市场调研软件

工业软件大致可分为设计研发、信息管理、生产控制管理、工业嵌入式软件和工业集成平台五大类。2019年国内市场规模约2000亿元，未来几年增速维持约16%，达全球市场增速的三倍以上。2016-2018年，全球工业软件市场规模分别为3531亿美元、3701亿美元和3893亿美元，全球行业增速维持在5%左右。2019年国内工业软件市场规模约为2000亿元，未来几年市场增速维持16%左右，是全球工业软件市场增速的三倍以上，预计2021年将达2600亿元左右。从细分领域看，2018年嵌入式软件为963亿元，占比57%；信息管理类软件为287.1亿元，占比17%；生产控制类为285.6，占比17%；研发设计类为142.7亿元，占比9%。预计未来几年各板块均实现快速发展，到2021年研发设计类可达223.9亿元，生产控制类为448.9亿元，信息管理类448.2亿元，嵌入式软件1510.2亿元。

导读：任何APP应用若要被用户所采用和喜爱，在质量上就需要更上一层楼，要比别的APP应用更具优势在移动互联网时代中，APP可谓是最常见的一种代表性事物，只是随着APP行业愈加火爆，APP种类愈加齐全，数量越来越多，行业竞争日益激烈。但如此众多的APP应用当中，能够被用户认可，并选择使用的永远就只有那几十款，而其它大部分的APP应用就只能沦落到无人问津的地步。可以说，任何APP应用若要被用户所采用和喜爱，在质量上就需要更上一层楼，要比别的APP应用更具优势。下面汇新云为您分享一下一款优质APP应用应该具备哪些要素，希望对您有用！强调APP应用的实用性真正称得上“成功”的APP应用一定能够解决用户某方面的需求或所面临的实际问题，即优质app需要具备一定的实用性。因此，在开发app前就需要明白你所要开发的app能否很好的服务用户，解决用户的需求，并对市场和用户进行详细的调研，了解市场需求，及竞争情况，了解用户群体的行为习惯，消费水平，分布区域等情况，整理出详细的需求文档，再结合企业和产品的特色进行开发，如此，所开发出来的app应用才能在市场中得到更大的反响，获得更多用户喜欢，达到企业开发app的目的。突出APP应用的创新性创新，对APP应用来说很重要，它是一个让你在饱和市场中夺取优势的竞争优势的重要因素。一般来说，当用户在下载一款app应用并使用一段时间后，通常不会如最开始一样对这个app那么喜爱和使用欲望，在腻了或无用时就会卸载这个app应用。若想要避免发生这样的情况，那么，就需要不断的创新app功能或内容，不断提高用户的体验感，让用户时刻都能感受到新鲜和有趣，就比如在app中添加一些创新互动元素或设置某些活动，让用户参与进来，增加用户对此app应用的粘性，让其可以经常使用这个app。增加APP应用的独特性一款好的企业APP软件必定拥有独特的个性化元素，开发者在为企业app定制开发方案的时候，有必要将企业结合到应用之中，增加独特的个性化功能，增强其商业价值。现如今，在软件市场中，app应用如过江之鲫，app应用之间的同质化现象也是非常严重，如此竞争激烈情况下，app若想获得更多用户，顺利的存活和发展下去，必须要让自己的app更加油优势，有独特的，对用户有足够吸引力的一面，如此用户才能在茫茫app应用中发现与众不同的你，并使用你的app，让你获得竞争性的阶段胜利。总而言之，评估一款APP应用是否优秀、能否在激烈的市场竞争中脱颖而出，可以从很多方面入手，虽然目前行业中还没有一个固定的合理的评估标准，以上三点也只是从基础层面的评估标准，对于企业而言，抢占用户和市场份额的重要前提就是要对自己有充分的认知和了解，这很重要。移动互联网时代，最重要的就是获得用户，用户量越多，在市场竞争中取得胜利的可能性就越大。因此，app应用需不断提高用户体验效果和实用性，让用户使用能加方便和舒心，才能不断获取用户的关注和信任。APP应用也只有拥有足够的用户基数之后，才能为企业产生更多的价值和发展机会。

来源：中国证券报原标题：机构集中调研电子软件行业□本报记者 徐金忠 统计数据显示，截至4月18日披露的信息，上周（4月13日至17日）共有29家上市公司接受各类机构的调研，这一数据与此前一周相比有较大增长。上周，机构调研重点关注应用软件、电子元件、基础化工、电气部件与设备等行业上市公司。其中，机构对软件、电子等科技行业的关注度提升。上周，市场整体维持震荡，量能仍未得到充分释放。目前市场存在的隐忧是交易量的萎缩，也从侧面显示市场多空分歧并不大，大多数投资者都选择观望。基金机构认为，目前各大指数处于低位，且大幅下行的可能性不大，后续有望进入震荡筑底期。虽然科技股行情受疫情影响被打断，但从中长期来看仍是投资主线。机构关注科技行业Wind数据显示，上周两市共有佳发教育、神州信息、千方科技、中科创达、兴蓉环境等29家上市公司接受各类机构调研。行业分布上，上周机构重点关注应用软件、电子元件、基础化工、电气部件与设备等行业上市公司。其中，机构对软件、电子等科技行业上市公司的关注度有所提升，不少行业内个股迎来机构组团调研。以系统软件行业上市公司中科创达为例，上周公司迎来天风证券、民森投资、沣沛投资、彤源投资、汐泰投资等数十家机构的联合调研。此前公司发布一季报，公告显示，一季度，公司实现营业总收入4.42亿元，同比增长32.02%；归属于上市公司股东的净利润6696.86万元，同比增长32.35%；基本每股收益0.1667元。机构在此次调研中关注的问题，包括公司的三大业务手机、汽车和AIoT在二季度和下半年的增长有怎样的展望；疫情对客户的招投标和对现场实施的业务影响等。在中银基金、南方基金、嘉实基金、工银瑞信基金、鹏华基金等对应用软件行业上市公司佳发教育的调研中，机构提出的问题有疫情影响下市场需求增加，包括测温安防录播等应用场景，考虑到主要是TOG、TOB业务，怎么评估政府预算、宏观经济对下一阶段业务的影响等。此外，上周机构调研多家基础化工行业上市公司。在泰康资产、正心谷创新资本、长盛基金、长江证券资管、长江养老保险等机构对普利特的调研中，公司表示，公司汽车改性材料目前在特斯拉全球认证工作进展顺利。报告已经提交至美国特斯拉总部，正在审核材料数据。预计未来普利特将在特斯拉汽车内饰材料中，展开中国与北美全球化供应。此外，公司专注高分子材料，熔喷聚丙烯材料是其中一种，适合纺织熔喷布。由于4月份全球疫情蔓延，行业市场需求极大，公司根据市场需求，将产量从100吨/天快速提升到400吨/天。目前市场处于供不应求的状态，公司将根据未来市场情况，将产能提升至500吨/天以上。市场后续有望震荡筑底上周，券商机构中，中银国际证券、安信证券、天风证券、广发证券、华泰证券等调研的频次较高，重点关注的个股有和而泰、卫星石化、中科创达、新国都、佳发教育等。中银基金、上投摩根基金、中欧基金、嘉实基金、华商基金等公募机构上周调研频次较高，重点关注和而泰、博实股份、利亚德、普利特、卫星石化等个股。私募机构方面，淡水泉（北京）投资管理有限公司、观富（北京）资产管理有限公司、上海景林资产管理有限公司、红华资本管理（深圳）有限公司等重点关注普利特、和而泰、卫星石化、中科创达、佳发教育等个股。保险公司及保险资管公司方面，长江养老保险、平安养老保险、前海人寿保险、中国太平洋保险（集团）、中国人寿保险等上周调研普利特、利亚德、中科创达等个股。上证综指上周小幅上涨1.5%，收于2838.49点。近期市场热度较高的指数仍集中在中小创，创业板较强而主板较弱的走势也并未改变。上周创业板指和中小板指分别上涨3.64%、2.72%。汇丰晋信基金认为，市场整体维持震荡，但量能仍未得到充分释放，参与度仍然不高。目前市场存在的隐忧是交易量的萎缩，也从侧面显示市场多空分歧并不大，大多数投资者都选择观望。目前各大指数处于低位，且大幅下行的可能性不大，后续有望进入震荡筑底期。当下是观察与选股的好时机，结合随后的业绩密集公布期，建议重点“避雷”，可等待形态面和基本面进一步明朗。汇丰晋信基金指出，上周表现较好的行业仍集中在近期热度较高的电子、医药等行业。虽然科技股行情受疫情影响被打断，但从中长期来看仍是投资主线。受到疫情影响而利好的医药、消费（包括线上消费、在线教育、快递等）行业则是近期求稳的选择。

一、市场调查的内容市场调查所涉及的内容非常广泛，根据研究对象的不同，可以分为市场环 境调研、行业与市场需求调研、消费者调研、营销活动调研（产品、价格、 分销、促销）。1.市场环境调研； 2.行业与市场调研； 3.消费者调研； 4.产品调研； 5.价格调研； 6.分销调研； 7.促销调研。二、市场调查的步骤 为确保市场调查的科学性、客观性与系统性，市场调查应当遵循科学 的程序与步骤。企业应该根据调研目标、实际情况确定具体的调查步骤， 通常这个步骤包括以下几个环节。（一）确定市场调查问题 （二）确定市场调查类型（根据市场调查的研究目的，分为四种类型：探索性研究、描述性研究、因果性研究与预测性研究。） （三）确定数据来源、性质与收集方法 （四）样本设计 （五）问卷与量表设计 （六）数据收集 （七）数据分析 （八）报告结论（调研报告书的类型通常有二种：1.专门性报告书纲要。2.一般性报告书纲要。）数据类型分析三、定性研究 定性研究是探索性研究经常采用的方式，市 场调查人员可以通过定性研究来定义研究问题、 对研究内容进行初步判断、提出研究假设等。定 性研究可以与后面的定量研究相结合。常见的定 性研究方法有以下几种。（一）焦点访谈会 焦点访谈会是由经过训练的主持人与一群调查对象针对研究问题进行面对面 的集体访谈。焦点访谈会是常用的一种定性研究方法，例如用来确定顾客的某种 潜在需求、对某产品或品牌的评价、对新产品功能及设计的看法等。其访谈结果 可采用录音、录像、文字等方式记录下来，用于后续的定性分析。焦点访谈会最 适合于在较短时间内了解研究对象对某个问题的看法是否存在差异，经常可以得 到意想不到的发现（二）深度访谈 深度访谈是市场调查者与调查对象之间一对一的直接面谈，一般用来挖掘 调查对象的潜在动机、信仰、态度、情感与评价。深度访谈尤其适合于调查 一些涉及隐私的问题、比较敏感的话题、容易受到其他人影响的话题、比较 复杂难以简单说清的问题，以及一些感性而富于个人情感的产品评价。 时间长度一般在两个小时以内。通常调查人员会在事先撰写访谈提纲， 并在过程中对问题措辞及提问顺序灵活应变调整，还要善于使用技巧。（三）影射法 焦点访谈会与深度访谈是一种直接的定性研究技术，即对被调查者不掩饰研究目 的。而影射法则是一种间接方法，对被调查者不暴露真实的研究目的，通过一些间接 迂回的手段来了解他们心中的潜在动机、信仰、态度或感受。比如，要求被调查者对 他人而非自己的行为做出解释或评价。影射法又包括四种具体类型。其中， 1.联想法是呈递给被调查者一个刺激物，然后要求他们回答头脑中联想到的内容； 2.完成法是呈递给被调查者一个不完整的情境（如一个不完整的句子或一段不完整 的故事），并要求他们补充完整； 3.构筑法是呈递给被调查者一些图片或漫画，要求他们对图片或漫画进行解释； 4.表达法则是呈递给被调查者一个特定场景，要求他们描述或表演在这个场景下其 他人会怎样做四、实验研究 实验研究是在控制条件下对研究问题变量进行操纵，以测量变量之间的因果 关系。推断因果关系要满足三个条件，一是前因变量出现于后果变量之前；二是 前因变量与后果变量之间一起发生变化；三是排除其他可能导致后果变量变化的 原因。根据实验人员对外部干扰因素的控制程度，实验研究还可以分为预实验、 真实验与准实验。预实验没有采取随机化步骤来控制外部干扰因素；真实验是采 用完全随机化的方式进行分组，排除外部干扰因素的影响；准实验则是则是一种 折中的结果，在无法随机分组的情况下采用部分实验操控手段。 市场调查中的实验法起源于自然科学所采用的实验法，其优点是方法科学、 可以精确操控，内部效度比较高。缺点则是不易进行大规模的实验，而且研究费 用比较昂贵，对研究人员的专业水平要求高。五、调查研究 调查研究是由调查者向被调查者提问有关动机、态度、意向、行为等方面的 问题，由被调查者进行回答。典型的调查研究所提的问题都是事先准备好的、结 构化的，回收的答案可以按标准化的模式进行输入并进行定量研究。 根据调查者与被调查者的接触工具与方式，调查方法可以分为如下几种： （一）电话访谈 （二）人员访谈 （三）邮寄调查 （四）留置问卷调查 （五）网络调查六、观察研究 观察研究是由调研者直接或者通过仪器在现场观察被调研对象的行为并加以 记录获得信息的方法。观察研究中，观察者与被调查者之间没有任何的交谈，只 是对行为等外部因素进行观察并记录，无法观察到被调研对象的内在动机、态度 与意向等内在因素。 观察既包括在自然环境中进行观察，也可以在人为的实验环境中进行观察。 观察时观察者可以掩饰调查目的，有时也可以不掩饰调查目的。观察调研既包括 结构化的观察，即观察者按照事先拟定好的观察内容进行记录，也包括非结构化 观察，即观察者不限于拟定的问题，而是对被调查者所有行为加以记录。非结构 化观察适用于探索性研究。在观察中，根据研究目的，观察者可以完全参与观察 ，即较长时间地与被调查者生活在一起，也要以不完全参与或非完全参与观察。 根据观察工具与被观察的内容，我们可以将观察调研分为以下几种类型： 1.人员观察； 2.机器观察 3.痕迹观察七、抽样方法 大多数的市场调查都是从研究对象总体中抽取一部分代表性个体进行调查， 被抽取的个体称之为样本，整个抽取过程叫做抽样。样本是研究总体的子集，样 本的特征称为统计量，统计分析就是要用统计量来推断总体的参数。 根据抽样是否遵循随机化原则，抽样的方法可以分为两大类。（一）概率抽样 概率抽样是随机化选择样本单位。这要求对研究总体有精确的定义，然后指 定样本的数量，由此可以计算出每个样本被选出的概率。概率抽样的好处是，由 于样本个体是随机选出的，因此可由样本估计值来推断总体参数的大小以及置信 区间，从而完成对总体特征的推论，并计算出抽样误差。另外，概率抽样可以完 全排除主观因素的干扰。概率抽样有四种具体方法 1. 简单随机抽样 简单随机抽样是最基本的概率抽样方法。当总体数量为N，样本数量为n， 每一个个体被抽中的概率相等，均为p=n/N。简单随机抽样需要有完整的抽样 框，每个个体被赋予唯一的编号，然后采用电脑软件、随机数表或抽签的方式进 行抽取。2. 系统抽样系统抽样包括三个步骤，首先是确定一个随机的起点；其次是计算出抽样间 距，抽样间距约等于N/n，如果从1000个总体中获取100个样本，那么抽样间距 即等于10；最后从随机的起点开始，从抽样框中每隔固定抽样间距进行样本的 抽取。3. 分层抽样分层抽样包括三个步骤，首先是按照某个特征先将研究总体分为若干子群 （层），层与层之间既不能重复也不能遗漏，同层之内的个体应尽可能同质， 而不同层的个体尽可能异质；其次是计算每层所抽取的样本个数，既可以按照 每层在总体中的比例计算每层应抽取的样本数量，也可以根据研究的需要，对 那些个体差异较大或者比较重要的分层，将抽样的比例适当调大；最后再采用 随机方法从每一层中抽取样本个体。分层抽样可以在不增加样本数量的情况下 增加精确度，使样本更具有代表性。 4. 整群抽样 整群抽样是将总体分成若干个子群，群与群之间既不能重复也不能遗漏， 然后再随机抽取一定数量的子群作为样本。与分层抽样不同，整群抽样要求同 群之内的个体应尽可能异质，群之间尽可能同质。整群抽样主要的好处是提高 抽样的效率，降低抽样的成本（二）非概率抽样 与概率抽样不同，非概率抽样主要是依靠主观判断而不同随机原则来进行样本的抽取。非概率抽样也包括四种主要方法：1.便捷抽样 便捷抽样是以方便快捷的原则，选择那些容易获得的样本。调查对象的选择 是由调查人员现场决定。例如很多在街面或商场的拦截访问，以及教师使用授课 的学生作为样本进行研究等都属于便捷抽样。便捷抽样是所有抽样技术中耗时最 少、成本最低的方法，在现实生活中被普遍采用。但是应注意的是，便捷抽样所 获得的样本具有较大的偏差，对总体的代表性差，更适合于探索性研究，而不是 描述性或者因果性研究。2.判断抽样 判断抽样也称为主观抽样，是由研究人员基于知识经验从总体中选出那些更 具有代表性的样本。判断抽样一般适用于样本量较小的情况。例如产品试销市场 的选择。3. 配额抽样配额抽样包括三个步骤。首先是将研究总体根据某种特征或变量进行分 类；其次是确定每个子类别中抽取的样本数量（即配额），通常会使各类别 的样本配额与该类别在总体中的比例相同；最后是从每个子类别中基于便捷 或主观判断进行抽样。配额抽样与概率抽样中的分层抽样比较相似，主要目 的是使样本的构成与总体更为接近，以获得更具有代表性的样本。但是配额 抽样有可能会遗漏较重要的分类特征，同时最终的抽取过程不是基于随机原 则，因此与其他非概率抽样一样，配额抽样仍无法计算抽样误差。4. 滚雪球抽样 滚雪球抽样是一种由被调查者推荐其他被调查者的抽样方法。其步骤首 先是抽取少量符合要求的样本，在访谈之后再由这些被调查者推荐其他被调 查者，这样一轮一轮推荐下去，所获得的样本数量就会像滚雪球一样越滚越 大，直到达到需要的样本数量。滚雪球抽样一般适合于招募那些难以获得的 特殊样本，比如高尔夫球的爱好者、同性恋群体等。八、问卷与量表设计方法 调查研究是市场营销调研中经常使用的重要方法，它涉及到调查问卷与量 表的设计。调查问卷是进行调查研究的载体，它是将调查者所需要的信息转 化为一组被调查者能够并且愿意回答的问题。同时，调查研究作为定量研究 ，需要将被调查对象的答案转化为数字化（或其他符号）的数据，并要求答 案与数字之间存在一一对应的关系，这就需要量表的设计。（一）问卷设计 1．确定问题的内容 2．确定问题的类型 3．确定问题的措辞 4．确定问题的顺序（二）量表设计 1．确定测量的尺度 量表的作用是将要获得的信息转化为可以计算处理的数字或其他符号，根据 数字所代表的含义以及所允许的数学运算方式，可以将将量表分为定类、定序、 定距与定比四种。2.确定量表的类型 调查量表包括比较量表和非比较量表。在比较量表中，常见的有配对比较量 表、等级顺序量表和常量和量表；而在非比较量表中，李克特量表、语义差异量 表和斯坦普尔量表使用最为普遍。李克特量表是对一组陈述的语句进行从“非常 不同意”到“非常同意”的判断；语义差异量表则是一组由意义相反的词组位于 两端供被调查者进行评价的量表；斯坦普尔量表是语义差异量表的变形，用一个 词语进行描述，由被调查者做出从负到正的不同程度的评价。 3.设计量表要考虑的其他问题#市场营销#

大数据文摘作品编译：王一丁、笪洁琼、Yawei Xia区块链火了，随之而来的是对区块链人才的需求。这是一个刚刚兴起的行业，区块链技术开发人员还是稀缺资源，学校的教育也没有跟上。目前与区块链有关的系统教育资源还很有限，再加上区块链本身是一个跨学科以及知识与经验并重的行业，这对技术人才提出了更大的挑战。想要招聘区块链人才，不仅要打破传统的挖掘人才的方式，还要着重向他们展示工作未来可能的影响力，因为一般从事区块链开发的科技人员，都对改变世界有着美好的愿景。HR要准备好迎接2018年区块链人才招聘的浪潮。彭博社（Bloomberg）的数据分析表明，2017年LinkedIn上与区块链、加密货币和比特币有关的招聘信息数量至少增加了四倍。消息人士称，今年这类工作的数量预计也会增长。区块链是新兴技术，所以有相关经验的工作人员供不应求，与此同时MOOC（大规模开放在线课程）和认证项目正在弥补学位教育课程的不足。为了聘到最好的区块链开发人员，HR们可能得采取与之前不同的招聘方式并灵活开展招聘人才等相关工作。“许多公司已经意识到，世界流行风向标几乎被区块链占领，而他们则需要适应变化并在新世界中找到自己的位置”，不适应的话很可能就会被淘汰，Akshi Federici告诉彭博社。Federici领导着ConsenSys（一家区块链产品孵化器）的学院以及教育部门。据某专注于区块链人才团队的首席招聘官Kashyn Griffith Hill，2018年区块链开发的职位数增长很快。“人们迫切希望进入这个领域，因为这正是技术发展的方向，”Hill告诉彭博社。区块链就业市场Hill说，对区块链人才的需求增长主要来自初创公司。截至发稿，根据来自AngelList的数据，至少存在有1,520个区块链初创公司。该公司发言人说，首席执行官（CEO），软件工程师，联合创始人，首席技术官（CTO）和创始人的职位在2017年LinkedIn名列前茅。Hill表示，持有更高职位的区块链专业人士的高比例，反映了区块链初创公司的数量。Hill说，大公司也在招聘区块链人才，而往常这样的招聘只是作为初创公司的内部设置。据该公司数据，2017年，IBM开展了400多个区块链项目，并雇用了1,600多名员工，但当年10月份仍有超过150个与区块链相关的职位空缺。技术软件行业和金融服务行业是在LinkedIn上发布区块链工作数量最大的两个领域。科技硬件和专业服务行业也出现大幅增长。“区块链影响着全球所有行业。未来，无论人们是否知道这一消息，几乎所有的应用程序、界面、在线提供都可以在区块链上发挥作用。”Federici说。Federici说，通过区块链创造的新商业模式也在推动一种新的技能类别。她说，例如，在设计令牌和检查智能合约的安全性方面需要技巧。智能合约是编纂合同，其中包括在满足预定条件时自行执行的条款。技能与教育的断层Federici说，创建Consensys Academy的缘由是区块链教育与实际需求方面的差距。Federici说，由于区块链是一门新兴技术，关于这个主题的传统四年制学位课程现在并不多。在创建学位课程时，相关知识和程序应用也发生了很大变化。由于区块链生态系统发展比较快，所以相应的资源和工具也较少。此外，如Federici所言，很难提供区块链单独的课程。区块链从根本上来说是一个跨学科领域，它并没有完全融入计算机科学，法律或业务领域。将现实生活中的业务流程纳入法规要求对商业，法律和其他方面的理解。“因此，要学会这块内容，只学习是不够的，这也是一个需要实践加强练习的领域。”Consensys Academy，CryptoCurrency认证协会，B9实验室和Byte Academy都提供区块链认证计划。斯坦福大学，普林斯顿大学等学术机构以及各种MOOC平台也提供区块链和数字加密货币课程。塞浦路斯尼科西亚大学提供数字加密货币理学硕士学位，能够以在线形式在全球各地接受课程教育。找到独角兽Hill介绍道，尽管对于一个团队而言，经验高低都会有与之相匹配的职位，但有些职位是需要区块链框架的经验，甚至是从构建区块链开始。Hill表示，有经验的区块链开发人员很难招，所以招聘经理必须灵活。她说，开发者往往已经投入于一个项目之中，这种情况下很难让其离开项目。但她提供了一些建设性的意见。Hill建议，主动去找他们，而不是等他们来找你。寻找他们的工作成果，并在GitHub，Stackoverflow或Reddit上与他们联系；参加开发者大会以及访问Coind，Ethlance，Bitcointalk等特定区块链平台，当然区块链聚会也是值得去参加的。“他们喜欢谈论区块链，因为他们对此充满激情，他们很乐意让人们了解这项技术的用途。”Hill还表示，他们还应该允许让他们远程工作，因为他们可能通常已经拥有自己的事业并在某地定居。他们通常也非常忙于其他项目的工作，并经常为工作之外的开源社区做一些贡献。区块链开发人员表示，为了吸引最优秀的区块链开发人员，了解他们并向他们展示他们工作未来的影响也很重要，因为他们之所以投身于此业，很大程度上是想要改变世界。原文链接：https://www.bna.com/blockchain-job-market-n73014474195/

以下文章转载自IDC咨询官方微信公众号 ，作者为 IDC中国。2020年6月1日，IDC最新发布的云系统和服务管理软件市场半年跟踪报告显示，2019年中国云系统和服务管理软件市场的市场规模达到了1.51亿美元，同比增长44.2%。IDC预测，受新冠疫情的影响，该市场在未来五年的增长会受到一定影响，但是仍然会保持高速增长，其年复合增长率为30.0%，到2024年的时候市场规模将达到5.62亿美元。云系统和服务管理软件市场跟踪统计的是服务商销售云管理软件获得的收入，这包括了软件许可、基础维保、软件订阅以及SaaS等形式的销售收入。IDC全球云市场2020年十大预测中提到，2021年，中国90%以上的企业将依赖于本地/专属私有云、多个公有云和遗留平台的组合，以满足其基础设施需求；到2022年，50%的企业将部署统一的VMs、Kubernetes和多云管理流程和工具，以支持跨本地和公有云的多云管理和治理。IDC的研究表明，大多数企业仍然在使用包含传统基础设施，私有云、公有云在内的混合架构来支撑企业不同类型的业务，并且随着容器，微服务和边缘计算平台的发展，混合架构的内涵还在不断丰富。在未来几年，这种混合架构将成为企业IT基础架构的常态。而在这种混合架构的复杂环境下，企业需要专业的云管理软件来对多种云资源，虚拟机以及容器进行统一的管理和运营，从而使它们能够发挥最大的效能，为企业业务的快速发展提供强有力的支撑。2019年中国云系统和服务管理软件市场的市场规模达到了1.51亿美元，排名前三的服务商占据了市场超过50%的份额。整个市场的格局与2018年相比没有大的变化，仍然是提供云平台软件的服务商拥有主要份额。云管理软件作为这些服务商云解决方案中不可缺少的一部分，随着其在云市场中获得的成功也获得了不错的收益。以飞致云和博云为代表的第三方独立云管理软件服务商则凭借其小而美的特点和更开放的生态，在市场中也获得了一些重量级的客户。经过这几年的发展，云管理软件作为连接云基础架构和云服务的桥梁，正在不断扩展它的能力和管理的对象：从管理虚拟机和物理机，到管理包含虚拟机，容器/k8s和裸金属在内的混合架构；从管理基础架构生命周期到管理应用生命周期；从交付基础架构资源，到交付更多类型的服务，比如大数据服务，桌面虚拟化服务和DevOps服务；所面向的企业人员从数据中心运维人员到面向业务人员，开发者和运维人员。新冠疫情的发生，对中国以及全球经济都带来了巨大冲击，使得经济增长下滑，也必然会造成企业对ICT的投入在2020年大幅减少，并可能影响到未来三年的ICT投资。但是疫情发生后中国政府出台了一系列政策和计划来帮助经济的恢复，并规划在“新基建”领域进行重点投资和扶持，这无疑对属于新基建范畴内的云计算的发展有着持续的促进作用。因此IDC对于未来五年云系统和服务管理软件市场的预测，相比去年有所调低，但是对于该市场在中国的发展仍然保持乐观态度，预计未来五年该市场将以30.0%的复合增长率高速增长，在2024年时市场规模将达到5.62亿美元，是2019年市场规模的近4倍。IDC中国企业级系统和软件研究部高级研究经理李昭表示：云系统和服务软件服务商在丰富和优化产品功能时，还应该把新的技术和应用场景的发展融入到自己的产品发展路线中，比如随着5G的发展将加速边缘计算的落地，边缘计算成为了混合云架构的一部分，其管理也应该成为云管理中的一部分；容器的发展愈演愈烈，对于容器，虚拟机和裸金属的统一管理不可缺少；利用AI技术让云管理平台变得更加高效和智能。除了产品以外，生态上的开放和聚合也是服务商应该重点关注的领域，这将使企业和产品拥有更强大的生命力和活力。

如今快速发展的数据生态系统中有数十种新工具。这些工具以一种高效、令人惊讶的方式在数据工作方面相继绽放。未来数十年数据领域相关工作的种子已经播下，并将疯狂生长。但在如今的数据生态中，存在一个理解误区，即使许多工具中的一些工具并不具备什么竞争力，它们也会被认为是具有竞争力的好工具。这种现象并不奇怪，主要影响因素包括：各种工具之间有很多重叠功能，这种情况的部分因素是因为每种工具都有其特定擅长的领域及功能，它们通常是通过合作来完成某个完整功能；增长轨迹和类别边界仍然不确定；即使在某个特定领域，也不存在完全能胜任该领域的单一工具；企业家在推介风投和销售产品时都倾向于讲“大故事”；这种理解误区对试图集中精力的工具制造者很不利，对试图评估市场的投资者不利，尤其对于试图利用最佳新工具来构建具有生产力的数据堆栈的数据科学家和工程师而言，尤其不利。为了研究这个问题，我们对数据生态中的数十个开源工具进行了研究，并提出了下面两个问题：该工具独一无二的能力是什么？该工具不能用来做什么？我们调研的范围仅限于开源项目和 Pre-B 轮融资阶段的公司的产品。针对每个工具，我们尽可能简短的对这两个问题进行了回答。数据生态中的工具混乱的现象并不会很快消失，但我们希望这篇文章是一个好的开始。下面是这些工具的介绍：Great Expectataions / Superconctive: Great Expectations 是专门用于测试数据系统以及创建测试文件的专用工具。Great Expectations 也可以用于数据分析。Greata expectations 是高度可热插入和可扩展的，并且完全开源。但是，它并不是一个管道执行框架或数据可视化工具。Databand ：Databand 是一个数据化运维（DataOps）解决方案，它专门用于监控产品管道和检测工作流代码、数据或系统层面的事件，同时它还可以帮助工程师对问题进行根本原因分析（root cause nalysis, RCA）。但针对管道协调、数据质量测试或者数据版本控制，Databand 不能作为一个单点解决方案。Dolt / Liquidata：Dolt 是一个基于 Git 版本控制的 SQL 数据库，因此你可以像使用 Git 一样对 Dolt 进行提交、克隆、拉取、分支和合并等操作。Dolt 是专门用于数据共享的工具，但 Dolt 不能专门用于某种特定的数据操作，如特征储存或数据转移。Dolt 是可用于这些数据操作的一种通用数据库。Bayes ：Bayes 是一个可视化的具有探索性的数据分析工具。它会指导你进行建议的可视化操作，并通过基于交互式叙述的报告轻松实现具有可解释性的共享。Bayes 不是一个商业化的智能面板，也不是面向程序员的基于代码的笔记本。Hex ：Hex 是一个具有计算能力的笔记本平台，它专门用于数据共享。用户可以连接到数据，进行分析，然后轻松地构建一个具有完全交互能力的应用程序，并且组织中的所有人都可以使用这种完全的交互。但是 Hex 并不能作为一个机器学习工程平台或制图工具来使用。Sisu Data ：Sisu 是一个主动分析平台，非常适合快速浏览复杂的企业数据并帮助数据分析师解释关键业务指标为何在变化。Sisu 可以在几秒钟内测试数十亿个假设，并引导用户找到影响程度最大的变化因子。但 Sisu 既不能作为预测工具或模型构建工具，也不能作为描述性面板。Ascend ：Ascend 专门用于使用更少的代码来构建、运行和优化云数据管道。Ascend 将数据连接到它的代码，从而通过自动维护、数据摘要分析、沿袭跟踪、成本优化等方式来建立性的数据管道。Ascend 不是一个通用的 Spark 解决方案，而是位于上层的数据工程平台。Dataform ：Dataform 擅长于帮助你管理数据仓库中的数百个数据集。Dafaform 帮助团队将原始数据转化为一组定义明确、可通过测试且可归档化的数据集以进行分析。Dataform 不能作为提取工具使用。DataKitchen ： DataKitchen 是一个 DataOps 流程工具，非常适合将连续部署、可观察性、测试和环境管理带入复杂的数据科学及分析领域。DataKitchen 能够自动执行分析创建和部署工作流、管道执行、代码和数据测试、以及管道监视和维护。但 DataKitchen 不是数据科学、ETL 或专用的排版工具。Snorkel ：Snorkel 是一个用于以编程方式构建训练数据建库的平台。在 Snorkel 中，用户可以直接编写标记函数，而无需手动标记数据。Snorkel 不能用于无监督学习，它是一个人机回圈（human-in-the-loop）平台，致力于从根本上加速用户将其领域知识注入机器学习（Machine Leaningb，ML）模型的过程。Transform（stealth）：Transform 旨在构建一个度量标准存储库，以确保企业能够以标准化、格式化、有组织的方式捕获标准化的度量定义，从而进行流线分析并进行决策。 Transform 不是数据管道框架或商业智能工具。Materialize ：Materialize 擅长在流数据之上执行和维护 PostgreSQL 查询，并以毫秒级的延迟保持最新状态。Materialize 不是时间序列数据库或其他流式微服务平台。DataHub / Linkedln：DataHub 是一个由元数据支持的搜索和发现程序，旨在提高 AI 和数据科学的生产效率。它具有独特的分布式流优先元数据体系结构，已使其在 LinkedIn 的人脉和大数据上获得成功。它不是数据集成或处理工具，也不是用于运行数据质量检查的协调器。Prefect ：Prefect 是一种工作流程编排工具，可让用户使用纯 Python API 定义任务流，并使用可扩展基础结构轻松部署它们。 Prefect 可提供建立健壮管道所需的语义，例如重试，日志记录，缓存，状态转换回调，故障通知等。 Prefect 不是无代码工具或基础结构提供程序。Marad / Project A：Mara 旨在将 SQL，Bash 和 Python 脚本组合到管道中。 从命令行或通过 Web UI 运行管道。Mara 不是调度、数据移动或依赖关系检测工具。dbt / Fishtown Analytics：dbt 擅长在数据仓库中创建、维护和记录基于 SQL 业务逻辑的数据库可用性组（Database Availability Group，DAG）。不过 dbt 不是通用的工作编排器。Watchful ：Watchful 主要用于在无标注人工的情况下，快速创建大规模、高质量且带有概率标签的训练数据。通过 Watchful，你可以通过反馈机制快速构建、测试和原型化模型。Preset ：Preset 是 Apache Superset 的制造商设计的基于 SaaS 的数据探索和可视化平台。 Preset 用于可视化和数据消耗分析，它不是计算或编排平台。Kedro ：Kedro 是一个针对数据和 ML 管道的最棒的软件。 Kedro 使用可重现的分析工作流程，I/O 抽象和管道建模，实现了从实验到生产的无缝过渡。Kedro 不是工作流协调器或实验跟踪框架。Toro Data ：Toro 擅长于帮助团队在其数据上部署相应的监视，同时它还会提供建议监视的内容并使其易于执行而无需编写和部署代码。Toro 不会清理或改变数据，也不会原生地控制管道或工作流流。Tecton ：Tecton 非常适合于策划和服务产品功能。Tecton 不是数据处理引擎（例如 Spark）或模型管理工具。 相反，它利用现有的数据处理引擎来处理原始批、流、实时数据，将其转换为功能，并部署这些功能以进行训练和提供服务。Dagster / Elementl：Dagster 是一个数据协调器，擅长为本地开发、测试、部署和操作构建数据应用程序。Dagster 管道组件可以使用任何语言或框架进行创作，并通过通用元数据和工具组合在一起以形成统一的数据应用程序。Dagster 不是处理引擎，也不是数据或对象仓库。Select Star ：Select Star 是用于解决数据发现问题的数据目录和管理工具。 它在帮助你理解数据方面具有独特的优势，例如提供以下这些信息：你拥有什么数据、数据的存放位置、数据结构以及使用方式。Select Star 不提供 SQL 客户端或 ETL（Extract-Transform-Load）处理。Monte Carlo（stealth）：Monte Carlo 是一个数据可靠性分析平台，其中包括数据监视、故障排除和事件管理。Monte Carlo 不是测试框架、管道或版本控制工具。Flyte / Lyft：Flyte 专门用于开发可扩展的、容器原生的可复验的管道，这些管道连接不同的分布式系统，同时使数据流处于前部和中心。Flyte 不是机器学习平台，但可以作为其核心组件之一。通过编制这份清单，一方面是为了赞扬这些惊人的工具、其创始人和 OSS 领导者，是他们推动了我们的数据工具生态系统的发展。 另一方面，我们希望在社区展开关于这些工具的局限性的有益的讨论。我们希望本文能够为数据工具生态提供有益的启示，并希望它们继续蓬勃发展。

好股【机构调研0928】统计显示，13家上市公司被机构调研，其中润和软件、三花智控、华润三九等3家受明星机构青睐。*最新机构调研数据9月27日从容投资等25家机构对公司进行调研：调研详情1、公司与蚂蚁合作后，金融科技服务交付的方式、收费模式会产生何种变化？双方会在银行领域特别是在城市商业银行和农村商业银行进行合作拓展。双方的合作是有深度的嵌入式的合作，是双方技术和应用体系的融合，润和软件在银行金融多年的精耕细作积累了丰富的行业经验，蚂蚁的更多强项在技术堆栈、互联网金融运营能力，包括底层架构和上层应用级技术，二者的融合能为银行提供端到端的交付级解决方案。公司将向中小城商行和农商行输出蚂蚁金服的底层技术，这类业务的收入模式主要为产品销售及产品实施服务。双方联合研发的“新一代分布式金融核心系统”投向市场后，以润和向中小商业银行签约为主，主要服务模式为基于该产品的解决方案服务，在收费模式上会开拓基于该产品科技运营服务的收费方式的创新；现阶段基于公司研发的“互联网金融平台”，帮助中小商业银行开展基于互联网的普惠金融服务业务，已经采用科技运营服务的模式收费，收费按平台服务的交易流量收费。2、和银行、蚂蚁合作的系统如果直接迁移到其他银行，是否有法律风险？在公司和蚂蚁金服的合作下，公司将面向中小商业银行建设基于私有云平台的产品及解决方案服务，公司提供的产品和服务的知识产权均属于蚂蚁授权、公司自有知识产权或双方共有知识产权。不存在知识产权及法律风险。3、控股股东的可交债情况如何？可交债是大股东融资工具，目前可交债在换股期，初始换股价格相对现股价较高，各方均有较为充分的沟通，目前未发生换股的情形。4、公司的金融IT业务在行业地位是怎样的？行业竞争格局，尤其是和蚂蚁金服合作开发了新一代的分布式核心系统，这一块未来几年能给公司带来多大的收入规模？据IDC中国银行业IT解决方案市场报告显示，2017年公司在中国银行IT解决方案市场占有率排名第8，其中在业务类解决方案市场排名第4，并在核心业务解决方案子市场排名第2，市场占有率达5.7%，公司已经在金融科技服务业务领域取得了一定的市场占有率和较高的品牌影响力。公司金融科技业务下一步的发展战略：通过与蚂蚁金服的合作，推出融移动银行、智慧银行、数字银行为一体的金融科技运营平台，该平台产品的成功研发将在业内具备一定的领先性，且产品的业务场景功能是公司多年金融解决方案的积累和沉淀，而在数据服务、数据运营、互联网运营及分布式、大数据等底层技术是蚂蚁金服多年商业运营的积累，该产品的推出将会加强公司在金融科技服务的核心竞争力，会带来金融科技服务业务的增长；同时，基于公司“互联网金融平台”，帮助中小商业银行开展基于互联网的普惠金融服务业务，随着平台的流量的快速增长该业务的运营收入规模也会快速增长。5、公司与浦发银行有战略合作联盟，之前与南京银行的合作联盟，在银行的合作联盟中，我们公司扮演什么样的角色？金融科技产业要走出来，需要领头银行和金融科技公司联合运作并推广，如：南京银行发起的鑫合联盟，有100多家企业单位，会将银行的最佳金融业务、金融科技实践进行跨行交流及推广，这样可以缩短联盟内银行金融科技的建设周期，降低建设成本。浦发银行的联盟是组织国内最优秀的金融科技企业与浦发银行的金融科技发展战略一起绑定，为浦发银行金融科技战略落地提供强有力的支撑。6、以往前5大客户，都是8-9千万的规模，去年的客户是1.3亿的规模，在客户群体上有没有什么变化？公司当前金融科技业务以及芯片物联网业务的客户，大多集中在业务领先的企业级客户群体，前五大客户中大多是公司的持续服务的客户，随着客户信息技术服务的需求及公司服务能力的提升，会有一些正常的年度投入波动或公司在单一客户信息技术服务年度占比波动，整体来说公司业务客户群体规模及数量近几年均保持较好的发展趋势。7、以前给银行做大多数是按人头来收费，目前有多少净值是按项目走的，有多少是按产品与平台级的？产品化率是怎样的？中国的软件产业不同于美国，现阶段更多是以软件工程服务为主，产品为辅。近几年公司一直持续增加产品的研发投入，目的就是逐步推出符合行业发展趋势的产品，如公司的分布式核心、大零售等产品，并随着与蚂蚁金服联合研发产品的推出，未来公司会不断完善面向银行科技产品的宽度与深度，不断提升相应平台的产品化程度，使得公司从依赖于人员规模增长发展模式成为依赖于金融科技技术产品发展的业务模式。

本文从问题型调研以及竞品调研两个方面，讲了如何做产品调研。做一个合格的产品经理，前期有一部分重要工作职责就是做调研。我分享下两个调研的实例，这部分可能与硬件产品会比较直相关，软件方面可能可以是同个思路，也应该也有更好的方法，方便的话可以留言交流下。一个是依据实际出现的问题，调查市场上的产品；一个是开发一个新产品前，最方便的拿到第一手调研资料的方法。一、问题解决型调研这种方法，适用于自身产品在开发过程中，为决策型问题提供较好的参考价值而做的调研。下来先以例子给大家提供一个可用的思路，再做总结。1. 现状：客户在当前整机显示屏的效果不满意这部分原因是跟选型和成本有关，我们的目的是满足客户要求的同时，成本做到最低，但是我们现在低成本的方案无法满足客户要求，需要在保证成本的同时优化方案，这就需要根据问题做相关的同类产品调研工作。2. 现状分析：黑色不够黑，过渡色不明显对于客户效果不满意的原因，在与客户沟通以及公司内部专家的分析之后，得出了范围较广的结论就是黑色不够黑，过渡色不明显。这个过程会面临到的问题是：①客户也不清楚自己要什么，就是觉得不够好；②所给的描述太过宽泛，不能够转化为设计语言。针对问题，需引导客户说出自己想要的效果，并为之做相应的调研和分析。引导的方式可以有2种：①让客户指出参照物，跟哪个一样？比哪个好，比哪个差一点也能接受；②让客户提供参数范围，一般的客户没有该能力，如果有会是最方便的。显然第一条是最直接的，这里我们引导客户，挑选出了客户心中比较满意的显示屏效果，即可作为下一步做调研的基础。3. 实施调研：挑选了6款屏幕进行初步分析和打分对于客户的参照物，我们进行了一次产品调研，也是这一轮问题解决最核心的步骤。（1）亲身到市场，感受几款屏幕间的差异，过程要求客观可以跟公司内部的专家一同前往评估，专家的作用就是定义需要做对比的几个要素，比方亮度/色彩/分辨率等，这个步骤目的是识别出参照物间的区别，为后面选择屏幕做决策基础。我们发现，好的屏幕和更好的屏幕间，最明显的差异就是表现真实颜色的准确性，这个准确性，是由几个参数组合实现，无法进行单一的评价，而经过实际的调查，我们得出客户所要的效果，就是显示出的效果能够贴近效果图。（2）提供与市场调研相符合的样品除客户指定的参照物外，我们找了合作的供应商，为我们市场调研的结果进行了打样，因为不同的工艺，材料，设定的参数的搭配方式显示的效果会不同，我们与供应商在这一过程进行了细谈，最后得出3款不同组合搭配的样品。于是，客户选择的参照物，再加上我们内部觉得与客户参照物差不多由竞争力的产品，一共有6款。（3）筛选过程参照物有了，条件允许的话，可以将所有参照物陈列在一起，再做一轮筛选。我们将6款屏幕陈列在现场，与客户组成小组（也可以是内部小组），对各个屏幕进行评价和打分。打分的方式可以是累加，也可以是加权累加，这个根据实际情况来定，我们从客户关注的几个效果中去打分：①黑色的效果②颜色过渡的效果③高级灰的表现力这一轮筛选，得分靠前的产品中，有我们加入的样品，那么只要样品与客户要求接近，那么该结论就可以定下来了。（4）沟通和调整针对样品做微调，尽可能贴近客户的要求，很幸运，最终样品的超过甚至超过了客户的预期。于是这个问题经过后续的执行，就算结案。总结：以上是一个看似顺利的过程，但是其中还是有很多模糊地带以及令人头疼的问题，后续还有很多问题点阻碍着这个结论进行，我制作了这个问题到结案的PPT，有需要的我可以专门写一篇进行分享，这里我就不细说了，原则上就是要让过程往这个思路上拉近，基本上大部分问题可以这么来解决。以下，讨论下如果不顺利的情况下，可以怎么做？1. 如果第一轮筛选，没有自己的样品怎么办，最后样品微调，还是无法满足客户要求怎么办？这个问题的避免，很大程度上来自于你的市场调查的结论，这要求你的市场调查要准确，供应商做出来的样品，你的团队需要有判断是否接近客户的预期，甚至是超过客户的预期，这样是最保险的，同时，该过程需要让客户参与进来，对每个决策的结论，先咨询客户的意见，把控整个过程，结果才能更好的保证。那如果还是无法接近客户要求，那就需要适当增加成本，该成本的增加上报上级，通过其他途径让客户接受该结论，才能让项目往下推进。2. 市场调研无从下手，怎么办？这个就是产品经理的能力，要不断的学习更多知识，可以不深入，但至少要知道怎么样去咨询其他专家的意见，得到其他人的帮助，知道如何问问题，靠的是更多的知识，这一步，就是知道自己不知道什么。二、竞品调研这个方法是针对现有市场的调研，也是进行二手资料的分析，信息上会比较旧，但对于产品的雏形设计，能够提供一个合理的决策方向，方法也比较简单。例子一：芯片的分析1. 信息来源对于芯片的相关规格，目前因为芯片公司的保密做的非常好，这一部分信息，只能是通过与芯片公司的合作关系，获得首批试用的规格书，我相信一定规模的公司都有这方面的信息来源。2. 信息整理有了对产品影响最大的所有芯片方案后，需要做的就是汇总到一份对比的清单中，要求是对重点参数的理解，各个芯片，都会在参数上做差异化以针对不同的市场，我们要做的，就是在这份分析中，选择合适的芯片进行相关的开发，以下我用一张截图，即可表达我的意思。纵坐标需要汇总的是芯片的相关参数信息的描述，这一部分根据每一份芯片的规格书进行补充（芯片本身也分有系列，这个纵坐标很容易去获得），横坐标是各个芯片的具体规格。这样子，我们就能很直观的知道哪个芯片在哪些参数上有优势，为决策提供一个很好的参考。例子二：产品的功能产品的功能，也符合同样的方法，纵坐标为支持的功能，横坐标为产品，这部分的信息可以通过各个公司公布在官网上的说明书。这一步骤，能为产品做哪些功能，不做哪些功能做一个参考。当然，以上的方式都有一个共同的缺点，就是信息的时效性不好，从官网上，规格书上得到的信息会是滞后的，那么有可能结论也是滞后的，但至少，可以提供一个方向，我们需要持续去做的，就是寻找最新的信息，这部分取决于个人/公司的资源情况，还是有很多值得去开拓的方式，这也是公司和个人的一个核心竞争力了。总之，产品经理的一个重要工作职责在于产品调研，一个优秀的产品经理，需要去开拓自己的信息来源方式，互联网是一个非常棒的辅助工具（我最近在找一些前沿科技的分享类平台或节目，以前有个科技三分钟很不错但是停掉了，大家有没有推荐，不甚感激），另一个就是人脉，最新的关键的信息掌握在关键的人的手里，产品经理的规划中，也需要有这一部分资源作为自身提升的基础，需要积累，需要提升自己的能力，以去接触到更多的资源和信息，祝大家在这个过程中能够不断超越昨天的自己。本文由 @小刘 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议