运维市场调研

中国IT运维管理行业经营模式研究与投资预测分析报告 报告利用对IT运维管理行业市场跟踪搜集的市场数据，分析了IT运维管理行业的背景及产业链；中国IT运维管理行业市场环境与模式创新；IT运维管理行业发展现状及前景；IT运维外包服务市场现状及趋势。

维护一个公司一个人就够了

你可以参考前瞻产业研究院发布的2015-2020年 中国IT运维管理行业经营模式研究与投资预测分析报告2014-2018年 中国IT咨询行业市场前瞻与投资规划分析报告2015-2020年 中国数据中心IT基础设施第三方服务行业发展前景与投资预测分析报告2013-2017年 中国IT培训行业市场前瞻与领先企业分析报告

1、多于客户交流倾听真实声音与客户交流可以有很多种方式，定期电话回访、茶歇会、线下拜访等都是非常不错的，通过跟客户的沟通交流，我们可以得到一些关于产品、服 务以及其他方面的真实看法，这些信息的收集不仅可以反映出企业公司目前某些层面上的优缺点，同时也可以了解到客户对于未来所需要的产品服务是怎样的。2、利用市场调研公司协助进行市场需求资金充裕的企业公司可以花钱请一些专业的市场调研公司协助我们进行市场需求的调研工作，从而我们可以获得整个市场的发展行情，也可以明确知晓我们目前的产品市场份额、客户满意度等情况。3、利用媒体信息平台关注专业相关的媒体平台可以知道整个市场发现的情况状况，也能够获得大量的同行数据信息，对于新事物新市场的发觉也快人一步，这些收集到的信息对于我们的市场需求分析非常重要。4、参加或举行行业交流峰会线下的行业交流峰会聚集着一批资深的行业专家，他们会分享当前整个行业的发展情况，也会大谈未来市场发展的趋势格局，这些对于我们的市场需求分析尤为重要，多参与或举办这样的交流峰会获得的信息类还是蛮大的。5、忠实大型客户的拜访客户的拜访工作表面上看是为了维护客户关系，而深层意义在于需求的挖掘，通过拜访忠实大型客户跟他们面对面交流，可以了解到他们目前有哪些需求，这些需求我们有没有进行满足，没有的我们可以记录下来，后来之后制定相应的策略。6、销售人员的周报数据收集从销售周报统计中，我们可以看到哪些领域业绩做的不错，这些领域的市场需要点有哪些，对业绩较差的领域提出改善的有效方案，同时也可以发现新的潜在需求市场。参考资料来源：百度百科-市场调研

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:平家宏2018年IDC行业专题研究报告投资摘要随着云计算行业的快速发展，市场对云计算上游互联网基础设施领域的投资热情逐渐提高，互联网数据中心（IDC）行业作为云计算基础设施中一个重要的细分领域，备受投资者关注。我们发现很多投资者对IDC行业的商业模式、行业壁垒、发展趋势非常关心，因此我们将在本篇报告中重点分享一下我们对这三个问题的看法，希望能为大家提供一个思路，有不足之处欢迎批评指正。关键结论：第一，IDC行业商业模式很简单，服务商通过为互联网、云计算等客户提供存放服务器的空间、宽带接入、代维代管及其他增值服务，以获取空间租赁费和增值服务费。当前主流的运营模式有三种，各有优劣，不同模式决定了其不同的盈利能力、议价能力、资产轻重等。第二，市场大多数人认为IDC行业壁垒低，建一些房子，买一些机电设备，便能开展经营。我们认为，IDC市场格局正发生微妙变化，行业需求不减，但监管趋严、集中度逐渐提高。IDC行业除了牌照、资金等基本要求之外，的是运维经验、用户口碑、需求响应等软实力的较量，而并非彼此在技术上有多大差距。第三，国内第三方IDC行业正处于百舸争流的快速成长期，呈现厂商众多、区域集中、规模普遍较小等特点。我们从产业发展规律、规模经济效应及成熟市场现状来看，未来国内IDC行业集中度进一步提升是必然趋势；从提供的服务内容来看，国内IDC服务商业务还比较单一，参考海外IDC巨头发展经

与之相似，IT运营管理中的服务台也需要通过提供单一接口，如一个热线电话号码来为所有用户的所有IT问题提供支持。不同的是，IT服务台针对的是组织中的IT使用者。　　作为IT运营管理的最佳实践总结，在ITIL这本“武功秘籍”里，有事件管理、变更管理、问题管理等多个成功套路，而IT服务台（以下简称服务台）就是保障这些套路真正成功的“中枢神经”。　　ITIL将服务台定义为“用户与IT部门之间的单一联系点（SPOC）”。若没有这个单一联系点，组织在设法解决问题和获取帮助时，将面临巨大的时间损耗。也就是说，没有服务台，一个组织的IT管理会随着业务的发展、IT应用的增多而逐渐陷入成本不断攀升且效率持续低下的窘境。　　服务台的基本功能是接收IT用户的各类使用问题请求，并在规定时间内为用户直接解决相关问题，如遇复杂问题则转交二线支持，同时还需跟踪解决情况并及时反馈以便最终解决用户问题。在此基础上，服务台还要对服务过程和结果进行记录，以便分析总结，提高问题解决速度。　　总体来说，服务台首先可以统一规范管理并同时处理大量的IT请求，还为包括用户变更请求、维护合同、服务级别管理、配置管理、可用性管理和持续性管理等提供接口，避免了因找不到特定技术人员而耽误时间，从而降低运营成本；其次还可以通过对服务台的管理，建立知识库，明确服务人员绩效考核等，来提高整体IT支持效率。　　目前企业服务台的应用形态各异，有的自建有的外包，有的设置了热线电话，有的依靠软件提倡自助服务，但大部分的效果却很难达到预期。根据金道公司一项服务台调研结果，企业自建服务台面临两大问题，其中“一线解决率低”占77%，“服务台运营成本高”占到38%；而将服务台完全外包的企业中，有78%的CIO又受困于“质量不可控”。　　第一、定好服务台规范：一切IT相关请求，都需通过服务台，由服务台统一分派人员解决问题。如有些服务台效果不佳，正是由于只设置了电话，而缺乏严格的规范，有问题直接找服务人员解决，服务台没有成为真正的唯一联系点。　　第二、明确服务水平协议（SLA）：在服务台建立之初，就需要与用户商定好各类问题的不同级别和响应时间，根据级别有序解决。这样不仅可提高客户满意度，还可为IT团队提供考核依据。　　第三、分级管理服务人员：将IT支持人员分为一线（服务台坐席）、二线（现场工程师或IT供应商）、三线（专家团队），明确各线人员职责，通过建立知识库和培训来增强一线解决率和自助解决率，使绝大多数问题在一线或用户自己处加以解决，剩下的复杂问题再由二、三线解决，合理利用有限的人力资源，以此降低成本，提高效率。　　第四、有机结合流程、软件和人员：现实中，大多数服务台不尽如人意的原因，在于CIO都希望服务台除了高效支持IT外，还要承担起监控管理和主动改善IT现状的职责。而这需要可视化的实时管理工具，和经验丰富的服务台专家团队。在工具的辅助下，结合服务台记录的数据和专家团队的经验可快速给出服务台运营报告，并提出改进建议，避免常见问题重复发生，主动防患IT应用风险，使IT支持变被动应付为主动改善。　　王勇表示，真正有效的服务台是严密流程、软件工具和专业人员的组合体，要想拥有满意的IT管理结果，三者缺一不可，企业建立服务台时一定要综合考虑这三方面因素。而在自身力量有限或成本居高的情况下，借助外力不失为一个办法，但这个外力不能只提供单方面帮助。　　好在市场上已有一些走在前列的IT服务商不仅单纯提供人员外包，还能提供良好的管理服务，注重与企业之间建立真正的业务伙伴关系。比如金道公司Managed Service 理念指导下的服务台，就是一个包括流程、软件和人员在内的完整服务产品。

对，楼上回答的很详细。就是检测软件的漏洞。算是IT业的新起专业，现在还是很缺软件测试高端人才，如果学的好的话，就业前景还是相当不错的。如果你想学习可以去领测国际官网上下载免费的教学视频，可以选择业余时间自学。

国内大数据主力阵营1、阿里巴巴阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2、华为华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统3、百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。4、浪潮浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。5、腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。6、 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。7、中兴通讯中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。8、神州融神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。9、中科曙光中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。10、华胜天成胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。11、神州数码“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。12、用友用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。13、东软东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。14、金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。15、宝德宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。16、启明星辰大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。17、拓尔思通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。18、荣之联零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。19、中科金财作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。20、美亚柏科专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。21、赛思信安国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统，适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。22、华宇软件作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件，同时也是公安领域大数据的上市公司。23、天玑科技天玑科技的数据中心运维管理服务，为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。24、东方国信东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案，收购北科亿力和科瑞明，有效拓展了工业和金融大数据领域。25、华三华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构，减轻网络管理和维护量，为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。26、海康威视海康威视基于英特尔Hadoop发行版，并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术，打造出了视频智能云计算方案。27、高德高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作，特别是在数据共享方面，高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系，28、四维图新作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商，现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。29、海捷科技专注于商业智能领域（BI）、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面，为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。30、北京信合运通信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。31、海云数据专注于从事数据可视化，可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。32、九次方金融数据在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断，持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。33、永洪科技永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据，Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利，涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。34、集奥聚合作为大数据服务提供商，其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用，为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。35、华院数云以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式，目前专注于电商领域，为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。36、杭州诚道科技致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力，其借助英特尔Hadoop分发版，已解决了大数据的采集和处理问题。37、勒卡斯勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司，主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。38、北京阿尔泰科技专业数据采集系统的制造商。39、智拓通达主要做中国主流社交平台的“大数据”分析，通过整合各大社交平台的用户数据、行为数据和 UGC 内容，为企业和个人用户提供定制化服务。40、国双科技数据中心拥有基于OLAP技术的强大交互式数据挖掘平台，可提供不同深度的分析报告，满足不同视角的数据挖掘和分析需求。41、时云医疗科技今日发布了医疗领域的大数据“未病”预警云服务“康诺云”，有针对个人健康管理而设计的云律血压节律仪、云悦体质分析仪和云动智能健康监测腕表3款智能硬件。42、百分点主要为电子商务企业提供站内流量转化和商业智能分析的整体优化解决方案，旗下有推荐引擎技术平台以及跨网站消费偏好平台。产品主要有BRE和BAE。43、精硕科技AdMaster 是国内少有的第三方数字营销监测和调研机构，专注于为广告主提供全流程的网络广告效果监测、分析评估、媒介优化咨询和技术解决方案等服务。

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。1、统计概率理论基础这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。2、软件操作结合分析模型进行实际运用关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。3、数据挖掘或者数据分析方向性选择其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。4、数据分析业务应用这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。扩展资料分析工作内容1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。参考资料来源：百度百科-大数据分析师