关于成立大数据分析公司实施方案

泓域咨询/关于成立大数据分析公司实施方案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。目录第一章 总论7一、 项目名称及投资人7二、 项目背景7三、 结论分析9主要经济指标一览表11第二章 市场和行业分析13一、 大数据行业未来发展趋势13二、 营销调研的方法15三、 中国大数据行业市场规模及未来发展趋势18四、 大数据行业产业规模19五、 保护现有市场份额21六、 大数据行业发展概况25七、 市场需求测量28八、 大数据行业发展概况31九、 市场导向战略规划32十、 大数据应用层将占据市场最大份额34十一、 关系营销及其本质特征35十二、 客户分类与客户分类管理36十三、 市场需求预测方法40十四、 扩大市场份额应当考虑的因素44第三章 公司筹建方案46一、 公司经营宗旨46二、 公司的目标、主要职责46三、 公司组建方式47四、 公司管理体制47五、 部门职责及权限48六、 核心人员介绍52七、 财务会计制度53第四章 发展规划分析61一、 公司发展规划61二、 保障措施67第五章 经营战略管理70一、 企业技术创新简介70二、 企业人才及其所需类型73三、 企业投资战略的目标与原则79四、 企业技术创新战略的类型划分80五、 企业经营战略实施的重点工作81六、 企业竞争战略的概念89七、 人才的使用90第六章 运营模式93一、 公司经营宗旨93二、 公司的目标、主要职责93三、 各部门职责及权限94四、 财务会计制度97第七章 SWOT分析说明105一、 优势分析（S）105二、 劣势分析（W）107三、 机会分析（O）107四、 威胁分析（T）108第八章 选址方案分析116一、 着力打造国家区域中心城市118第九章 公司治理方案121一、 公司治理与公司管理的关系121二、 内部控制的重要性122三、 公司治理的影响因子125四、 内部控制的种类131五、 企业风险管理135六、 内部控制的相关比较145七、 资本结构与公司治理结构148八、 董事会及其权限152第十章 人力资源158一、 确立绩效评审与申诉系统的内容和意义158二、 培训课程设计的项目与内容160三、 实施内部招募与外部招募的原则173四、 员工福利的概念174五、 选择人员招募方式的主要步骤175六、 招聘成本效益评估176七、 员工职业生涯规划的准备工作176第十一章 经济收益分析181一、 经济评价财务测算181营业收入、税金及附加和增值税估算表181综合总成本费用估算表182利润及利润分配表184二、 项目盈利能力分析185项目投资现金流量表186三、 财务生存能力分析187四、 偿债能力分析188借款还本付息计划表189五、 经济评价结论190第十二章 投资估算及资金筹措191一、 建设投资估算191建设投资估算表192二、 建设期利息192建设期利息估算表193三、 流动资金194流动资金估算表194四、 项目总投资195总投资及构成一览表195五、 资金筹措与投资计划196项目投资计划与资金筹措一览表196第十三章 财务管理198一、 影响营运资金管理策略的因素分析198二、 营运资金的特点200三、 短期融资的概念和特征202四、 企业财务管理目标203五、 营运资金管理策略的主要内容210六、 财务可行性评价指标的类型212第一章 总论一、 项目名称及投资人（一）项目名称关于成立大数据分析公司（二）项目投资人xxx（集团）有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xx。二、 项目背景在互联网快速普及，物联网加速渗透的背景下，PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。数据显示，2019年中国大数据产业规模为8500亿元人民币，预计2021年大数据产业规模有望赶超14万亿元，年均复合增长率近30%。相关研究机构预测，2022年中国大数据产业规模将达14224亿元。数据显示，大数据硬件在中国整体大数据相关收益中将继续占主导地位，占比高达41%；大数据软件和大数据服务收入比例分别为254%和336%。而到2024年，随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地，软件收入占比将逐渐增加，服务相关收益占比将保持平稳，而硬件收入在整体的占比则将逐渐减少。硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。从总体角度出发，东部地区大数据发展水平最高，大数据发展总指数达到37016，占全国大数据发展总指数的47%，西部地区位列第二，以21684的总指数占比28%。中部地区和东北地区大数据发展指数分别为14160和5674，在全国大数据发展总指数中的占比分别为18%和7%。从行业来看，中国大数据应用在金融行业占比最大达到16%，其次是通信行业156%，零售行业占比139%，政府占比127%；前四应用市场占比合计达58%。企查查数据显示，我国在业/存续大数据相关企业共有1865万家，其中2019年新增259万家，2020年新增636万家，2021年1-5月新增428万家，数量上接近去年全年，同比增长152%。相关研究机构预测，2022年中国大数据相关企业新增注册量将达10万家。当今世界正经历百年未有之大变局，新冠肺炎疫情影响广泛深远。我国发展仍然处于重要战略机遇期，继续发展具有多方面优势和条件。从全省来看，河南省在全国发展大局中的地位不断提升，经济长期稳中向好的基本面没有改变，内生动力、市场潜力、要素支撑依然强劲有力，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力、实现由大到强的关键时期。黄河流域生态保护和高质量发展与新时期促进中部地区崛起等一系列国家支持河南发展的重大战略、重大政策相继落地实施，连通境内外、辐射东中西的物流通道枢纽加速形成，战略叠加效应、政策集成效应、发展协同效应将会持续释放，全省发展的战略机会窗口将全面开启。从商丘自身来看，我市即将与全国、全省同步实现全面建成小康社会，全市工业化进入中后期，城镇化进入加速发展期，市场化进入深度改革期。我市具有底蕴深厚的历史文化优势、四通八达的交通枢纽优势、物华天宝的资源优势、强大的人力资源优势、适宜产业布局的区域中心城市优势、链条完整的产业发展优势、重厚多君子的人文优势和“马上办抓落实”的作风优势，进一步推动我市高质量发展更具有强劲韧性。同时，我们也要清醒认识到，我市发展水平与全国、全省的差距比较大，人均水平还不高，科技创新能力还不足，要素瓶颈依然存在，一些地方社会治理工作还有弱项。我市要在2035年与全国、全省同步基本实现社会主义现代化宏伟目标，还需要付出长期艰苦的努力。面向未来，只要我们切实增强机遇意识，坚持发展第一要务不动摇，坚持稳中求进总基调，保持战略定力，在危机中育先机、于变局中开新局，就一定能更加有效地破解发展难题，走出一条高质量发展的新路子，开创现代化商丘建设新局面。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2530.49万元，其中：建设投资1663.02万元，占项目总投资的65.72%；建设期利息33.13万元，占项目总投资的1.31%；流动资金834.34万元，占项目总投资的32.97%。（三）资金筹措项目总投资2530.49万元，根据资金筹措方案，xxx（集团）有限公司计划自筹资金（资本金）1854.42万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额676.07万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：10100.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：7921.11万元。3、项目达产年净利润（NP）：1597.19万元。4、财务内部收益率（FIRR）：48.42%。5、全部投资回收期（Pt）：4.01年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：3130.27万元（产值）。（五）社会效益经初步分析评价，项目不仅有显著的经济效益，而且其社会救益、生态效益非常显著，项目的建设对提高农民收入、维护社会稳定，构建和谐社会、促进区域经济快速发展具有十分重要的作用。项目在社会经济、自然条件及投资等方面建设条件较好，项目的实施不但是可行而且是十分必要的。（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2530.491.1建设投资万元1663.021.1.1工程费用万元1144.261.1.2其他费用万元487.481.1.3预备费万元31.281.2建设期利息万元33.131.3流动资金万元834.342资金筹措万元2530.492.1自筹资金万元1854.422.2银行贷款万元676.073营业收入万元10100.00正常运营年份4总成本费用万元7921.115利润总额万元2129.586净利润万元1597.197所得税万元532.398增值税万元410.899税金及附加万元49.3110纳税总额万元992.5911盈亏平衡点万元3130.27产值12回收期年4.0113内部收益率48.42%所得税后14财务净现值万元3891.26所得税后第二章 市场和行业分析一、 大数据行业未来发展趋势近年来，伴随各国家和地区大数据产业政策鼓励以及数字经济的深入发展，全球范围内大数据市场呈快速发展态势，数字化技术已经渗透到社会各行各业，小到超市使用的数字化支付手段、物流快递等基于地理信息的数字化追踪，大到智能制造企业基于数字孪生技术的元件设计、生产、组装，任何一家企业在生产经营过程中都会发生数据的生成、处理、分析、辅助决策。近年来，Hadoop、MPP等大数据处理技术发展迅猛，出现了大量以大数据平台及软件产品为核心的大数据企业，但主要是解决了底层的存储或者计算的问题，大数据分析企业通过大数据算法模型将企业数据、业务、大数据技术进行有机融合，是各行业释放数据要素潜能、发挥数据价值、实现数据赋能业务和各行业企业机构数字化转型的关键点，未来伴随下游各行业数据基础设施进一步提高，以及企业管理者对数字化认知的不断提升，都将为大数据分析工作提供良好的数据基础，大数据分析带来的业务价值将进一步突显，同时预计未来企业会逐步将相关建设重点转向大数据分析环节，尤其是已经基本完成数字化基础建设行业，如：电力、金融等行业。当前大数据分析市场中，描述性、诊断性、预测性分析应用较多，决策指导性分析应用等更深层次分析应用偏少，且在与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域依然发展不足。未来随着大数据分析技术应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以及产业生态的成熟，具有更大潜在价值的决策指导性应用将是发展重点。为实现决策指导性分析，需要把业务对象尽可能全面的信息纳入分析。同一对象不同维度的信息往往包含在不同模态的数据中（如文本、音频、图像、视频等）。整合这些互补信息是进一步提高模型分析能力，实现决策指导性应用的重要途径之一。多模态数据融合对不同模态的数据中包含的信息进行提取、编码和整合，实现异质信息的互补，从而提升算法模型的效果。多模态数据融合未来将成为大数据分析挖掘应用的重要发展方向。决策指导性分析模型应用到国民经济各重要领域，需要评估算法模型的决策对现实业务的影响，具备可解释性将成为对大数据算法模型的重要要求。算法模型的可解释性指的是算法模型内部的工作机理以及输出结果的具体原因可以用人类能够理解的方式进行说明或呈现。当前被广泛使用的机器学习、深度学习算法，当中很大的一部分（如各种神经网络算法）为黑盒算法，其内部机制无法直接用人类语言逻辑进行描述。在大部分复杂应用场景中，可解释算法的效果与这类黑盒算法相比有一定的差距。如何通过技术手段使得黑盒算法模型具备必要的可解释性，如何研发与目前广泛使用的黑盒算法模型具有同等效果的可解释算法模型，将是大数据分析挖掘未来重点的研究领域之一。二、 营销调研的方法（一）确定调查对象调查对象的代表性直接影响调查资料的准确性。根据调研的目的及人力、财力、时间情况，要适当地确定调查样本的多少和确定调查对象。1、普查和典型调查普查是对调查对象进行逐个调查，以取得全面、精确的资料，信息准确度高，但耗时长，人力、物力、财力花费大。典型调查是选择有代表性的样本进行调查，据以推论总，体。只要样本代表性强，调查方法得当，典型调查可以收到事半功倍的效果。2、抽样调查当调查对象多、区域广而人力、财力、时间又不允许进行普查时，依照同等可能性原则，在所调研对象的全部单位中抽取一部分作为样本，根据调查分析结果来推论全体。常用的抽样方法有：（1）纯随机抽样。完全不区别样本是从总体的哪一部分抽出，总体中的每个单位都有同等机会被抽取出来。如采用抽签法或乱数表法。（2）机械抽样。遵照随机原则，将全部调查单位按照与研究标志无关的一个中立标志加以排列，严格按照一定的间隔机械地抽取调查样本。由于样本在总体中分配较均匀，样本代表性也较大。（3）类型抽样。实行科学分组与抽样原理相结合，先用与所研究现象有关的标志，把被研究总体划分为性质相近的各组，以减低各组内的标志变异度，然后在各组内用纯随机抽样或机械抽样的方法，按各组在总体中所占比重成比例地抽出样本。这种方法也叫类型比例抽样，样本代表性更大，可得到较纯随机抽样或机械抽样更精确的结果。（4）整群抽样。上述方法都是从总体中抽取个别单位，整群抽样则是整群地抽取样本，对这一群单位进行全面观察。其优点是比较容易组织，缺点是样本分布不均匀，代表性较差。（5）判断抽样。由专家判断而决定所选的样本，也称立意抽样。（二）收集资料调查收集第一手资料的方法，主要有以下几种。1、固定样本连续调查用抽样方法，从母体中抽出若干样本组成固定的样本小组，在一段时期内对其进行反复调查以取得资料。调查技巧可采用个别面谈、问卷调查、消费者日记或观察记录调查。固定样本连续调查能掌握事项的变化动态，分析发展趋势。但如持续时间长，被调查者会感到厌烦。所以，对一般问题的调查，往往采用一次性调查，其方法包括观察法、实验法和询问法。2、观察调查由调查人员到现场对调查对象的情况有目的、有针对性地观察记录，据以研究被调查者的行为和心理。这种调查多是在被调查者不知不觉中进行的，除人员观察外，也可利用机械记录处理。如广告效果数据，国外多利用机械记录器来收集。直接观察所得的资料比较客观，实用性也较大。其局限性在于只能看到事态的现象，往往不能说明原因，更不能说明购买动机和意向。3、实验法在给定的条件下，通过实验对比，对营销环境与营销活动过程中某些变量之间的因果关系及其发展变化进行观察分析。如通过一项推销方法在特定地区及时间的小规模实验，并用市场营销原理分析其是否值得大规模推行，即销售实验。4、询问调查按预先准备好的调查提纲或调查表，通过口头、电话或书面方式，向被调查者了解情况、收集资料。口头询问不仅能当面听取被调查者的意见，还可观察其反应，发现新问题，能在较短时间内获得可靠的资料；缺点是花费时间和人力较多，调查结果还会受调查人员的询问技巧及主观因素影响。电话调查取得信息最快，回答率也较高，而且同城电话费用也较低；不足之处是被调查对象限于通电话者，对问题只能得到简单的回答，有时不易得到被调查者合作。通信调查一般是将所要收集的资料设计成问卷，其调查面宽，能深入城乡各地，被调查者也有充分时间考虑；主要缺点是回收率低、周期长，有时因误解问卷或不愿认真回答造成误差较大。三、 中国大数据行业市场规模及未来发展趋势细分市场中，基础设施服务市场规模最大，主要包括数据中心建设和运营、硬件设备等，约占总市场的40%左右。其次是数据服务市场，包括数据挖掘、分析、建模等，约占30%。最后是应用市场，包括大数据应用系统和平台、大数据服务等，约占25%。政府对大数据行业的支持政策也在不断完善。如双创政策鼓励企业创新，互联网+战略推动数字经济发展，数字中国建设等。政府还通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段，来推动大数据行业的发展。地区发展上，经济发达的东部地区市场规模较大，如上海、北京、广东等。这些地区拥有较高的经济水平、较好的基础设施和较为成熟的市场，吸引了大量大数据企业入驻。而中西部地区正在快速发展，其中西部地区政府支持力度较大，如重庆、四川等地的大数据发展取得了长足进展。这些地区政府通过提供资金支持、税收优惠、人才培养等手段，来推动大数据行业的发展，吸引了大量大数据企业入驻。在未来发展趋势上，随着物联网、人工智能、云计算等新技术的普及，大数据应用领域将会不断扩大。越来越多的企业和行业将开始使用大数据技术来提升经营效率和降低成本。政府和相关机构也将加大对大数据行业的支持力度，推动行业标准化和规范化。同时，随着数据保护和隐私保护问题的日益重视，大数据安全和合规性将成为大数据行业的重要发展方向。预计到2025年，中国大数据市场规模将达到1万亿元以上，大数据应用将更加广泛，在各行各业得到广泛应用。在智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融等领域将有突破性进展。总的来说，中国大数据行业具有巨大的市场潜力和发展机会，将在未来发展中取得新的突破。四、 大数据行业产业规模在互联网快速普及，物联网加速渗透的背景下，PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。数据显示，2019年中国大数据产业规模为8500亿元人民币，预计2021年大数据产业规模有望赶超14万亿元，年均复合增长率近30%。相关研究机构预测，2022年中国大数据产业规模将达14224亿元。数据显示，大数据硬件在中国整体大数据相关收益中将继续占主导地位，占比高达41%；大数据软件和大数据服务收入比例分别为254%和336%。而到2024年，随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地，软件收入占比将逐渐增加，服务相关收益占比将保持平稳，而硬件收入在整体的占比则将逐渐减少。硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。从总体角度出发，东部地区大数据发展水平最高，大数据发展总指数达到37016，占全国大数据发展总指数的47%，西部地区位列第二，以21684的总指数占比28%。中部地区和东北地区大数据发展指数分别为14160和5674，在全国大数据发展总指数中的占比分别为18%和7%。从行业来看，中国大数据应用在金融行业占比最大达到16%，其次是通信行业156%，零售行业占比139%，政府占比127%；前四应用市场占比合计达58%。企查查数据显示，我国在业/存续大数据相关企业共有1865万家，其中2019年新增259万家，2020年新增636万家，2021年1-5月新增428万家，数量上接近去年全年，同比增长152%。相关研究机构预测，2022年中国大数据相关企业新增注册量将达10万家。五、 保护现有市场份额占据市场领导者地位的公司在力图扩大市场总需求的同时，还必须时刻注意保护自己的现有业务免遭竞争者入侵。最好的防御方法是发动最有效的进攻，不断创新，永不满足，掌握主动，在新产品开发、成本降低、分销渠道建设和顾客服务方面成为行业先驱，持续增加竞争效益和顾客让渡价值。即使不发动主动进攻，至少也要加强防御，堵塞漏洞，不给挑战者可乘之机。市场领导者不可能防守所有的阵地，必须认真地探查哪些阵地应不惜代价严防死守，哪些阵地可以放弃而不会带来太大损失，将资源集中用于关键之处。防守战略的基本目标是减少受到攻击的可能性，或将进攻目标引到威胁较小的区域并设法减弱进攻的强度。主要的防御战略有以下六种。1、阵地防御阵地防御是指围绕企业目前的主要产品和业务建立牢固的防线，根据竞争者在产品、价格、渠道和促销方面可能采取的进攻战略而制定自己的预防性营销战略，并在竞争者发起进攻时坚守原有的产品和业务阵地。阵地防御是防御的基本形式，是静态的防御，在许多情况下是有效的、必要的，但是单纯依赖这种防御则是一种“市场营销近视症”。企业更重要的任务是技术更新、新产品开发和扩展业务领域。海尔集团没有局限于赖以起家的冰箱市场，而是积极从事多元化经营，开发了空调、彩电、洗衣机、电脑、微波炉、干衣机等一系列产品，成为我国电器行业著名品牌。2、侧翼防御侧翼防御是指企业在自己主阵地的侧翼建立辅助阵地以保卫自己的周边和前沿，并在必要时作为反攻基地。超级市场在食品和日用品市场占据统治地位，但是在食品方面受到以快捷、方便为特征的快餐业的蚕食，在日用品方面受到以廉价为特征的折扣商店的攻击。为此，超级市场提供广泛的、货源充足的冷冻食品和速食食品以抵御快餐业的蚕食，推广廉价的无品牌商品并在城郊和居民区开设新店以击退折扣商店的进攻。3、以攻为守以攻为守是指在竞争对手尚未构成严重威胁或在向本企业采取进攻行动前抢先发起攻击以削弱或挫败竞争对手。这是一种先发制人的防御，公司应正确地判断何时发起进攻效果最佳，以免贻误战机。有的公司在竞争对手的市场份额接近于某一水平而危及自己市场地位时发起进攻，有的公司在竞争对手推出新产品或推出重大促销活动前抢先发动进攻，如推出自己的新产品、宣布新产品开发计划或开展大张旗鼓的促销活动，压倒竞争者。公司先发制人的方式多种多样：可以运用游击战，这儿打击一个对手，那儿打击一个对手，使各个对手疲于奔命，忙于招架；可以展开全面进攻，如精工手表有2300个品种，覆盖各个细分市场；也可以持续性地打价格战，如格兰仕微波炉曾数次率先降价，使未取得规模效益的竞争者陷于困境；还可以开展心理战，警告对手自己将采取某种打击措施而实际上并未付诸实施。4、反击防御反击防御是指市场领导者受到竞争者攻击后采取反击措施。要注意选择反击的时机，可以迅速反击，也可以延迟反击。如果竞争者的攻击行动并未造成本公司市场份额迅速下降，可采取延迟反击，弄清竞争者发动攻击的意图、战略、效果和其薄弱环节后再实施反击，不打无把握之仗。反击战略主要有以下几方面。（1）正面反击。即与对手采取相同的竞争措施，迎击对方的正面进攻。如果对手开展大幅度降价和大规模促销等活动，市场领导者凭借雄厚的资金实力和卓著的品牌声誉以牙还牙地采取降价和促销活动可以有效地击退对手。（2）攻击侧翼。即选择对手的薄弱环节加以攻击。某著名电器公司的电冰箱受到对手的削价竞争而损失了市场份额，但是洗衣机的质量和价格比竞争者占有更多的优势，于是对洗衣机大幅度降价，使对手忙于应付洗衣机市场而撤销对电冰箱市场的进攻。（3）钳形攻势。即同时实施正面攻击和侧翼攻击。比如，竞争者对电冰箱削价竞销，则本公司不仅电冰箱降价，洗衣机也降价，同时还推出新产品，从多条战线发动进攻。（4）退却反击。是在竞争者发动进攻时我方先从市场退却，避免正面交锋的损失，待竞争者放松进攻或麻痹大意时再发动进攻，收复市场，以较小的代价取得较大的战果。（5）围魏救赵。是在对方攻击我方主要市场区域时攻击对方的主要市场区域，迫使对方撤销进攻以保卫自己的大本营。5、机动防御机动防御是指市场领导者不仅固守现有的产品和业务，还要扩展到一些有潜力的新领域，以作为将来防御和进攻的中心。6、收缩防御收缩防御是指企业主动从实力较弱的领域撤出，将力量集中于实力较强的领域。当企业无法坚守所有的市场领域，并且由于力量过于分散而降低资源效益的时候，可采取这种战略。其优点是在关键领域集中优势力量，增强竞争力。六、 大数据行业发展概况（一）全球大数据战略布局持续深化，大数据行业呈现良好发展态势全球范围内，数据正在成为重组要素资源、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量，大数据行业也已经成为加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。面对新一轮科技革命和产业变革深入发展，各国纷纷出台大数据相关战略，开启大数据行业创新发展新赛道，聚力数据要素多重价值挖掘，抢占大数据行业发展制高点。在全球经济衰退，新冠肺炎疫情爆发的影响下，相比商品和资本全球流动受阻，数字技术驱动的新一轮全球数字经济仍保持快速增长，全球大数据行业也保持了良好发展态势。根据赛迪CCID统计，全球大数据市场规模由2019年的1，8219亿美元增长至2021年的2，1335亿美元，复合年增长率82%；预计2024年全球大数据市场规模将达到2，8812亿美元，未来三年复合年增长率约为107%。全球范围内运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，未来全球大数据市场将保持持续稳定发展。（二）美国保持其在全球大数据行业主导地位，中国增长迅速从全球各国别来看，美国作为ICT产业霸主，在大数据相关核心技术、软硬件产品及应用服务各环节全面领先于其他国家，美国拥有全球最大的大数据市场，并占据主导地位。根据赛迪CCID统计，2021年美国大数据市场规模在全球大数据市场的比重约为503%，份额超过一半。其他国家大数据市场规模与之相比差距较大，相关重点国家比重分别为：中国63%、日本57%、英国52%、德国44%。中国作为全球第二大经济体，大数据市场近年来飞速发展，是全球大数据市场中发展最快的国家，大数据市场规模仅次于美国。（三）中国大数据行业蓬勃发展，成为支撑经济社会发展的优势产业大数据作为新兴数字产业、战略性新兴产业，从2014年大数据被写入政府工作报告开始至今，我国陆续出台了大数据行动纲要、大数据产业发展规划等行业发展规划文件和数字经济相关产业政策，推动了我国大数据行业的快速发展。大数据已经成为融入经济社会发展各领域的新理念、新资源和新动力，近几年受宏观政策环境、技术进步与升级、数字化融合应用不断深化等众多利好因素的影响，我国大数据行业保持良好的发展势头，大数据产业也已经成为我国数字经济发展的重要构成和支撑经济社会发展的优势产业。根据赛迪CCID统计，中国大数据市场规模由2019年的6197亿元增长至2021年的8631亿元，复合年增长率达到180%；预计2024年中国大数据市场规模将达到1，5574亿元，未来三年复合年增长率219%。在全球新冠肺炎疫情之下，中国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。（四）中国大数据市场硬件占比较高，未来软件和服务占比将逐步提升现阶段我国金融、政府和电信等大数据下游重点领域客户出于合规、数据安全、隐私保护等原因，更倾向于采取本地化大数据应用部署方式。同时，我国大数据行业整体处于快速发展阶段，目前大数据软件和大数据服务的需求对比大数据硬件而言相对较弱，使得我国大数据市场结构中大数据硬件的市场需求和市场占比较高。根据赛迪CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为405%、257%和338%，市场规模分别为3495亿元、2218亿元和2917亿元。从近三年的变化趋势来看，大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高，这与大数据行业未来逐步走向成熟的特征相符。随着大数据应用行业、场景愈发广泛，金融、政府、电信等各领域的大数据服务将实现持续创新，大数据与特定场景的结合度日益深化，云上大数据、云上部署快速发展，未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。预计2024年我国大数据硬件、大数据软件和大数据服务的占比将分别为367%、290%和343%。在全球重点国家大数据市场结构中，大数据服务和软件占据主导地位，2021年全球重点国家大数据硬件、大数据软件和大数据服务占比分别约为242%、360%和398%。而我国大数据市场结构与之相比硬件比重较高，通过与全球重点国家大数据市场结构比较可见，未来我国大数据软件和大数据服务具备更大的发展潜力。七、 市场需求测量（一）不同层次的市场市场作为营销领域的范畴，是指某一产品的实际购买者和潜在购买者的总和，是对该产品有兴趣的顾客群体，也称潜在市场。潜在市场的规模，取决于现实顾客与潜在顾客人数的多少。购买者身份的确认，一般依据三个特性，即兴趣、收入和购买途径。兴趣指购买需求和欲望，是采取购买行为的基础。收入决定支付能力，是采取购买行为的条件。市场规模是兴趣与收入两者的函数。购买途径决定购买者能否买到所需产品。有效市场是指对某种产品感兴趣、有支付能力并能获得该产品的顾客群体。同样的产品，往往因购买者必须具备某一特定条件才能获取，如规定到一定年龄者才能购买汽车。有效市场中具备这种条件的顾客群体，构成该产品的合格的有效市场。企业可将营销努力集中于合格有效市场的某一细分部分，这便成为企业的目标市场。企业及竞争者的营销努力，必能售出一定数量的某种产品，购买该产品的顾客群体，便形成渗透市场。（二）市场需求某一产品的市场总需求，是指在一定的营销努力水平下，一定时期内在特定地区、特定营销环境中，特定顾客群体可能购买的该种产品总量。对需求的概念，可从八个方面考察。（1）产品。首先确定所要测量的产品类别及范围。（2）总量。可用数量和金额的绝对数值来表述，也可用相对数值来表述。（3）购买。指订购量、装运量、收货量、付款数量或消费数量。（4）顾客群。要明确总市场的顾客群、某一层次市场的顾客群、目标市场或某一细分市场的顾客群。（5）地理区域。根据非常明确的地理界线测量一定的地理区域内的需求。企业根据具体情况，合理划分区域，测定各自的市场需求。（6）时期。市场需求测量具有时间性，如年度、5年、10年的市场需求。由于未来环境和营销条件变化的不确定性，预测时间越长，测量的准确性就越差。（7）营销环境。测量市场需求必须确切掌握宏观环境中人口、经济、政治、法律、技术、文化诸因素的变化及其对需求的影响。（8）营销努力。市场需求也受可控制因素的影响。市场需求受产品改良、产品价格、促销和分销方式等的影响，一般表现出某种程度的弹性，不是一个固定的数值。因此，市场需求也称为市场需求函数。随着行业营销费用的增加，刺激消费的力度加大，市场需求一般会随之增大，但报酬率由递增转入递减。当营销费用超过一定水平后，就不能进一步促进需求，市场需求所达到的极限值，称为市场潜量。由于市场环境变化深刻地影响着市场需求的规模、结构和时间等，所以也会深刻地影响着市场潜量。在基本销售量与市场潜量之间，显示了不同类型市场整体需求的营销敏感度。受产业营销支出水平影响明显者为可扩张市场，如保健品市场；受产业营销支出水平影响不大者为非扩张市场，如食盐市场。（三）企业需求企业需求指在市场需求总量中企业所占的份额。在市场竞争中，企业的市场占有率与其营销努力成正比。此外，如果营销费用分配于广告、促销、分销等方面，它们有不同的效率及弹性。（四）企业预测与企业潜量企业预测指企业销售预测，是与企业选定的营销计划和假定的营销环境相对应的销售额，即预期的企业销售水平。这里，销售预测不是为确定营销计划或营销努力水平提供基础，而是由营销计划所决定的，它是既定的营销费用计划产生的结果。与销售预测相关的还有两个概念：一个是销售定额，即公司为产品线、事业部和推销员确定的销售目标，是一种规范和激励销售队伍的管理手段，分配的销售定额之和，一般应略高于销售预测。另一个是销售预算，主要是为当前采购、生产和现金流量做决策。销售预算一般略低于销售预测，以避免过高的风险。企业潜量即企业销售潜量，指公司的营销努力相对于竞争者不断增大时，企业需求所达到的极限。当公司的市场占有率为100%时，企业潜量也就是市场潜量，但这只是一种少见的极端情况。八、 大数据行业发展概况大数据（BigData），又称巨量资料，是指超过传统数据应用软件处理能力的大量、复杂数据集合。大数据技术指从海量数据、种类繁多的数据中快速且准确获得有价值信息的技术能力。大数据规模大且传输速度要求高，其特征通常可概括为五点，即规模（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）、准确（Veracity）。数据类型主要分为三种，结构化数据：也称行数据，是具备统一的结构、能够用行列二维形式表达和管理的数据，如关系型数据库数据。半结构化数据：是一种适于数据库集成的数据模型，也可以是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。非结构化数据：数据结构不规则，不方便用行列二维形式表达的数据，如文本、音视频等。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。九、 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。十、 大数据应用层将占据市场最大份额大数据产业包括一切与大数据的产生与集聚（数据源）、组织与管理（存储）、分析与发现（技术）、交易、应用与衍生产业相关的所有活动。大数据产业按照数据价值实现流程，包括数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据应用层与大数据衍生层等六大层级，每一层都包含相应的IT硬件设施、软件技术与信息服务等。从发展趋势来看，随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，2020年中国大数据应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于它的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。十一、 关系营销及其本质特征约翰伊根认为对关系营销目标最好的描述是：“在适当情况下，识别和建立、维持和增进同消费者和其他利益相关者的关系，同时在必要时终止这些关系，以利于实现相关各方的目标；这要通过相互交换及各种承诺的兑现来实施。”菲利普科特勒认为：“关系营销致力于与主要顾客建立互相满意且长期的关系以获得和维持企业业务。”关系营销是以系统论为基本思想，将企业置身于社会经济大环境中来考察企业的市场营销活动，认为企业营销乃是一个与消费者、竞争者、供应者、分销商、政府机构和社会组织发生互动作用的过程。关系营销将建立与发展同所有利益相关者之间的关系作为企业营销的关键变量，把正确处理这些关系作为企业营销的核心。关系营销奉行的黄金法则是：同等条件下，人们将和他们认识、喜欢并且信任的人做生意。关系营销的本质特征包括以下几点：（1）信息沟通的双向性。社会学认为关系是信息和情感交流的有机渠道，良好的关系即是渠道畅通，恶化的关系即是渠道阻滞，中断的关系则是渠道堵塞。交流应该是双向的，既可以由企业开始，也可以由营销对象开始。广泛的信息交流和信息共享，可以使企业赢得更多、更好的支持与合作。（2）战略过程的协同性。在竞争性的市场上，明智的营销管理者应强调与利益相关者建立长期的、彼此信任的、互利的关系。这可以是关系一方自愿或主动地按照对方要求调整自己的行为；也可以是关系双方都调整自己的行为，以实现相互适应。各具优势的关系双方，互相取长补短，联合行动，协同动作去实现对各方都有益的共同目标，可以说是协调关系的最高形态。（3）营销活动的互利性。关系营销的基础，在于交易双方相互之间有利益上的互补。如果没有各自利益的实现和满足，双方就不会建立良好的关系。关系建立在互利的基础上，要求互相了解对方的利益要求，寻求双方利益的共同点，并努力使双方的共同利益得到实现。真正的关系营销需要达到关系双方互利互惠的境界。（4）信息反馈的及时性。关系营销要求建立专门的部门，用以追踪各利益相关者的态度。关系营销应具备一个反馈的循环，连接关系双方，企业可由此了解到环境的动态变化，根据合作方提供的信息，以改进产品和技术。信息的及时反馈，使关系营销具有动态的应变性，有利于挖掘新的市场机会。十二、 客户分类与客户分类管理（一）客户分类客户分类指按照客户对于供应商的重要性分为不同等级。等级划分有三级制，如A类、B类、C类；有五级制，如A类、B类、C类、D类、E类；也有六级及以上的分类。有的企业将不同等级客户称为钻石级、白金级、黄金级、白银级、普通级等，客户分类的目的是识别客户重要性并给予不同的待遇。如果客户分类错误，就有可能将重要客户作为次要客户对待，而将次要客户作为重要客户对待，降低企业营销效益：正确的客户分类需要正确的分类标准，有的企业仅仅以客户购买量（额）作为分类标准，这是比较片面的，客户分类依据有客户关系价值、客户忠诚度、客户信用度等因素。1、客户关系价值客户关系价值简称为客户价值，指客户为供应商带来的价值或客户在供应商眼中的价值。长期客户总收益指一定时期内客户持续购买为企业带来的收益。客户购买量、购买频率、购买持续时间是长期客户总收益的主要影响因素，获取客户的成本指企业为使潜在客户成为现实客户而耗费的成本。保留客户的成本指企业为加强或维持客户关系而耗费的成本，如人员访问成本、设立俱乐部的成本等。在获取及保持客户关系的成本不易计算时，可以近似地用销售量（额）来代替。测定客户关系价值可以使供应商集中有限的资源服务于重要客户，收到更高的效益。调查表明，许多企业的利润主要来自中等规模的客户，因为大客户，般要求周到的服务和最大限度的折扣，小客户零星购买产生较多的交易费用，这些都降低了公司的利润率。中等规模的客户既没有大客户那么多的要求，又没有小客户那么多的交易成本。客户关系价值应当综合考虑现实价值和潜在价值两个方面，现实价值指客户当前购买为供应商带来的价值，潜在价值指客户今后可能追加购买为供应商带来的价值，有些客户实力雄厚，产品需要量大，但是对供应商还不了解或不放心，因而购买量小；如果增加了解或提高满意度则可能大幅度追加购买，成为大客户。2、客户忠诚度客户忠诚的判断标准主要有产品购买因素、成本因素、价格因素和态度因素等。在产品购买方面，忠诚客户会长期购买，高频率购买，追加购买，交叉购买与原产品相关的其他产品与服务，向上购买升级产品，向他人推荐供应商产品等等，在成本方面，忠诚客户与供应商保持长期的交易关系，形成常规性购买，减少交易谈判而降低了交易成本；供应商了解忠诚客户的服务需求，能够及时有效地提供服务而降低了服务成本，在价格方面，忠诚客户降低了价格敏感性，基于一贯的信任而对供应商的价格变动给予理解。在态度方面，忠诚客户关心和维护供应商的品牌，较少受到竞争性产品的影响，关心供应商企业的发展，为供应商提供广泛的信息与建议。3、客户信用度客户以往交易的信用情况考察主要有总欠款率和货款延期支付平均天数两个指标。其中，统计期内总欠款率=逾期未付货款总额/总购买金额，货款延付平均天数指超出合同规定时间拖延支付货款的平均天数。根据客户货款实际支付情况，分月结30天、月结60天、月结90天、现金客户和国外客户五种情况进行信用度评分。对新开发客户以及客户未来信用状况变化趋势的考察，可考虑以下因素：（1）企业管理层因素。主要管理者在业界的信誉、专业知识、有无应对局势变化的能力、有无不良嗜好、健康情况。（2）支付能力。资产负债率、风险性经营项目、固定资产投资情况、银行存款、偷漏税情况、员工福利、员工奖金发放等。（3）财务状况。财务调度能力、收付款情况。（4）管理状况。士气和效率、内部控制能力。（5）营销状况。品牌知名度、产销能力、业界影响力等。（6）行业状况。行业竞争程度、产品发展前景等。若以上任一因素未达标准，即为不合格客户，应当高度警惕并采取相应的预防措施。（二）客户分类管理客户分类是客户关系管理的基础。企业按照客户的重要性制定不同的客户关系管理策略，投放不同的资源。比如，对于A类客户，在产品方面，可以根据客户的需求帮助研发或定制产品；在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系；在价格方面，给予最优惠的价格和折扣或在必要时给予较大数额的年终返利；在交货期方面，保证满足其交货期的要求，优先安排生产，由生产部、物流部经理亲自负责，公司主要领导督办；在延期付款方面，给予最长的延付期限；在投诉处理方面，在最短时间内给予回复及处理，进行满意度调查与跟踪。在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系。与A类客户相比，低重要性客户获得的待遇要拉开一定差距。十三、 市场需求预测方法科学的营销决策，不仅要以市场营销调研为出发点，而且要以市场需求预测为依据。市场需求预测是在营销调研的基础上，运用科学的理论和方法，对未来一定时期的市场需求量及影响需求的诸多因素进行分析研究，寻找市场需求发展变化的规律，为营销管理人员提供关于未来市场需求的预测性信息，并以此作为营销决策的依据。市场需求预测的方法，常用的主要有以下几种。（一）购买者意向调查法购买者意向调查法即通过直接询问购买者的购买意向和意见，据以判断销售量。如果购买者的购买意向是明确清晰的，这种意向会转化为购买行为，并且愿意向调查者透露，这种预测法特别有效。但是，潜在购买者数量很多，难以逐个调查，故此法多用于工业用品和耐用消费品。同时，购买者意向会随着时间转移，故此法适宜作短期预测。调查购买者意向的具体方法比较多，如直接访问、电话调查、邮寄调查、组织消费者座谈会等。例如，采用概率调查表向消费者调查耐用消费品购买意向，可能会收到较好效果。（二）综合销售人员意见法综合销售人员意见法即通过听取销售人员的意见来预测市场需求。销售人员包括基层的营业员、推销员及有关业务人员。销售人员最接近市场，比较了解顾客和竞争者的动向，熟悉所管辖地区的情况，能考虑到各种非定量因素的作用，较快地做出反应。由于销售人员中没有受过预测技术教育的居多，往往因所处地位的局限性，对经济形势和企业营销总体规划不够了解，可能存在过于乐观或过于悲观的估计。但在销售人员较多时，过高或过低的期望值可互相抵消，从而使预测结果趋向合理。这一方法的主要优点是比较简捷，无须复杂的计算；缺点是容易受个人认识水平等主观因素影响。（三）专家意见法专家意见法是指根据专家的经验和判断以求得预测值。其具体形式有三种：一是小组讨论法。召集专家集体讨论，互相交换意见，取长补短，发挥集体智慧，做出预测。二是单独预测集中法。由每位专家单独提出预测意见，再由项目负责人员综合专家意见得出结论。三是德尔菲法。该方法用系统的程序，采取不署名和反复进行的方式，先组成专家组，将调查提纲及背景资料提交专家，轮番征询专家意见后再汇总预测结果。该方法的特点是专家互不见面，可避免相互影响，且反复征询、归纳、修改，有时要经过四五轮，意见才能趋于一致，其结论比较切合实际。（四）市场试验法市场试验法是指在新产品投放市场或老产品开辟新市场、启用新分销渠道时，选择较小范围的市场推出产品，观察消费者反应，预测销售量。该方法由于时间长、费用大，因而多用于投资大、风险高和有新奇特色产品的预测。（五）时间序列分析法时间序列分析法是指将某种经济统计指标的数值，按时间先后顺序排列形成序列，再将此序列数值的变化加以延伸，进行推算，用以预测未来发展趋势。其主要特点是以时间的推移来研究和预测市场需求趋势，排除外界因素影响。采用此法首先要找出影响变化趋势的因素，再运用其因果关系进行预测。产品销售的时间序列（Y），其变化趋势主要是以下四种因素发展变化的结果：（1）趋势（T）。系人口、资本积累、技术发展等因素共同作用的结果。利用过去的销售资料，描绘出销售曲线，可看出某种趋势。（2）周期（C）。许多商品销售受经济周期影响，销售额往往呈波浪形运动。认识循环周期，对中期预测相当重要。（3）季节（S）。指一年内销售额变化的规律性周期波动。此种变化通常与气候、假日、交易习惯有关，如果具体到周、日，也可能与上下班时间有关。（4）不确定因素（E）。包括自然灾害、战乱以及其他变故，这些偶发事件，一般无法预测，应从历史资料中剔除这些因素的影响，考察较为正常的销售活动。（六）直线趋势法直线趋势法是指运用最小平方法，以直线斜率表示增长趋势的外推预测方法。（七）统计需求分析法任何产品的销售都要受多种因素的影响。统计需求分析是运用一整套统计学方法，发现影响企业销售的最重要的实际因素及其影响力大小的方法。该方法经常分析的因素是价格、收入、人口和促销等。应当指出，这些变量同销售量（因变量）之间的关系，不能用严格的数学公式表示，只能用统计分析来揭示和说明。运用多元回归技术在寻找最佳预