大數(shù)據(jù)市場(chǎng)現(xiàn)狀分析及發(fā)展前景

一、顧客忠誠(chéng)

高度滿意是達(dá)到顧客忠誠(chéng)的重要條件。不過(guò)，在不同行業(yè)和不同

的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，顧客滿意和顧客忠誠(chéng)之間的關(guān)系會(huì)有差異。所有市場(chǎng)

的共同點(diǎn)是，隨著滿意度的提高，忠誠(chéng)度也在提高。但是，在高度競(jìng)

爭(zhēng)市場(chǎng)（如汽車和個(gè)人電腦市場(chǎng)），滿意的顧客和完全滿意的顧客之

間的忠誠(chéng)度有巨大差異；而在非競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)（如管制下的壟斷市場(chǎng)一一

本地電話市場(chǎng)），無(wú)論顧客滿意與否都保持高度忠誠(chéng)。

盡管在某些場(chǎng)合，顧客不滿意并不妨礙顧客忠誠(chéng)，但企業(yè)最終仍

會(huì)為顧客的不滿付出高昂代價(jià)。企業(yè)如果沒(méi)有贏得高水平的顧客滿意

度，是難以留住顧客和得到顧客忠誠(chéng)的。

除了簡(jiǎn)單地吸引和保留住顧客，許多公司還希望不斷提高其顧客

占有率。他們的目標(biāo)不再是贏得大量顧客的部分業(yè)務(wù)，而是爭(zhēng)取現(xiàn)有

顧客的全部業(yè)務(wù)。例如，通過(guò)成為顧客購(gòu)買產(chǎn)品的獨(dú)家供應(yīng)商，或說(shuō)

服顧客購(gòu)買更多的本公司產(chǎn)品，或向現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)的顧客交叉銷售

別的產(chǎn)品和服務(wù)，以獲得所屬產(chǎn)品類別中更大的顧客購(gòu)買量。

二、整合營(yíng)銷和整合營(yíng)銷傳播

（一）整合營(yíng)銷的內(nèi)涵

整合營(yíng)銷強(qiáng)調(diào)以滿足消費(fèi)者需求為中心，以整合企業(yè)內(nèi)外部所有

資源為手段，把一切企業(yè)活動(dòng)進(jìn)行一元化整合重組，使企業(yè)在各個(gè)環(huán)

節(jié)上達(dá)到高度協(xié)調(diào)一致，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)的一體化營(yíng)銷。整合既包

括企業(yè)營(yíng)銷過(guò)程、營(yíng)銷方式以及營(yíng)銷管理等方面的整合，也包括對(duì)企

業(yè)內(nèi)外的商流、物流及信息流的整合。菲利普，科特勒認(rèn)為：“當(dāng)公

司所有的部門都能為顧客利益服務(wù)時(shí)，其結(jié)果是整合營(yíng)銷?！薄罢?/p>

營(yíng)銷包含兩方面的含義：首先，各種營(yíng)銷職能（推銷人員、廣告、產(chǎn)

品管理、營(yíng)銷調(diào)研等）必須彼此協(xié)調(diào)……其次，營(yíng)銷必須使公司其他

部門接受‘思考顧客’的觀念。”他又說(shuō)：“整合營(yíng)銷一般包括兩大

主題，分別是：①許多不同的營(yíng)銷活動(dòng)都能夠傳播和交付價(jià)值；②在

有效協(xié)調(diào)的情況下，實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)營(yíng)銷活動(dòng)的綜合效果的最大化?！?/p>

營(yíng)銷組合概念強(qiáng)調(diào)將市場(chǎng)營(yíng)銷中各種要素組合起來(lái)的重要性，營(yíng)

銷整合則與之一脈相承，但更為強(qiáng)調(diào)各種要素之間的關(guān)聯(lián)性，要求它

們成為統(tǒng)一的有機(jī)體。在此基礎(chǔ)上，整合營(yíng)銷以企業(yè)由內(nèi)向外的戰(zhàn)略

為基礎(chǔ)，以整合企業(yè)各種資源為手段，以消費(fèi)者為重心，要求各種營(yíng)

銷要素的作用力統(tǒng)一方向，形成合力，共同為企業(yè)的營(yíng)銷目標(biāo)服務(wù)。

（二）整合營(yíng)銷傳播的含義

整合營(yíng)銷傳播（IMC）,也稱整合營(yíng)銷溝通。美國(guó)市場(chǎng)營(yíng)銷協(xié)會(huì)將整

合營(yíng)銷傳播定義為，”是一種用來(lái)確保產(chǎn)品、服務(wù)、組織的顧客或潛

在顧客所接收的所有品牌接觸都與此人相關(guān)，并且隨著時(shí)間的推移保

持一致的計(jì)劃過(guò)程”。被譽(yù)為“整合營(yíng)銷傳播之父”的唐?E.舒爾茨

教授認(rèn)為，IMC不是以一種表情、一種聲音，而是更多的要素構(gòu)成的概

念性。IMC是以潛在顧客和現(xiàn)在顧客為對(duì)象，開(kāi)發(fā)并實(shí)行說(shuō)服性傳播的

多種形態(tài)的過(guò)程。

三、整合營(yíng)銷傳播是在一體化營(yíng)銷的基礎(chǔ)上導(dǎo)入了傳播概念，但

IMC對(duì)營(yíng)銷影響很大，人們不得不認(rèn)真考慮怎樣才能使企業(yè)與

利益關(guān)系者間的有效溝通成為可能。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

10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10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。

四、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%o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%o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。

五、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。

六、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%o

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,OOOTB）、

EB（約100萬(wàn)TB）或ZB（約10億TB）。

多樣的數(shù)據(jù)類型指數(shù)據(jù)種類和來(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、地理位置信息等類型數(shù)據(jù)，多類型的數(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。

快速的數(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。

七、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601r80沆大數(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)分門別類來(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、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，從

而幫助決策者做出正確的預(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)和專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目

標(biāo)?，F(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。基于數(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。

八、大數(shù)據(jù)行業(yè)的挑戰(zhàn)

（一）技術(shù)創(chuàng)新與支撐能力有待進(jìn)一步提高

技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力，但是目前我國(guó)技術(shù)

創(chuàng)新對(duì)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)作用仍然不強(qiáng)。一方面，國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)大數(shù)

據(jù)核心技術(shù)、開(kāi)源技術(shù)和相關(guān)生態(tài)系統(tǒng)影響力總體較弱。另一方面，

大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)的創(chuàng)新仍以模仿性、漸進(jìn)性創(chuàng)新為主，突破性、顛

覆性創(chuàng)新偏少，自主研發(fā)具有國(guó)際影響力的先進(jìn)技術(shù)較少，同質(zhì)化競(jìng)

爭(zhēng)日益加劇。此外，由于我國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)水平研發(fā)投入相對(duì)不足，

大數(shù)據(jù)底層技術(shù)投入與國(guó)外存在較大差距，雖然具有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需

求，但較少通過(guò)扎實(shí)的底層技術(shù)手段來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新，我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)

新能力有待持續(xù)提高。

（二）對(duì)開(kāi)源體系的依賴程度相對(duì)較高

基于開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，或部分開(kāi)源的功能方案，已經(jīng)成為當(dāng)前

眾多企業(yè)的軟件技術(shù)建設(shè)重要模式，目前數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)源體系由國(guó)外主導(dǎo)。

眾多軟件開(kāi)發(fā)者對(duì)于開(kāi)源軟件的認(rèn)知較有限，甚至誤以為開(kāi)源軟件等

同于免費(fèi)軟件，可以不受限制地隨意使用。事實(shí)上，開(kāi)源軟件的著作

權(quán)既沒(méi)有被放棄也沒(méi)有過(guò)期，開(kāi)源軟件知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)分為版權(quán)侵權(quán)風(fēng)

險(xiǎn)，專利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、商標(biāo)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)三大類。因此市場(chǎng)對(duì)待目前開(kāi)源體

系的法律風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)有待提高，自主研發(fā)的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)占有率

有待進(jìn)一步提升，降低對(duì)國(guó)外開(kāi)源體系的依賴。

（三）企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值的認(rèn)知及運(yùn)用能力有待提高

近年來(lái)，越來(lái)越多企業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，但是對(duì)于數(shù)

據(jù)管理的認(rèn)知水平較多停留在收集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)管理數(shù)據(jù)的層面，對(duì)于

如何把數(shù)據(jù)有效運(yùn)用及相關(guān)認(rèn)知有待提高，對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)技術(shù)的

資源投入不足。企業(yè)往往只是在部分業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字智能化，各個(gè)板塊

的協(xié)同不足，各個(gè)部門的信息孤島現(xiàn)象明顯，整個(gè)企業(yè)的數(shù)智化缺乏

完整規(guī)劃，企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和路徑不夠清晰。在此環(huán)境下，

中國(guó)數(shù)據(jù)管理軟件服務(wù)廠商在聚焦于內(nèi)部產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)迭代的同時(shí),

也需加強(qiáng)對(duì)下游實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和大數(shù)據(jù)使用需求的逐步理解、適配,

使得更多企業(yè)可以容易的運(yùn)用大數(shù)據(jù)解決發(fā)展面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。

（四）專業(yè)人才短缺問(wèn)題成發(fā)展瓶頸

我國(guó)仍存在嚴(yán)峻的大數(shù)據(jù)人才短缺問(wèn)題，尤其緊缺基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)、

專業(yè)咨詢、數(shù)據(jù)分析挖掘等方面的專業(yè)人才以及兼具專業(yè)運(yùn)營(yíng)能力、

行業(yè)動(dòng)態(tài)理解力、解決問(wèn)題能力的多學(xué)科復(fù)合型人才，難以滿足大數(shù)

據(jù)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展需求。一方面，我國(guó)高科技人才儲(chǔ)備不足，高科技

人才儲(chǔ)備難以應(yīng)對(duì)與日俱增的大數(shù)據(jù)人才市場(chǎng)需求。另一方面，我國(guó)

大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系不完善，大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系起步晚，規(guī)模小，

層次和模式相對(duì)單一，技能知識(shí)和理念落后，難以有效匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展

速率。雖然近幾年隨著我國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展，數(shù)字科技行業(yè)的

從業(yè)人員逐步增多，但從事基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域研究的專業(yè)人員仍然稀缺，

尚不能滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)于高端專業(yè)人才的需求。大數(shù)據(jù)人才的不足

一定程度上影響到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，業(yè)內(nèi)為爭(zhēng)取優(yōu)秀人才，造成行

業(yè)內(nèi)人才競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇。

九、4c觀念與4R理論

20世紀(jì)90年代以來(lái)，人們從傳統(tǒng)家庭價(jià)值觀的壓力下解放出來(lái)，

有更多的生活形態(tài)可以選擇。一方面，是產(chǎn)品的同質(zhì)化日益增強(qiáng)，另

一方面是消費(fèi)者的個(gè)性化、多樣化日益發(fā)展。1990年，羅伯特?勞特

朋在《廣告年代》上發(fā)表《4P退休，4C登場(chǎng)》一文，提出了4C理論,

認(rèn)為營(yíng)銷需持有的理念應(yīng)是“請(qǐng)注意消費(fèi)者”而不是傳統(tǒng)的“消費(fèi)者

請(qǐng)注意”。隨后，唐?E.舒爾茨在《整合營(yíng)銷傳播》一書的開(kāi)始便提

出“4P(產(chǎn)品、價(jià)格、通路、促銷)已成明日黃花，新的行銷世界已

經(jīng)轉(zhuǎn)向4c了”。于是日漸興起的4c觀念，要求“暫時(shí)忘掉”傳統(tǒng)的

4P理論，更新和強(qiáng)化以消費(fèi)者需求為中心的營(yíng)銷組合。

(1)消費(fèi)者：指消費(fèi)者的需要和欲望。企業(yè)要把重視顧客放在第一

位，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)造顧客比開(kāi)發(fā)產(chǎn)品更重要，滿足消費(fèi)者的需要和欲望比產(chǎn)

品功能更重要，力求提供顧客確實(shí)想購(gòu)買的產(chǎn)品。

(2)成本：指消費(fèi)者獲得滿足的成本，或是消費(fèi)者滿足自己的需要

和欲望所愿付出的成本價(jià)格。全部成本包括：企業(yè)生產(chǎn)適合消費(fèi)者需

要的產(chǎn)品成本；消費(fèi)者購(gòu)物成本，不僅指購(gòu)物的貨幣支出，還有時(shí)間

耗費(fèi)、體力和精力耗費(fèi)以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。新的定價(jià)模式是：消費(fèi)者支持

的價(jià)格一適當(dāng)?shù)睦麧?rùn)二成本上限。企業(yè)要想在消費(fèi)者支持的價(jià)格限度內(nèi)

增加利潤(rùn)，就必須努力降低成本。

(3)便利：指購(gòu)買的方便性。在銷售過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)為顧客提供便

利，讓顧客既購(gòu)買到商品，也購(gòu)買到便利。在各種郵購(gòu)、電話訂購(gòu)、

代購(gòu)代送等方式出現(xiàn)后，消費(fèi)者能在家里就能買到自己所需的物品。

企業(yè)要深入了解不同的消費(fèi)者有哪些不同的購(gòu)買方式和偏好，把便利

原則貫穿于營(yíng)銷活動(dòng)的全過(guò)程。在售前及時(shí)向消費(fèi)者提供充分的關(guān)于

產(chǎn)品性能、質(zhì)量、價(jià)格、使用方法和效果的準(zhǔn)確信息；售貨地點(diǎn)，要

提供自由挑選、方便停車、免費(fèi)送貨、咨詢導(dǎo)購(gòu)等服務(wù)；售后應(yīng)重視

信息反饋和追蹤調(diào)查，并及時(shí)處理和答復(fù)顧客意見(jiàn)，對(duì)有問(wèn)題的商品

主動(dòng)退換，對(duì)使用故障積極提供維修方便，大件商品甚至終身保修。

為方便顧客，很多企業(yè)已開(kāi)設(shè)熱線電話服務(wù)。

(4)溝通：指與用戶溝通。企業(yè)可以嘗試多種營(yíng)銷策劃與營(yíng)銷組

合，如果未能收到理想的效果，說(shuō)明企業(yè)與產(chǎn)品尚未完全被消費(fèi)者接

受。這時(shí)，不能依靠加強(qiáng)單向勸導(dǎo)顧客，要著眼于加強(qiáng)雙向溝通，增

進(jìn)相互的理解，實(shí)現(xiàn)真正的適銷對(duì)路，培養(yǎng)忠誠(chéng)的顧客。

4c一開(kāi)始就是以挑戰(zhàn)者的角色出現(xiàn)的，矛頭直指4P,意圖創(chuàng)立新

的營(yíng)銷理論框架。唐，E.舒爾茨后來(lái)又進(jìn)一步提出了4R理論，并以此

作為IMC的基礎(chǔ)。4R較4c更突出顧客的核心地位，強(qiáng)調(diào)營(yíng)銷的核心從

交易走向關(guān)系。4R是：Relevance（關(guān)聯(lián)），與顧客建立緊密的關(guān)聯(lián)，

形成互助、互求、互需的關(guān)系，減少顧客的流失；Reaction（反應(yīng)），

提高企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)速度，傾聽(tīng)顧客的反饋并及時(shí)做出反應(yīng)；

Relationship（關(guān)系），建立和顧客的互動(dòng)關(guān)系；Reward（回報(bào)），

一切營(yíng)銷活動(dòng)必須以為顧客和公司創(chuàng)造價(jià)值為目的。

營(yíng)銷理論界不少人認(rèn)為：4P、4C、4R三者不是取代關(guān)系而是完善、

發(fā)展的關(guān)系。由于企業(yè)層次不同，情況千差萬(wàn)別，市場(chǎng)、企業(yè)營(yíng)銷還

處于發(fā)展之中，所以在一定時(shí)期內(nèi)，4P還是營(yíng)銷的一個(gè)基礎(chǔ)框架，4C

也是很有創(chuàng)新精神的思路，4R是在4P、4c基礎(chǔ)上的發(fā)展。在了解新世

紀(jì)市場(chǎng)營(yíng)銷理論的新發(fā)展的同時(shí)，根據(jù)企業(yè)的實(shí)際，把三者結(jié)合起來(lái)

指導(dǎo)營(yíng)銷實(shí)踐，可能會(huì)取得更好的效果。有位營(yíng)銷學(xué)者這樣說(shuō)：“用

4c來(lái)思考，用4P來(lái)行動(dòng)，用4R來(lái)發(fā)展。”

十、整合營(yíng)銷傳播計(jì)劃過(guò)程

在制定整合營(yíng)銷傳播策略的過(guò)程中，營(yíng)銷企業(yè)需要結(jié)合各種促銷

組合要素，平衡每一個(gè)要素的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)以產(chǎn)生最有效的傳播計(jì)劃。

可以說(shuō)，整合營(yíng)銷傳播管理實(shí)際上就是對(duì)目標(biāo)受眾進(jìn)行有效傳播的過(guò)

程，包括策劃、執(zhí)行、評(píng)估和控制各種促銷組合要素。

整合營(yíng)銷傳播方案的制定者必須決定促銷組合中各要素的角色和

功能，為每種要素制定正確的策略，確定它們?nèi)绾芜M(jìn)行整合，為實(shí)施

進(jìn)行策劃，考慮如何評(píng)估所取得的成果，并進(jìn)行必要的調(diào)整。營(yíng)銷傳

播只是整體營(yíng)銷計(jì)劃和方案的一部分，必須能夠融合于其中。

十一、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的必要性

企業(yè)之所以要大力開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，主要是由于：

（一）產(chǎn)品生命周期的現(xiàn)實(shí)要求企業(yè)不斷開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

企業(yè)同產(chǎn)品一樣也存在著生命周期。如果不開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，當(dāng)產(chǎn)品

走向衰落時(shí)，企業(yè)也同樣走到了生命周期的終點(diǎn)。相反，能不斷開(kāi)發(fā)

新產(chǎn)品，就可以在原有產(chǎn)品退出市場(chǎng)時(shí)，利用新產(chǎn)品占領(lǐng)市場(chǎng)。

（二）消費(fèi)需求的變化需要不斷開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

隨著生產(chǎn)的發(fā)展和人們生活水平的提高，需求也發(fā)生了很大變化,

方便、健康、輕巧、快捷的產(chǎn)品越來(lái)越受到消費(fèi)者的歡迎。消費(fèi)結(jié)構(gòu)

的變化加快，消費(fèi)選擇更加多樣化，產(chǎn)品生命周期日益縮短。一方面

給企業(yè)帶來(lái)了威脅，不得不淘汰難以適應(yīng)消費(fèi)需求的老產(chǎn)品，另一方

面也給企業(yè)提供了開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品適應(yīng)市場(chǎng)變化的機(jī)會(huì)。

（三）科學(xué)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)著企業(yè)不斷開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展導(dǎo)致許多高科技新型產(chǎn)品的出現(xiàn)，并加快了

產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度?？萍嫉倪M(jìn)步有利于企業(yè)淘汰過(guò)時(shí)的產(chǎn)品，生產(chǎn)

性能更優(yōu)越的產(chǎn)品，并把新產(chǎn)品推向市場(chǎng)。企業(yè)只有不斷運(yùn)用新的科

學(xué)技術(shù)改造自己的產(chǎn)品，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，才不至于被排擠出市場(chǎng)。

（四）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇迫使企業(yè)不斷開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

現(xiàn)代市場(chǎng)上企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，要想保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)只有不

斷創(chuàng)新、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，才能在市場(chǎng)占據(jù)領(lǐng)先地位。競(jìng)爭(zhēng)中沒(méi)有疲軟的

市場(chǎng)，只有疲軟的產(chǎn)品。定期推出新產(chǎn)品，可以提高企業(yè)在市場(chǎng)上的

信譽(yù)和地位，提高競(jìng)爭(zhēng)力，并擴(kuò)大市場(chǎng)份額。

十二、營(yíng)銷信息系統(tǒng)的構(gòu)成

營(yíng)銷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)銷情報(bào)系

統(tǒng)和營(yíng)銷調(diào)研系統(tǒng)，再經(jīng)過(guò)營(yíng)銷分析系統(tǒng)。它們共同構(gòu)成營(yíng)銷信息系

統(tǒng)。

（-）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)銷管理者及時(shí)提供有關(guān)交易

的信息，包括訂貨數(shù)量、銷售額、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)輔之以銷售

報(bào)告系統(tǒng)。訂單一收款周期涉及企業(yè)的銷售、財(cái)務(wù)等不同的部門和環(huán)

節(jié)的業(yè)務(wù)流程。訂貨部門接到銷售代理、經(jīng)銷商和顧客發(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。儲(chǔ)運(yùn)部門首先查詢

該種貨物的庫(kù)存，存貨不足則回復(fù)銷售部缺貨，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)部門得到付款通知后，做

出收款賬務(wù)，定期向主管部門遞交報(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、存、運(yùn)等環(huán)節(jié)的問(wèn)

題。新型的銷售報(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

決策。

（二）營(yíng)銷情報(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)銷情報(bào)信息不僅來(lái)源于市場(chǎng)與銷售人員，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)銷情報(bào)的質(zhì)量和數(shù)量決定著企業(yè)營(yíng)銷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)銷商、零售商和中間商收集和提

供營(yíng)銷信息。

(3)積極購(gòu)買特定的市場(chǎng)營(yíng)銷信息。

(4)多渠道、多形式地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的營(yíng)銷活動(dòng)情況，包括參加

有關(guān)展銷會(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)銷信息中心，改進(jìn)信息處理、傳遞工作。

(三)營(yíng)銷調(diào)研系統(tǒng)

市場(chǎng)營(yíng)銷調(diào)研系統(tǒng)也可稱為專題調(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)銷活動(dòng)的信息，提出與企業(yè)所面臨的特

定的營(yíng)銷問(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)銷決策。

市場(chǎng)營(yíng)銷調(diào)研系統(tǒng)和市場(chǎng)營(yíng)銷信息系統(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)銷分析系統(tǒng)

營(yíng)銷分析系統(tǒng)是企業(yè)用一些先進(jìn)技術(shù)分析市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)和問(wèn)題的

營(yíng)銷信息子系統(tǒng)。完善的營(yíng)銷分析系統(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)部資料包括銷售、訂貨、存貨、推銷訪問(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)銷管理人員運(yùn)用科學(xué)方法，針對(duì)特定營(yíng)銷決策

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)銷組

合決策等問(wèn)題。

十三、保護(hù)現(xiàn)有市場(chǎng)份額

占據(jù)市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者地位的公司在力圖擴(kuò)大市場(chǎng)總需求的同時(shí)，還必

須時(shí)刻注意保護(hù)自己的現(xiàn)有業(yè)務(wù)免遭競(jìng)爭(zhēng)者入侵。最好的防御方法是

發(fā)動(dòng)最有效的進(jìn)攻，不斷創(chuàng)新，永不滿足，掌握主動(dòng)，在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、

成本降低、分銷渠道建設(shè)和顧客服務(wù)方面成為行業(yè)先驅(qū)，持續(xù)增加競(jìng)

爭(zhēng)效益和顧客讓渡價(jià)值。即使不發(fā)動(dòng)主動(dòng)進(jìn)攻，至少也要加強(qiáng)防御，

堵塞漏洞，不給挑戰(zhàn)者可乘之機(jī)。市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者不可能防守所有的陣地