經(jīng)濟畢業(yè)論文數據型
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經(jīng)濟畢業(yè)論文數據型【1】
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子商務(wù)研究現狀分析
摘 要：以2005-2015年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下對電子商務(wù)發(fā)展研究的文獻為研究對象，采用文獻計量方法對現階段發(fā)展重點(diǎn)和特點(diǎn)進(jìn)行分析。
通過(guò)對發(fā)文數量、年度、來(lái)源期刊分布以及各年高頻關(guān)鍵詞等方面進(jìn)行數據統計與計量分析，結果表明，近年來(lái)我國理論研究?jì)热葜饾u豐富且熱度逐年攀升。
關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);電子商務(wù);研究;分析
1 引言
阿里巴巴成功上市，使馬云一時(shí)間家喻戶(hù)曉，同時(shí)讓更多人看到了電商發(fā)展的無(wú)限潛力和廣闊空間。
電子商務(wù)是一門(mén)交叉性概念，其涉及理論知識和領(lǐng)域極為豐富，譬如：管理學(xué)、法學(xué)、經(jīng)濟學(xué)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種領(lǐng)域，是一系列綜合性極強的活動(dòng)。
信息技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì )商業(yè)的發(fā)展使得經(jīng)濟數字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。
有關(guān)電子商務(wù)各類(lèi)的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其發(fā)展的重要支撐不可忽視。
為進(jìn)一步了解近年來(lái)我國基于物聯(lián)網(wǎng)的電商發(fā)展研究熱點(diǎn)，筆者通過(guò)對CNKI收錄的相關(guān)文獻的進(jìn)行計量分析就此展開(kāi)研究。
2 物聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)
物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興技術(shù)，自20世紀90年代由美國麻省理工學(xué)院首次提出以來(lái)，其技術(shù)實(shí)現及應用引起國內外學(xué)術(shù)界學(xué)者廣泛關(guān)注。
物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統提出的，以射頻識別技術(shù)作為條碼識別的替代品，實(shí)現對物流系統進(jìn)行智能化管理。
在研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應用中，RFID功不可沒(méi)。
RFID(Radio Frequency IDentification)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要技術(shù)，又稱(chēng)電子標簽、無(wú)線(xiàn)射頻識別，是一種通信技術(shù)，
可通過(guò)無(wú)線(xiàn)電訊號識別特定目標并讀寫(xiě)相關(guān)數據，而無(wú)需識別系統與特定目標之間建立機械或光學(xué)接觸。
電子商務(wù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)把人、財、物、商店等實(shí)體聯(lián)結起來(lái)并在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下進(jìn)行交互。
在實(shí)現交互時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是利用RFID技術(shù)給各個(gè)實(shí)體標注獨一無(wú)二的標簽從而將不同實(shí)體加以區分。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅承擔著(zhù)標注實(shí)體角色而且在記錄生產(chǎn)過(guò)程、跟蹤物流以及防偽查詢(xún)等方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。
3 研究概況
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟全球化浪潮的推動(dòng)，電子商務(wù)問(wèn)題及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為國內外學(xué)術(shù)界普遍研究熱點(diǎn)。
國內學(xué)者就電子商務(wù)發(fā)展進(jìn)程中涉及到的主要環(huán)節并結合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作出相關(guān)研究，并在其研究的基礎之上根據我國電子商務(wù)發(fā)展狀況提出了針對性建議，
這些環(huán)節主要包括基礎設施建設、支付環(huán)境、信用環(huán)境以及發(fā)展環(huán)境的改善等等。
國內對電子商務(wù)的研究熱度頗高，然而對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究相對匱乏。
2015年4月，我們在CNKI上以“主題=電子商務(wù)”為檢索式進(jìn)行檢索，查得相關(guān)記錄83605條;以“主題=‘物聯(lián)網(wǎng)’+‘電子商務(wù)’”為檢索式得到609條記錄，通過(guò)篩選共112篇文獻與本文研究相關(guān)。
在112篇文章中，98篇為非基金文獻，基金文獻僅占1/8。
據調查，近年來(lái)我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對電子商務(wù)研究集中在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行業(yè)電子商務(wù)中的應用、物聯(lián)網(wǎng)對電商的影響以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)新型模式的研討等方面。
因此，圍繞物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下電子商務(wù)發(fā)展動(dòng)向及趨勢并進(jìn)行相關(guān)比較分析對把握電子商務(wù)發(fā)展中關(guān)鍵問(wèn)題具有極強的現實(shí)意義和指導意義。
4 文獻計量分析
4.1 發(fā)文年代分布
某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域發(fā)表文獻數量隨時(shí)間變化情況能在一定程度上反映出某研究發(fā)展現狀、研究熱度以及未來(lái)研究方向的走勢。
根據CNKI期刊數據庫顯示，我國學(xué)者基于物聯(lián)網(wǎng)的電子商務(wù)的研究始于2005年。
2005年至2015年間，每年發(fā)文數量見(jiàn)表1。
通過(guò)分析發(fā)文量圖表，我們不難發(fā)現：(1)2004年及以前我國基于物聯(lián)網(wǎng)下對電子商務(wù)的文獻幾乎不存在。
2005年董學(xué)耕學(xué)者的《RFID：讓電子商務(wù)插上翅膀》一文開(kāi)啟了研究浪潮，他在這牌文章中詳細地介紹了RFID技術(shù)給電子商務(wù)帶來(lái)突破性的進(jìn)步以及對中國未來(lái)發(fā)展的影響。
(2)在2005年以后至2009年這段時(shí)期，基于物聯(lián)網(wǎng)的電子商務(wù)研究問(wèn)題似乎沒(méi)有引起學(xué)者的關(guān)注。
從圖表可以看出每年發(fā)文量均為1篇且基本沒(méi)有變化趨勢。
(3)2008年金融危機之后，各行各業(yè)經(jīng)濟漸漸復蘇并且電子商務(wù)也得到廣泛推廣。
于是，國內學(xué)術(shù)界廣大學(xué)者著(zhù)手研究如何利用信息技術(shù)推動(dòng)經(jīng)濟回潮。
2009年是學(xué)術(shù)界研究熱度激增的一年，自此發(fā)文量每年都以較大幅度上漲。
譬如，王劍、張鳳巖等學(xué)者就電商服務(wù)模式合作發(fā)表3篇文章――《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的快速消費品電子商務(wù)模式研究》、《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的快速消費品B2B電子商務(wù)模式研究》和《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的服務(wù)類(lèi)電子商務(wù)模式研究》。
他們針對物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下服務(wù)過(guò)程中快速消費品的問(wèn)題進(jìn)行了分析，并提出物聯(lián)網(wǎng)平臺應用于服務(wù)類(lèi)以及快速消費品的電子商務(wù)模式。
4.2 期刊來(lái)源
筆者將與本文研究相關(guān)的112篇文章導入NoteExpress并輔以手工的方式統計各大期刊近年來(lái)刊載文章的數量，
并根據期刊進(jìn)行排序統計得到近十年來(lái)國內基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子商務(wù)研究文章來(lái)源的發(fā)文量排名靠前的期刊名，另外為了便于統計和說(shuō)明問(wèn)題將眾多相關(guān)發(fā)文數量為一篇中文核心期刊歸入CSSCI來(lái)源期刊類(lèi)。
通過(guò)觀(guān)察文獻分布一覽表，我們可以得知：(1)從表中我們可以發(fā)現學(xué)術(shù)界學(xué)者研究來(lái)源期刊主要分布在商務(wù)類(lèi)、信息技術(shù)類(lèi)以及科技創(chuàng )新類(lèi)等期刊，集中分布在《電子商務(wù)》、《中國商貿》、《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》等商業(yè)性質(zhì)以及管理類(lèi)等期刊。
(2)核心期刊和CSSCI來(lái)源期刊收錄的文章質(zhì)量較高，并且在一定程度上可以反映學(xué)術(shù)研究水平。
表中#CSSCI來(lái)源期刊、#中國商貿以及#科技管理研究等核心期刊的發(fā)文數量相對較多，這也從側面反映出我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究已有一定的規模。
此外，部分論文系國家級或省級基金項目文章，比如國家科技支撐計劃項目論文《基于物聯(lián)網(wǎng)的智能物流研究》就智能物流的構建提出了建設性意見(jiàn)和設想。
這表明了，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究的影響力和重要性。
4.3 高頻關(guān)鍵字分析
筆者利用NoteExpress和Excel軟件，將112篇文章中的關(guān)鍵詞按照年度以及出現頻次進(jìn)行統計，在統計時(shí)將“應用”、“技術(shù)”、“分析”等不能反映文獻主題的詞加以剔除，
并將同義關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，統計出不同年份關(guān)鍵詞的詞頻，在此基礎上制關(guān)鍵詞表并根據關(guān)鍵詞表統計數據生成歷年來(lái)關(guān)鍵詞頻數走勢圖。
通過(guò)觀(guān)察圖表，我們得出如下結論：(1)2005年～2015年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下電子商務(wù)的研究范圍及熱度逐年擴增，尤其是2009年以后研究跳出了電子商務(wù)模式以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電商應用的圈子，將視野逐步向智能、潛在價(jià)值方向轉移。
這從另一方面說(shuō)明了，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對經(jīng)濟發(fā)展的巨大影響以及我國對該研究的重視程度。
(2)2005～2010年，學(xué)術(shù)界研究側重于電子商務(wù)結合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的創(chuàng )新發(fā)展，在此期間RFID、射頻技術(shù)、傳感技術(shù)以及B2C等交易模式成為研究重點(diǎn)。
2010年以后，研究范圍被大量擴充，移動(dòng)電子商務(wù)以及RFID、射頻技術(shù)、傳感技術(shù)兩者旗鼓相當仍是研究熱點(diǎn)且，且所占份額較大約占整個(gè)研究的72.1%。
(3)在新型的研究分支中，物流與供應鏈以及智能的研究所占比例較大，與此同時(shí)云計算以及大數據的研究也在呈現逐年攀升的趨勢。
2014及2015年由于部分論文尚未更新入庫，這兩年的關(guān)鍵詞頻短暫下降并不能說(shuō)明研究趨勢下滑的特點(diǎn)應結合實(shí)際情況區別對待。
5 研究結果討論
5.1 理論內容多樣性，熱度逐年攀升
我國的電子商務(wù)起步較晚，然而自1996年我國首例網(wǎng)絡(luò )購物發(fā)生后，國內學(xué)者圍繞電商運營(yíng)以及借助其他技術(shù)推動(dòng)電子商務(wù)發(fā)展而進(jìn)行的研究相當豐富。
由于物聯(lián)網(wǎng)起初是基于物流系統而提出的，前幾年學(xué)者們基于射頻技術(shù)以及傳感技術(shù)對電商各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節產(chǎn)品質(zhì)量監管以及貨物從商家到顧客的過(guò)程的控制提出了獨到的見(jiàn)解。
譬如，周建良學(xué)者在《物聯(lián)網(wǎng)在電子商務(wù)中的研究》一文中從物聯(lián)網(wǎng)的概念出發(fā)，從物流服務(wù)質(zhì)量的提升、完善產(chǎn)品質(zhì)量監控、改善供應鏈管理等3個(gè)方面闡述了物聯(lián)網(wǎng)在電子商務(wù)中的應用。
后來(lái)隨著(zhù)電商規模的增大以及互聯(lián)網(wǎng)的大力推動(dòng)，電商的管理尤其是移動(dòng)電子商務(wù)更是需要更加智能的系統的支持與幫助，部分學(xué)者試圖利用數據挖掘等先進(jìn)信息技術(shù)構建“智能系統”。
通過(guò)觀(guān)察和分析近年來(lái)研究關(guān)鍵詞頻分布圖表，自2011年后學(xué)者們擴大了其研究視野向能帶來(lái)高效益的“潛在價(jià)值”研究，并且研究熱度也在逐漸攀升。
5.2 物聯(lián)網(wǎng)在電商管理經(jīng)營(yíng)各環(huán)節應加大研究力度
與本文研究相關(guān)的文獻中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)應用的研究占據份額較重。
大部分學(xué)者花費大量心血就某個(gè)環(huán)節開(kāi)展其研究。
現階段國內基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子商務(wù)的研究成果較多，尤其是物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)在電子商務(wù)應用方面的研究。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被列為國家“十二五”期間重點(diǎn)發(fā)展的戰略性新興產(chǎn)業(yè)，其先進(jìn)技術(shù)將不斷加快電子商務(wù)前進(jìn)的步伐。
盡管如此，與國外相比，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電子商務(wù)基礎設施建設以及人才培養等方面的應用研究相對薄弱。
某項學(xué)術(shù)研究成果的多少不僅要有廣大潛心研究學(xué)者精力的投入更需要國家政府提供基金等方面的支持。
5.3 物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)電商發(fā)展，引領(lǐng)電商新時(shí)代
創(chuàng )新是生存之本，只有不斷地現代化的信息技術(shù)融合到電子商務(wù)的發(fā)展中提升服務(wù)質(zhì)量才能推動(dòng)電商持續發(fā)展。
我國基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子商務(wù)創(chuàng )新發(fā)展的研究起步較晚，自2011年之后才逐步引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注，譬如彭霞學(xué)者基于RFID技術(shù)和無(wú)線(xiàn)傳感技術(shù)，分析了物流智能倉儲的方向和模式，并對系統構架和功能進(jìn)行了說(shuō)明。
物聯(lián)網(wǎng)利用先進(jìn)的自動(dòng)化識別技術(shù)、無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)技術(shù)將諸多相互獨立的實(shí)體關(guān)聯(lián)起來(lái)使他們彼此之間互聯(lián)實(shí)現了智能一體化，這對物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了極大的促進(jìn)作用，有力地推動(dòng)電子商務(wù)的持續繁榮。
參考文獻：
[1]孫其博，劉杰.物聯(lián)網(wǎng)：概念、架構與關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報，2010，(03)：1-9.
[2]射頻識別技術(shù)的概念[EB/OL].[2015-04-28].http：/pic/wiki/射頻識別.
[3]王劍，張鳳巖.基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的快速消費品電子商務(wù)模式研究[J].企業(yè)導報，2013，(15)：71-73. [4]王劍
經(jīng)濟畢業(yè)論文數據型【2】
大數據時(shí)代的汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)模式變革
【摘要】大數據開(kāi)啟了一個(gè)令人激動(dòng)的全新時(shí)代。
伴隨互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人類(lèi)社會(huì )進(jìn)入了數據爆發(fā)性增長(cháng)的時(shí)代，結構性和非結構性數據大量涌現，這些數據本身蘊藏了巨大的價(jià)值。
新型的數據庫技術(shù)和數據挖掘技術(shù)快速發(fā)展，大量化、多樣化的數據開(kāi)始展現出無(wú)以倫比的商業(yè)價(jià)值，徹底顛覆了我們長(cháng)久以來(lái)形成的固化的思維方式。
如何讓大數據發(fā)出自己聲音，指導汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐，構建企業(yè)核心競爭力，已經(jīng)成為眾多汽車(chē)企業(yè)面臨的重要課題。
【關(guān)鍵詞】大數據 汽車(chē) 營(yíng)銷(xiāo)模式 變革
一、大數據的定義與特征
“大數據”一詞是從英語(yǔ)“Bigdata”一詞直譯而來(lái)。
大數據并非一個(gè)確切的概念，指那些大小已經(jīng)超出了傳統意義上的尺度，一般的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據。
最早提出“大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)”的機構是全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫。
2011 年，麥肯錫在題為《海量數據，創(chuàng )新、競爭和提高生成率的下一個(gè)新領(lǐng)域》的研究報告中指出，數據已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，
逐漸成為重要的生產(chǎn)因素; 而人們對于海量數據的運用將預示著(zhù)新一波生產(chǎn)率增長(cháng)和消費者盈余浪潮的到來(lái)。
麥肯錫全球研究所認為，我們并不需要給“什么是大數據”一個(gè)具體的尺寸，因為隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，這個(gè)尺寸本身就在不斷增大，而且對于各個(gè)不同的領(lǐng)域，“大”的定義也不盡相同，無(wú)需統一。
自從人類(lèi)有印刷術(shù)以來(lái)，過(guò)往上千年所有的印刷材料只相當于200PB; 而在2013年世界上存儲的數據量達到了1.8ZB(1ZB約為1PB的100萬(wàn)倍) ，而其中數字數據只占不到2%。
據市場(chǎng)研究公司IDC的統計，全球數字信息在未來(lái)幾年將呈現驚人增長(cháng)，預計到2020年總量全球數據使用量將達到大約35.2ZB(1ZB=10億TB)。
IBM 公司把大數據概括成三個(gè)V，即大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)，這些構成了大數據的基本特征。
也有機構和專(zhuān)家把大數據的3V特征進(jìn)一步擴展為4V 特征，即新增了價(jià)值(Value)。
根據IDC(International Documentation Centre，國際文獻資料中心)編制的年度數字宇宙研究報告《從混沌中提取價(jià)值》中的描述： 過(guò)去五年的研究發(fā)現，
全球數據量大約每2年翻一番，2010年起全球數據量跨入ZB 時(shí)代; 未來(lái)全球數據增速將會(huì )維持，預計到2020年，全球數據量將會(huì )達到令人恐怖的35ZB，被稱(chēng)為“大數據摩爾定律”。
不僅如此，所謂“大數據”不僅僅體現在數量及其增速上，它同時(shí)指征數據的類(lèi)型開(kāi)始日益復雜，它還牽涉到數據類(lèi)型的改變。
原來(lái)的數據都可以用二維表結構存儲在數據庫中，如常用的EXCEL軟件所處理的數據，稱(chēng)之為結構化數據，而現如今的數據成爆炸式增長(cháng)，并不僅限于以前數字、
符號的結構化數據，還有大部分是文檔、照片、視頻等非結構化數據，現在非結構化數據占有比例已經(jīng)達到互聯(lián)網(wǎng)整個(gè)數據量的75%以上，而用于產(chǎn)生智慧的大數據，
往往是這些非結構化數據，在這一點(diǎn)上，傳統的關(guān)系型數據庫已無(wú)法應對，迫切需要新的數據組織方式和數據處理技術(shù)。
與此同時(shí)，快速變化的商業(yè)環(huán)境也客觀(guān)上要求組織和個(gè)人能基于海量的各種類(lèi)型的數據快速分析、快速決策，保證數據分析的時(shí)效。
從某種意義上來(lái)說(shuō)，人類(lèi)已經(jīng)到了離不開(kāi)數據的境地，在大數據環(huán)境下的三種最主要特性的影響下，人類(lèi)在信息吸收、篩選和處理能力的進(jìn)化下，對信息獲取和利用的需求反而面臨著(zhù)更大挑戰。
二、大數據與汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)
菲利普.科特勒在《Marketing Management》一書(shū)中將營(yíng)銷(xiāo)定義為：個(gè)人和集體通過(guò)創(chuàng )造，提供出售，并同別人自由交換產(chǎn)品和價(jià)值，以獲得其所需所欲之物的一種社會(huì )過(guò)程。
從管理的角度定義，營(yíng)銷(xiāo)通常被描述為“推銷(xiāo)產(chǎn)品的藝術(shù)”。
從營(yíng)銷(xiāo)定義看，營(yíng)銷(xiāo)研究屬于一種社會(huì )科學(xué)研究，是一種“準科學(xué)”研究。
然而，隨著(zhù)大數據時(shí)代的發(fā)展，數據分析技術(shù)、數據挖掘技術(shù)日新月異，社會(huì )科學(xué)研究走向量化研究，“準科學(xué)”正在不斷向“科學(xué)”演變。
2007 年，雅虎的首席科學(xué)家沃茨博士在《自然》上發(fā)表了一篇題為《21 世紀的科學(xué)》的文章，認為得益于計算機技術(shù)和海量數據庫的發(fā)展，
個(gè)人在真實(shí)世界的活動(dòng)得到了前所未有的記錄，這種記錄為社會(huì )科學(xué)的定量分析提供了極為豐富的數據。
由于能夠測得更準、計算得更加精確，他認為社會(huì )科學(xué)將脫下“準科學(xué)”的外衣，真正走進(jìn)科學(xué)的殿堂。
對于汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)來(lái)說(shuō)，也是如此。
一直以來(lái)，汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)的基石在于運用了自然科學(xué)中的數據收集手段，嚴謹地記錄、搜集和分析消費者的各項數據和行為軌跡，同時(shí)又采納了社會(huì )心理學(xué)的方法，透過(guò)現象去解釋人的內心世界。
這種主客觀(guān)的結合讓汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)能夠無(wú)限接近真實(shí)的推測市場(chǎng)需求的方向，讓生產(chǎn)者與消費者能夠達到和諧交換。
因此，數據的豐富性與準確性是汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)成功與否的前提與保障。
大數據時(shí)代大量的、豐富的數據將深刻影響汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐，合理有效的利用這些數據，有助于實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。
三、傳統汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)體系面臨的挑戰
隨著(zhù)信息技術(shù)的發(fā)展，傳統的數據運營(yíng)在汽車(chē)行業(yè)得到廣泛運用，汽車(chē)行業(yè)作為從生產(chǎn)制造、銷(xiāo)售再到售后服務(wù)的一體化服務(wù)企業(yè)，在各個(gè)環(huán)節都有相應的信息系統去解決信息的收集、分析和處理等問(wèn)題。
在生產(chǎn)環(huán)節，這種信息處理是指以ERP去進(jìn)行供應商管理、生產(chǎn)過(guò)程管理以及質(zhì)量控制等內容。
在銷(xiāo)售環(huán)節，經(jīng)銷(xiāo)商和4S店都有相應的DMS系統去處理紛繁復雜的客戶(hù)信息和銷(xiāo)售數據。
針對汽車(chē)企業(yè)的售后服務(wù)方面，可通過(guò)CRM系統進(jìn)行數據的處理工作。
這些數據是以業(yè)務(wù)為中心的。
車(chē)企及其相關(guān)企業(yè)所掌握的數據量是驚人的，然而，車(chē)企和汽車(chē)4S店是獨立的法人，有著(zhù)不同的經(jīng)營(yíng)目標和經(jīng)營(yíng)策略，這就造成了數據之間的相互孤立。
“碎片化”的數據造成汽車(chē)企業(yè)難以追蹤一個(gè)產(chǎn)品整個(gè)的生命周期，也不能跟蹤到自己最終的用戶(hù)，數據的新鮮度也不能得到保證。
另一方面，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)屬于技術(shù)密集、資本密集型產(chǎn)業(yè)，進(jìn)入門(mén)檻高，產(chǎn)業(yè)成熟度高，因此，較難受到新觀(guān)念影響，其數據運營(yíng)模式在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代變革一直相對遲滯，對互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代消費需求的多樣性、個(gè)性化無(wú)法做出有效響應。
然而，隨著(zhù)特斯拉這樣互聯(lián)網(wǎng)車(chē)企的成功，傳統車(chē)企面臨著(zhù)巨大的挑戰，如果繼續躊躇不前勢必被時(shí)代所淘汰。
汽車(chē)企業(yè)傳統的營(yíng)銷(xiāo)模式是建立在抽樣數據調查基礎上的，在統計學(xué)意義上是正確的。
然而，由于時(shí)間、人力、物力各方面的限制，抽樣統計的樣本數量、隨機性、代表性都很難得到保證，其統計結果的準確性、時(shí)效性常常有不可容忍的偏差。
這些偏差造成了傳統營(yíng)銷(xiāo)模式存在多種弊端。
比如，對汽車(chē)產(chǎn)品的定義，包括產(chǎn)品定位、用戶(hù)定位等等，通常是由汽車(chē)企業(yè)的高層決定。
高層做決定的依據通常是競品分析和調研公司組織專(zhuān)家和消費者問(wèn)卷調查結論。
這其中主觀(guān)因素和人為因素對結果影響很大，往往很難貼近真正的消費者，導致出現大量的失敗車(chē)型。
另外，汽車(chē)產(chǎn)品是一種極特殊商品，消費者購買(mǎi)它之后需要一系列的服務(wù)：維修保養、救援、保險、汽車(chē)用品等等。
目前，車(chē)企和4S店提供的服務(wù)是相對粗獷的，新車(chē)過(guò)了免費維修保養期后客戶(hù)流失率十分高，車(chē)企目前沒(méi)有很好的方式解決這些問(wèn)題。
此外，汽車(chē)企業(yè)每年廣告制作與投放支出通常以數億計，由于對客戶(hù)數據掌握不準確，廣告投放的精準性不高，大量的廣告費用是浪費掉的。
聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)是一種非常優(yōu)秀的理念，有很多成功的案例，但是在國內汽車(chē)企業(yè)中很少有應用成功的案例，多數聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)局限于和家居家電品牌的聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)，對品牌形象提升沒(méi)有實(shí)質(zhì)性意義。
出現這種情況的原因，主要在于數據樣本不夠，沒(méi)法建立起汽車(chē)品牌與聯(lián)合品牌相關(guān)性，聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)職能淪落為噱頭。
對市場(chǎng)變化的響應快慢往往決定一個(gè)汽車(chē)企業(yè)生死，車(chē)企對市場(chǎng)變化的感知往往依賴(lài)于上一年度行業(yè)數據，具有很大遲滯性，往往這種遲滯是致命性的。
四、大數據時(shí)代汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)調整
(一)調整營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)架構，建立專(zhuān)業(yè)的大數據營(yíng)銷(xiāo)團隊
汽車(chē)企業(yè)要真正做到擁抱大數據時(shí)代，擁有大數據思維的人才是關(guān)鍵。
傳統上，汽車(chē)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的核心人員是由營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)專(zhuān)業(yè)、汽車(chē)相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員構成，專(zhuān)業(yè)性質(zhì)和一些根深蒂固的觀(guān)念決定了其很難真正適應大數據時(shí)代的變革并具有大數據思維。
大數據時(shí)代，企業(yè)需要建立起以數據為核心的營(yíng)銷(xiāo)模型，它非常注重數據、衡量標準和數據可視化等問(wèn)題，因此，統計專(zhuān)家和數據處理專(zhuān)家是最不可或缺的人才。
這些人沒(méi)有固化的思維方式，了解如何最大化利用大數據的潛力，可以讓數據發(fā)出自己的聲音。
“世界著(zhù)名管理咨詢(xún)公司埃森哲和麥肯錫，都先后發(fā)布報告稱(chēng)，對于數據科學(xué)家的需求確定愈加擴大，并將持續相當長(cháng)的時(shí)間。
在這種背景下，如何培養并招攬有高技能的數據人才，是各個(gè)有意發(fā)展大數據業(yè)務(wù)公司的重點(diǎn)之一，《哈佛商業(yè)評論》還將數據科學(xué)家稱(chēng)之為21 世紀最性感的工作。”
(二)高度重視數據的獲取與管理，將其作為企業(yè)最重要的戰略
在大數據時(shí)代，數據將成為企業(yè)最重要的戰略資源，數據擁有者將獲取巨大的商業(yè)利益。
谷歌、亞馬遜、阿里、twitter這些公司以其掌握海量的數據，獲得高水平的估值。
汽車(chē)企業(yè)的數據實(shí)際上巨量的，但是是“碎片化”的，分散在企業(yè)各個(gè)部門(mén)、4S店、零部件供應商等等機構中，必須建立有力的溝通共享機制整合數據。
汽車(chē)的未來(lái)發(fā)展趨勢是將變成一個(gè)數字化終端，實(shí)現娛樂(lè )功能的同時(shí)，可以登錄車(chē)聯(lián)網(wǎng)，獲得各種服務(wù)。
汽車(chē)所記錄和傳出的數據量將非常龐大，這些數據都也可以用來(lái)改善企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)。
另一方面，除了挖掘汽車(chē)企業(yè)內部數據，車(chē)企還需與數據提供商建立起戰略合作。
汽車(chē)相關(guān)網(wǎng)站平臺如太平洋、易車(chē)、騰訊汽車(chē)等等，記錄了大量的汽車(chē)消費行為，這些數據對企業(yè)同樣至關(guān)重要。
(三)深入構建大數據營(yíng)銷(xiāo)模型，充分利用數據創(chuàng )造價(jià)值
在海量的企業(yè)數據資源基礎上，專(zhuān)業(yè)的數據處理可以幫助企業(yè)發(fā)現數據中隱藏的商業(yè)信息，為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)提供準確的數據支撐，有助于企業(yè)建立數據營(yíng)銷(xiāo)模型。
事實(shí)上每一個(gè)購車(chē)行為都展示了消費者的生活方式，綜合其汽車(chē)消費行為和其他生活方式信息，可以讓我們獲得汽車(chē)消費行為與其他消費行為的相關(guān)性，
比如，購買(mǎi)一款車(chē)的人通常會(huì )關(guān)注哪一類(lèi)競品、最關(guān)注車(chē)子哪一方面功能、喜愛(ài)哪一種奢侈品牌、喜歡哪一種社交方式、購買(mǎi)哪一類(lèi)汽車(chē)用品等等。
這些信息，對于產(chǎn)品定位、產(chǎn)品設計、汽車(chē)后市場(chǎng)服務(wù)、廣告精準投放、聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)實(shí)施都具有極大的價(jià)值。
五、結論
在大數據時(shí)代，新型數據處理技術(shù)的進(jìn)步為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)帶來(lái)重大的變革，尤其是傳統汽車(chē)行業(yè)。
特斯拉和谷歌已經(jīng)將大數據技術(shù)應用于汽車(chē)產(chǎn)品定位與開(kāi)發(fā)，獲得了巨大的成功，相教傳統車(chē)企迅速建立起競爭優(yōu)勢。
傳統車(chē)企必須改變思維模式和組織架構，不斷搜集各種相關(guān)數據，建立全新的大數據營(yíng)銷(xiāo)模型，大數據將變成企業(yè)自身的競爭力。
參考文獻：
[1]Mckinsey Global Institute，Big Data： The Nest Frontier for Innovation，Competition and Productivity [EB /OL]. May ，2011.
[2]涂子沛.大數據[M].廣西：廣西師范大學(xué)出版社，2012.
[3][美] 菲利普・科特勒，凱文・萊恩&
經(jīng)濟畢業(yè)論文數據型【3】
簡(jiǎn)析大數據相關(guān)股票―同有科技
【摘要】隨著(zhù)科技、經(jīng)濟的快速發(fā)展，數據呈現爆炸性增長(cháng)，人們越來(lái)越意識到數據的重要性。
正如《紐約時(shí)報》所稱(chēng)，“大數據”時(shí)代已經(jīng)降臨。
本文挑選其中數據存儲商業(yè)模式進(jìn)行詳細分析，基于PEST模型對數據存儲產(chǎn)業(yè)的宏觀(guān)環(huán)境進(jìn)行分析，以及對于其發(fā)展現狀進(jìn)行分析。
得出數據存儲產(chǎn)業(yè)進(jìn)入壁壘較高，且在我國處于發(fā)展初期，很有潛力。
并選擇數據存儲行業(yè)的上市公司―同有科技，對其進(jìn)行財務(wù)分析。
以期給投資者提供參考。
【關(guān)鍵詞】投資 數據存儲產(chǎn)業(yè) 同有科技
一、數據存儲產(chǎn)業(yè)分析
(一)數據存儲行業(yè)環(huán)境分析―基于PEST模型
(1)政治環(huán)境。
2001年美國紐約世貿中心遭受恐怖主義分子襲擊后，雙子樓的倒塌并沒(méi)有給公司的關(guān)鍵數據帶來(lái)重大損失。
摩根士丹利的遠程防災系統，能夠實(shí)時(shí)將數據信息備份到另一個(gè)數據中心。
國內的存儲市場(chǎng)也已經(jīng)逐漸啟動(dòng)，國家相關(guān)政策鼓勵數據存儲技術(shù)的研究，同時(shí)鼓勵產(chǎn)業(yè)結構調整，鼓勵高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是電子信息技術(shù)的發(fā)展。
積極承接新一輪國際產(chǎn)業(yè)轉移。
各地政府也出臺了大數據行動(dòng)計劃或實(shí)施方案。
(2)經(jīng)濟環(huán)境。
從經(jīng)濟環(huán)境來(lái)講，兩個(gè)未來(lái)更加成熟的應用趨勢驅動(dòng)著(zhù)存儲市場(chǎng)的高速增長(cháng)，一是數據庫應用，包括供應鏈、電子采購、銷(xiāo)售與市場(chǎng)的廣泛普及，
使越來(lái)越多的數據誕生;二是在線(xiàn)媒體，產(chǎn)生了各種形式的內容，包括聲音、影像等，這些都需要大量的存儲設施。
從平行市場(chǎng)來(lái)看，國內市場(chǎng)上存儲采購量最大的是金融、電信等行業(yè)，但其他行業(yè)對存儲的需求也日漸膨脹，特別是電子口岸、數字城市、統計信息化工程的啟動(dòng)都給相應行業(yè)的存儲建設提出了要求。
科技部啟動(dòng)的百億元制造業(yè)信息化工程中，將企業(yè)資源計劃系統、數據庫管理系統等作為重點(diǎn)發(fā)展和扶植的應用項目，促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)對存儲系統的需求。
(3)文化環(huán)境。
我國人口多，產(chǎn)生數據量大，這意味著(zhù)巨大的國內市場(chǎng)。
如今人們更喜歡在網(wǎng)上進(jìn)行操作以滿(mǎn)足自己各方面的需求，可以說(shuō)人們與電子產(chǎn)品接觸時(shí)便產(chǎn)生了數據，而這些都涉及到數據的存儲。
近幾年，中國存儲市場(chǎng)持續走高，增長(cháng)率維持在25%左右。
(4)技術(shù)環(huán)境。
技術(shù)環(huán)境因素是指企業(yè)所處的環(huán)境中的科技因素及相關(guān)的各種社會(huì )現象的集合，包括國家科技體制、科技政策、科技水平和科技發(fā)展趨勢等。
技術(shù)環(huán)境影響到企業(yè)能否及時(shí)調整戰略決策，以獲得新的競爭優(yōu)勢。
數據存儲幾大行業(yè)趨勢：平板電腦、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等趨勢會(huì )促使存儲行業(yè)的發(fā)展。
平板電腦由于輕薄的要求，對存儲也提出了較高的要求。
另外，智能手機由于有操縱系統，對存儲的要求容量及運行速度也越來(lái)越高。
另外在飛速發(fā)展的時(shí)代，人們對于電子產(chǎn)品的存儲容量、運行速度等也有越來(lái)越高的要求。
云計算系統主要是將信息永久地存儲在云中的服務(wù)器上，在使用信息時(shí)只是在客戶(hù)端進(jìn)行緩存，客戶(hù)端可以是桌面電腦、手機、手持設備等。
而這個(gè)趨勢就會(huì )導致，個(gè)人電腦對數據存儲容量要求降低，而大型電腦服務(wù)公司則對數據存儲容量、安全性、速度要求提高。
這就會(huì )導致傳統硬盤(pán)銷(xiāo)售量下降，而云計算相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。
而物聯(lián)網(wǎng)是指在現有互聯(lián)網(wǎng)基礎上，利用RFID(無(wú)線(xiàn)射頻識別)實(shí)現對物品的電子標示，然后利用無(wú)線(xiàn)互聯(lián)技術(shù)，構造一個(gè)覆蓋世界上所有事物的網(wǎng)絡(luò )，并實(shí)現網(wǎng)絡(luò )中物品與物品或者物品與人之間的交流。
這個(gè)趨勢則會(huì )導致市場(chǎng)對存儲設備需求的大幅增加。
(二)數據存儲產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀
大數據時(shí)代的來(lái)臨給數據存儲帶來(lái)了更多的機遇，同時(shí)也帶來(lái)了問(wèn)題。
有關(guān)數據表明，大約有80%左右的企業(yè)不愿意將企業(yè)內的業(yè)務(wù)數據放在云存儲產(chǎn)品中，究其原因是出于對數據安全性的考慮。
國內帶寬也限制了用戶(hù)對云存儲的熱情。
如今，大家還是更習慣于花錢(qián)買(mǎi)硬件產(chǎn)品而非虛擬服務(wù)。
可以看出國內云存儲市場(chǎng)尚處在初級階段，慘烈的競爭尚未到來(lái)，市場(chǎng)的發(fā)展并不成熟，但結合國際來(lái)看，云存儲還是很有發(fā)展潛力。
二、同有科技(300302)價(jià)值評估
(一)公司簡(jiǎn)介
同有科技全稱(chēng)北京同有飛驥科技股份有限公司，于2012年在國內上市，成為中國存儲行業(yè)唯一上市企業(yè)。
作為大數據存儲架構提供商，同有科技提供貼近大數據典型應用的創(chuàng )新技術(shù)、完善的產(chǎn)品和解決方案，擁有覆蓋全國的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)網(wǎng)絡(luò )。
(二)企業(yè)競爭力分析
(1)行業(yè)內的競爭者。
目前我國存儲產(chǎn)業(yè)的競爭者主要來(lái)自于跨國公司。
存儲產(chǎn)業(yè)具有一定的技術(shù)和資金壁壘，對于中小企業(yè)進(jìn)入障礙較高。
現有存儲企業(yè)必須提升研發(fā)能力。
而同有科技是中國唯一上市存儲企業(yè)，大數據存儲架構提供商，率先完成從傳統的專(zhuān)業(yè)存儲廠(chǎng)商向大數據存儲架構提供商的轉型。
專(zhuān)注存儲行業(yè)二十余年，準確把握核心技術(shù)的發(fā)展趨勢。
2012年的成功上市，為研發(fā)生產(chǎn)提供了更加雄厚的資本支持。
(2)替代產(chǎn)品的威脅。
存儲行業(yè)企業(yè)提供的是存儲設備產(chǎn)品和專(zhuān)業(yè)化服務(wù)，例如同有科技的服務(wù)對象政府、金融行業(yè)等具有海量數據存儲需求的單位或企業(yè)，由于技術(shù)的局限很難選擇自營(yíng)的形式為自身提供產(chǎn)品和服務(wù)。
當數據量達到一定程度時(shí)，只能選擇專(zhuān)業(yè)從事存儲的企業(yè)提供產(chǎn)品和服務(wù)。
可見(jiàn)，存儲行業(yè)企業(yè)的替代性較低。
(3)供應商的談判能力。
存儲行業(yè)的供應商包括存儲基礎零部件設備供應商和數據管理服務(wù)供應商，大部分是IT制造行業(yè)企業(yè)，供應商的討價(jià)還價(jià)能力決定于其規模、技術(shù)實(shí)力和專(zhuān)業(yè)性。
如果業(yè)務(wù)量大、技術(shù)能力強、專(zhuān)業(yè)服務(wù)水準高，討價(jià)還價(jià)能力就相對較強。
而同有科技經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展與積累，成為國內覆蓋行業(yè)最多的專(zhuān)業(yè)存儲廠(chǎng)商，得到了政府、軍工、科研院所、金融、醫療、教育、能源等多個(gè)行業(yè)用戶(hù)的廣泛認可，公司規模排同行業(yè)前列。
同有科技具有一定的供應商談判能力。
(4)買(mǎi)方的談判能力。
中國存儲產(chǎn)業(yè)集中度較高，能提供海量數據存儲設備和服務(wù)的國內企業(yè)并不多。
相對于國外企業(yè)來(lái)講，國內企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)具有價(jià)格優(yōu)勢，買(mǎi)方的討價(jià)還價(jià)能力不高，根據成本節約的目標選擇國內企業(yè)產(chǎn)品。
(三)財務(wù)指標分析
盈利能力看出，銷(xiāo)售毛利率較高，而ROIC、ROE、ROA三個(gè)指標卻逐年遞減，從其財務(wù)表報中看，主要是因為營(yíng)業(yè)收入從2011年開(kāi)始逐年遞減。
而成長(cháng)能力中出現負增長(cháng)，也主要是因為營(yíng)業(yè)收入的遞減。
同時(shí)可以看出營(yíng)運能力水平正常。
目前存儲行業(yè)處于快速發(fā)展階段，技術(shù)更新和產(chǎn)品換代迅速。
2012年的上市對同有科技來(lái)說(shuō)是個(gè)轉折點(diǎn)。
若公司對技術(shù)、產(chǎn)品和市場(chǎng)的發(fā)展趨勢不能正確判斷并適時(shí)調整自身研發(fā)策略，不能正確把握新技術(shù)的研發(fā)方向，將導致公司的市場(chǎng)競爭力下降。
公司緊密跟蹤國內外的技術(shù)走向，深入調研客戶(hù)實(shí)際需求，持續投入研發(fā)資源，加強專(zhuān)業(yè)人才引進(jìn)，提升公司專(zhuān)業(yè)技術(shù)水平。
雖然公司具備了較強的銷(xiāo)售能力和研發(fā)能力，但與國際大型存儲廠(chǎng)商相比，公司在總體資產(chǎn)規模和營(yíng)業(yè)收入方面依然相對較小。
從表格中，可以看出，公司的研發(fā)費用逐年提升。
而近幾年同有科技業(yè)也推出了數據存儲產(chǎn)品和解決方案等。
同時(shí)也為自身的發(fā)展積累經(jīng)驗。
三、結論
本文分析了數據存儲行業(yè)的環(huán)境和發(fā)展現狀，并選出大數據板塊的股票――同有科技。
對同有科技進(jìn)行財務(wù)指標分析、競爭力分析。
同有科技作為中國存儲行業(yè)唯一上市公司，正處于發(fā)展期，希望它在發(fā)展的道路上漸行漸遠，為中國的大數據時(shí)代貢獻一份力，并與國際接軌。
參考文獻：
[1]Yang Michael， NAND market maintain growth streak in 2011 as tablet sales soar， Isuppli Memory & storage， January， 2011.
[2]言小艾.平板電腦有何優(yōu)勢[J].大眾用電，2011.
[3]張建勛，古志民，鄭超.云計算研究進(jìn)展綜述[J].計算機應用研
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