宁夏大数据软件开发项目申请报告【模板参考】

泓域咨询/宁夏大数据软件开发项目申请报告宁夏大数据软件开发项目申请报告xx投资管理公司报告说明近年来，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。根据谨慎财务估算，项目总投资2895.48万元，其中：建设投资2014.03万元，占项目总投资的69.56%；建设期利息51.81万元，占项目总投资的1.79%；流动资金829.64万元，占项目总投资的28.65%。项目正常运营每年营业收入8800.00万元，综合总成本费用6947.20万元，净利润1359.00万元，财务内部收益率36.70%，财务净现值3044.14万元，全部投资回收期4.79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。本项目生产所需的原辅材料来源广泛，产品市场需求旺盛，潜力巨大；本项目产品生产技术先进，产品质量、成本具有较强的竞争力，三废排放少，能够达到国家排放标准；本项目场地及周边环境经考察适合本项目建设；项目产品畅销，经济效益好，抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。本报告为模板参考范文，不作为投资建议，仅供参考。报告产业背景、市场分析、技术方案、风险评估等内容基于公开信息；项目建设方案、投资估算、经济效益分析等内容基于行业研究模型。本报告可用于学习交流或模板参考应用。目录第一章 项目总论8一、 项目名称及投资人8二、 项目背景8三、 结论分析8主要经济指标一览表10第二章 发展规划分析12一、 公司发展规划12二、 保障措施18第三章 行业和市场分析20一、 大数据行业发展背景20二、 大数据全生命周期管理阶段25三、 品牌资产的构成与特征29四、 大数据行业市场规模38五、 定位的概念和方式40六、 行业未来面临的机遇与挑战43七、 客户分类与客户分类管理50八、 行业未来发展趋势54九、 大数据市场构成58十、 竞争者识别58十一、 4C观念与4R理论63十二、 关系营销的具体实施65第四章 公司治理68一、 股东权利及股东（大）会形式68二、 高级管理人员72三、 激励机制76四、 内部控制的种类82五、 证券市场与控制权配置87六、 公司治理的主体96第五章 SWOT分析说明99一、 优势分析（S）99二、 劣势分析（W）101三、 机会分析（O）101四、 威胁分析（T）102第六章 人力资源分析108一、 制订绩效改善计划的程序108二、 培训课程设计的程序109三、 培训课程的设计策略110四、 确定劳动定额水平的基本原则115五、 奖金制度的制定115六、 绩效管理的职责划分119七、 薪酬体系设计的基本要求123第七章 经营战略方案127一、 企业融资战略的类型127二、 企业人才及其所需类型132三、 技术竞争态势类的技术创新战略138四、 资本运营战略的含义145五、 人力资源的内涵、特点及构成147六、 企业文化的产生与发展150七、 企业财务战略的作用152八、 人才的使用153第八章 项目选址方案156一、 培育壮大先进制造业159第九章 投资方案161一、 建设投资估算161建设投资估算表162二、 建设期利息162建设期利息估算表163三、 流动资金164流动资金估算表164四、 项目总投资165总投资及构成一览表165五、 资金筹措与投资计划166项目投资计划与资金筹措一览表166第十章 财务管理方案168一、 计划与预算168二、 对外投资的影响因素研究169三、 企业资本金制度172四、 资本结构178五、 企业财务管理体制的设计原则184六、 财务可行性要素的特征188第十一章 项目经济效益分析190一、 经济评价财务测算190营业收入、税金及附加和增值税估算表190综合总成本费用估算表191固定资产折旧费估算表192无形资产和其他资产摊销估算表193利润及利润分配表194二、 项目盈利能力分析195项目投资现金流量表197三、 偿债能力分析198借款还本付息计划表199第一章 项目总论一、 项目名称及投资人（一）项目名称宁夏大数据软件开发项目（二）项目投资人xx投资管理公司（三）建设地点本期项目选址位于xx（以选址意见书为准）。二、 项目背景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。三、 结论分析（一）项目实施进度项目建设期限规划24个月。（二）投资估算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2895.48万元，其中：建设投资2014.03万元，占项目总投资的69.56%；建设期利息51.81万元，占项目总投资的1.79%；流动资金829.64万元，占项目总投资的28.65%。（三）资金筹措项目总投资2895.48万元，根据资金筹措方案，xx投资管理公司计划自筹资金（资本金）1837.99万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额1057.49万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：8800.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：6947.20万元。3、项目达产年净利润（NP）：1359.00万元。4、财务内部收益率（FIRR）：36.70%。5、全部投资回收期（Pt）：4.79年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：2679.75万元（产值）。（五）社会效益本项目生产线设备技术先进，即提高了产品质量，又增加了产品附加值，具有良好的社会效益和经济效益。本项目生产所需原料立足于本地资源优势，主要原材料从本地市场采购，保证了项目实施后的正常生产经营。综上所述，项目的实施将对实现节能降耗、环境保护具有重要意义，项目的建设，是十分必要和可行的。（六）主要经济技术指标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2895.481.1建设投资万元2014.031.1.1工程费用万元1225.591.1.2其他费用万元754.491.1.3预备费万元33.951.2建设期利息万元51.811.3流动资金万元829.642资金筹措万元2895.482.1自筹资金万元1837.992.2银行贷款万元1057.493营业收入万元8800.00正常运营年份4总成本费用万元6947.205利润总额万元1812.006净利润万元1359.007所得税万元453.008增值税万元340.019税金及附加万元40.8010纳税总额万元833.8111盈亏平衡点万元2679.75产值12回收期年4.7913内部收益率36.70%所得税后14财务净现值万元3044.14所得税后第二章 发展规划分析一、 公司发展规划（一）发展计划1、发展战略作为高附加值产业的重要技术支撑，正在转变发展思路，由“高速增长阶段”向“高质量发展”迈进。公司顺应产业的发展趋势，以“科技、创新”为经营理念，以技术创新、智能制造、产品升级和节能环保为重点，致力于构造技术密集、资源节约、环境友好、品质优良、持续发展的新型企业，推进公司高质量可持续发展。2、经营目标目前，行业正在从粗放式扩张阶段转向高质量发展阶段，公司将进一步扩大高端产品的生产能力，抓住市场机遇，提高市场占有率；进一步加大研发投入，注重技术创新，提升公司科技研发能力；进一步加强环境保护工作，积极开发应用节能减排染整技术，保持清洁生产和节能减排的竞争优势；进一步完善公司内部治理机制，按照公司治理准则的要求规范公司运行，提升运营质量和效益，努力把公司打造成为行业的标杆企业。（二）具体发展计划1、市场开拓计划公司将在巩固现有市场基础上，根据下游行业个性化、多元化的消费特点，以新技术新产品为支撑，加快市场开拓步伐。主要计划如下：（1）密切跟踪市场消费需求的变化，建立市场、技术、生产多部门联动机制，提高公司对市场变化的反应能力； （2）进一步完善市场营销网络，加强销售队伍建设，优化以营销人员为中心的销售责任制，激发营销人员的工作积极性； （3）加强品牌建设，以优质的产品和服务赢得客户，充分利用互联网宣传途径，扩大公司知名度，增加客户及市场对迎丰品牌的认同感； （4）在巩固现有市场的基础上，积极开拓新市场，推进省内外市场的均衡协调发展，进一步提升公司市场占有率。2、技术开发计划公司的技术开发工作将重点围绕提升产品品质、节能环保、知识产权保护等方面展开。公司将在现有专利、商标等相关知识产权的基础上，进一步加强知识产权的保护工作，将技术研发成果整理并进行相应的专利申请，通过对公司无形资产的保护，切实做好知识产权的维护。为保证上述技术开发计划的顺利实施，公司将加大科研投入，强化研发队伍素质，创新管理机制和服务机制，积极参加行业标准的制定，不断提高企业的整体技术开发能力。3、人力资源发展计划培育、拥有一支有事业心、有创造力的人才队伍，是企业核心竞争力和可持续发展的原动力。随着经营规模的不断扩大，公司对人才的需求将更为迫切，人才对公司发展的支撑作用将进一步显现。为此，公司将重点做好以下工作：（1）加强人才的培养与引进工作，培育优秀技术人才、管理人才；（2）加强与高校间的校企人才合作，充分利用高校的人才优势和教育资源优势，开展技术合作和人才培养，全面提升技术人员的整体素质；（3）加强对基层员工的技能培训和岗位培训，提高劳动熟练程度和自动化设备的操作能力，有效提高劳动效率和产品质量。（4）积极探索员工激励机制，进一步完善以绩效为导向的人力资源管理体系，充分调动员工的积极性。4、企业并购计划公司将抓住行业整合机会，根据自身发展战略，充分利用现有的综合竞争优势，整合有价值的市场资源，推进收购、兼并、控股或参股同行业具有一定互补优势的公司，实现产品经营和资本经营、产业资本与金融资本的有机结合，进一步增强公司的经营规模和市场竞争能力。5、筹融资计划目前公司正处于快速发展期，新生产线建设、技术改造、科技开发、人才引进、市场拓展等方面均需较大的资金投入。公司将根据经营发展计划和需要，综合考虑融资成本、资产结构、资金使用时间等多种因素，采取多元化的筹资方式，满足不同时期的资金需求，推动公司持续、快速、健康发展。积极利用资本市场的直接融资功能，为公司的长远发展筹措资金。（三）面临困难公司资产规模将进一步增长，业务将不断发展和扩大，但在战略规划、营销策略、组织设计、资源配置，特别是资金管理和内部控制等方面面临新的挑战。同时，公司今后发展中，需要大量的管理、营销、技术等方面的人才，也使公司面临较大的人才培养、引进和合理使用的压力。公司必须尽快提高各方面的应对能力，才能保持持续发展，实现各项业务发展目标。1、资金不足发展计划的实施需要足够的资金支持。目前公司融资手段较为单一，所需资金主要通过银行贷款解决，融资成本较高，还本付息压力较大，难以满足公司快速发展的要求。因此，能否借助资本市场，将成为公司发展计划能否成功实施的关键。如果不能顺利募集到足够的资金，公司的发展计划将难以如期实现。2、人才紧缺随着经营规模的不断扩大，公司在新产品新技术开发、生产经营管理方面，高级科研人才和管理人才相对缺乏，将影响公司进一步提高研发能力和管理水平。因此，能否尽快引进、培养这方面人才将对募投项目的顺利实施和公司未来发展产生较大的影响。（四）采用的方式、方法或途径建立多渠道融资体系，实现公司经营发展目标公司拟建立资本市场直接融资渠道，改变融资渠道单一依赖银行贷款的现状，为公司未来重大投资项目的顺利实施筹集所需资金，确保公司经营发展目标的实现。同时，加强与商业银行的联系，构建良好的银企合作关系，及时获得商业银行的贷款支持，缓解公司发展过程中的资金压力。1、内部培养和外部引进高层次人才，应对经营规模快速提升面临的挑战公司现有人员在数量、知识结构和专业技能等方面将不能完全满足公司快速发展的需求，公司需加快内部培养和外部引进高层次人才的力度，确保高素质技术人才、经营管理人才以及营销人才满足公司发展需要。为此，公司拟采取下列措施：1、加强人力资源战略规划，通过建立有市场竞争力的薪酬体系和公平有序的职业晋升机制，吸引优秀的技术、营销、管理人才加入公司，提升公司综合竞争力；2、进一步完善以绩效为导向的员工激励与约束机制，努力营造团结和谐的企业文化，强化员工对企业的归属感和责任感，保持公司人才队伍的稳定性和积极性；3、加强年轻人才的培养，建立人才储备机制，增强公司人才队伍的深度和厚度，形成完整有序的人才梯队，实现公司可持续发展。2、以市场需求为驱动，提高公司竞争能力公司将以市场为导向，认真研究市场需求，密切跟踪印染行业政策及最新发展动向，推动科技创新和加大研发投入，优化产品结构，开拓高端市场，不断提升管理水平和服务质量，丰富服务内容，完善和延伸产业链，提升公司的核心竞争力和市场地位，最终实现公司的战略发展目标。二、 保障措施(一)扩大国内外合作鼓励企业与国外公司加强合作，支持有条件的企业在境外设立研发中心，充分利用国际资源提升发展水平。加强与“一带一路”沿线国家合作，支持有条件的企业开拓海外业务，推进产业发展走出去。(二)加强组织领导坚持把产业摆在优先发展的地位，健全产业领导和决策机制，加大统筹协调力度。做好规划目标任务分解工作，明确时间表、路线图和责任人。规划组织和实施工作，各有关部门密切配合，全力支持，结合实际，制定具体实施方案，抓好贯彻落实。完善工作考核机制，将规划实施情况作为考核的重要内容，强化监督问责，确保各项目标任务落到实处。(三)规范市场秩序营造良性市场秩序。综合运用政策引导、执法监管等措施，落实知识产权保护制度，打击侵权假冒、以次充好等不良行为，为企业营造良好的生产经营和研发环境。加强诚信体系建设。强化产业产品质量管理，完善产业企业质量信用动态评价和公布制度，建立区域行业企业及产品信用数据库和信用档案。对质量违法等不良行为的企业和个人纳入“黑名单”，营造“守信激励，失信惩戒”的社会舆论氛围。规范行业自律。组建产业联盟，规范行业协会等社团组织行业自律，引导行业诚信经营、履行社会责任。(四)开展宣传推广通过多种形式深入宣传发展产业现代化的经济社会环境效益，广泛宣传产业相关知识，提高社会认知度认可度，营造各方共同关注、支持产业现代化发展的良好氛围，促进产业现代化持续稳定健康发展。(五)加强督导检查有关部门要将本规划落实情况纳入年度工作重点，制定具体实施方案，分年度细化目标任务和工作措施，制定责任清单、目标清单、措施清单，及时帮助协调解决企业转型升级过程中遇到的困难和问题。要建立协调、调度、督导和考核机制，加强对各部门工作开展情况进行督导检查。要适时开展规划中期评估，调整完善相关政策。(六)强化人才智力支撑加大对产业建设相关人才的扶持力度，加快引进和培养产业关键领域技术人才和领军人才，构建高层次产业人才队伍。鼓励高等院校、职业院校和企业合作，建立信息化人才实训基地，培育多层次、复合型、实用性人才。第三章 行业和市场分析一、 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。二、 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。三、 品牌资产的构成与特征品牌能给企业带来财富。同样的产品贴上不同的品牌标签，就可以卖出不同的价格，其市场占有能力也有很大的差异。这是人所共知的，如OEM就是以此为基础发展起来的。这种由品牌带来的超值利益是品牌的价值体现，是由品牌这种特殊的资产生成的。称品牌是特殊资产，不仅是因为它无形，而且还因为它的真实价值并未在企业财务状况表中反映出来。（一）品牌资产的一般认知1、阿克的品牌资产释义美国加州大学伯克利分校营销战略学教授戴维阿克认为（1991），“品牌资产是与品牌、品牌名称和标志相联系的，能够增加或减少企业所销售产品或提供服务的价值和顾客价值的一系列品牌资产与负债”，并且品牌资产“可以分为五类：品牌忠诚度、品牌知名度、品质认知度、除品质认知度之外的品牌联想和品牌资产的其他专有权一专利权、商标、渠道关系等”。2、凯勒的品牌资产解读美国达特茅斯大学营销学教授凯文莱恩，凯勒认为（1998），“品牌资产代表了一种产品的附加值，这种附加值来源于以往对此品牌的营销投资”；“以顾客为本的品牌资产就是由于顾客对品牌的认识而引起的对该品牌营销的不同反应”，包括“不同的效应、品牌的认同和顾客对营销的反应三个重要组成部分”。后又明确为（2008），基于顾客的品牌资产是“顾客品牌知识所导致的对营销活动的差异化反应”。“当顾客对品牌有较高的认知和熟悉度，并在记忆中形成了强有力的、偏好的、独特的品牌联想时，就会产生基于顾客的品牌资产”；“创建基于顾客的品牌资产时，在顾客记忆中建立品牌认知和建立积极的品牌形象（即强有力的、偏好的和独特的品牌联想），这两者是举足轻重且密不可分的”。亦即，品牌资产包括品牌认知和品牌形象两方面。其中，“品牌认知是由品牌再认（是指消费者通过品牌暗示确认之前见过该品牌的能力）和品牌回忆（是指在给出品类、购买或使用情境作为暗示的条件下，消费者在记忆中找出该品牌的能力）构成的”，而“积极的品牌形象是通过营销活动将强有力的、偏好的、独特的联想与记忆中的品牌联系起来而建立的”。3、我国学者的品牌资产认知符国群教授提出了“商标资产”的概念。1998年在其商标资产研究中指出，“商标资产作为顾客与商标之间长期关系的反映，它是由商标知名度、商标的品质形象（或者消费者对商标的品质感知）、商标联想、商标忠诚、附着于商标之上的其他权利型资产五个方面构成”。基于前人研究成果，品牌资产作为一种通过为消费者和企业提供附加利益来体现的、超过商品或服务本身利益以外的价值，它是品牌知名度、品牌忠诚、品牌联想、品牌的品质形象和附着在品牌上的其他资产等项内容的集成反映。总之，品牌资产是一种超过商品或服务本身利益以外的价值。它通过为消费者和企业提供附加利益来体现其价值，并与某一特定的品牌紧密联系着。若某种品牌给消费者提供的超过商品或服务本身以外的附加利益越多，则该品牌对消费者的吸引就越大，从而品牌资产价值也就越高。如果该品牌的名称或标志发生变更，则附着在该品牌上的财产也将部分或全部丧失。品牌给企业带来的附加利益，最终源于品牌对消费者的吸引力和感召力。也可以说，品牌资产是企业与顾客关系的反映，而且是长期动态关系的反映。（二）品牌资产的构成1、品牌知名度品牌知名度就是指品牌为消费者所知晓的程度，故也称品牌知晓度。对某一个特定的品牌来说，品牌知名度或知晓度反映了消费者总体中有多少或多大比例的消费者知晓它。可见，品牌知名度反映的是品牌的影响范围或品牌的影响广度。（1）品牌知名度有益于提高品牌影响力，也有益于抑制竞争品牌知名度。对知名度较高的品牌产生好感，源于品牌宣传，也源于消费者的自我暗示。对知名度较高的品牌，消费者常常感觉或暗示自己“有这么大的宣传力度，其实力不凡，品牌及产品定然不错”“这个品牌广为传诵，又有那么多人在使用其产品，应该或值得信赖”，因熟悉而放心。可见，品牌知名度的高低，直接影响着消费者对品牌的态度，并在此基础上影响消费者的购买选择。品牌知名度不仅影响消费者的购买选择，而且还会抑制竞争品牌知名度的提高。这是因为，一方面，人脑对信息的吸纳能力是有限的，有较大选择性的能够形成长时记忆的信息更是有限的；另一方面，人脑在吸纳信息的过程中，对同种信息而言，还有先入为主的特性。（2）品牌知名度通过品牌再识率和品牌回忆率来衡量。品牌知名度是通过富有成效的宣传来提升的，而品牌知名度或知晓度就可以用品牌再识率和品牌回忆率来衡量。前者反映的是消费者总体中知悉该品牌的数量及其比例；而后者则反映消费者总体有多少或多大比例的消费者在只提示产品领域的情况下就能够回忆起该品牌。2、品牌忠诚度品牌忠诚度作为消费者对某一品牌偏爱程度的衡量指标，它反映了对该品牌的信任和依赖程度。一般来说，忠诚度越高的品牌，顾客对其重复购买行为发生的次数越多。品牌忠诚的价值具体表现在这样几方面：其一是降低营销费用。如果消费者对某品牌持有偏好，形成了品牌忠诚，有较高的信任度和依赖性，进而经常购买该品牌产品，就会使品牌拥有者节省广告等促销费用。其二是易于吸引消费者，扩大市场规模。品牌忠诚度高，表明企业的生产经营活动得到了顾客的认可；顾客的连续重复性购买也是一种富有诱导性的示范；口碑甚佳又使老顾客成了义务宣传员。而这些都是消费者群体扩大的重要而又十分有效的条件。3、品牌联想对品牌而言，不同的品牌会使消费者在脑海中产生不同的联想，进而形成不同的品牌印象。不难想象，提及“麦当劳”，消费者可能就会想起：汉堡、薯条、麦当劳叔叔、洁净的店铺这种品牌联想所形成的对品牌的印象最终将成为消费者选择品牌的重要依据。因此，品牌联想成为品牌资产的构成要素。品牌，通常会使人们联想到产品特征、消费者构成、消费者利益、竞争对手等，其联想内容因品牌不同而各异。消费者通过对不同品牌产生不同的联想，使品牌间的差异得以显露。广告宣传等传播品牌的主要目的就是试图使消费者“产生联想产生差别化认知产生好感产生购买欲望”。同时，由于绝大部分联想会想到消费者利益或与此关联，而这又是消费者购买与放弃购买的依据或缘由。所以，品牌联想能提供消费者选购的理由。此外，品牌联想的资产价值还表现在它能揭示品牌扩展的依据、能够创造有利于品牌为消费者所接受的正面态度与感觉。4、品牌的品质形象品牌的品质形象是指消费者对某一品牌的总体质量感受或在品质上的整体印象。不言而喻，品牌品质形象相当程度地影响品牌的市场声誉，进而影响品牌或产品的获利能力。（1）品牌的品质形象不同于产品的实际质量。品牌的品质形象以品牌标定下的产品的实际质量为基础，但两者又并非完全等同。一方面，品牌的品质形象依赖于该品牌标定下的产品的功能、特点、耐用性、产品外观和销售服务能力等影响产品质量的各有关因素；另一方面，品牌品质形象作为消费者对品牌在质量上的整体感知，它并非必然与产品的实际质量不可分割。（2）品牌的品质形象是企业实实在在努力的结果。品牌品质形象形成的过程中，企业是主角。正是通过企业积极主动的营销努力，使得企业的品牌相关信息触及到了消费者的心灵，并存留在消费者的头脑里、记忆中。也可以说，品牌的品质形象的形成反映了企业在品质方面所做的承诺以及企业为兑现这种承诺所做的各种努力。5、附着在品牌上的其他资产作为品牌资产的重要组成部分，这些被称之为附着在品牌之上的其他资产是指那些与品牌密切相关的、对品牌的增值能力有重大影响的、不易准确归类的特殊资产，一般包括专利、专有技术、分销渠道等。例如，可口可乐公司津津乐道的令其感到自豪的“7X”配方即是一种专有技术，是一种品牌资产。正是“7X”配方及对其神秘化的宣传，使“可口可乐”品牌具有了无可比拟的价值。最后还需说明，上述品牌资产的五个方面，具体到某一个特定的品牌时，并非是均衡的。如，有的品牌知名度很高，但在消费者心目中产生的联想却不一定十分理想；有的品，牌虽能激起一种独特的或美好的联想，但其品质形象可能并不尽如人意，等等。对品牌的优势和劣势做到心中有数是品牌有效运营的重要依据。（三）品牌资产的一般特征品牌资产作为企业财产的重要组成部分，主要有以下5个基本特征。（1）品牌资产具有无形性。品牌资产与厂房、设备等有形资产不同，它不能使人凭借眼（看）手（摸）等人们的感官直接感受到它的存在及大小。所以，品牌资产是一种特殊，的资产，是一种无形资产。有形资产通常是通过市场交换的方式取得其所有权，而品牌资产则一般需经由品牌所有者申请注册转化成商标，由注册机关依照法定程序确立其法律意，义的所有权；当然，品牌资产也可以直接通过交换获得所有权。（2）品牌资产难以准确计量。一方面，品牌资产构成的特殊性决定了的品牌资产难以准确计量。我们知道，品牌反映的是一种企业与顾客的关系。这种关系的深度与广度通常需通过品牌知名度、品牌联想、品牌忠诚和品牌品质形象等多方面予以透视，而且品牌资产的这些组成部分又是相互联系、相互影响、彼此交错而难以截然分开的。另一方面，反映品牌资产价值的品牌获利性（品牌未来获利能力）受许多不易计量因素的影响，如品牌在消费者中的影响力、品牌投资强度、品牌策略、产品市场容量、产品所处行业及其结构、市场竞争的激烈程度等。这也增添了准确计量品牌资产的难度。（3）品牌资产在利用中增值。就一般有形资产而言，其投资与利用往往是泾渭分明，存在着明显的界限，投资即会增加资产存量，利用就会减少资产存量，而品牌资产则不同。品牌资产作为一种无形资产，其投资与利用常常是交织在一起、难以截然分开的。品牌资产的利用并不必然是品牌资产减少的过程，而且，如果品牌管理利用得当，品牌资产，非但不会因利用而减少，反而会在合理利用中增值。（4）品牌资产具有波动性。从品牌资产构成上的分析可以看出，无论是品牌知名度的提高，还是品牌忠诚度的增强，抑或品牌品质形象的改善，都不可能一跳而就，而是营销企业长期不懈努力的结果。尽管品牌资产是企业以往投入的沉淀与结晶，但这并不表明品牌资产只增不减。事实上，企业品牌决策的失误、竞争者品牌运营的成功，都有可能使企业品牌资产发生波动，甚至是大幅度下降，或者快速增长。（5）品牌资产是营销绩效的主要衡量指标。品牌资产是企业不断进行营销投入或营销活动的结果，每一种营销投入或营销活动都或多或少地会对品牌资产存量的增减变化产生影响。正因如此，分散的单一的营销手段难以保证品牌资产获得增值，必须综合运用各种营销手段，并使之有机协调与配合。像奔驰、可口可乐、SONY等品牌之所以能够长盛不衰，与品牌运营者拥有丰富的营销经验和娴熟的营销技巧是密不可分的。如此说来，品牌资产的大小是各种营销技术营销手段综合作用的结果，它在很大程度上反映了企业营销的总体水平。品牌资产是营销绩效的主要衡量指标。四、 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。五、 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。六、 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