大数据应用与解决方案行业发展基本情况分析

大数据应用与解决方案行业发展基本情况分析

一、市场细分的作用

市场细分被西方企业誉为具有创造性的新概念，是企业是否真正

树立“消费者为中心”的营销观念的根本标志。需要注意的是，营销

者本身并不创造细分市场，营销者的任务是辨别细分市场并确定以哪

些细分市场作为目标市场，细分市场对企业具有以下作用。

(-)有利于发现市场机会

在买方市场条件下，企业营销决策的起点在于发现具有吸引力的

市场环境机会。这种环境机会能否发展成为市场机会，取决于两点：

与企业战略目标是否一致；利用这种环境，机会能否比竞争者具有优

势并获取显著收益。这些必须以市场细分为起点一一通过市场细分，

可以发现哪些需求已经得到满足，哪些需求只满足了一部分，哪些仍

是潜在需求；相应地可以发现哪些产品竞争激烈，哪些产品较少竞争,

哪些产品亟待开发。

市场细分对所有企业都至关重要，对中小企业尤为重要。与实力

雄厚的大公司相比，中小企业资源能力有限，技术水平相对较低。通

过市场细分，可以根据自身的经营优势，选择一些大企业无暇顾及的

细分市场，集中力量满足该特定市场，在整体竞争激烈的市场条件下,

在某一局部市场取得较好的经济效益，求得生存和发展。

（二）有利于选择目标市场

不进行市场细分，企业选择市场就可能是盲目的；不认真鉴别各

个细分市场的特点，就不能进行有针对性的市场营销。例如，某公司

出口日本的冻鸡，早期主要面向消费者市场，以超级市场、专业食品

商店为主要销售渠道。随着市场竞争加剧，销售量呈下降趋势，为此,

公司对日本冻鸡市场做了进一步的调查分析，按照不同细分市场的需

求特点，将购买者区分为三种类型：一是饮食业用户，二是团体用户,

三是家庭主妇。三个细分市场对冻鸡的品种、规格、包装和价格等要

求不尽相同，比如饮食业用户对鸡的品质要求较高，但对价格的敏感

度低于零售市场的家庭主妇；家庭主妇对冻鸡的品质、外观、包装均

有较高的要求，同时要求价格合理，购买时挑选性较强。根据这些特

点，公司重新选择了目标市场，以饮食业和团体用户为主要顾客，并

据此调整了产品、渠道等营销组合策略，出口量大幅度增长。

（三）有利于制定市场营销组合策略

市场营销组合是企业综合考虑产品、价格、促销形式和销售渠道

等各种因素而制定的市场营销方案。就每一特定市场而言，只有一种

最佳组合形式，这种最佳组合只能是市场细分的结果。前些年我国曾

向欧美市场出口真丝花绸，消费者是上流社会的女性。由于出口企业

没有认真进行市场细分，没有掌握目标市场的特点，因而营销组合策

略发生了较大失误：产品配色不协调、不柔和，未能赢得消费者的喜

爱；低价策略与目标顾客的社会地位不相适应；销售渠道又选择了街

角商店、杂货店，甚至跳圣市场，大大降低了真丝花绸产品的“华贵

品位；广告宣传也流于一般。这个失败的个案，从反面说明了市场细

分对于制定营销组合策略具有极其重要的作用。

（四）有利于提高企业的竞争能力

企业的竞争能力受客观因素的影响而存在差别，通过有效的市场

细分可以改变这种差别。市场细分以后，每一细分市场上竞争者的优

势和劣势会明显地暴露出来，企业只要看准市场机会，利用竞争者的

弱点，同时有效地开发本企业的资源优势，就能用较少的资源把竞争

者的顾客和潜在顾客变为本企业的顾客，提高市场占有率，增强竞争

能力。尤其是对于中小型企业，通过市场细分，把企业的优势力量集

中在企业选定的细分市场上，让整体市场上的相对劣势转化为局部市

场上的绝对优势。

（五）有利于企业产品适销对路、获得消费者忠诚

企业在了解不同细分市场需求特征及市场已有商品的基础上细分

市场，开发出新产品，使得消费者能找到与他们的需求紧密相关的产

品。消费者可能感到，一个特定的供应商更理解他们，或者更直接的

与他们交流，因此消费者会更加忠实于特定企业。例如，在激烈的电

脑市场竞争中，联想打破了传统的“一揽子”促销方案，围绕“锋

行”“天骄”“家悦”三个品牌面向的不同用户群需求，推出不同

“细分”的促销方案。通过对不同客户群体提供不同优惠策略，实现

了顾客忠诚度的提升。

二、全面质量管理

营销管理者应当将改进产品和服务质量视为头等大事。许多在全

球获得成功的公司都是因其产品达到了预期的质量指标。大多数顾客

已不再接受或容忍质量平平的产品。企业要想在竞争中立于不败之地,

除了接受全面质量管理（TQM）,别无选择。通用电气公司董事长杰克,

韦尔奇说：“质量是我们维护顾客忠诚最好的保证，是我们对付外国

竞争最有力的武器，是我们保持增长和盈利的唯一途径。”

更高的产品和服务质量会带来更高的顾客满意、顾客忠诚，同时

也能支撑较高的价格并因销量增加带来更低的成本。所以，质量改进

方案（QIP）通常会提高企业盈利水平。

美国质量管理协会认为，质量是一项产品或服务有能力满足明确

的或隐含的需求的各种属性和特征的总和。这是一个顾客导向的质量

定义。顾客有一系列的需要和欲望，当所售的产品或服务符合或超越

了顾客的欲望时，销售者就提供了质量。一个能在大多数场合满足大

多数顾客需要与欲望的公司就是优质公司。

区分适用性质量和适合性质量是很重要的。适用性质量是指产品

达到某特定功能的质量。适合性质量是指达到没有缺陷且有稳定一致

的性能。重要的是“市场驱动质量”，而不是“工程驱动质量”。

全面质量管理要求一个组织对所有生产过程、产品和服务进行一

种广泛有组织的管理，以便不断地改进质量工作。全面质量管理是创

造顾客价值、顾客满意和保留顾客的关键，要求企业全员全程参与，

正如营销是每个人的工作一样。

在一个以质量为导向的企业，营销经理有两项责任：第一，正确

识别顾客需要和欲望，将顾客的要求正确地传达给产品设计者，参与

制定旨在通过全面质量获胜的战略和政策。第二，在向目标顾客传递

高质量产品和服务的同时传递高的营销质量，努力使每项营销活动一

订单处理、推销员培训、广告、售后服务等一都达到更高的标准和水

平。

越来越多的公司已经任命一位“质量副总经理”专门负责全面质

量管理。全面质量管理要求确认下面有关质量改进的诸条件。

(1)质量必须为顾客所认知。质量工作必须以顾客的需要为起始

点，以顾客的知觉为终点。

(2)质量必须在公司每一项活动中体现出来。不能只考虑产品的

质量，还应考虑广告、服务、产品介绍文献、送货、售后服务等方面

的质量。

(3)质量要求全体员工的承诺。唯有当公司全体员工都承诺保证

质量，以质量为动力，并得到良好培训时，质量才有保证。

(4)质量要求高质量的合作伙伴。一个公司所提供的质量，只有

当它的价值链上的伙伴都对质量作出承诺时，才有保证。

(5)质量必须不断改进。最佳公司坚信“每个人应持续不断地改

善每项工作”。改善质量的最好方法就是以“最佳等级”竞争者作为

基准，努力赶上或者超越他们。

(6)质量改进有时需要总体突破。尽管质量应持续不断地加以改

进，但有时确定一个总体改进目标是必要的。小的改进通过努力工作

就可以实现，而大的改进则要求新的思路和更高明的工作。

(7)质量未必要求更高成本。质量实际上是通过学习掌握“第一

次就把事情做好”的方式得以改善的。质量不是检查出来的，质量必

须是设计进去的。当事情在第一次就做得很完美时，诸如抢救、修理

等许多成本，以及顾客不满意的损失都可以免除。

三、(8)质量是必要的，但不是充分的。由于买方的要求越来越

高，改进一个公司的产品或服务质量无疑是十分必要的。然而,

高质量并不保证必胜，尤其是当竞争者也处于大致相同的质量

水平时。大数据行业面临的机遇

（一）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全

十八届五中全会提出实施国家大数据战略以来，《促进大数据发

展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产

业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国十四五

规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴

数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与

实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。

加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业

数字化转型，加快数字社会建设步伐，营造良好数字生态，建设数字

中国。

2020年4月，国家发改委明确了新基建是以技术创新为驱动，以

信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、

融合创新等服务的基础设施体系。其中，在新一代信息技术关键领域

锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加

速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能

化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业

转型升级。未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数

据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技

术基础设施的基础，因此大数据是新基建的重要组成部分，也将推进

大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。

（二）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现

换道超车

国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系

型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重

视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要

环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。

大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布

式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管

理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产

品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。

但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额,

仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球

竞争力。目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体

系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、

规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进

入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。

（三）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大

2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的

意见》指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代

生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，

对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。

激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会，以数字化驱动生

产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点。企业建

设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提

高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制

造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在企业

数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋，在数据资源化的过

程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息

共享、业务协同，以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途

径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用

快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中

国建设。

（四）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速

增长

近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信

息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度

低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据

需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布

式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储

需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性

能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL

查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理

平台需求快速增长。

（五）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展

智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、

预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业

实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分

析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及

模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学

平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、

知识图谱和高性能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。

四、大数据行业发展背景

（一）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%O

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。

(二)传统集中式软件栈向新兴分布式软件栈演进

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。

（三）国产基础软件迎来爆发式增长阶段

当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重

视大数据在经济社会发展中的作用，十八届五中全会提出实施国家大

数据战略，《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数

据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。

十四五规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据

等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字

技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新

优势。全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据相关底层技术处

于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，为国内基础软件厂商带来

明确的增长机遇。同时，随着国内基础软件人才的不断增加，在应对

新一代场景，不断积累技术经验过程中，国内已形成具备自主研发实

力且能与国外厂商竞争的基础软件厂商，并开始实现规模产业化落地。

五、大数据行业的挑战

（一）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。

（二）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，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。

（三）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。

（四）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，业内为争取优秀人才，造成行

业内人才竞争不断加剧。

六、大数据行业未来发展趋势

（一）分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向

传统数据库以集中式架构为主，集中式架构由一台或多台主计算

机组成中心节点，数据存储以及整个系统的业务单元都集中部署于该

中心节点中，系统所有的功能均由中心节点集中处理。每个终端或客

户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交由

主机完成。分布式架构下，软件组件分布在不同主机上，主机之间通

过网络连接进行通信和协调。

随着海量及异构数据的数据分析需求增长，需要的计算、存储和

10等资源也在极速增加。集中式架构通过改善硬件配置来提升存储和

处理能力，但单台主机可配置的资源存在上限，因此传统的集中式架

构软件难以满足海量及异构数据的数据集的处理和分析需求。而为了

处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网

络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算。因为数据分布在不同

节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多

个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、

存储资源和10资源，可线性提升集群的存储和处理能力。因此，分布

式架构能较好的处理该类问题，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。

（二）云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向

云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设

施和声明式API,这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的

松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松

地对系统作出频繁和可预测的重大变更。

云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态

环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。面对客户日益增长的海量数

据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台

架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了

高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。

相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能

够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式

和按需付费的支付模式。

（三）国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商

业化加速

我国将搭建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系，政策鼓励

产业链各环节的市场主体进行数据流通和交易，促进数据要素流通。

当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了金融、运营商、房地产、医疗、

能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领

域。同时，由于数据的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。

七、大数据全生命周期管理

大数据生命周期进一步细分为大数据集成、存储和处理、治理、

建模、挖掘和流通等阶段。

（一）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。

(二)大数据存储和处理

大数据存储与处理要用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。

（三）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。

（四）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。

（五）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。

（六）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。

八、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。

其中，大数据软件部分按照产品功能的不同可以被分为：大数据

管理平台、数据应用中间件、数据智能分析工具、大数据应用四个部

分。

九、绿色营销的内涵和特点

（一）绿色营销的内涵

关于绿色营销，广义的解释是指企业在营销活动中体现的社会价

值观、伦理道德观，充分考虑社会效益，既自觉维护自然生态平衡，

更自觉抵制各种有害营销。因此，绿色营销也称伦理营销。狭义的绿

色营销，主要指企业在营销活动中，谋求消费者利益、企业利益与环

境利益的协调，既要充分满足消费者的需求，实现企业利润目标，也

要充分注意自然生态平衡，因此又称生态营销或环境营销。绿色营销

以促进可持续发展为目标。英国威尔斯大学的肯•毕泰教授在《绿色

营销一一化危机为商机的经营趋势》一书中指出：“绿色营销是一种

能辨识、预期及符合消费者与社会需求，并且可带来利润及永续经营

的管理过程”。“首先，企业所服务的对象不仅是顾客，还包括整个

社会；其次，市场营销过程的永续性一方面需仰赖环境不断地提供市

场营销所需资源的能力，另一方面还要求能持续吸收营销所带来的产

物。”绿色营销观要求企业在营销中不仅要考虑消费者利益和企业自

身的利益，而且要考虑社会利益和环境利益，将四方面利益结合起来,

全面履行企业的社会责任。

(二)绿色营销的特点

绿色营销与传统营销相比，具有以下特征：

(1)绿色消费是开展绿色营销的前提。消费需求由低层次向高层

次发展，是不可逆转的客观规律，绿色消费是较高层次的消费观念。

人们的温饱等生理需要基本满足后，便会产生提高生活综合质量的要

求，产生对清洁环境与绿色产品的需要。

(2)绿色观念是绿色营销的指导思想。绿色营销以满足需求为中

心，为消费者提供能有效防止资源浪费、环境污染及损害健康的产品。

绿色营销所追求的是人类的长远利益与可持续发展，重视协调企业经

营与自然环境的关系，力求实现人类行为与自然环境的和谐发展。

(3)绿色体制是绿色营销的法制保障。绿色营销是着眼于社会层

面的新观念，所要实现的是人类社会的协调持续发展。在竞争性的市

场上，必须有完善的政治与经济管理体制，制定并实施环境保护与绿

色营销的方针、政策，制约各方面的短期行为，维护全社会的长远利

益。

(4)绿色科技是绿色营销的物质保证。技术进步是产业变革和进

化的决定因素，新兴产业的形成必然要求技术进步；但技术进步如背

离绿色观念，其结果有可能加快环境污染的进程。只有以绿色科技促

进绿色产品的发展，促进节约能源和资源可再生以及无公害的绿色产

品的开发，才是绿色营销的物质保证。

十、定位的概念和方式

(一)市场定位的概念

“定位”一词，是由艾尔・里斯和杰克，特劳特在1972年提出的。

他们对定位的解释是：定位起始于产品，一件商品、一项服务、一家

公司、一个机构，甚至是一个人。定位并不是对产品本身做什么事，

而是针对潜在顾客的心理采取的行动，即把产品在潜在顾客的心中确

定一个适当的位置。他们强调定位不是改变产品本身，改变的是名称

和沟通等要素。定位理论最初是被当作一种纯粹的传播策略提出来的。

随着市场营销理论的发展，定位理论对营销影响已超过了原先把它作

为一种传播技巧的范畴，而演变为营销策略的一个基本步骤。这反映

在营销大师科特勒对定位所下的定义中：定位是对企业的产品和形象

的策划行为，目的是使它在目标顾客的心理上占据一个独特的、有价

值的位置。因此营销人员必须开发所有的营销组合因素，使产品特色

确实符合所选择的目标市场（即实体定位），并在此基础上进行心理

定位。现在使用的“定位”一词，一般都是在这个意义上来理解的，

即它不仅仅是一种沟通策略，更重要的还是企业的一种营销策略。

“定位”概念被广泛使用于营销领域之后，衍生出来多个专门术

语，市场定位就是其中使用频率颇高的一个。市场定位，也被称为产

品定位或竞争性定位，是根据竞争者现有产品在细分市场上所处的地

位和顾客对产品某些属性的重视程度，塑造出本企业产品与众不同的

鲜明个性或形象并传递给目标顾客，使该产品在细分市场上占有强有

力的竞争位置。也就是说，市场定位是塑造一种产品在细分市场的位

置。产品的特色或个性可以从产品实体上表现出来，如形状、成分、

构造、性能等；也可以从消费者心理上反映出来，如豪华、朴素、时

髦、典雅等；还可以表现为价格水平、质量水，准等。

企业在市场定位过程中，一方面要了解竞争者的产品的市场地位,

另一方面要研究目标顾客对该产品的各种属性的重视程度，然后选定

本企业产品的特色和独特形象，从而完成产品的市场定位。

（二）市场定位的方式

市场定位作为一种竞争战略，显示了产品或企业同类似的产品或

企业之间的竞争关系。定位方式不同，竞争态势也不同。下面分析三

种主要定位方式。

1、避强定位

这是一种避开强有力的竞争对手的市场定位。优点是能够迅速地

在市场上站稳脚跟，并能在消费者或用户心目中迅速树立起一种形象。

由于这种定位方式市场风险较小，成功率较高，常常为多数企业所采

用。

2、迎头定位

这是一种与在市场上占据支配地位的、亦即最强的竞争对手“对

着干”的定位方式。显然，这种定位有时会产生危险，但不少企业认

为能够激励自己奋发上进，一旦成功就会取得巨大的市场优势。例如

在碳酸饮料市场上，可口可乐与百事可乐之间持续不断地争斗；在摩

托车市场上，本田与雅马哈对着干，等等。实行对抗性定位，必须知

己知彼，尤其应清醒估计自己的实力，不一定试图压垮对方，只要能

够平分秋色就是巨大的成功。

3、重新定位

这是对销路少、市场反应差的产品进行二次定位。这种重新定位

旨在摆脱困境，重新获得增长与活力。这种困境可能是企业决策失误

引起的，也可能是对手有力反击或出现新的强有力竞争对手而造成的。

不过，也有重新定位并非因为已经陷入困境，而是因为产品意外地扩

大了销售范围引起的。例如，本田试图把它的元素（Element）车型定

位在21岁的消费者，公司把元素描述成”在轮子上的宿舍”，广告表

达的是一群年轻大学生在海滩上围绕他们的汽车开晚会，这吸引了很

多新生代年轻人。而实际购买者的平均年龄却是42岁，许多年长的消

费者在使用中能够找回自己年轻的激情。将怀旧情结作为卖点，本田

开拓了中年消费者市场。

实行市场定位应与产品差异化结合起来。如上所述：定位更多地

表现在心理特征方面，它使潜在的消费者或用户对一种产品形成了特

定的观念和态度。产品差异化是在类似产品之间造成区别的一种战略,

因而产品差异化是实现市场定位目标的一种手段。

十一、客户关系管理内涵与目标

1、客户关系管理内涵

客户关系管理指企业在既定的资源和环境条件下为发现客户、获

得客户、维系客户和提升客户价值而开展的所有活动。

2、客户关系管理目标

客户关系管理目标是在产品、管理与营销同质化的背景下运用客

户关系管理实现客户关系差异，通过满足客户需求和帮助客户获利来

留住客户，提升客户价值，使客户关系管理成为企业的核心竞争力。

由于科学技术高度发达且快速普及，同类企业之间产品同质化日趋严

重；由于企业间在营销策略上相互模仿，同类产品的不同品牌之间在

营销策略上也难以形成显著差异，造成客户转换成本低，转换行为就

会经常发生。企业仅仅凭借良好的产品与服务以及同质化的营销策略

并不能达到留住客户的目的。客户关系管理就是通过提高服务水准和

质量信誉来提高客户的满意度与忠诚度，实现相互信任和愉快合作，

在诸多无形之处建立差异以构筑竞争者难以逾越的屏障。

客户关系管理理论的提出是市场营销与企业管理理论的重大变革。

传统的市场营销理论将客户看作是销售的对象而非管理的对象，是企

业外部的组织而非内部的成员；传统的企业管理仅仅局限于企业内部

人、财、物的管理，并不包括对企业外部客户的管理。而客户关系管

理理论将外部的客户视同企业内部的成员，将“管理”对象从企业内

部的人、财、物扩大到了外部的客户，要求客户关系管理人员要像了

解企业内部的人、财、物资源一样了解客户资源，像管理企业内部的

人、财、物资源一样管理客户资源。

十二、价值链

建立高度的顾客满意、顾客忠诚，要求企业创造更多的顾客感知

价值。为此，企业必须系统协调其创造、传播和交付价值的各分工部

门即企业价值链以及由供应商、分销商和最终顾客组成的供销价值链

的工作，达到顾客与企业利益最大化。

（一）企业价值链

所谓企业价值链，是指企业创造价值互不相同，但又互相关联的

经济活动的集合。其中每一项经营管理活动都是“价值链条”上的一

个环节。

价值链可分为两大部分：下部为企业基本增值活动，即“生产经

营环节”，包括材料供应、生产加工、成品储运、市场销售、售后服

务五个环节。上部列出的是企业辅助性增值活动，包括基础结构与组

织建设、人力资源管理、科学技术开发和采购管理四个方面。辅助活

动发生在所有基本活动的全过程中。其中，科学技术开发既包括生产

技术，也包括非生产性技术，如决策技术、信息技术、计划技术等；

采购管理既包括原材料投入，也包括其他资源，如外聘的咨询、广告

策划、市场调研、信息系统设计等；人力资