调整营销战略，以利于计划指标实现。如果指标和战略、措施等没有问题，那就要从营销计划的实施查找原因。大数据全生命周期管理阶段1、大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器数据、监控数据）等从业务系统中收集出来。由于大数据本身具有分散、海量、高速、异质的特征，采集难度较大，因此保证数据采集的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标，越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务。大数据整合的目标是将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取后，进行清洗、转换，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%~80%。大数据时代，数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技术问题，一是独立的ETL应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的效率和稳定性。2、大数据存储和处理大数据存储与处理要用服务器及相关设备把采集到的数据存储起来，使得数据能够被高效地访问和运算。由于数据量的爆发式增长，尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，产生的海量数据没有合适的存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制。因此，过去十年间，计算机系统逐步从集中式向分布式架构发展。分布式架构及相关技术通过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独立运行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势。3、数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包括数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。4、数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重新组织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、数据挖掘等提供可用的数据。面向业务主题（如客户主题、账户主题等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用。具体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是整个工作的核心，一般会面向不同的行业来设计相关行业的逻辑数据模型。在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理工具、SQL开发工具、任务调度工具等。5、数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐含的、未知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从而帮助决策者做出正确的预测和决策。围绕这个目标，大数据分析和挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目标。现阶段在面对大数据“4V”问题时，大数据分析和数据挖掘工具对传统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智能化；与此同时，近年来深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的分析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。6、数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。体验营销的概念体验营销是指企业以消费者需求为导向，向消费者提供一定的产品和服务，通过对事件、情景的安排、设计，创造出值得消费者回忆的活动，让消费者产生内在反应或心理感受，激发并满足消费者的体验需求，从而达到企业目标的营销模式。体验营销建立在对消费者个性心理特征的认真研究、充分了解的基础之上。其以激发顾客的情感为手段，使整个营销理念更趋于完善，目的是为目标顾客提供超过平均价值的服务，让顾客在体验中产生美妙而深刻的印象或体验，获得最大程度上的精神满足。体验营销并非仅仅是一种营销手段，确切地说它是一种营销心理、一种营销文化、一种营销理念。在消费需求日趋差异化、个性化、多样化的今天，顾客关注产品和服务的感知价值，比以往更为重视在产品消费过程中获得“体验感觉”。我们经常会看到这样的现象，消费者在购买很多产品的时候，如果有“体验”的场景和气氛，那么对消费者的购买决策就能产生很大的影响。例如，在购买服装时，如果一家服装店不能让顾客试穿的话，有很多顾客就会马上离开；购买品牌电脑时如果消费者不能亲自试试性能，感觉一下质量，大多数消费者就会对其质量表示怀疑；购买手机时如果销售人员不太愿意让顾客试验效果，顾客马上就会扬长而去……因此，对于企业来说，提供充分的体验就意味着能够获得更多消费者的机会。大数据市场构成大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，实现大数据的业务价值。从产品和服务来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务。关系营销的具体实施（一）组织设计关系营销的管理，必须设置相应的机构。企业关系管理，对内要协调处理好部门之间、员工之间的关系，对外要向公众发布消息、征求意见、搜集信息、处理纠纷等。管理机构要代表企业有计划、有准备、分步骤地开展各种关系营销活动，把企业领导者从烦琐事务中解脱出来，使各职能部门和机构各司其职，协调合作。关系管理机构是企业营销部门与其他职能部门之间、企业与外部环境之间联系沟通和协调行动的专门机构。其作用是：收集信息资料，充当企业的耳目；综合评价各职能部门的决策活动，充当企业的决策参谋；协调内部关系，增强企业的凝聚力；向公众输送信息，沟通企业与公众之间的理解和信任。（二）资源配置（1）人力资源调配。一方面实行部门间人员轮换，以多种方式促进企业内部关系的建立；另一方面从内部提升经理，可以加强企业观念并使其具有长远眼光。（2）信息资源共享。在采用新技术和新知识的过程中，以多种方式分享信息资源。如利用网络协调企业内部各部门及企业外部拥有多种知识与技能的人才的关系；制定政策或提供帮助以削减信息超载，提高电子邮件和语音信箱系统的工作效率；建立“知识库”或“回复网络”，并入更庞大的信息系统；组成临时“虚拟小组”，以完成自己或客户的交流项目。（三）文化整合关系各方环境的差异会造成建立关系的困难，使工作关系难以沟通和维持。跨文化之间的人们要相互理解和沟通，必须克服不同文化规范带来的交流障碍。文化的整合，是关系双方能否真正协调运作的关键。合作伙伴的文化敏感性非常敏锐和灵活，它能使合作双方共同有效地工作，并相互学习彼此的文化差异。文化整合是企业市场营销中处理各种关系的高级形式，不同企业有不同的企业文化。推行差别化战略的企业文化可能是鼓励创新、发挥个性及承担风险；而成本领先的企业文化，则可能是节俭、纪律及注重细节。如果关系双方的文化相适应，将能强有力地巩固企业与各子市场系统的关系并建立竞争优势。大数据与互联网营销互联网是直复营销的重要载体，更是互联网时代企业与顾客互动的重要载体。互联网具有跨时空、交互式、个性化、信息多样化（文字、声音、图像）等特征，而且其成本较低，使得互联网营销（亦称网络营销或网上营销或在线营销）客观地存在一种高效率的互动关系。互联网（包括移动网和互联网融合的移动互联网）为营销者和消费者提供了更好的互动和个性化的机会。（一）大数据、移动网络推动了互联网营销1、大数据是互联网营销的技术保障“大数据时代的预言家”、《大数据时代》的作者维克托•迈尔•舍恩伯格给出的解释或许更易于理解，他认为，“大数据”是指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理；大数据并不是很大或者很多的数据，并不是一部分数据样本，而是针对某个现象或事项的所有数据。比如说关于一家企业的数据信息，除了企业名称、法定代表人、注册资本、经营范围等基本信息外，还包括财务信息、经营信息、外部关联关系、诚信状况等信息。大量、多维、立体、交织信息的汇集，就可以基于不同需求分析为不同主体提供数据基础。依照《大数据时代》的翻译者、电子科技大学互联网科学中心主任周涛教授的说法，“大数据”是“数据化”趋势下的必然产，物。而数据化最核心的理念就是“一切都被记录，一切都被数字化”。大数据不是一部分数据样本，而是关于某个现象的全部数据。对企业而言，理解大数据要重视其多样化的形态和来源，发展对数据的深度分析能力，从而整合内部和外部信息，融合业务资源和社交媒体，进行准确预测。从战略思维视角来解释，大数据不仅是一种技术，同时也是企业的管理思维和运作范式。通过数据融合与分析挖掘，借以提升管理效率，开拓价值创造模式，它契合了互联网的开放性、普惠性、个性化特征。大数据变革了需求发现机制提升了发现需求的能力；通过记录顾客或客户的消费历史、网页浏览路径、市场供需变动、甚至客户画像（个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据）等，企业的营销活动能够更加精准、更有针对性。借助大数据能够完成更精细的市场细分。基于此，对不同客户，企业能够借助大数据对其进行更精准的营销以刺激需求。亦即，企业有针对性地面对不同类别的客户选用不同推送方法，使得每一类顾客获取到的是自己期望获得的产品及相关信息，如此，相比全覆盖的轰炸式营销，能够减少顾客对促销的抵触感，提高营销效果。2、移动网络助力互联网营销1991年英国物理学家TimBerners—Lee发明了万维网，但他也许不会想到万维网（wwW）如此迅速地推广，并对这个世界产生前所未有的深刻影响。美国知名经济学家泰勒•考恩指出，“与电的发明不同，互联网还未改变每个人的生活，但它已经改变了许多人的生活，且将会对下一代产生更为强大的影响力，尤其有利于那些求知若渴的人、愿意去应付那些由泛泛之交构成的超大关系网的人、愿意以极快速度吸收信息的人”。4G是第四代移动通信及其技术的简称，是集3G与WLAN于一体并能够传输高质量，视频图像且图像传输质量与高清晰度电视不相上下的技术产品。与3G相比，通信速度更快、网络频谱更宽、通信更加灵活、智能性能更高、兼容性能更平滑、提供更多增值服务、实现更高质量的多媒体通信、频率使用效率更高、通信费用更加便宜。4G网络的建设带动了4G手机用户的迅速增加。运营商的网络能力有了显著提升，消费者的通信体验大大改善。4G网络将移动上网的速度提升到100Mbps，已经达到了部分用户家庭中固定宽带的速率，使得人们能够在手机上体验到更快的网络访问速度。在没有WiFi的时候，4G网络可以起到很好的替代作用。4G网络的应用大大提升了信息交换效率。总之，互联网特别是移动网络技术的广泛应用，为互联网营销的实现提供了可能，主要原因是移动互联网更好地满足了顾客的时间碎片化的便利性需求。可以说，互联网特别是移动互联网是互联网营销的技术基础。（二）官网自营互联网营销（习惯性称谓，在此章实际是互联网促销）有很多形式，如官网自营、微博营销、微信营销、搜索引擎营销、视频营销等。当然，不同分类下的称为也不尽相同，有的还有内容上的交叉。无论哪一种形式，都具有传播与促销的功能，有的还有直接提供服务的作用。官网上自营是互联网企业传递信息的直接渠道。不难理解，官方网站是体现主办者意志想法，企业信息公开，专用、权威和公开性质的一种网站，人们也常将其作为了解企业信息的首选方式。官网自营可以充分利用企业原有品牌影响力，官网的权威性给自身品牌背书。因此，企业在官网（PC端、移动端）开通互联网通道、发布品牌及产品信息、提供官方应用程序下载、设立产品论坛等，目的就是充分利用官网的公信力和吸引力，形成自营渠道，实现销售产品或服务的目的。在自有业务平台（即官网）上传播品牌及业务，这是非常普遍的常态传播形式。同理，在相关管理部门许可的前提条件下，线下场景中也有在企业办公大楼上竖起广告牌的情形。只是线上的广告制作成本更低，甚至有时是零成本。（三）微博营销作为一种新兴媒体，微博进入门槛较低，它融合了传统媒体、网络媒体、手机媒体的功能于一身，具有强劲的传播优势：便携、即时、快速、互动性强，传播具有“裂变性”，有价值的信息会在短时间内得到关注，并迅速传播开来。有研究表明，一种传播媒体普及到5000万人，收音机用了38年，电视用了13年，互联网用了4年，而微博只用了14个月。微博基于公开平台架构，允许用户创作和发布信息并附加多媒体内容，还可以帮助用户获得大量的内生和第三方开发的应用。加之微博营销的成本投入少、互动性强、传播速度快等特点，已成为企业特别是中小企业产品发布、促销信息传播、活动公告宣传、危机公关处理的首选平台，最终发展成为企业的自媒体。以新浪微博为例，截至2013年8月2日，其认证的企业微博近32万家2。2013年8月5日新浪与拥有900万家淘宝商户的阿里巴巴共同推出的新浪微博淘宝版，则使得微博这一营销模式发挥到了当时的极致，表现为当用户账户绑定后，微博用户可直接登录淘宝平台完成交易、支付等功能，实现新浪微博与淘宝账户互通，用户在绑定后可以用一方账号登录另外一方的业务，大大减少在两个平台登录切换的成本，让购物和信息分享更为方便快捷。新浪微博积极推动用户基数增长，提升用户活跃度，加强移动端变现，优化广告产品以求从各个维度更好地服务持续