大數(shù)據(jù)應(yīng)用與解決方案市場(chǎng)前景分析

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與解決方案市場(chǎng)前景分析營(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(fǎng)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(chǎng)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。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%。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%。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。大數(shù)據(jù)行業(yè)面臨的機(jī)遇（一）產(chǎn)業(yè)政策集中出臺(tái)，多層次政策體系日益健全十八屆五中全會(huì)提出實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以來(lái)，《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)。2021年3月，在我國(guó)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)。加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字社會(huì)建設(shè)步伐，營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國(guó)。2020年4月，國(guó)家發(fā)改委明確了新基建是以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，面向高質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施體系。其中，在新一代信息技術(shù)關(guān)鍵領(lǐng)域鍛長(zhǎng)板的重要舉措包括：推動(dòng)新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展，加速工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，提高制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平，推進(jìn)制造模式、生產(chǎn)方式以及企業(yè)形態(tài)變革，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。未來(lái)新興產(chǎn)業(yè)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將更依賴(lài)于數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也是支撐5G、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)，因此大數(shù)據(jù)是新基建的重要組成部分，也將推進(jìn)大數(shù)據(jù)底層軟件等核心國(guó)產(chǎn)軟件的快速發(fā)展。（二）數(shù)據(jù)管理軟件國(guó)產(chǎn)化趨勢(shì)明顯，國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有望實(shí)現(xiàn)換道超車(chē)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)管理軟件基本被Oracle、IBM和微軟為代表的國(guó)外關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商主導(dǎo)，國(guó)產(chǎn)軟件產(chǎn)品滲透率低。隨著國(guó)內(nèi)客戶(hù)越來(lái)越重視數(shù)據(jù)與信息安全，國(guó)產(chǎn)軟件產(chǎn)品在關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)替代成為其中重要環(huán)節(jié)，越來(lái)越多的客戶(hù)已經(jīng)開(kāi)始或計(jì)劃相關(guān)軟硬件的采購(gòu)計(jì)劃。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)管理軟件正在逐步由集中式架構(gòu)軟件向分布式架構(gòu)軟件演進(jìn)，國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品有望實(shí)現(xiàn)換道超車(chē)，對(duì)國(guó)外數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行替代。從功能來(lái)看，基于新興分布式架構(gòu)的國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)能滿(mǎn)足市面上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景基礎(chǔ)需求。但國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能否在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中勝出、占據(jù)更多的市場(chǎng)份額，仍然取決于國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能否構(gòu)建自主研發(fā)的生態(tài)以及產(chǎn)品的全球競(jìng)爭(zhēng)力。目前，為保障國(guó)家信息安全，自主研發(fā)的國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系正在形成，此前國(guó)產(chǎn)軟硬件發(fā)展面臨的格局分散、生態(tài)基礎(chǔ)不完善、規(guī)模用戶(hù)群體缺乏等障礙正被逐步攻克。隨著國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系進(jìn)入快速協(xié)同發(fā)展階段，國(guó)產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)迎來(lái)較好的發(fā)展機(jī)遇。（三）數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)要素，各行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求巨大2020年4月，《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》指出，數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的新一代生產(chǎn)要素，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性、決定性的生產(chǎn)要素，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)治理、人民生活產(chǎn)生著重大而深刻的影響。激活數(shù)據(jù)要素潛能，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)，以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革成為我國(guó)當(dāng)下發(fā)展的重點(diǎn)。企業(yè)建設(shè)數(shù)字化能力，高效解決企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的問(wèn)題，優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程、提高效率，成為企業(yè)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，在金融、交通、能源、制造等國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要領(lǐng)域?qū)嶋H提升數(shù)字化能力需求巨大。此外，在企業(yè)數(shù)字化程度提高后，數(shù)據(jù)走向資源化是大勢(shì)所趨，在數(shù)據(jù)資源化的過(guò)程中，建立行業(yè)間高效的數(shù)據(jù)交換機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通、信息共享、業(yè)務(wù)協(xié)同，以成為整合信息資源，深度利用分散數(shù)據(jù)的有效途徑。加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建數(shù)據(jù)共享服務(wù)體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用快速融合，將助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字中國(guó)建設(shè)。（四）大數(shù)據(jù)應(yīng)用的快速發(fā)展，推動(dòng)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需求的快速增長(zhǎng)近年來(lái)，大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)集中于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、多媒體、日志、社交信息等，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類(lèi)型多、數(shù)據(jù)量大、流轉(zhuǎn)速度快、價(jià)值密度低的特點(diǎn)。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿(mǎn)足處理半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要，具有綜合能力的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)有易于擴(kuò)展、無(wú)序存儲(chǔ)、分布式架構(gòu)的特性，相比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，更能滿(mǎn)足對(duì)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)不僅具有存儲(chǔ)管理海量數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)處理性能高和易于擴(kuò)展的特性，還可以保持傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)支持ACID和SQL查詢(xún)等特性，支持關(guān)系數(shù)據(jù)模型。在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展下，大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需求快速增長(zhǎng)。（五）數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘需求將帶動(dòng)智能分析工具的快速發(fā)展智能分析工具主要專(zhuān)注于為數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)建模、預(yù)測(cè)分析等數(shù)據(jù)分析挖掘關(guān)鍵過(guò)程提供工具和相關(guān)解決方案，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度挖掘的重要工具。隨著大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析復(fù)雜程度的加深，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)需要持續(xù)優(yōu)化其平臺(tái)流程、協(xié)作及模型治理特性，以保持與軟件開(kāi)發(fā)中最佳實(shí)踐一致。同時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)廠(chǎng)商也將通過(guò)整合針對(duì)算法篩選、分布式模型訓(xùn)練、模型管理、知識(shí)圖譜和高性能推理等任務(wù)的創(chuàng)新解決方案來(lái)實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)。為了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)人工智能賦能的商業(yè)決策，智能分析工具將迎來(lái)快速發(fā)展機(jī)遇，在云原生、AI工程化、低代碼、隱私安全、云邊一體等方面發(fā)揮更大的作用。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(hù)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IO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(mǎn)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IO資源，可線(xiàn)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(lèi)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(mǎn)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(chǎng)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(xún)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(hù)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(lèi)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。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(fǎng)問(wèn)、查詢(xún)、搜索、會(huì)話(huà)、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(fǎng)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(hù)主題、賬戶(hù)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(xiàn)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(xiàn)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?；跀?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。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。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(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(mǎn)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(hù)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(hù)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(chǎng)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(chǎng)商競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)軟件廠(chǎng)商，并開(kāi)始實(shí)現(xiàn)規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地。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?！鄙a(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。”推銷(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(mǎn)足消費(fèi)者真正需要的基礎(chǔ)上的。品牌資產(chǎn)的構(gòu)成與特征品牌能給企業(yè)帶來(lái)財(cái)富。同樣的產(chǎn)品貼上不同的品牌標(biāo)簽，就可以賣(mài)出不同的價(jià)格，其市場(chǎng)占有能力也有很大的差異。這是人所共知的，如OEM就是以此為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的。這種由品牌帶來(lái)的超值利益是品牌的價(jià)值體現(xiàn)，是由品牌這種特殊的資產(chǎn)生成的。稱(chēng)品牌是特殊資產(chǎn)，不僅是因?yàn)樗鼰o(wú)形，而且還因?yàn)樗恼鎸?shí)價(jià)值并未在企業(yè)財(cái)務(wù)狀況表中反映出來(lái)。（一）品牌資產(chǎn)的一般認(rèn)知1、阿克的品牌資產(chǎn)釋義美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略學(xué)教授戴維?阿克認(rèn)為（1991），“品牌資產(chǎn)是與品牌、品牌名稱(chēng)和標(biāo)志相聯(lián)系的，能夠增加或減少企業(yè)所銷(xiāo)售產(chǎn)品或提供服務(wù)的價(jià)值和顧客價(jià)值的一系列品牌資產(chǎn)與負(fù)債”，并且品牌資產(chǎn)“可以分為五類(lèi)：品牌忠誠(chéng)度、品牌知名度、品質(zhì)認(rèn)知度、除品質(zhì)認(rèn)知度之外的品牌聯(lián)想和品牌資產(chǎn)的其他專(zhuān)有權(quán)一—專(zhuān)利權(quán)、商標(biāo)、渠道關(guān)系等”。2、凱勒的品牌資產(chǎn)解讀美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)教授凱文?萊恩，凱勒認(rèn)為（1998），“品牌資產(chǎn)代表了一種產(chǎn)品的附加值，這種附加值來(lái)源于以往對(duì)此品牌的營(yíng)銷(xiāo)投資”；“以顧客為本的品牌資產(chǎn)就是由于顧客對(duì)品牌的認(rèn)識(shí)而引起的對(duì)該品牌營(yíng)銷(xiāo)的不同反應(yīng)”，包括“不同的效應(yīng)、品牌的認(rèn)同和顧客對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的反應(yīng)三個(gè)重要組成部分”。后又明確為（2008），基于顧客的品牌資產(chǎn)是“顧客品牌知識(shí)所導(dǎo)致的對(duì)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的差異化反應(yīng)”?！爱?dāng)顧客對(duì)品牌有較高的認(rèn)知和熟悉度，并在記憶中形成了強(qiáng)有力的、偏好的、獨(dú)特的品牌聯(lián)想時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生基于顧客的品牌資產(chǎn)”；“創(chuàng)建基于顧客的品牌資產(chǎn)時(shí)，在顧客記憶中建立品牌認(rèn)知和建立積極的品牌形象（即強(qiáng)有力的、偏好的和獨(dú)特的品牌聯(lián)想），這兩者是舉足輕重且密不可分的”。亦即，品牌資產(chǎn)包括品牌認(rèn)知和品牌形象兩方面。其中，“品牌認(rèn)知是由品牌再認(rèn)（是指消費(fèi)者通過(guò)品牌暗示確認(rèn)之前見(jiàn)過(guò)該品牌的能力）和品牌回憶（是指在給出品類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)或使用情境作為暗示的條件下，消費(fèi)者在記憶中找出該品牌的能力）構(gòu)成的”，而“積極的品牌形象是通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)將強(qiáng)有力的、偏好的、獨(dú)特的聯(lián)想與記憶中的品牌聯(lián)系起來(lái)而建立的”。3、我國(guó)學(xué)者的品牌資產(chǎn)認(rèn)知符國(guó)群教授提出了“商標(biāo)資產(chǎn)”的概念。1998年在其《商標(biāo)資產(chǎn)研究》中指出，“商標(biāo)資產(chǎn)作為顧客與商標(biāo)之間長(zhǎng)期關(guān)系的反映，它是由商標(biāo)知名度、商標(biāo)的品質(zhì)形象（或者消費(fèi)者對(duì)商標(biāo)的品質(zhì)感知）、商標(biāo)聯(lián)想、商標(biāo)忠誠(chéng)、附著于商標(biāo)之上的其他權(quán)利型資產(chǎn)五個(gè)方面構(gòu)成”?；谇叭搜芯砍晒?，品牌資產(chǎn)作為一種通過(guò)為消費(fèi)者和企業(yè)提供附加利益來(lái)體現(xiàn)的、超過(guò)商品或服務(wù)本身利益以外的價(jià)值，它是品牌知名度、品牌忠誠(chéng)、品牌聯(lián)想、品牌的品質(zhì)形象和附著在品牌上的其他資產(chǎn)等項(xiàng)內(nèi)容的集成反映?？傊?，品牌資產(chǎn)是一種超過(guò)商品或服務(wù)本身利益以外的價(jià)值。它通過(guò)為消費(fèi)者和企業(yè)提供附加利益來(lái)體現(xiàn)其價(jià)值，并與某一特定的品牌緊密聯(lián)系著。若某種品牌給消費(fèi)者提供的超過(guò)商品或服務(wù)本身以外的附加利益越多，則該品牌對(duì)消費(fèi)者的吸引就越大，從而品牌資產(chǎn)價(jià)值也就越高。如果該品牌的名稱(chēng)或標(biāo)志發(fā)生變更，則附著在該品牌上的財(cái)產(chǎn)也將部分或全部喪失。品牌給企業(yè)帶來(lái)的附加利益，最終源于品牌對(duì)消費(fèi)者的吸引力和感召力。也可以說(shuō)，品牌資產(chǎn)是企業(yè)與顧客關(guān)系的反映，而且是長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系的反映。（二）品牌資產(chǎn)的構(gòu)成1、品牌知名度品牌知名度就是指品牌為消費(fèi)者所知曉的程度，故也稱(chēng)品牌知曉度。對(duì)某一個(gè)特定的品牌來(lái)說(shuō)，品牌知名度或知曉度反映了消費(fèi)者總體中有多少或多大比例的消費(fèi)者知曉它?？梢?jiàn)，品牌知名度反映的是品牌的影響范圍或品牌的影響廣度。（1）品牌知名度有益于提高品牌影響力，也有益于抑制競(jìng)爭(zhēng)品牌知名度。對(duì)知名度較高的品牌產(chǎn)生好感，源于品牌宣傳，也源于消費(fèi)者的自我暗示。對(duì)知名度較高的品牌，消費(fèi)者常常感覺(jué)或暗示自己“有這么大的宣傳力度，其實(shí)力不凡，品牌及產(chǎn)品定然不錯(cuò)”“這個(gè)品牌廣為傳誦，又有那么多人在使用其產(chǎn)品，應(yīng)該或值得信賴(lài)……”，因熟悉而放心?？梢?jiàn)，品牌知名度的高低，直接影響著消費(fèi)者對(duì)品牌的態(tài)度，并在此基礎(chǔ)上影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)選擇。品牌知名度不僅影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)選擇，而且還會(huì)抑制競(jìng)爭(zhēng)品牌知名度的提高。這是因?yàn)?，一方面，人腦對(duì)信息的吸納能力是有限的，有較大選擇性的能夠形成長(zhǎng)時(shí)記憶的信息更是有限的；另一方面，人腦在吸納信息的過(guò)程中，對(duì)同種信息而言，還有先入為主的特性。（2）品牌知名度通過(guò)品牌再識(shí)率和品牌回憶率來(lái)衡量。品牌知名度是通過(guò)富有成效的宣傳來(lái)提升的，而品牌知名度或知曉度就可以用品牌再識(shí)率和品牌回憶率來(lái)衡量。前者反映的是消費(fèi)者總體中知悉該品牌的數(shù)量及其比例；而后者則反映消費(fèi)者總體有多少或多大比例的消費(fèi)者在只提示產(chǎn)品領(lǐng)域的情況下就能夠回憶起該品牌。2、品牌忠誠(chéng)度品牌忠誠(chéng)度作為消費(fèi)者對(duì)某一品牌偏愛(ài)程度的衡量指標(biāo)，它反映了對(duì)該品牌的信任和依賴(lài)程度。一般來(lái)說(shuō)，忠誠(chéng)度越高的品牌，顧客對(duì)其重復(fù)購(gòu)買(mǎi)行為發(fā)生的次數(shù)越多。品牌忠誠(chéng)的價(jià)值具體表現(xiàn)在這樣幾方面：其一是降低營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用。如果消費(fèi)者對(duì)某品牌持有偏好，形成了品牌忠誠(chéng)，有較高的信任度和依賴(lài)性，進(jìn)而經(jīng)常購(gòu)買(mǎi)該品牌產(chǎn)品，就會(huì)使品牌擁有者節(jié)省廣告等促銷(xiāo)費(fèi)用。其二是易于吸引消費(fèi)者，擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模。品牌忠誠(chéng)度高，表明企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)得到了顧客的認(rèn)可；顧客的連續(xù)重復(fù)性購(gòu)買(mǎi)也是一種富有誘導(dǎo)性的示范；口碑甚佳又使老顧客成了義務(wù)宣傳員。而這些都是消費(fèi)者群體擴(kuò)大的重要而又十分有效的條件。3、品牌聯(lián)想對(duì)品牌而言，不同的品牌會(huì)使消費(fèi)者在腦海中產(chǎn)生不同的聯(lián)想，進(jìn)而形成不同的品牌印象。不難想象，提及“麥當(dāng)勞”，消費(fèi)者可能就會(huì)想起：漢堡、薯?xiàng)l、麥當(dāng)勞叔叔、潔凈的店鋪……這種品牌聯(lián)想所形成的對(duì)品牌的印象最終將成為消費(fèi)者選擇品牌的重要依據(jù)。因此，品牌聯(lián)想成為品牌資產(chǎn)的構(gòu)成要素。品牌，通常會(huì)使人們聯(lián)想到產(chǎn)品特征、消費(fèi)者構(gòu)成、消費(fèi)者利益、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等，其聯(lián)想內(nèi)容因品牌不同而各異。消費(fèi)者通過(guò)對(duì)不同品牌產(chǎn)生不同的聯(lián)想，使品牌間的差異得以顯露。廣告宣傳等傳播品牌的主要目的就是試圖使消費(fèi)者“產(chǎn)生聯(lián)想→產(chǎn)生差別化認(rèn)知→產(chǎn)生好感→產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)欲望”。同時(shí)，由于絕大部分聯(lián)想會(huì)想到消費(fèi)者利益或與此關(guān)聯(lián)，而這又是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)與放棄購(gòu)買(mǎi)的依據(jù)或緣由。所以，品牌聯(lián)想能提供消費(fèi)者選購(gòu)的理由。此外，品牌聯(lián)想的資產(chǎn)價(jià)值還表現(xiàn)在它能揭示品牌擴(kuò)展的依據(jù)、能夠創(chuàng)造有利于品牌為消費(fèi)者所接受的正面態(tài)度與感覺(jué)。4、品牌的品質(zhì)形象品牌的品質(zhì)形象是指消費(fèi)者對(duì)某一品牌的總體質(zhì)量感受或在品質(zhì)上的整體印象。不言而喻，品牌品質(zhì)形象相當(dāng)程度地影響品牌的市場(chǎng)聲譽(yù)，進(jìn)而影響品牌或產(chǎn)品的獲利能力。（1）品牌的品質(zhì)形象不同于產(chǎn)品的實(shí)際質(zhì)量。品牌的品質(zhì)形象以品牌標(biāo)定下的產(chǎn)品的實(shí)際質(zhì)量為基礎(chǔ)，但兩者又并非完全等同。一方面，品牌的品質(zhì)形象依賴(lài)于該品牌標(biāo)定下的產(chǎn)品的功能、特點(diǎn)、耐用性、產(chǎn)品外觀和銷(xiāo)售服務(wù)能力等影響產(chǎn)品質(zhì)量的各有關(guān)因素；另一方面，品牌品質(zhì)形象作為消費(fèi)者對(duì)品牌在質(zhì)量上的整體感知，它并非必然與產(chǎn)品的實(shí)際質(zhì)量不可分割。（2）品牌的品質(zhì)形象是企業(yè)實(shí)實(shí)在在努力的結(jié)果。品牌品質(zhì)形象形成的過(guò)程中，企業(yè)是主角。正是通過(guò)企業(yè)積極主動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)努力，使得企業(yè)的品牌相關(guān)信息觸及到了消費(fèi)者的心靈，并存留在消費(fèi)者的頭腦里、記憶中。也可以說(shuō)，品牌的品質(zhì)形象的形成反映了企業(yè)在品質(zhì)方面所做的承諾以及企業(yè)為兌現(xiàn)這種承諾所做的各種努力。5、附著在品牌上的其他資產(chǎn)作為品牌資產(chǎn)的重要組成部分，這些被稱(chēng)之為附著在品牌之上的其他資產(chǎn)是指那些與品牌密切相關(guān)的、對(duì)品牌的增值能力有重大影響的、不易準(zhǔn)確歸類(lèi)的特殊資產(chǎn)，一般包括專(zhuān)利、專(zhuān)有技術(shù)、分銷(xiāo)渠道等。例如，可口可樂(lè)公司津津樂(lè)道的令其感到自豪的“7X”配方即是一種專(zhuān)有技術(shù)，是一種品牌資產(chǎn)。正是“7X”配方及對(duì)其神秘化的宣傳，使“可口可樂(lè)”品牌具有了無(wú)可比擬的價(jià)值。最后還需說(shuō)明，上述品牌資產(chǎn)的五個(gè)方面，具體到某一個(gè)特定的品牌時(shí)，并非是均衡的。如，有的品牌知名度很高，但在消費(fèi)者心目中產(chǎn)生的聯(lián)想?yún)s不一定十分理想；有的品，牌雖能激起一種獨(dú)特的或美好的聯(lián)想，但其品質(zhì)形象可能并不盡如人意，等等。對(duì)品牌的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)做到心中有數(shù)是品牌有效運(yùn)營(yíng)的重要依據(jù)。（三）品牌資產(chǎn)的一般特征品牌資產(chǎn)作為企業(yè)財(cái)產(chǎn)的重要組成部分，主要有以下5個(gè)基本特征。（1）品牌資產(chǎn)具有無(wú)形性。品牌資產(chǎn)與廠(chǎng)房、設(shè)備等有形資產(chǎn)不同，它不能使人憑借眼（看）手（摸）等人們的感官直接感受到它的存在及大小。所以，品牌資產(chǎn)是一種特殊，的資產(chǎn)，是一種無(wú)形資產(chǎn)。有形資產(chǎn)通常是通過(guò)市場(chǎng)交換的方式取得其所有權(quán)，而品牌資產(chǎn)則一般需經(jīng)由品牌所有者申請(qǐng)注冊(cè)轉(zhuǎn)化成商標(biāo)，由注冊(cè)機(jī)關(guān)依照法定程序確立其法律意，義的所有權(quán)；當(dāng)然，品牌資產(chǎn)也可以直接通過(guò)交換獲得所有權(quán)。（2）品牌資產(chǎn)難以準(zhǔn)確計(jì)量。一方面，品牌資產(chǎn)構(gòu)成的特殊性決定了的品牌資產(chǎn)難以準(zhǔn)確計(jì)量。我們知道，品牌反映的是一種企業(yè)與顧客的關(guān)系。這種關(guān)系的深度與廣度通常需通過(guò)品牌知名度、品牌聯(lián)想、品牌忠誠(chéng)和品牌品質(zhì)形象等多方面予以透視，而且品牌資產(chǎn)的這些組成部分又是相互聯(lián)系、相互影響、彼此交錯(cuò)而難以截然分開(kāi)的。另一方面，反映品牌資產(chǎn)價(jià)值的品牌獲利性（品牌未來(lái)獲利能力）受許多不易計(jì)量因素的影響，如品牌在消費(fèi)者中的影響力、品牌投資強(qiáng)度、品牌策略、產(chǎn)品市場(chǎng)容量、產(chǎn)品所處行業(yè)及其結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度等。這也增添了準(zhǔn)確計(jì)量品牌資產(chǎn)的難度。（3）品牌資產(chǎn)在利用中增值。就一般有形資產(chǎn)而言，其投資與利用往往是涇渭分明，存在著明顯的界限，投資即會(huì)增加資產(chǎn)存量，利用就會(huì)減少資