大數(shù)據(jù)行業(yè)投資潛力及發(fā)展前景分析

大數(shù)據(jù)行業(yè)投資潛力及發(fā)展前景分析營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研的類(lèi)型及內(nèi)容（一）營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研的類(lèi)型市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研可根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，劃分為不同的類(lèi)型。如按調(diào)研時(shí)間可分為一次性調(diào)研、定期性調(diào)研、經(jīng)常性調(diào)研、臨時(shí)性調(diào)研；按調(diào)研目的可分為探測(cè)性調(diào)研、描述性調(diào)研和因果關(guān)系調(diào)研。1、探測(cè)性調(diào)研企業(yè)在情況不明時(shí)，為找出問(wèn)題的癥結(jié)、明確進(jìn)一步調(diào)研的內(nèi)容和重點(diǎn)，需進(jìn)行非正式的初步調(diào)研，收集一些有關(guān)資料進(jìn)行分析。探測(cè)性調(diào)研研究的問(wèn)題和范圍比較大，在研究方法上比較靈活，在調(diào)研過(guò)程中可根據(jù)情況隨時(shí)進(jìn)行調(diào)整。有些比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題，如果探測(cè)性調(diào)研已能弄清其來(lái)龍去脈，可不再做進(jìn)一步調(diào)研。2、描述性調(diào)研在已明確所要研究問(wèn)題的內(nèi)容與重點(diǎn)后，通過(guò)詳細(xì)的調(diào)查和分析，對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的某個(gè)方面進(jìn)行客觀的描述，對(duì)已經(jīng)找出的問(wèn)題作如實(shí)地反映和具體的回答。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研一般要進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，收集第一手資料，摸清問(wèn)題的過(guò)去和現(xiàn)狀，進(jìn)行分析研究，尋求解決問(wèn)題的辦法。描述性調(diào)研是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研采用的一種類(lèi)型。如某企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)量下降，通過(guò)調(diào)研，查清主要原因是產(chǎn)品質(zhì)量差、售后服務(wù)不周到等，可將調(diào)研結(jié)果進(jìn)行描述，如實(shí)反映情況和問(wèn)題，以利尋求對(duì)策。3、因果關(guān)系調(diào)研企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)存在許多引發(fā)性的關(guān)系，大多可以歸納為由變量表示的一些函數(shù)。這些，變量包括企業(yè)自身可以控制的產(chǎn)品產(chǎn)量、價(jià)格、促銷(xiāo)費(fèi)用等，也包括企業(yè)無(wú)法完全控制的產(chǎn)品銷(xiāo)售量、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局與供求關(guān)系等。描述性調(diào)研可以說(shuō)明這些現(xiàn)象或變量之間存在相互關(guān)系，而因果關(guān)系調(diào)研則要在描述性調(diào)研的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析問(wèn)題發(fā)生的因果關(guān)系，說(shuō)明某個(gè)變量是否影響或決定著其他變量的變化，解釋和鑒別某種變量的變化受哪些因素的影響，以及各種影響因素的變化對(duì)變量產(chǎn)生影響的程度。（二）營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研的內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研涉及營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的各個(gè)方面，主要有產(chǎn)品、顧客、銷(xiāo)售和促銷(xiāo)調(diào)研等。1、產(chǎn)品調(diào)研產(chǎn)品調(diào)研包括對(duì)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和試銷(xiāo)，對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行改良，以及對(duì)目標(biāo)顧客在產(chǎn)品款式、性能、質(zhì)量、包裝等方面的偏好趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。定價(jià)是產(chǎn)品銷(xiāo)售的必要因素，因此也需要對(duì)供求形勢(shì)及影響價(jià)格的其他因素的變化趨勢(shì)進(jìn)行調(diào)研。2、顧客調(diào)研顧客調(diào)研包括對(duì)消費(fèi)心理、消費(fèi)行為的特征進(jìn)行調(diào)查分析，研究社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化等因素對(duì)購(gòu)買(mǎi)決策的影響，確定這些因素的影響作用到底是發(fā)生在消費(fèi)環(huán)節(jié)、分配環(huán)節(jié)或是生產(chǎn)領(lǐng)域。此外，還要了解潛在顧客的需求情況（包括需要什么、需要多少、何時(shí)需要等）、影響需求的各因素變化的情況、消費(fèi)者的品牌偏好及對(duì)本企業(yè)產(chǎn)品的滿意3、銷(xiāo)售調(diào)研銷(xiāo)售調(diào)研包括對(duì)購(gòu)買(mǎi)行為的調(diào)查，即研究社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化、心理等因素對(duì)購(gòu)買(mǎi)決策的影響，也包括對(duì)企業(yè)銷(xiāo)售活動(dòng)進(jìn)行全面審查，如對(duì)銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售范圍、分銷(xiāo)渠道等方面的調(diào)研，還有產(chǎn)品的市場(chǎng)潛量與銷(xiāo)售潛量以及市場(chǎng)占有率的變化情況，也都是銷(xiāo)售調(diào)研的內(nèi)容。銷(xiāo)售調(diào)研還應(yīng)該就本企業(yè)相對(duì)于主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)劣勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià)。4、促銷(xiāo)調(diào)研促銷(xiāo)調(diào)研主要是對(duì)企業(yè)在產(chǎn)品或服務(wù)的促銷(xiāo)活動(dòng)中所采用的各種促銷(xiāo)方法的有效性進(jìn)行測(cè)試和評(píng)價(jià)。如廣告目標(biāo)、媒體影響力、廣告設(shè)計(jì)及其效果，公共關(guān)系的主要?jiǎng)幼骷靶Ч髽I(yè)形象的設(shè)計(jì)和塑造等，都需要有目的地進(jìn)行調(diào)研。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(zhuān)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。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(lài)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(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、商標(biāo)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)三大類(lèi)。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(lài)。（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(mén)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(zhuān)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(zhuān)業(yè)咨詢(xún)、數(shù)據(jù)分析挖掘等方面的專(zhuān)業(yè)人才以及兼具專(zhuān)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(zhuān)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(zhuān)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。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%。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(lèi)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1，000TB）、EB（約100萬(wàn)TB）或ZB（約10億TB）。多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型指數(shù)據(jù)種類(lèi)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(lèi)型數(shù)據(jù)，多類(lèi)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?？焖俚臄?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(lèi)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(xiāo)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(chēng)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lài)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。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(xún)、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(zhuān)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(chēng)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60%~80%。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(lài)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(zhuān)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(xún)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(xiāo)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(mén)別類(lèi)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(huà)、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?zhuān)瑥亩鴰椭鷽Q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(zhuān)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(lèi)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。營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的構(gòu)成營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)情報(bào)系統(tǒng)和營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)，再經(jīng)過(guò)營(yíng)銷(xiāo)分析系統(tǒng)。它們共同構(gòu)成營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)。（一）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(xiāo)管理者及時(shí)提供有關(guān)交易的信息，包括訂貨數(shù)量、銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)售報(bào)告系統(tǒng)。訂單一收款周期涉及企業(yè)的銷(xiāo)售、財(cái)務(wù)等不同的部門(mén)和環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)流程。訂貨部門(mén)接到銷(xiāo)售代理、經(jīng)銷(xiāo)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(mén)。儲(chǔ)運(yùn)部門(mén)首先查詢(xún)?cè)摲N貨物的庫(kù)存，存貨不足則回復(fù)銷(xiāo)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(mén)得到付款通知后，做出收款賬務(wù)，定期向主管部門(mén)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(xiāo)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(xiāo)、存、運(yùn)等環(huán)節(jié)的問(wèn)題。新型的銷(xiāo)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(xiāo)決策。（二）營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)情報(bào)信息不僅來(lái)源于市場(chǎng)與銷(xiāo)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(xiāo)情報(bào)的質(zhì)量和數(shù)量決定著企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)商、零售商和中間商收集和提供營(yíng)銷(xiāo)信息。（3）積極購(gòu)買(mǎi)特定的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)信息。（4）多渠道、多形式地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)情況，包括參加有關(guān)展銷(xiāo)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(mǎi)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(xiāo)信息中心，改進(jìn)信息處理、傳遞工作。（三）營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)也可稱(chēng)為專(zhuān)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(xiāo)活動(dòng)的信息，提出與企業(yè)所面臨的特定的營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)決策。市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研系統(tǒng)和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)分析系統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)數(shù)據(jù)和問(wèn)題的營(yíng)銷(xiāo)信息子系統(tǒng)。完善的營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)售、訂貨、存貨、推銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)管理人員運(yùn)用科學(xué)方法，針對(duì)特定營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)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(xiāo)組合決策等問(wèn)題。營(yíng)銷(xiāo)調(diào)研的方法（一）確定調(diào)查對(duì)象調(diào)查對(duì)象的代表性直接影響調(diào)查資料的準(zhǔn)確性。根據(jù)調(diào)研的目的及人力、財(cái)力、時(shí)間情況，要適當(dāng)?shù)卮_定調(diào)查樣本的多少和確定調(diào)查對(duì)象。1、普查和典型調(diào)查普查是對(duì)調(diào)查對(duì)象進(jìn)行逐個(gè)調(diào)查，以取得全面、精確的資料，信息準(zhǔn)確度高，但耗時(shí)長(zhǎng)，人力、物力、財(cái)力花費(fèi)大。典型調(diào)查是選擇有代表性的樣本進(jìn)行調(diào)查，據(jù)以推論總，體。只要樣本代表性強(qiáng)，調(diào)查方法得當(dāng)，典型調(diào)查可以收到事半功倍的效果。2、抽樣調(diào)查當(dāng)調(diào)查對(duì)象多、區(qū)域廣而人力、財(cái)力、時(shí)間又不允許進(jìn)行普查時(shí)，依照同等可能性原則，在所調(diào)研對(duì)象的全部單位中抽取一部分作為樣本，根據(jù)調(diào)查分析結(jié)果來(lái)推論全體。常用的抽樣方法有：（1）純隨機(jī)抽樣。完全不區(qū)別樣本是從總體的哪一部分抽出，總體中的每個(gè)單位都有同等機(jī)會(huì)被抽取出來(lái)。如采用抽簽法或亂數(shù)表法。（2）機(jī)械抽樣。遵照隨機(jī)原則，將全部調(diào)查單位按照與研究標(biāo)志無(wú)關(guān)的一個(gè)中立標(biāo)志加以排列，嚴(yán)格按照一定的間隔機(jī)械地抽取調(diào)查樣本。由于樣本在總體中分配較均勻，樣本代表性也較大。（3）類(lèi)型抽樣。實(shí)行科學(xué)分組與抽樣原理相結(jié)合，先用與所研究現(xiàn)象有關(guān)的標(biāo)志，把被研究總體劃分為性質(zhì)相近的各組，以減低各組內(nèi)的標(biāo)志變異度，然后在各組內(nèi)用純隨機(jī)抽樣或機(jī)械抽樣的方法，按各組在總體中所占比重成比例地抽出樣本。這種方法也叫類(lèi)型比例抽樣，樣本代表性更大，可得到較純隨機(jī)抽樣或機(jī)械抽樣更精確的結(jié)果。（4）整群抽樣。上述方法都是從總體中抽取個(gè)別單位，整群抽樣則是整群地抽取樣本，對(duì)這一群?jiǎn)挝贿M(jìn)行全面觀察。其優(yōu)點(diǎn)是比較容易組織，缺點(diǎn)是樣本分布不均勻，代表性較差。（5）判斷抽樣。由專(zhuān)家判斷而決定所選的樣本，也稱(chēng)立意抽樣。（二）收集資料調(diào)查收集第一手資料的方法，主要有以下幾種。1、固定樣本連續(xù)調(diào)查用抽樣方法，從母體中抽出若干樣本組成固定的樣本小組，在一段時(shí)期內(nèi)對(duì)其進(jìn)行反復(fù)調(diào)查以取得資料。調(diào)查技巧可采用個(gè)別面談、問(wèn)卷調(diào)查、消費(fèi)者日記或觀察記錄調(diào)查。固定樣本連續(xù)調(diào)查能掌握事項(xiàng)的變化動(dòng)態(tài)，分析發(fā)展趨勢(shì)。但如持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，被調(diào)查者會(huì)感到厭煩。所以，對(duì)一般問(wèn)題的調(diào)查，往往采用一次性調(diào)查，其方法包括觀察法、實(shí)驗(yàn)法和詢(xún)問(wèn)法。2、觀察調(diào)查由調(diào)查人員到現(xiàn)場(chǎng)對(duì)調(diào)查對(duì)象的情況有目的、有針對(duì)性地觀察記錄，據(jù)以研究被調(diào)查者的行為和心理。這種調(diào)查多是在被調(diào)查者不知不覺(jué)中進(jìn)行的，除人員觀察外，也可利用機(jī)械記錄處理。如廣告效果數(shù)據(jù)，國(guó)外多利用機(jī)械記錄器來(lái)收集。直接觀察所得的資料比較客觀，實(shí)用性也較大。其局限性在于只能看到事態(tài)的現(xiàn)象，往往不能說(shuō)明原因，更不能說(shuō)明購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)和意向。3、實(shí)驗(yàn)法在給定的條件下，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境與營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)過(guò)程中某些變量之間的因果關(guān)系及其發(fā)展變化進(jìn)行觀察分析。如通過(guò)一項(xiàng)推銷(xiāo)方法在特定地區(qū)及時(shí)間的小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，并用市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)原理分析其是否值得大規(guī)模推行，即銷(xiāo)售實(shí)驗(yàn)。4、詢(xún)問(wèn)調(diào)查按預(yù)先準(zhǔn)備好的調(diào)查提綱或調(diào)查表，通過(guò)口頭、電話或書(shū)面方式，向被調(diào)查者了解情況、收集資料。口頭詢(xún)問(wèn)不僅能當(dāng)面聽(tīng)取被調(diào)查者的意見(jiàn)，還可觀察其反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題，能在較短時(shí)間內(nèi)獲得可靠的資料；缺點(diǎn)是花費(fèi)時(shí)間和人力較多，調(diào)查結(jié)果還會(huì)受調(diào)查人員的詢(xún)問(wèn)技巧及主觀因素影響。電話調(diào)查取得信息最快，回答率也較高，而且同城電話費(fèi)用也較低；不足之處是被調(diào)查對(duì)象限于通電話者，對(duì)問(wèn)題只能得到簡(jiǎn)單的回答，有時(shí)不易得到被調(diào)查者合作。通信調(diào)查一般是將所要收集的資料設(shè)計(jì)成問(wèn)卷，其調(diào)查面寬，能深入城鄉(xiāng)各地，被調(diào)查者也有充分時(shí)間考慮；主要缺點(diǎn)是回收率低、周期長(zhǎng)，有時(shí)因誤解問(wèn)卷或不愿認(rèn)真回答造成誤差較大。以企業(yè)為中心的觀念以企業(yè)為中心的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)管理觀念，就是以企業(yè)利益為根本取向和最高目標(biāo)來(lái)處理營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題的觀念。它包括以下幾種。1、生產(chǎn)觀念生產(chǎn)觀念是一種最古老的營(yíng)銷(xiāo)管理觀念。生產(chǎn)觀念認(rèn)為，消費(fèi)者總是接受任何他能買(mǎi)到的價(jià)格低廉的產(chǎn)品。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)致力于提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)低成本和大眾分銷(xiāo)。持生產(chǎn)觀念的企業(yè)的典型口號(hào)是：“我們生產(chǎn)什么，就賣(mài)什么。”生產(chǎn)觀念在西方盛行于19世紀(jì)末20世紀(jì)初。當(dāng)時(shí)，資本主義國(guó)家處于工業(yè)化初期，市場(chǎng)需求旺盛，整個(gè)社會(huì)產(chǎn)品供應(yīng)能力則相對(duì)不足。企業(yè)只要擴(kuò)大生產(chǎn)價(jià)廉物美的產(chǎn)品，就能盈利，而不必過(guò)多關(guān)注市場(chǎng)需求差異。在這種情況下，生產(chǎn)觀念為眾多企業(yè)所接受。除了物資短缺、產(chǎn)品供不應(yīng)求的情況之外，還有一種情況也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)奉行生產(chǎn)觀念。這就是某種具有良好市場(chǎng)前景的產(chǎn)品，技術(shù)含量和生產(chǎn)成本很高，必須通過(guò)提高生產(chǎn)率、降低成本來(lái)擴(kuò)大市場(chǎng)。生產(chǎn)觀念是一種重生產(chǎn)、輕市場(chǎng)的觀念。在物資緊缺的年代也許能“創(chuàng)造輝煌”，但隨著生產(chǎn)的發(fā)展、供求形勢(shì)的變化，這種觀念必然使企業(yè)陷入困境。2、產(chǎn)品觀念產(chǎn)品觀念認(rèn)為，消費(fèi)者最喜歡高質(zhì)量、高性能和具有某些特色的產(chǎn)品。因此，企業(yè)管理的核心是致力于生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，并不斷精益求精。持產(chǎn)品觀念的公司假設(shè)購(gòu)買(mǎi)者欣賞精心制作的產(chǎn)品，相信他們能鑒別產(chǎn)品的質(zhì)量和功能，并愿意出較高價(jià)格購(gòu)買(mǎi)質(zhì)量上乘的產(chǎn)品。這些公司的經(jīng)理人員常迷戀自己生產(chǎn)的產(chǎn)品，而不太關(guān)注市場(chǎng)是否歡迎。他們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)只依賴(lài)工程技術(shù)人員而極少讓消費(fèi)者介人。產(chǎn)品觀念和生產(chǎn)觀念幾乎在同一時(shí)期流行。與生產(chǎn)觀念一樣，產(chǎn)品觀念也是典型的“以產(chǎn)定銷(xiāo)”觀念。由于過(guò)分重視產(chǎn)品而忽視顧客需求，這兩種觀念最終將導(dǎo)致“營(yíng)銷(xiāo)近視癥”。如鐵路行業(yè)以為顧客需要火車(chē)而非運(yùn)輸，忽略了航空、公共汽車(chē)、卡車(chē)以及管道運(yùn)輸?shù)娜找嬖鲩L(zhǎng)的競(jìng)爭(zhēng)；計(jì)算尺制造商以為工程人員需要計(jì)算尺而非計(jì)算能力，忽視了袖珍計(jì)算器的挑戰(zhàn)，其最終結(jié)果是產(chǎn)品被市場(chǎng)冷落，經(jīng)營(yíng)者陷入困境甚至破產(chǎn)。3、推銷(xiāo)觀念推銷(xiāo)觀念（或銷(xiāo)售觀念）認(rèn)為，消費(fèi)者通常有一種購(gòu)買(mǎi)情性或抗衡心理，若聽(tīng)其自然，消費(fèi)者就不會(huì)大量購(gòu)買(mǎi)本企業(yè)的產(chǎn)品，因而營(yíng)銷(xiāo)管理的中心是積極銷(xiāo)售和大力推廣。執(zhí)行推銷(xiāo)觀念的企業(yè)，稱(chēng)為推銷(xiāo)導(dǎo)向企業(yè)。其口號(hào)是：“我們賣(mài)什么，就讓人們買(mǎi)什么?！蓖其N(xiāo)觀念盛行于20世紀(jì)三四十年代。在這一時(shí)期，由于西方各國(guó)科學(xué)管理和大規(guī)模生產(chǎn)盛行，因此商品產(chǎn)量迅速增加，整個(gè)市場(chǎng)供過(guò)于求，賣(mài)主之間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。1929年爆發(fā)的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)危機(jī)，前后歷時(shí)5年，堆積如山的貨物賣(mài)不出去，市場(chǎng)極度蕭條。這種現(xiàn)實(shí)使許多企業(yè)家認(rèn)識(shí)到，企業(yè)不能只顧生產(chǎn)，即使有物美價(jià)廉的產(chǎn)品，也要努力推銷(xiāo)才能保證被人購(gòu)買(mǎi)。在推銷(xiāo)觀念指導(dǎo)下，企業(yè)相信產(chǎn)品是“賣(mài)出去的”，而不是“被買(mǎi)去的”。他們致力于產(chǎn)品的推廣和廣告活動(dòng)，進(jìn)行無(wú)孔不入的促銷(xiāo)信息“轟炸”，以求說(shuō)服甚至強(qiáng)制消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)。與前兩種觀念一樣，推銷(xiāo)觀念也是建立在以企業(yè)為中心，“以產(chǎn)定銷(xiāo)”，而不是滿足消費(fèi)者真正需要的基礎(chǔ)上的。整合營(yíng)銷(xiāo)傳播執(zhí)行（一）整合營(yíng)銷(xiāo)傳播的操作思路（1）以整合為中心。著重以消費(fèi)者為中心并把企業(yè)所有資源綜合利用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的一體化營(yíng)銷(xiāo)。（2）強(qiáng)調(diào)協(xié)調(diào)、統(tǒng)一，系統(tǒng)化管理。企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的協(xié)調(diào)性，不僅強(qiáng)調(diào)企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)、各部門(mén)的協(xié)調(diào)一致，而且強(qiáng)調(diào)企業(yè)與外部環(huán)境協(xié)調(diào)一致，整體配置所有資源，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)整合營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)。（二）影響整合營(yíng)銷(xiāo)傳播執(zhí)行的技能1、營(yíng)銷(xiāo)貫徹技能為使?fàn)I銷(xiāo)傳播計(jì)劃貫徹執(zhí)行快捷有效，必須運(yùn)用分配、監(jiān)控、組織和配合等技能。分配技能指營(yíng)銷(xiāo)各層面負(fù)責(zé)人對(duì)資源進(jìn)行合理分配，使其在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中優(yōu)化配置的能力。監(jiān)控技能指在各職能、規(guī)劃和政策層面建立系統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃結(jié)果的反饋系統(tǒng)并形成控制機(jī)制。組織技能指開(kāi)發(fā)和利用可以依賴(lài)的有效的工作組織。配合技能指營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中各部門(mén)及成員要善于借助其他部門(mén)以至企業(yè)外部的力量有效實(shí)施預(yù)期的戰(zhàn)略。2、營(yíng)銷(xiāo)診斷技能營(yíng)銷(xiāo)傳播