泓域咨询/东营大数据应用技术项目招商引资方案东营大数据应用技术项目招商引资方案xxx有限公司目录第一章 绪论 8一、 项目名称及建设性质 8二、 项目承办单位 8三、 项目定位及建设理由 8四、 项目建设选址 10五、 项目总投资及资金构成 10六、 资金筹措方案 10七、 项目预期经济效益规划目标 11八、 项目建设进度规划 11九、 项目综合评价 11主要经济指标一览表 11第二章 市场营销分析 14一、 大数据全生命周期管理阶段 14二、 营销调研的含义和作用 18三、 大数据市场构成 20四、 定位的概念和方式 20五、 行业未来面临的机遇与挑战 23六、 大数据行业市场规模 30七、 市场导向战略规划 32八、 行业未来发展趋势 33九、 全面质量管理 37十、 大数据行业发展背景 40十一、 以利益相关者和社会整体利益为中心的观念 45十二、 营销计划的实施 47第三章 SWOT分析 50一、 优势分析（S） 50二、 劣势分析（W） 51三、 机会分析（O） 52四、 威胁分析（T） 53第四章 项目选址可行性分析 57第五章 公司治理方案 60一、 监事 60二、 经理人市场 63三、 内部控制的重要性 68四、 公司治理的定义 71五、 激励机制 78六、 机构投资者治理机制 84第六章 企业文化管理 87一、 企业文化的完善与创新 87二、 企业文化是企业生命的基因 88三、 建设新型的企业伦理道德 91四、 “以人为本”的主旨 94五、 技术创新与自主品牌 98六、 企业核心能力与竞争优势 99第七章 人力资源分析 102一、 确立绩效评审与申诉系统的内容和意义 102二、 选择人员招募方式的主要步骤 104三、 岗位评价的特点 105四、 岗位评价的基本功能 106五、 技能与能力薪酬体系设计 108六、 人力资源配置的基本原理 110七、 奖金制度的制定 114八、 企业培训制度的含义 119第八章 财务管理分析 121一、 对外投资的影响因素研究 121二、 企业财务管理目标 123三、 营运资金管理策略的主要内容 130四、 营运资金的管理原则 132五、 短期融资的分类 133六、 分析与考核 134七、 资本成本 135第九章 经济效益及财务分析 145一、 经济评价财务测算 145营业收入、税金及附加和增值税估算表 145综合总成本费用估算表 146固定资产折旧费估算表 147无形资产和其他资产摊销估算表 148利润及利润分配表 149二、 项目盈利能力分析 150项目投资现金流量表 152三、 偿债能力分析 153借款还本付息计划表 154第十章 项目投资计划 156一、 建设投资估算 156建设投资估算表 157二、 建设期利息 157建设期利息估算表 158三、 流动资金 159流动资金估算表 159四、 项目总投资 160总投资及构成一览表 160五、 资金筹措与投资计划 161项目投资计划与资金筹措一览表 161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3082.02万元，其中：建设投资1819.06万元，占项目总投资的59.02%；建设期利息40.87万元，占项目总投资的1.33%；流动资金1222.09万元，占项目总投资的39.65%项目正常运营每年营业收入13800.00万元，综合总成本费用11270.46万元，净利润1851.82万元，财务内部收益率45.17%，财务净现值3828.57万元，全部投资回收期4.42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。
项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途第一章 绪论一、 项目名称及建设性质（一）项目名称东营大数据应用技术项目（二）项目建设性质本项目属于技术改造项目二、 项目承办单位（一）项目承办单位名称xxx有限公司（二）项目联系人何xx三、 项目定位及建设理由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锚定二〇三五年远景目标，经过五年不懈奋斗，到二〇二五年，主要领域现代化进程走在全省前列，高水平现代化强市建设取得突破性进展经济实力更强，经济保持持续稳定增长，城乡区域发展更趋协调，区域创新能力明显提升，在山东高质量发展、黄河流域生态保护和高质量发展中的重要地位和作用进一步彰显；发展质效更好，现代产业体系构建取得重大进展，“四新”经济占比大幅提升，产业基础高级化、产业链现代化水平明显提高，新动能成为引领经济发展的主引擎；动力活力更足，要素市场化配置更加高效，营商环境持续优化，市场主体充满活力，更高水平开放型经济新体制基本形成；生态环境更优，国土空间开发保护格局得到优化，生产生活方式绿色转型成效显著，水气土等环境质量持续改善，黄河口国家公园管理机制更加高效，生态系统更加健康稳定，城乡环境更加优美宜居；治理效能更高，平安东营、法治东营、文明东营建设取得新成效，防范化解重大风险体制机制更加健全，发展安全保障更加有力，城市数字化、智慧化取得重要进展，市域治理体系和治理能力水平保持全省前列；人民生活更有品质，实现更加充分更高质量就业，居民收入增长和经济增长基本同步，基本公共服务均等化水平大幅提高，社会保障体系更加健全，防灾减灾救灾能力显著增强，人民生活品质明显改善。
重点围绕新时代东营高质量发展的目标定位，聚力高质量发展、高品质生活、高效能治理，奋力攻坚突破，确保大见成效四、 项目建设选址本期项目选址位于xxx，区域地理位置优越，设施条件完备，非常适宜本期项目建设五、 项目总投资及资金构成（一）项目总投资构成分析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3082.02万元，其中：建设投资1819.06万元，占项目总投资的59.02%；建设期利息40.87万元，占项目总投资的1.33%；流动资金1222.09万元，占项目总投资的39.65%二）建设投资构成本期项目建设投资1819.06万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用1354.53万元，工程建设其他费用424.26万元，预备费40.27万元六、 资金筹措方案本期项目总投资3082.02万元，其中申请银行长期贷款834.01万元，其余部分由企业自筹七、 项目预期经济效益规划目标（一）经济效益目标值（正常经营年份）1、营业收入（SP）：13800.00万元2、综合总成本费用（TC）：11270.46万元3、净利润（NP）：1851.82万元二）经济效益评价目标1、全部投资回收期（Pt）：4.42年。
2、财务内部收益率：45.17%3、财务净现值：3828.57万元八、 项目建设进度规划本期项目建设期限规划24个月九、 项目综合评价由上可见，无论是从产品还是市场来看，本项目设备较先进，其产品技术含量较高、企业利润率高、市场销售良好、盈利能力强，具有良好的社会效益及一定的抗风险能力，因而项目是可行的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3082.021.1建设投资万元1819.061.1.1工程费用万元1354.531.1.2其他费用万元424.261.1.3预备费万元40.271.2建设期利息万元40.871.3流动资金万元1222.092资金筹措万元3082.022.1自筹资金万元2248.012.2银行贷款万元834.013营业收入万元13800.00正常运营年份4总成本费用万元11270.46""5利润总额万元2469.09""6净利润万元1851.82""7所得税万元617.27""8增值税万元503.75""9税金及附加万元60.45""10纳税总额万元1181.47""11盈亏平衡点万元5182.93产值12回收期年4.4213内部收益率45.17%所得税后14财务净现值万元3828.57所得税后第二章 市场营销分析一、 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、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二、 营销调研的含义和作用（一）市场营销调研的含义市场营销调研就是运用科学的方法，有目的、有计划地收集、整理和分析研究有关市场营销方面的信息，获得符合客观事物发展规律的见解，提出解决问题的建议，供营销管理人员了解营销环境，发现机会与问题，从而作为市场预测和营销决策的依据菲利普•科特勒认为：营销调研是通过信息将消费者、顾客和大众与营销人员相互连接的过程二）市场营销调研的作用市场营销调研是企业营销活动的出发点，其作用十分重要1、有利于制定科学的营销规划营销调研可以帮助营销者评估市场潜力和市场份额，根据市场需求及其变化、市场规模和竞争格局、消费者意见与购买行为以及营销环境的基本特征，从而科学地制定和调整企业营销规划2、有利于优化营销组合企业根据营销调研的结果，度量定价、产品、分销和促销行为的效果，分析研究产品的生命周期，开发新产品，制定产品生命周期各阶段的营销策略组合如根据消费者对现有产品的接受程度，以及对产品及包装的偏好，改进现有产品，开发新用途，研究新产品的创意、开发和设计；测量消费者对产品价格变动的反应，分析竞争者的价格策略，确定合适的定价；综合运用各种营销手段，加强促销活动、广告宣传和售后服务，增进产品知名度和顾客满意度；尽量减少不必要的中间环节，节约储运费用，降低销售成本，提高竞争力。
3、有利于开拓新的市场通过市场调研，企业可发现消费者尚未满足的需求，测量市场上现有产品及营销策略满足消费者需求的程度，从而不断开拓新的市场营销环境的变化，往往会影响和改变消费者的购买动机和购买行为，给企业带来新的机会和挑战，企业可据以确定和调整发展方向三、 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、大数据专业服务包括针对数据仓库、数据湖、数据集市、运营平台、知识图谱、智能决策、情报搜索等方面的数据应用系统，以及基于大数据技术的行业或业务线应用软件，如应用于数字化运营、数字化决策、智能制造、预测分析、数字营销、智能风控、政府行业的一网通办、疫情防控等领域的应用软件四、 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五、 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。
六、 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七、 市场导向战略规划全面贯彻现代市场营销观念，要求企业不仅致力于创造近期的顾客满意，而且要积极适应市场环境的变迁，致力于创造长期、整体顾客满意，实施有效的市场导向战略规划与管理战略规划的核心—在组织的目标和能力与不断变化的市场机会之间建立和维持战略适配的过程战略规划的制定过程始于对整体目标和使命的确定，使命随即被转化为详细的目标以指导整个公司的发展市场导向战略规划的主要内容有以下几方面1）正确选择和调整企业投资经营方向，并将企业的投资业务作为一个组合来管理企业必须根据环境及其变化的要求，综合考虑顾客、社会和企业利益，决定进入哪些领域生产经营，哪些业务项目（经营单位）需要建立、保持、发展、收缩或撤销，并据以配置企业资源。
2）根据市场增长率、企业定位及其组合，测算每项具体业务单位的未来利润潜力企业必须根据发展动态，而不是依据目前的销售额或利润来决定未来的业务发展方向3）从长期发展的战略高度制定规划企业要对每一项业务制定一个“战略方案”，以实现其长期目标同时，企业还必须根据自己在行业中的地位及它的目标、机会、能力和资源确定一个最有意义的战略规划，并使各项业务战略方案体现企业战略规划的基本要求在一些较大规模的企业，战略规划通常由四个组织层次构成包括企业层次、部门层次、业务层次和产品层次企业总部负责设计企业战略规划，指导整个企业进入有利的前景，决定给每个业务单位分配多少资源以及要开展或取消哪些业务部门层次的规划，要对企业给予的资源进行合理配置各业务单位的战略规划则要保证该业务创造价值和利润最后，每个业务单位内的每个产品层次（产品线、品牌等），为了达到该产品特定市场的预定目标，也要制定营销规划以上这些规划要由企业的不同层次机构分别执行，并对执行结果进行检查、评估，以及采取改正措施八、 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九、 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—订单处理、推销员培训、广告、售后服务等—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。
十、 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Snowflak。