大数据开发工具行业分析分析

大数据开发工具行业分析分析

一、关系营销的流程系统

关系营销把一切内部和外部利益相关者都纳入研究范围，并用系

统的方法考察企业所有活动及其相互关系，表现积极的一方被芽为市

场营销者，表现不积极的一方被称作目标公众。

企业与利益相关者结成休戚与共的关系，企业的发展要借助利益

相关者的力量，而后者也要通过企业来谋求自身的利益。

(1)企业内部关系。内部营销起源于把员工当作企业的市场。智

慧的企业高层领导，心中装有“两个上帝”，一个“上帝”是顾客，

另一个“上帝”是员工。企业要进行有效的营销，首先要有具备营销

观念的员工，能够正确理解和实施企业的战略目标和营销组合策略，

并能自觉地以顾客导向的方式进行工作。同时企业要尽力满足员工的

合理要求，提高员工的满意度和忠诚度，为关系营销奠定良好基础。

(2)企业与竞争者的关系。企业所拥有的资源条件不尽相同，往

往是各有所长、各有所短。为有效地通过资源共享实现发展目标，企

业要善于与竞争对手和睦共处，并和有实力、有良好营销经验的竞争

者进行联合。

(3)企业与顾客的关系。顾客是“上帝”，是“财神”，企业要

实现盈利目标，必须依赖顾客。企业需要通过搜集和积累大量市场信

息，预测目标市场购买潜力，采取适当方式与消费者沟通，变潜在顾

客为现实顾客。同时，要致力于建立数据库或其他方式，密切与消费

者的关系。对老顾客，要更多地提供产品信息，定期举行联谊活动，

加深情感信任，争取将其转化为长期顾客，举办这些活动花费的成本,

肯定比寻求新顾客更为经济。

(4)企业与供销商的关系。因分工而产生的渠道成员之间的关系,

是由协作而形成的共同利益关系。合作伙伴虽也存在矛盾，但相互依

赖性更为明显。企业必须广泛建立与供应商、经销商之间的密切合作

的伙伴关系，以便获得来自供销两个方面的有力支持。

(5)企业与影响者的关系。各种金融机构、新闻媒体、公共事业

团体以及政府机构等，对企业营销活动都会产生重要的影响，企业必

须以公共关系为主要手段争取它们的理解与支持。例如，社区是以地

缘为纽带而连接和聚集的若干社会群体或组织之间的关系，构成了企

业关系营销中不可忽视的一环。企业需要社区提供完善的基础设施和

有效率的工作场所，社区也希望企业为社区建设提供人、财、物的支

持。

二、体验营销的主要原则

1、适用适度

体验式营销要求产品和服务具备一定的体验特性，顾客为获得购

买和消费过程中的“体验感觉”，往往不惜花费较多的代价。应该看

到，中国经济和消费水平与西方发达国家尚有一定差距，大多数消费

者虽然逐步从温饱需要向感性需求发展，但还没到可以为一个愉悦的

体验而付出太多金钱的程度。在中国操作体验营销要把实质的利益充

分考虑进去，让消费者进行愉悦体验的同时获得实质的利益，营销活

动才更容易获得成功。星巴克在中国难以大面积推广，仅在上海等经

济发达城市获得成功就可以证明这点。

2、合理合法

三、体验式营销能否被消费者接受，与地域差异关系密切。各个国

家和地区由于风俗习惯和文化的不同，价值观念和价值评判标

准也不同，评价的结果存在差异。因此，体验营销活动的安排,

必然适应当地市场的风土人情，既富有新意，又合乎常理。同

样的道理，各个国家和地区的法律体系，如消费者权益保护法、

反不正当竞争法、广告法、商标法、劳动法、公司法、合同法

等，既存在差别，又极其复杂，体验营销实施过程中，具体的

操作环节和内容，都应该在国家政策和法律法规允许的范围之

内。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%o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%o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。

四、大数据市场构成

大数据行业主要照决大数据的存储、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。

五、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%o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。

六、大数据全生命周期管理

大数据生命周期生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应用服务器的处埋能

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孱数据

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。

七、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叱企业

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。

八、新产品开发的必要性

企业之所以要大力开发新产品，主要是由于：

（一）产品生命周期的现实要求企业不断开发新产品

企业同产品一样也存在着生命周期。如果不开发新产品，当产品

走向衰落时，企业也同样走到了生命周期的终点。相反，能不断开发

新产品，就可以在原有产品退出市场时，利用新产品占领市场。

（二）消费需求的变化需要不断开发新产品

随着生产的发展和人们生活水平的提高，需求也发生了很大变化,

方便、健康、轻巧、快捷的产品越来越受到消费者的欢迎。消费结构

的变化加快，消费选择更加多样化，产品生命周期日益缩短。一方面

给企业带来了威胁，不得不淘汰难以适应消费需求的老产品，另一方

面也给企业提供了开发新产品适应市场变化的机会。

（三）科学技术的发展推动着企业不断开发新产品

科学技术的迅速发展导致许多高科技新型产品的出现，并加快了

产品更新换代的速度。科技的进步有利于企业淘汰过时的产品，生产

性能更优越的产品，并把新产品推向市场。企业只有不断运用新的科

学技术改造自己的产品，开发新产品，才不至于被排挤出市场。

（四）市场竞争的加剧迫使企业不断开发新产品

现代市场上企业之间的竞争日趋激烈，要想保持竞争优势只有不

断创新、开发新产品，才能在市场占据领先地位。竞争中没有疲软的

市场，只有疲软的产品。定期推出新产品，可以提高企业在市场上的

信誉和地位，提高竞争力，并扩大市场份额。

九、关系营销的主要目标

关系营销更为关注的是维系现有顾客，丧失老主顾无异于失去市

场、失去利润的来源。关系营销的重要性就在于争取新顾客的成本大

大高于保持老顾客的成本。有的企业推行“零顾客叛离”计划，目标

是让顾客没有离去的机会。这就要求及时掌握顾客的信息，随时与顾

客保持联系，并追踪顾客动态。因此，仅仅维持较高的顾客满意度和

忠诚度还不够，必须分析顾客产生满意感和忠诚度的根本原因。由于

对企业行为绩效的感知和理解不同，表示满意的顾客，原因可能不同，

只有找出顾客满意的真实原因，才能有针对性地采取措施来维系顾客。

满意的顾客会对产品、品牌乃至公司保持忠诚，忠诚的顾客会重复购

买某一产品或服务，不为其他品牌所动摇，不仅会重复购买已买过的

产品，而且会购买企业的其他产品。同时顾客的口头宣传，有助于树

立企业的良好形象。此外，满意的顾客还会高度参与和介入企业的营

销活动过程，为企业提供广泛的信息、意见和建议。

十、营销组织的设置原则

企业的具体情况各异，营销机构不可能、也无必要都按一种模式。

但有一些共性原则需要注意和遵循：

（一）整体协调和主导性原则

协调是管理的主要功能之一。因此设置营销机构需要注意：

（1）设置的营销机构能够协调企业与环境，尤其是和市场、顾客

之间的关系。满足市场、创造满意的顾客，是企业最根本的宗旨和责

任；能比竞争者更好地完成这一任务，也是组建营销部门的基本目的。

（2）设置的营销机构能够与企业内部其他机构相互协调，在服务

顾客、创造顾客方面发挥主导性作用。

（3）营销部门的内部结构、层级设置和人员安排能够相互协调，

充分发挥营销职能的整体效应。

总之，营销职能部门应当面对市场、面对顾客时能代表企业，面

对内部各部门、全体员工时能代表市场、代表顾客。同时内部具有相

互适应的弹性，是一个有机的系统。这是构建“现代营销企业”重要

的组织基础。

（二）精简以及适当的管理跨度与层级原则

组织建设要“精兵简政”，切忌机构雁肿。一是防止因事设职、

因职设人，人员要精干；二是内部层级不宜太多。内部层级少，信息

流通快，还能密切员工之间关系，利于交流思想、沟通情感，提高积

极性和工作效率。

最佳的机构是既能完成任务，组织形式又最为简单的机构。这涉

及管理跨度与层级问题。管理跨度又称管理宽度或管理幅度，指领导

者能够有效地直接指挥的部门或员工数量，是一个“横向”的概念；

管理层级又称管理梯度，指一个组织属下不同层级的数目，是一个

“纵向”的概念。管理的职能、范围不变，一般来说，管理跨度与管

理层级是互为反比关系的：管理跨度越大、层级越少，组织结构越扁

平；反之，跨度越小，则管理的层级越多。通常情况下，管理层级过

多容易造成信息失真与传递过慢，可能影响决策的及时性和正确性；

管理跨度过大，超出领导者能够管辖的限度，又会造成整个机构内部

的不协调、不平衡。

营销部门要真正做到精简，在设置机构时能否把握营销工作的性

质和职能范围，是十分重要的前提。