抚顺大数据软件项目申请报告【参考范文】

泓域咨询/抚顺大数据软件项目申请报告抚顺大数据软件项目申请报告xxx投资管理公司报告说明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。根据谨慎财务估算，项目总投资1615.19万元，其中：建设投资907.87万元，占项目总投资的56.21%；建设期利息12.73万元，占项目总投资的0.79%；流动资金694.59万元，占项目总投资的43.00%。项目正常运营每年营业收入6600.00万元，综合总成本费用5211.16万元，净利润1017.52万元，财务内部收益率47.42%，财务净现值2370.43万元，全部投资回收期4.14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。本报告基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。目录第一章 项目基本情况8一、 项目名称及项目单位8二、 项目建设地点8三、 建设背景8四、 项目建设进度9五、 建设投资估算9六、 项目主要技术经济指标9主要经济指标一览表10七、 主要结论及建议11第二章 市场营销分析12一、 大数据行业发展背景12二、 营销部门的组织形式17三、 大数据行业市场规模19四、 品牌组合与品牌族谱21五、 大数据市场构成26六、 绿色营销的内涵和特点27七、 行业未来面临的机遇与挑战29八、 行业未来发展趋势36九、 市场导向组织创新40十、 大数据全生命周期管理阶段43十一、 品牌经理制与品牌管理47十二、 体验营销的特征50十三、 市场细分的作用52十四、 价值链55第三章 公司组建方案60一、 公司经营宗旨60二、 公司的目标、主要职责60三、 公司组建方式61四、 公司管理体制61五、 部门职责及权限62六、 核心人员介绍66七、 财务会计制度67第四章 发展规划分析75一、 公司发展规划75二、 保障措施81第五章 经营战略分析83一、 企业品牌战略的典型类型83二、 市场定位战略83三、 资本运营战略的含义88四、 企业经营战略控制的基本方式90五、 企业投资战略的目标与原则93第六章 运营管理模式95一、 公司经营宗旨95二、 公司的目标、主要职责95三、 各部门职责及权限96四、 财务会计制度99第七章 公司治理方案107一、 监督机制107二、 股东权利及股东（大）会形式111三、 股东大会决议116四、 股东大会的召集及议事程序117五、 公司治理原则的概念118六、 组织架构119七、 公司治理与公司管理的关系125第八章 人力资源分析128一、 岗位工资或能力工资的制定程序128二、 企业人员配置的基本方法129三、 选择企业员工培训方法的程序130四、 岗位安全教育的内容和要求133五、 人力资源时间配置的内容133六、 工作岗位分析135七、 培训效果评估方案的设计138八、 绩效管理的职责划分141第九章 财务管理方案145一、 筹资管理的原则145二、 资本结构146三、 财务管理原则152四、 存货管理决策157五、 营运资金的管理原则159六、 应收款项的管理政策160第十章 投资估算及资金筹措166一、 建设投资估算166建设投资估算表167二、 建设期利息167建设期利息估算表168三、 流动资金169流动资金估算表169四、 项目总投资170总投资及构成一览表170五、 资金筹措与投资计划171项目投资计划与资金筹措一览表171第十一章 项目经济效益173一、 经济评价财务测算173营业收入、税金及附加和增值税估算表173综合总成本费用估算表174利润及利润分配表176二、 项目盈利能力分析177项目投资现金流量表178三、 财务生存能力分析179四、 偿债能力分析180借款还本付息计划表181五、 经济评价结论182第十二章 总结评价说明183第一章 项目基本情况一、 项目名称及项目单位项目名称：抚顺大数据软件项目项目单位：xxx投资管理公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准），区域地理位置优越，设施条件完备。三、 建设背景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。四、 项目建设进度结合该项目的实际工作情况，xxx投资管理公司将项目的建设周期确定为12个月。五、 建设投资估算（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1615.19万元，其中：建设投资907.87万元，占项目总投资的56.21%；建设期利息12.73万元，占项目总投资的0.79%；流动资金694.59万元，占项目总投资的43.00%。（二）建设投资构成本期项目建设投资907.87万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用555.73万元，工程建设其他费用335.08万元，预备费17.06万元。六、 项目主要技术经济指标（一）财务效益分析根据谨慎财务测算，项目达产后每年营业收入6600.00万元，综合总成本费用5211.16万元，纳税总额639.21万元，净利润1017.52万元，财务内部收益率47.42%，财务净现值2370.43万元，全部投资回收期4.14年。（二）主要数据及技术指标表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1615.191.1建设投资万元907.871.1.1工程费用万元555.731.1.2其他费用万元335.081.1.3预备费万元17.061.2建设期利息万元12.731.3流动资金万元694.592资金筹措万元1615.192.1自筹资金万元1095.722.2银行贷款万元519.473营业收入万元6600.00正常运营年份4总成本费用万元5211.165利润总额万元1356.696净利润万元1017.527所得税万元339.178增值税万元267.899税金及附加万元32.1510纳税总额万元639.2111盈亏平衡点万元2259.57产值12回收期年4.1413内部收益率47.42%所得税后14财务净现值万元2370.43所得税后七、 主要结论及建议综上所述，本项目能够充分利用现有设施，属于投资合理、见效快、回报高项目；拟建项目交通条件好；供电供水条件好，因而其建设条件有明显优势。项目符合国家产业发展的战略思想，有利于行业结构调整。第二章 市场营销分析一、 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、 营销部门的组织形式具体的营销部门可有各种不同的组织形式。在现代企业，不论以何种形式组建和行使营销职能，都必须体现“以顾客为中心”的思想。（一）职能型组织这是最常见的一种架构，由所有营销人员，如营销调研、市场策划、新产品开发、顾客服务和销售人员等组成。一般由负责营销事务的副总经理直接领导，管理全部的营销职能科室、部门和人员。职能型组织形式的优点是结构简单，管理方便。如果产品增多，市场扩大，这种管理架构也会出现一些问题。例如，没有人在对一种产品或一个市场全盘负责，可能缺少按产品或市场制订的完整营销计划，有些产品或市场或被忽视；各科室为了争得更多资源，获得比其他部门更高的地位，相互竞争，产生矛盾营销副总经理不得不经常调解工作纠纷。（二）地区型组织业务遍布全国甚至更大的范围，企业也可按区域组织、管理营销事务。例如在营销部门设中国市场总经理，下设华南、华东、华北等大区总经理，再根据需要，继续设置地区经理和销售代表等岗位。（三）产品（品牌）管理型组织企业生产多种产品或拥有多个品牌，也可按产品或品牌考虑组织架构。通常在总产品（品牌）经理之下，按产品线（品牌）、品种分层管理。一个企业经营的产品如果差异大，品种数量多，超过职能型组织架构所能控制的范围，就适于建立产品（品牌）管理型组织。产品（品牌）经理的职责，包括制订产品（品牌）计划，监督计划实施，检查执行结果并采取必要的控制措施，为所负责的产品（品牌）制订长期的竞争战略和营销政策。（四）市场管理型组织如果市场能够按顾客特有的购买习惯和偏好等细分，也可建立市场管理型组织。它与产品（品牌）管理型组织相似，由一个总市场经理管辖若干细分市场经理。各市场经理负责各自市场（顾客）的年度和长期销售计划，对利润负责。这种架构的主要优点是企业可，围绕特定消费者或用户，一体化开展营销活动。当前也有许多企业按市场型架构建立营销组织。它们在市场细分的基础上，对潜在顾客和各细分市场，分别安排不同的团队分类管理。有学者认为，这也是确保实现“以顾客为中心”的现代营销观念的“唯一办法”。（五）产品/市场管理型组织面向不同市场、生产多种产品的企业，确定营销组织时常常会面临“两难”，即采用产品管理型还是市场管理型；能否吸收两种组织形式的优点，又避免它们的不足。所以，有的企业建立起既有产品（品牌）经理，又有市场经理的矩阵组织。矩阵组织的管理成本高，内部也容易发生冲突，因此又产生了新的“两难”：一是如何安排销售力量按产品组织还是按市场组织，或者销售力量不实行专业化；二是由谁负责定价，产品（品牌）经理还是市场经理。绝大多数的大企业认为，只有相当重要的产品和市场，才需要同时设置产品经理和市场经理。也有的企业认为，管理费用高并不可怕，只要这种组织形式能带来的效益可以远远超过需要付出的成本。三、 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。四、 品牌组合与品牌族谱品牌组合涉及企业是自营品牌还是借用他人品牌，是采用统一品牌还是分类、分品设计，一个产品上标一个品牌还是一个产品上标两个或两个以上的品牌等品牌策略问题。品牌组合就是为解决这些具体问题而做的努力。如此，品牌组合成为品牌运营中的重要策略。（一）品牌归属策略确定产品应该有品牌以后，就涉及如何抉择品牌归属问题。对此，企业有三种可供选择的策略，其一是企业使用属于自己的品牌，这种品牌叫作企业品牌或生产者品牌或自有品牌。其二是他人品牌，他人品牌又可细分为两种：企业将其产品售给中间商，由中间商使用他自己的品牌将产品转卖出去，这种品牌叫作中间商品牌，这是第一种；第二种是贴牌生产，即其他生产者品牌。其三是企业对部分产品使用自己的品牌，而对另一部分产品使用中间商牌或者其他生产者品牌。许多市场信誉较好的中间商（包括百货公司、超级市场、服装商店等）都争相设计并使用自己的品牌。如美国的Sears公司经销的商品的90%0都标有自己的品牌。伴随着2008年以来的经济衰退，再次加速了中间商品牌的发展。沃尔玛一直在中国市场积极开发和推广沃尔玛“自有品牌”，推出“质优价更优”的自有品牌商品，覆盖了食品、家居用品、服装、鞋类等主打品类。自有品牌商品的生产厂家都经过严格的审核和产品检测，确保每件商品都拥有领先同类品牌的优良品质；同时，自有品牌商品均由生产厂家直接生产，节省了中间环节，使售价比同类商品更具竞争力。中间商品牌的出现与发展掀起了新一轮更宽范围的品牌战。营销企业选择生产者品牌或中间商品牌，即品牌归属生产者还是中间商，要全面考虑各相关因素，最关键的因素是生产者和中间商谁在这个产品分销链上居主导地位、拥有更好的市场信誉和拓展市场的潜能。一般来讲，在生产者或制造商的市场信誉良好、企业实力较强、产品市场占有率较高的情况下，宜采用生产者自有品牌；相反，在生产者或制造商资金括据、市场营销薄弱的情况下，应以中间商品牌或其他生产者品牌为主。必须指出，若中间商在某目标市场拥有较好的品牌忠诚度及庞大而完善的销售网络，即使生产者或制造商有自营品牌的能力，也应考虑采用中间商品牌。这是在进占海外市场的实践中常用的品牌策略。（二）品牌统分策略品牌，无论归属于生产者，还是归属于中间商，或者是两者共同拥有品牌使用权，都必须考虑对所有的产品如何命名问题。是大部分或全部产品都使用一个品牌，还是各种产品分别使用不同的品牌，如何对此进行决策事关品牌运营成败。决策此问题，通常有三种可供选择的策略。1、统一品牌统一品牌即是企业所有的产品（包括不同种类的产品）都统一使用一个品牌。例如，飞利浦公司的所有产品（包括音响、电视、灯管、显示器等）都以“PHILIPS”为品牌，佳能公司生产的照相机、传真机、复印机等所有产品都统一使用“Canon”品牌。企业采用统一品牌策略，能够降低新产品宣传费用；可在企业的品牌已赢得良好市场信誉的情况下实现顺利推出新产品的愿望；同时也有助于显示企业实力，塑造企业形象。不过，不可忽视的是，若某一种产品因某种原因（如质量）出现问题，就可能因其他种类产品受牵连而影响全部产品和整个企业的信誉，即一荣俱荣，一损俱损；当然，统一品牌策略也存在着易相互混淆、难以区分产品质量档次等令消费者不便的缺憾。2、个别品牌与多品牌个别品牌是指企业对各种不同的产品分别使用不同的品牌；而多品牌策略通常是指企业同时为一种产品设计两种或两种以上互相竞争的品牌的做法。多品牌是个别品牌策略实施的结果，个别品牌策略是多品牌策略的一种具体做法或表现形式。企业运用多品牌策略能够避免统一品牌下的负面株连效应；可以在产品分销过程中占有更大的货架空间，进而压缩或挤占了竞争者产品的货架面积，为获得较高的市场占有率奠定了基础；而且，多种不同的品牌代表了不同的产品特色，多品牌可吸引多种不同需求的顾客，提高市场占有率。还需提及的是，由于多种不同的品牌同时并存必然使企业的促销费用升高且存在自身竞争的风险，所以，在运用多品牌策略时，要注意各品牌市场份额的大小及变化趋势，适时撤销市场占有率过低的品牌，以免造成自身品牌过度竞争。3、分类品牌分类品牌即指企业对所有产品在分类的基础上各类产品使用不同的品牌。如企业可以对自己生产经营的产品分为器具类产品、妇女服装类产品、主要家庭设备类产品，并分别赋予其不同的品牌名称及品牌标志。这实际上是对前两种做法的一种折中。分类品牌可以按产品分类，也可以按市场分类。（三）复合品牌策略复合品牌就是指对同一种产品赋予两个或两个以上品牌的做法。多牌共推一品，不仅集中了一品一牌策略的优点，而且还有增加宣传效果等增势作用。复合品牌策略，按照复合在一起的品牌的地位或从属程度来划分，一般可以分为主副品牌策略与品牌联合策略两种。1、主副品牌策略主副品牌策略是指同一产品使用一主一副两个品牌的做法。在主副品牌策略下，用涵盖企业若干产品或全部产品的品牌做主品牌，借其品牌之势；同时，给各个产品设计不同的副品牌（专属于特定产品的品牌），以副品牌来突出不同产品的个性。主副品牌策略兼容了统一品牌策略与个别品牌策略的优点。它既可以像统一品牌策略一样实现优势共享，使企业产品均在主品牌下借势受益；同时，又能达到像个别品牌策略一样比较清晰地界定不同副品牌标定下产品之间的差异性特征，从而避免因个别品牌的失败而给整个品牌带来损失的负面影响。主副品牌策略简直就是对统一品牌策略和个别品牌策略的必要补充。主副品牌策略一般适合于企业同时生产两种或两种以上性质不同或质量有别的商品，同时还要求拟作为主品牌的品牌应有较高的知名度与较好的市场声誉。产品性质相同或质量一致，那也就无必要设置副品牌；而品牌知名度不高或市场声誉不佳，也无势可借，进而也难以带活副品牌。2、品牌联合策略品牌联合策略是指对同一产品使用不分主次的两个或两个以上品牌的做法。品牌联合可以使两个抑或更多个品牌有效地协作、联盟，相互借势，来提高品牌的市场影响力与接受程度。品牌联合所产生的传播效应是“整体远远大于单体”。可以说，品牌联合的扩散效应比单独品牌要大得多。依照联合品牌的隶属关系，品牌联合策略又可大致分为“自有品牌联合并用”与“自有品牌与他人品牌联合并用”两种做法。必须说明的是，品牌联合不仅仅是品牌名称上的简单联合、表面联合，而且更重要的是实质性的深层次的联合或合作，包括两个或两个以上品牌的联合赞助、组合宣传、共用网络等具体的品牌联合形式。五、 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六、 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。七、 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。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、 市场导向组织创新现代市场营销管理哲学要求企业创造顾客和顾客满意，将顾客利益摆在核心地位。许多企业在此基础上也开始认识到兼顾行业、合作伙伴、社区和国家利益对企业成功经营与发展的重要地位。然而，在实践中真正贯彻这种观念，保证企业健康成长，却并不容易。面对现代科技迅速发展、市场环境急剧变迁和竞争日趋激烈的挑战，企业必须对自身组织与管理制度进行革新，形成能够全面有效地招律顾客并为之提供良好服务的机制。里特尔咨询公司在总结卓有成效的公司管理模式的基础上，提出了一个高绩效业务模型。该模型将企业资源与组织配置列为基础。我们可以将它作为企业组织与体制创新的主要原则来讨论。（一）满足利益方的要求在今天的价值交换体系中，企业绩效及其利润目标只有在能使其他利益方获得利益的条件下，才有可能实现。因此，企业及其经营业务，都要确定利益方及其要求。一般地说，利益方主要包括顾客、供应商、经销商、企业员工和股东。如果这些利益方觉得不满意，就不能实现理想的合作，导致整体绩效下降，甚至经营失败。为此，企业必须遵循一个原则：满足每一个利益团体的最低期望。企业要致力于为不同的利益方传递高于最低限度的满足水平。同时，也需要根据不同程度满意水平，为员工尽好责任（基本满意水平），为经销商提供绩效满意水平。在确定这些满意水平的时候，企业必须注意，不要让利益方之间感到相对待遇有失公平。各方利益关系的协调本质上仍然是以顾客满意为核心的。从经营动态关系上看，通过顾客满意达到包括股东在内的其他利益方满意，又是建立在企业组织与制度革新所创造的高质量环境基础上的。建立一个面向市场的组织管理体制，形成高水平的员工满意；通过员工积极性、创造性的充分发挥，以高质量的产品和服务建立高度的顾客满意，从而带来更多的交易，更高的企业利润，以及供应商、经销商的利益。各方满意的结果，又会促进新一轮更高质量的良性循环。（二）改进关键业务过程达到满意目标必须通过对工作过程的管理才能实现。目前，大多数企业的这种管理都是通过以专业职能分工为基础的部门组织来进行的。这种传统的组织结构往往使各业务部门各自为政，追求自身目标最大化而不是企业目标最大化，各部门之间不能实现理想的合作，从而也使企业保有高度满意顾客这一总体目标及其战略规划不能有效地遍及整个业务各环节和全过程。因此，使企业的每一个部门都高度面向市场并热心于同其他部门协作，是十分必要的。为适应以快速变化为主调、灵活反应为关键的外部环境，企业必须突出和加强对关键业务过程的管理，通过组织革新，建立多功能的团体，将市场和企业的各种声音和谐一致地协调起来，形成自己的管理核心业务的能力。（三）合理配置资源业务过程的执行，需要配置相应的人、财、物及信息等资源。企业必须设计出一个决策框架，使有限资源能够按照使顾客和企业都满意的方式来有效配置。这需要寻求拥有资源并对各业务的资源分配与使用实施控制。同时，企业还应努力寻求运用协作资源的可能性，以充分利用外部获得的非关键性资源。研究表明，高绩效公司往往十分重视自己拥有并培养那些能构成业务核心的资源和能力，以此形成自己的核心竞争力。他们将好钢用到刀刃上，而将非关键性资源配备转移到企业外部。（四）组织革新企业的组织要素通常包括组织结构、政策与文化。这些因素在市场环境发生急剧变化时，如果不相应变革，往往会成为企业维系和发展与市场有机联系时的机能障碍。我国国有企业深化改革、转换机制的沉重任务，很大程度上就是由于其组织与市场不相适应而派生出来的。传统企业组织（有的学者称之为“命令一控制式组织”）的致命弱点是阻碍市场知识的积累及其在组织内部的广泛传播，影响企业的决策水平及营销观念的全面贯彻。企业要根据环境的变化对其组织结构和政策进行革新。与此同时，也要通过长期艰苦努力，加强企业的文化建设。十、 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