經濟畢業論文數據型

時間：2025-10-15 12:03:50 經濟管理論文

經濟畢業論文數據型

　　經濟專業的應屆畢業生們，你們的經濟畢業論文準備好了嗎?以下是關于經濟畢業論文數據型，歡迎閱讀!

經濟畢業論文數據型

　　經濟畢業論文數據型【1】

　　基于物聯網技術的電子商務研究現狀分析

　　摘要：以2005-2015年物聯網技術下對電子商務發展研究的文獻為研究對象，采用文獻計量方法對現階段發展重點和特點進行分析。

　　通過對發文數量、年度、來源期刊分布以及各年高頻關鍵詞等方面進行數據統計與計量分析，結果表明，近年來我國理論研究內容逐漸豐富且熱度逐年攀升。

　　關鍵詞：物聯網;電子商務;研究;分析

　　1 引言

　　阿里巴巴成功上市，使馬云一時間家喻戶曉，同時讓更多人看到了電商發展的無限潛力和廣闊空間。

　　電子商務是一門交叉性概念，其涉及理論知識和領域極為豐富，譬如：管理學、法學、經濟學以及互聯網技術等多種領域，是一系列綜合性極強的活動。

　　信息技術的進步和社會商業的發展使得經濟數字化、競爭全球化、貿易自由化的趨勢不斷加強。

　　有關電子商務各類的研究如雨后春筍層出不窮，其中物聯網技術作為其發展的重要支撐不可忽視。

　　為進一步了解近年來我國基于物聯網的電商發展研究熱點，筆者通過對CNKI收錄的相關文獻的進行計量分析就此展開研究。

　　2 物聯網與電子商務

　　物聯網作為一種新興技術，自20世紀90年代由美國麻省理工學院首次提出以來，其技術實現及應用引起國內外學術界學者廣泛關注。

　　物聯網起初是基于物流系統提出的，以射頻識別技術作為條碼識別的替代品，實現對物流系統進行智能化管理。

　　在研究物聯網技術在電子商務應用中，RFID功不可沒。

　　RFID(Radio Frequency IDentification)技術作為物聯網的重要技術，又稱電子標簽、無線射頻識別，是一種通信技術，

　　可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸。

　　電子商務利用物聯網技術通過把人、財、物、商店等實體聯結起來并在網絡環境下進行交互。

　　在實現交互時，一個關鍵技術就是利用RFID技術給各個實體標注獨一無二的標簽從而將不同實體加以區分。

　　物聯網技術不僅承擔著標注實體角色而且在記錄生產過程、跟蹤物流以及防偽查詢等方面發揮著重要作用。

　　3 研究概況

　　隨著互聯網技術的發展和經濟全球化浪潮的推動，電子商務問題及物聯網技術成為國內外學術界普遍研究熱點。

　　國內學者就電子商務發展進程中涉及到的主要環節并結合物聯網技術作出相關研究，并在其研究的基礎之上根據我國電子商務發展狀況提出了針對性建議，

　　這些環節主要包括基礎設施建設、支付環境、信用環境以及發展環境的改善等等。

　　國內對電子商務的研究熱度頗高，然而對物聯網技術下電子商務的研究相對匱乏。

　　2015年4月，我們在CNKI上以“主題=電子商務”為檢索式進行檢索，查得相關記錄83605條;以“主題=‘物聯網’+‘電子商務’”為檢索式得到609條記錄，通過篩選共112篇文獻與本文研究相關。

　　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，近年來我國基于物聯網技術對電子商務研究集中在物聯網技術在各行業電子商務中的應用、物聯網對電商的影響以及基于物聯網技術新型模式的研討等方面。

　　因此，圍繞物聯網環境下電子商務發展動向及趨勢并進行相關比較分析對把握電子商務發展中關鍵問題具有極強的現實意義和指導意義。

　　4 文獻計量分析

　　4.1 發文年代分布

　　某一學術領域發表文獻數量隨時間變化情況能在一定程度上反映出某研究發展現狀、研究熱度以及未來研究方向的走勢。

　　根據CNKI期刊數據庫顯示，我國學者基于物聯網的電子商務的研究始于2005年。

　　2005年至2015年間，每年發文數量見表1。

　　通過分析發文量圖表，我們不難發現：(1)2004年及以前我國基于物聯網下對電子商務的文獻幾乎不存在。

　　2005年董學耕學者的《RFID：讓電子商務插上翅膀》一文開啟了研究浪潮，他在這牌文章中詳細地介紹了RFID技術給電子商務帶來突破性的進步以及對中國未來發展的影響。

　　(2)在2005年以后至2009年這段時期，基于物聯網的電子商務研究問題似乎沒有引起學者的關注。

　　從圖表可以看出每年發文量均為1篇且基本沒有變化趨勢。

　　(3)2008年金融危機之后，各行各業經濟漸漸復蘇并且電子商務也得到廣泛推廣。

　　于是，國內學術界廣大學者著手研究如何利用信息技術推動經濟回潮。

　　2009年是學術界研究熱度激增的一年，自此發文量每年都以較大幅度上漲。

　　譬如，王劍、張鳳巖等學者就電商服務模式合作發表3篇文章――《基于物聯網平臺的快速消費品電子商務模式研究》、《基于物聯網平臺的快速消費品B2B電子商務模式研究》和《基于物聯網平臺的服務類電子商務模式研究》。

　　他們針對物聯網環境下服務過程中快速消費品的問題進行了分析，并提出物聯網平臺應用于服務類以及快速消費品的電子商務模式。

　　4.2 期刊來源

　　筆者將與本文研究相關的112篇文章導入NoteExpress并輔以手工的方式統計各大期刊近年來刊載文章的數量，

　　并根據期刊進行排序統計得到近十年來國內基于物聯網技術的電子商務研究文章來源的發文量排名靠前的期刊名，另外為了便于統計和說明問題將眾多相關發文數量為一篇中文核心期刊歸入CSSCI來源期刊類。

　　通過觀察文獻分布一覽表，我們可以得知：(1)從表中我們可以發現學術界學者研究來源期刊主要分布在商務類、信息技術類以及科技創新類等期刊，集中分布在《電子商務》、《中國商貿》、《物聯網技術》等商業性質以及管理類等期刊。

　　(2)核心期刊和CSSCI來源期刊收錄的文章質量較高，并且在一定程度上可以反映學術研究水平。

　　表中#CSSCI來源期刊、#中國商貿以及#科技管理研究等核心期刊的發文數量相對較多，這也從側面反映出我國基于物聯網技術下電子商務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《基于物聯網的智能物流研究》就智能物流的構建提出了建設性意見和設想。

　　這表明了，物聯網技術下電子商務的研究的影響力和重要性。

　　4.3 高頻關鍵字分析

　　筆者利用NoteExpress和Excel軟件，將112篇文章中的關鍵詞按照年度以及出現頻次進行統計，在統計時將“應用”、“技術”、“分析”等不能反映文獻主題的詞加以剔除，

　　并將同義關鍵詞進行合并，統計出不同年份關鍵詞的詞頻，在此基礎上制關鍵詞表并根據關鍵詞表統計數據生成歷年來關鍵詞頻數走勢圖。

　　通過觀察圖表，我們得出如下結論：(1)2005年～2015年物聯網技術下電子商務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模式以及物聯網技術在電商應用的圈子，將視野逐步向智能、潛在價值方向轉移。

　　這從另一方面說明了，物聯網技術對經濟發展的巨大影響以及我國對該研究的重視程度。

　　(2)2005～2010年，學術界研究側重于電子商務結合物聯網技術的創新發展，在此期間RFID、射頻技術、傳感技術以及B2C等交易模式成為研究重點。

　　2010年以后，研究范圍被大量擴充，移動電子商務以及RFID、射頻技術、傳感技術兩者旗鼓相當仍是研究熱點且，且所占份額較大約占整個研究的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，這兩年的關鍵詞頻短暫下降并不能說明研究趨勢下滑的特點應結合實際情況區別對待。

　　5 研究結果討論

　　5.1 理論內容多樣性，熱度逐年攀升

　　我國的電子商務起步較晚，然而自1996年我國首例網絡購物發生后，國內學者圍繞電商運營以及借助其他技術推動電子商務發展而進行的研究相當豐富。

　　由于物聯網起初是基于物流系統而提出的，前幾年學者們基于射頻技術以及傳感技術對電商各個生產環節產品質量監管以及貨物從商家到顧客的過程的控制提出了獨到的見解。

　　譬如，周建良學者在《物聯網在電子商務中的研究》一文中從物聯網的概念出發，從物流服務質量的提升、完善產品質量監控、改善供應鏈管理等3個方面闡述了物聯網在電子商務中的應用。

　　后來隨著電商規模的增大以及互聯網的大力推動，電商的管理尤其是移動電子商務更是需要更加智能的系統的支持與幫助，部分學者試圖利用數據挖掘等先進信息技術構建“智能系統”。

　　通過觀察和分析近年來研究關鍵詞頻分布圖表，自2011年后學者們擴大了其研究視野向能帶來高效益的“潛在價值”研究，并且研究熱度也在逐漸攀升。

　　5.2 物聯網在電商管理經營各環節應加大研究力度

　　與本文研究相關的文獻中，物聯網技術在電子商務應用的研究占據份額較重。

　　大部分學者花費大量心血就某個環節開展其研究。

　　現階段國內基于物聯網技術的電子商務的研究成果較多，尤其是物聯網相關技術在電子商務應用方面的研究。

　　物聯網技術被列為國家“十二五”期間重點發展的戰略性新興產業，其先進技術將不斷加快電子商務前進的步伐。

　　盡管如此，與國外相比，物聯網技術在電子商務基礎設施建設以及人才培養等方面的應用研究相對薄弱。

　　某項學術研究成果的多少不僅要有廣大潛心研究學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 物聯網推動電商發展，引領電商新時代

　　創新是生存之本，只有不斷地現代化的信息技術融合到電子商務的發展中提升服務質量才能推動電商持續發展。

　　我國基于互聯網技術的電子商務創新發展的研究起步較晚，自2011年之后才逐步引起了學術界的關注，譬如彭霞學者基于RFID技術和無線傳感技術，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行了說明。

　　物聯網利用先進的自動化識別技術、無線傳感網技術將諸多相互獨立的實體關聯起來使他們彼此之間互聯實現了智能一體化，這對物流產業的發展起到了極大的促進作用，有力地推動電子商務的持續繁榮。

　　參考文獻：

　　[1]孫其博，劉杰.物聯網：概念、架構與關鍵技術研究綜述[J].北京郵電大學學報，2010，(03)：1-9.

　　[2]射頻識別技術的概念[EB/OL].[2015-04-28].http：/pic/wiki/射頻識別.

　　[3]王劍，張鳳巖.基于物聯網平臺的快速消費品電子商務模式研究[J].企業導報，2013，(15)：71-73. 　　[4]王劍

　　經濟畢業論文數據型【2】

　　大數據時代的汽車營銷模式變革

　　【摘要】大數據開啟了一個令人激動的全新時代。

　　伴隨互聯網的發展，人類社會進入了數據爆發性增長的時代，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值。

　　新型的數據庫技術和數據挖掘技術快速發展，大量化、多樣化的數據開始展現出無以倫比的商業價值，徹底顛覆了我們長久以來形成的固化的思維方式。

　　如何讓大數據發出自己聲音，指導汽車營銷實踐，構建企業核心競爭力，已經成為眾多汽車企業面臨的重要課題。

　　【關鍵詞】大數據汽車營銷模式變革

　　一、大數據的定義與特征

　　“大數據”一詞是從英語“Bigdata”一詞直譯而來。

　　大數據并非一個確切的概念，指那些大小已經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“大數據時代已經到來”的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫。

　　2011 年，麥肯錫在題為《海量數據，創新、競爭和提高生成率的下一個新領域》的研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，

　　逐漸成為重要的生產因素; 而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。

　　麥肯錫全球研究所認為，我們并不需要給“什么是大數據”一個具體的尺寸，因為隨著技術的進步，這個尺寸本身就在不斷增大，而且對于各個不同的領域，“大”的定義也不盡相同，無需統一。

　　自從人類有印刷術以來，過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100萬倍) ，而其中數字數據只占不到2%。

　　據市場研究公司IDC的統計，全球數字信息在未來幾年將呈現驚人增長，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。

　　也有機構和專家把大數據的3V特征進一步擴展為4V 特征，即新增了價值(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《從混沌中提取價值》中的描述：過去五年的研究發現，

　　全球數據量大約每2年翻一番，2010年起全球數據量跨入ZB 時代; 未來全球數據增速將會維持，預計到2020年，全球數據量將會達到令人恐怖的35ZB，被稱為“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，它同時指征數據的類型開始日益復雜，它還牽涉到數據類型的改變。

　　原來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，稱之為結構化數據，而現如今的數據成爆炸式增長，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達到互聯網整個數據量的75%以上，而用于產生智慧的大數據，

　　往往是這些非結構化數據，在這一點上，傳統的關系型數據庫已無法應對，迫切需要新的數據組織方式和數據處理技術。

　　與此同時，快速變化的商業環境也客觀上要求組織和個人能基于海量的各種類型的數據快速分析、快速決策，保證數據分析的時效。

　　從某種意義上來說，人類已經到了離不開數據的境地，在大數據環境下的三種最主要特性的影響下，人類在信息吸收、篩選和處理能力的進化下，對信息獲取和利用的需求反而面臨著更大挑戰。

　　二、大數據與汽車營銷

　　菲利普.科特勒在《Marketing Management》一書中將營銷定義為：個人和集體通過創造，提供出售，并同別人自由交換產品和價值，以獲得其所需所欲之物的一種社會過程。

　　從管理的角度定義，營銷通常被描述為“推銷產品的藝術”。

　　從營銷定義看，營銷研究屬于一種社會科學研究，是一種“準科學”研究。

　　然而，隨著大數據時代的發展，數據分析技術、數據挖掘技術日新月異，社會科學研究走向量化研究，“準科學”正在不斷向“科學”演變。

　　2007 年，雅虎的首席科學家沃茨博士在《自然》上發表了一篇題為《21 世紀的科學》的文章，認為得益于計算機技術和海量數據庫的發展，

　　個人在真實世界的活動得到了前所未有的記錄，這種記錄為社會科學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，他認為社會科學將脫下“準科學”的外衣，真正走進科學的殿堂。

　　對于汽車營銷來說，也是如此。

　　一直以來，汽車營銷的基石在于運用了自然科學中的數據收集手段，嚴謹地記錄、搜集和分析消費者的各項數據和行為軌跡，同時又采納了社會心理學的方法，透過現象去解釋人的內心世界。

　　這種主客觀的結合讓汽車營銷能夠無限接近真實的推測市場需求的方向，讓生產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營銷成功與否的前提與保障。

　　大數據時代大量的、豐富的數據將深刻影響汽車營銷實踐，合理有效的利用這些數據，有助于實現精準營銷。

　　三、傳統汽車營銷體系面臨的挑戰

　　隨著信息技術的發展，傳統的數據運營在汽車行業得到廣泛運用，汽車行業作為從生產制造、銷售再到售后服務的一體化服務企業，在各個環節都有相應的信息系統去解決信息的收集、分析和處理等問題。

　　在生產環節，這種信息處理是指以ERP去進行供應商管理、生產過程管理以及質量控制等內容。

　　在銷售環節，經銷商和4S店都有相應的DMS系統去處理紛繁復雜的客戶信息和銷售數據。

　　針對汽車企業的售后服務方面，可通過CRM系統進行數據的處理工作。

　　這些數據是以業務為中心的。

　　車企及其相關企業所掌握的數據量是驚人的，然而，車企和汽車4S店是獨立的法人，有著不同的經營目標和經營策略，這就造成了數據之間的相互孤立。

　　“碎片化”的數據造成汽車企業難以追蹤一個產品整個的生命周期，也不能跟蹤到自己最終的用戶，數據的新鮮度也不能得到保證。

　　另一方面，汽車產業屬于技術密集、資本密集型產業，進入門檻高，產業成熟度高，因此，較難受到新觀念影響，其數據運營模式在互聯網時代變革一直相對遲滯，對互聯網時代消費需求的多樣性、個性化無法做出有效響應。

　　然而，隨著特斯拉這樣互聯網車企的成功，傳統車企面臨著巨大的挑戰，如果繼續躊躇不前勢必被時代所淘汰。

　　汽車企業傳統的營銷模式是建立在抽樣數據調查基礎上的，在統計學意義上是正確的。

　　然而，由于時間、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、時效性常常有不可容忍的偏差。

　　這些偏差造成了傳統營銷模式存在多種弊端。

　　比如，對汽車產品的定義，包括產品定位、用戶定位等等，通常是由汽車企業的高層決定。

　　高層做決定的依據通常是競品分析和調研公司組織專家和消費者問卷調查結論。

　　這其中主觀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型。

　　另外，汽車產品是一種極特殊商品，消費者購買它之后需要一系列的服務：維修保養、救援、保險、汽車用品等等。

　　目前，車企和4S店提供的服務是相對粗獷的，新車過了免費維修保養期后客戶流失率十分高，車企目前沒有很好的方式解決這些問題。

　　此外，汽車企業每年廣告制作與投放支出通常以數億計，由于對客戶數據掌握不準確，廣告投放的精準性不高，大量的廣告費用是浪費掉的。

　　聯合營銷是一種非常優秀的理念，有很多成功的案例，但是在國內汽車企業中很少有應用成功的案例，多數聯合營銷局限于和家居家電品牌的聯合營銷，對品牌形象提升沒有實質性意義。

　　出現這種情況的原因，主要在于數據樣本不夠，沒法建立起汽車品牌與聯合品牌相關性，聯合營銷職能淪落為噱頭。

　　對市場變化的響應快慢往往決定一個汽車企業生死，車企對市場變化的感知往往依賴于上一年度行業數據，具有很大遲滯性，往往這種遲滯是致命性的。

　　四、大數據時代汽車營銷調整

　　(一)調整營銷部門架構，建立專業的大數據營銷團隊

　　汽車企業要真正做到擁抱大數據時代，擁有大數據思維的人才是關鍵。

　　傳統上，汽車企業營銷部門的核心人員是由營銷相關專業、汽車相關專業人員構成，專業性質和一些根深蒂固的觀念決定了其很難真正適應大數據時代的變革并具有大數據思維。

　　大數據時代，企業需要建立起以數據為核心的營銷模型，它非常注重數據、衡量標準和數據可視化等問題，因此，統計專家和數據處理專家是最不可或缺的人才。

　　這些人沒有固化的思維方式，了解如何最大化利用大數據的潛力，可以讓數據發出自己的聲音。

　　“世界著名管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫，都先后發布報告稱，對于數據科學家的需求確定愈加擴大，并將持續相當長的時間。

　　在這種背景下，如何培養并招攬有高技能的數據人才，是各個有意發展大數據業務公司的重點之一，《哈佛商業評論》還將數據科學家稱之為21 世紀最性感的工作。”

　　(二)高度重視數據的獲取與管理，將其作為企業最重要的戰略

　　在大數據時代，數據將成為企業最重要的戰略資源，數據擁有者將獲取巨大的商業利益。

　　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。

　　汽車企業的數據實際上巨量的，但是是“碎片化”的，分散在企業各個部門、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。

　　汽車的未來發展趨勢是將變成一個數字化終端，實現娛樂功能的同時，可以登錄車聯網，獲得各種服務。

　　汽車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改善企業營銷。

　　另一方面，除了挖掘汽車企業內部數據，車企還需與數據提供商建立起戰略合作。

　　汽車相關網站平臺如太平洋、易車、騰訊汽車等等，記錄了大量的汽車消費行為，這些數據對企業同樣至關重要。

　　(三)深入構建大數據營銷模型，充分利用數據創造價值

　　在海量的企業數據資源基礎上，專業的數據處理可以幫助企業發現數據中隱藏的商業信息，為企業營銷提供準確的數據支撐，有助于企業建立數據營銷模型。

　　事實上每一個購車行為都展示了消費者的生活方式，綜合其汽車消費行為和其他生活方式信息，可以讓我們獲得汽車消費行為與其他消費行為的相關性，

　　比如，購買一款車的人通常會關注哪一類競品、最關注車子哪一方面功能、喜愛哪一種奢侈品牌、喜歡哪一種社交方式、購買哪一類汽車用品等等。

　　這些信息，對于產品定位、產品設計、汽車后市場服務、廣告精準投放、聯合營銷實施都具有極大的價值。

　　五、結論

　　在大數據時代，新型數據處理技術的進步為企業營銷活動帶來重大的變革，尤其是傳統汽車行業。

　　特斯拉和谷歌已經將大數據技術應用于汽車產品定位與開發，獲得了巨大的成功，相教傳統車企迅速建立起競爭優勢。

　　傳統車企必須改變思維模式和組織架構，不斷搜集各種相關數據，建立全新的大數據營銷模型，大數據將變成企業自身的競爭力。

　　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：廣西師范大學出版社，2012.

　　[3][美] 菲利普・科特勒，凱文・萊恩&

　　經濟畢業論文數據型【3】

　　簡析大數據相關股票―同有科技

　　【摘要】隨著科技、經濟的快速發展，數據呈現爆炸性增長，人們越來越意識到數據的重要性。

　　正如《紐約時報》所稱，“大數據”時代已經降臨。

　　本文挑選其中數據存儲商業模式進行詳細分析，基于PEST模型對數據存儲產業的宏觀環境進行分析，以及對于其發展現狀進行分析。

　　得出數據存儲產業進入壁壘較高，且在我國處于發展初期，很有潛力。

　　并選擇數據存儲行業的上市公司―同有科技，對其進行財務分析。

　　以期給投資者提供參考。

　　【關鍵詞】投資數據存儲產業同有科技

　　一、數據存儲產業分析

　　(一)數據存儲行業環境分析―基于PEST模型

　　(1)政治環境。

　　2001年美國紐約世貿中心遭受恐怖主義分子襲擊后，雙子樓的倒塌并沒有給公司的關鍵數據帶來重大損失。

　　摩根士丹利的遠程防災系統，能夠實時將數據信息備份到另一個數據中心。

　　國內的存儲市場也已經逐漸啟動，國家相關政策鼓勵數據存儲技術的研究，同時鼓勵產業結構調整，鼓勵高新技術產業的發展，尤其是電子信息技術的發展。

　　積極承接新一輪國際產業轉移。

　　各地政府也出臺了大數據行動計劃或實施方案。

　　(2)經濟環境。

　　從經濟環境來講，兩個未來更加成熟的應用趨勢驅動著存儲市場的高速增長，一是數據庫應用，包括供應鏈、電子采購、銷售與市場的廣泛普及，

　　使越來越多的數據誕生;二是在線媒體，產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。

　　從平行市場來看，國內市場上存儲采購量最大的是金融、電信等行業，但其他行業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都給相應行業的存儲建設提出了要求。

　　科技部啟動的百億元制造業信息化工程中，將企業資源計劃系統、數據庫管理系統等作為重點發展和扶植的應用項目，促進了制造業企業對存儲系統的需求。

　　(3)文化環境。

　　我國人口多，產生數據量大，這意味著巨大的國內市場。

　　如今人們更喜歡在網上進行操作以滿足自己各方面的需求，可以說人們與電子產品接觸時便產生了數據，而這些都涉及到數據的存儲。

　　近幾年，中國存儲市場持續走高，增長率維持在25%左右。

　　(4)技術環境。

　　技術環境因素是指企業所處的環境中的科技因素及相關的各種社會現象的集合，包括國家科技體制、科技政策、科技水平和科技發展趨勢等。

　　技術環境影響到企業能否及時調整戰略決策，以獲得新的競爭優勢。

　　數據存儲幾大行業趨勢：平板電腦、云計算、物聯網等趨勢會促使存儲行業的發展。

　　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越高。

　　另外在飛速發展的時代，人們對于電子產品的存儲容量、運行速度等也有越來越高的要求。

　　云計算系統主要是將信息永久地存儲在云中的服務器上，在使用信息時只是在客戶端進行緩存，客戶端可以是桌面電腦、手機、手持設備等。

　　而這個趨勢就會導致，個人電腦對數據存儲容量要求降低，而大型電腦服務公司則對數據存儲容量、安全性、速度要求提高。

　　這就會導致傳統硬盤銷售量下降，而云計算相關產業快速發展。

　　而物聯網是指在現有互聯網基礎上，利用RFID(無線射頻識別)實現對物品的電子標示，然后利用無線互聯技術，構造一個覆蓋世界上所有事物的網絡，并實現網絡中物品與物品或者物品與人之間的交流。

　　這個趨勢則會導致市場對存儲設備需求的大幅增加。

　　(二)數據存儲產業發展現狀

　　大數據時代的來臨給數據存儲帶來了更多的機遇，同時也帶來了問題。

　　有關數據表明，大約有80%左右的企業不愿意將企業內的業務數據放在云存儲產品中，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對云存儲的熱情。

　　如今，大家還是更習慣于花錢買硬件產品而非虛擬服務。

　　可以看出國內云存儲市場尚處在初級階段，慘烈的競爭尚未到來，市場的發展并不成熟，但結合國際來看，云存儲還是很有發展潛力。

　　二、同有科技(300302)價值評估

　　(一)公司簡介

　　同有科技全稱北京同有飛驥科技股份有限公司，于2012年在國內上市，成為中國存儲行業唯一上市企業。

　　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新技術、完善的產品和解決方案，擁有覆蓋全國的營銷服務網絡。

　　(二)企業競爭力分析

　　(1)行業內的競爭者。

　　目前我國存儲產業的競爭者主要來自于跨國公司。

　　存儲產業具有一定的技術和資金壁壘，對于中小企業進入障礙較高。

　　現有存儲企業必須提升研發能力。

　　而同有科技是中國唯一上市存儲企業，大數據存儲架構提供商，率先完成從傳統的專業存儲廠商向大數據存儲架構提供商的轉型。

　　專注存儲行業二十余年，準確把握核心技術的發展趨勢。

　　2012年的成功上市，為研發生產提供了更加雄厚的資本支持。

　　(2)替代產品的威脅。

　　存儲行業企業提供的是存儲設備產品和專業化服務，例如同有科技的服務對象政府、金融行業等具有海量數據存儲需求的單位或企業，由于技術的局限很難選擇自營的形式為自身提供產品和服務。

　　當數據量達到一定程度時，只能選擇專業從事存儲的企業提供產品和服務。

　　可見，存儲行業企業的替代性較低。

　　(3)供應商的談判能力。

　　存儲行業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供應商，大部分是IT制造行業企業，供應商的討價還價能力決定于其規模、技術實力和專業性。

　　如果業務量大、技術能力強、專業服務水準高，討價還價能力就相對較強。

　　而同有科技經過多年的發展與積累，成為國內覆蓋行業最多的專業存儲廠商，得到了政府、軍工、科研院所、金融、醫療、教育、能源等多個行業用戶的廣泛認可，公司規模排同行業前列。

　　同有科技具有一定的供應商談判能力。

　　(4)買方的談判能力。

　　中國存儲產業集中度較高，能提供海量數據存儲設備和服務的國內企業并不多。

　　相對于國外企業來講，國內企業的產品和服務具有價格優勢，買方的討價還價能力不高，根據成本節約的目標選擇國內企業產品。

　　(三)財務指標分析

　　盈利能力看出，銷售毛利率較高，而ROIC、ROE、ROA三個指標卻逐年遞減，從其財務表報中看，主要是因為營業收入從2011年開始逐年遞減。

　　而成長能力中出現負增長，也主要是因為營業收入的遞減。

　　同時可以看出營運能力水平正常。

　　目前存儲行業處于快速發展階段，技術更新和產品換代迅速。

　　2012年的上市對同有科技來說是個轉折點。

　　若公司對技術、產品和市場的發展趨勢不能正確判斷并適時調整自身研發策略，不能正確把握新技術的研發方向，將導致公司的市場競爭力下降。

　　公司緊密跟蹤國內外的技術走向，深入調研客戶實際需求，持續投入研發資源，加強專業人才引進，提升公司專業技術水平。

　　雖然公司具備了較強的銷售能力和研發能力，但與國際大型存儲廠商相比，公司在總體資產規模和營業收入方面依然相對較小。

　　從表格中，可以看出，公司的研發費用逐年提升。

　　而近幾年同有科技業也推出了數據存儲產品和解決方案等。

　　同時也為自身的發展積累經驗。

　　三、結論

　　本文分析了數據存儲行業的環境和發展現狀，并選出大數據板塊的股票――同有科技。

　　對同有科技進行財務指標分析、競爭力分析。

　　同有科技作為中國存儲行業唯一上市公司，正處于發展期，希望它在發展的道路上漸行漸遠，為中國的大數據時代貢獻一份力，并與國際接軌。

　　參考文獻：

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　　[2]言小艾.平板電腦有何優勢[J].大眾用電，2011.

　　[3]張建勛，古志民，鄭超.云計算研究進展綜述[J].計算機應用研

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