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经济毕业论文数据型
经济专业的应届毕业生们，你们的经济毕业论文准备好了吗?以下是关于经济毕业论文数据型，欢迎阅读!
经济毕业论文数据型【1】
基于物联网技术的电子商务研究现状分析
摘 要：以2005-2015年物联网技术下对电子商务发展研究的文献为研究对象，采用文献计量方法对现阶段发展重点和特点进行分析。
通过对发文数量、年度、来源期刊分布以及各年高频关键词等方面进行数据统计与计量分析，结果表明，近年来我国理论研究内容逐渐丰富且热度逐年攀升。
关键词：物联网;电子商务;研究;分析
1 引言
阿里巴巴成功上市，使马云一时间家喻户晓，同时让更多人看到了电商发展的无限潜力和广阔空间。
电子商务是一门交叉性概念，其涉及理论知识和领域极为丰富，譬如：管理学、法学、经济学以及互联网技术等多种领域，是一系列综合性极强的活动。
信息技术的进步和社会商业的发展使得经济数字化、竞争全球化、贸易自由化的趋势不断加强。
有关电子商务各类的研究如雨后春笋层出不穷，其中物联网技术作为其发展的重要支撑不可忽视。
为进一步了解近年来我国基于物联网的电商发展研究热点，笔者通过对CNKI收录的相关文献的进行计量分析就此展开研究。
2 物联网与电子商务
物联网作为一种新兴技术，自20世纪90年代由美国麻省理工学院首次提出以来，其技术实现及应用引起国内外学术界学者广泛关注。
物联网起初是基于物流系统提出的，以射频识别技术作为条码识别的替代品，实现对物流系统进行智能化管理。
在研究物联网技术在电子商务应用中，RFID功不可没。
RFID(Radio Frequency IDentification)技术作为物联网的重要技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，
可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
电子商务利用物联网技术通过把人、财、物、商店等实体联结起来并在网络环境下进行交互。
在实现交互时，一个关键技术就是利用RFID技术给各个实体标注独一无二的标签从而将不同实体加以区分。
物联网技术不仅承担着标注实体角色而且在记录生产过程、跟踪物流以及防伪查询等方面发挥着重要作用。
3 研究概况
随着互联网技术的发展和经济全球化浪潮的推动，电子商务问题及物联网技术成为国内外学术界普遍研究热点。
国内学者就电子商务发展进程中涉及到的主要环节并结合物联网技术作出相关研究，并在其研究的基础之上根据我国电子商务发展状况提出了针对性建议，
这些环节主要包括基础设施建设、支付环境、信用环境以及发展环境的改善等等。
国内对电子商务的研究热度颇高，然而对物联网技术下电子商务的研究相对匮乏。
2015年4月，我们在CNKI上以“主题=电子商务”为检索式进行检索，查得相关记录83605条;以“主题=‘物联网’+‘电子商务’”为检索式得到609条记录，通过筛选共112篇文献与本文研究相关。
在112篇文章中，98篇为非基金文献，基金文献仅占1/8。
据调查，近年来我国基于物联网技术对电子商务研究集中在物联网技术在各行业电子商务中的应用、物联网对电商的影响以及基于物联网技术新型模式的研讨等方面。
因此，围绕物联网环境下电子商务发展动向及趋势并进行相关比较分析对把握电子商务发展中关键问题具有极强的现实意义和指导意义。
4 文献计量分析
4.1 发文年代分布
某一学术领域发表文献数量随时间变化情况能在一定程度上反映出某研究发展现状、研究热度以及未来研究方向的走势。
根据CNKI期刊数据库显示，我国学者基于物联网的电子商务的研究始于2005年。
2005年至2015年间，每年发文数量见表1。
通过分析发文量图表，我们不难发现：(1)2004年及以前我国基于物联网下对电子商务的文献几乎不存在。
2005年董学耕学者的《RFID：让电子商务插上翅膀》一文开启了研究浪潮，他在这牌文章中详细地介绍了RFID技术给电子商务带来突破性的进步以及对中国未来发展的影响。
(2)在2005年以后至2009年这段时期，基于物联网的电子商务研究问题似乎没有引起学者的关注。
从图表可以看出每年发文量均为1篇且基本没有变化趋势。
(3)2008年金融危机之后，各行各业经济渐渐复苏并且电子商务也得到广泛推广。
于是，国内学术界广大学者着手研究如何利用信息技术推动经济回潮。
2009年是学术界研究热度激增的一年，自此发文量每年都以较大幅度上涨。
譬如，王剑、张凤岩等学者就电商服务模式合作发表3篇文章――《基于物联网平台的快速消费品电子商务模式研究》、《基于物联网平台的快速消费品B2B电子商务模式研究》和《基于物联网平台的服务类电子商务模式研究》。
他们针对物联网环境下服务过程中快速消费品的问题进行了分析，并提出物联网平台应用于服务类以及快速消费品的电子商务模式。
4.2 期刊来源
笔者将与本文研究相关的112篇文章导入NoteExpress并辅以手工的方式统计各大期刊近年来刊载文章的数量，
并根据期刊进行排序统计得到近十年来国内基于物联网技术的电子商务研究文章来源的发文量排名靠前的期刊名，另外为了便于统计和说明问题将众多相关发文数量为一篇中文核心期刊归入CSSCI来源期刊类。
通过观察文献分布一览表，我们可以得知：(1)从表中我们可以发现学术界学者研究来源期刊主要分布在商务类、信息技术类以及科技创新类等期刊，集中分布在《电子商务》、《中国商贸》、《物联网技术》等商业性质以及管理类等期刊。
(2)核心期刊和CSSCI来源期刊收录的文章质量较高，并且在一定程度上可以反映学术研究水平。
表中#CSSCI来源期刊、#中国商贸以及#科技管理研究等核心期刊的发文数量相对较多，这也从侧面反映出我国基于物联网技术下电子商务的研究已有一定的规模。
此外，部分论文系国家级或省级基金项目文章，比如国家科技支撑计划项目论文《基于物联网的智能物流研究》就智能物流的构建提出了建设性意见和设想。
这表明了，物联网技术下电子商务的研究的影响力和重要性。
4.3 高频关键字分析
笔者利用NoteExpress和Excel软件，将112篇文章中的关键词按照年度以及出现频次进行统计，在统计时将“应用”、“技术”、“分析”等不能反映文献主题的词加以剔除，
并将同义关键词进行合并，统计出不同年份关键词的词频，在此基础上制关键词表并根据关键词表统计数据生成历年来关键词频数走势图。
通过观察图表，我们得出如下结论：(1)2005年～2015年物联网技术下电子商务的研究范围及热度逐年扩增，尤其是2009年以后研究跳出了电子商务模式以及物联网技术在电商应用的圈子，将视野逐步向智能、潜在价值方向转移。
这从另一方面说明了，物联网技术对经济发展的巨大影响以及我国对该研究的重视程度。
(2)2005～2010年，学术界研究侧重于电子商务结合物联网技术的创新发展，在此期间RFID、射频技术、传感技术以及B2C等交易模式成为研究重点。
2010年以后，研究范围被大量扩充，移动电子商务以及RFID、射频技术、传感技术两者旗鼓相当仍是研究热点且，且所占份额较大约占整个研究的72.1%。
(3)在新型的研究分支中，物流与供应链以及智能的研究所占比例较大，与此同时云计算以及大数据的研究也在呈现逐年攀升的趋势。
2014及2015年由于部分论文尚未更新入库，这两年的关键词频短暂下降并不能说明研究趋势下滑的特点应结合实际情况区别对待。
5 研究结果讨论
5.1 理论内容多样性，热度逐年攀升
我国的电子商务起步较晚，然而自1996年我国首例网络购物发生后，国内学者围绕电商运营以及借助其他技术推动电子商务发展而进行的研究相当丰富。
由于物联网起初是基于物流系统而提出的，前几年学者们基于射频技术以及传感技术对电商各个生产环节产品质量监管以及货物从商家到顾客的过程的控制提出了独到的见解。
譬如，周建良学者在《物联网在电子商务中的研究》一文中从物联网的概念出发，从物流服务质量的提升、完善产品质量监控、改善供应链管理等3个方面阐述了物联网在电子商务中的应用。
后来随着电商规模的增大以及互联网的大力推动，电商的管理尤其是移动电子商务更是需要更加智能的系统的支持与帮助，部分学者试图利用数据挖掘等先进信息技术构建“智能系统”。
通过观察和分析近年来研究关键词频分布图表，自2011年后学者们扩大了其研究视野向能带来高效益的“潜在价值”研究，并且研究热度也在逐渐攀升。
5.2 物联网在电商管理经营各环节应加大研究力度
与本文研究相关的文献中，物联网技术在电子商务应用的研究占据份额较重。
大部分学者花费大量心血就某个环节开展其研究。
现阶段国内基于物联网技术的电子商务的研究成果较多，尤其是物联网相关技术在电子商务应用方面的研究。
物联网技术被列为国家“十二五”期间重点发展的战略性新兴产业，其先进技术将不断加快电子商务前进的步伐。
尽管如此，与国外相比，物联网技术在电子商务基础设施建设以及人才培养等方面的应用研究相对薄弱。
某项学术研究成果的多少不仅要有广大潜心研究学者精力的投入更需要国家政府提供基金等方面的支持。
5.3 物联网推动电商发展，引领电商新时代
创新是生存之本，只有不断地现代化的信息技术融合到电子商务的发展中提升服务质量才能推动电商持续发展。
我国基于互联网技术的电子商务创新发展的研究起步较晚，自2011年之后才逐步引起了学术界的关注，譬如彭霞学者基于RFID技术和无线传感技术，分析了物流智能仓储的方向和模式，并对系统构架和功能进行了说明。
物联网利用先进的自动化识别技术、无线传感网技术将诸多相互独立的实体关联起来使他们彼此之间互联实现了智能一体化，这对物流产业的发展起到了极大的促进作用，有力地推动电子商务的持续繁荣。
参考文献：
[1]孙其博，刘杰.物联网：概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报，2010，(03)：1-9.
[2]射频识别技术的概念[EB/OL].[2015-04-28].http：//zh.wikipedia.org/wiki/射频识别.
[3]王剑，张凤岩.基于物联网平台的快速消费品电子商务模式研究[J].企业导报，2013，(15)：71-73. [4]王剑
经济毕业论文数据型【2】
大数据时代的汽车营销模式变革
【摘要】大数据开启了一个令人激动的全新时代。
伴随互联网的发展，人类社会进入了数据爆发性增长的时代，结构性和非结构性数据大量涌现，这些数据本身蕴藏了巨大的价值。
新型的数据库技术和数据挖掘技术快速发展，大量化、多样化的数据开始展现出无以伦比的商业价值，彻底颠覆了我们长久以来形成的固化的思维方式。
如何让大数据发出自己声音，指导汽车营销实践，构建企业核心竞争力，已经成为众多汽车企业面临的重要课题。
【关键词】大数据 汽车 营销模式 变革
一、大数据的定义与特征
“大数据”一词是从英语“Bigdata”一词直译而来。
大数据并非一个确切的概念，指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。
最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
2011 年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，
逐渐成为重要的生产因素; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
麦肯锡全球研究所认为，我们并不需要给“什么是大数据”一个具体的尺寸，因为随着技术的进步，这个尺寸本身就在不断增大，而且对于各个不同的领域，“大”的定义也不尽相同，无需统一。
自从人类有印刷术以来，过往上千年所有的印刷材料只相当于200PB; 而在2013年世界上存储的数据量达到了1.8ZB(1ZB约为1PB的100万倍) ，而其中数字数据只占不到2%。
据市场研究公司IDC的统计，全球数字信息在未来几年将呈现惊人增长，预计到2020年总量全球数据使用量将达到大约35.2ZB(1ZB=10亿TB)。
IBM 公司把大数据概括成三个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)，这些构成了大数据的基本特征。
也有机构和专家把大数据的3V特征进一步扩展为4V 特征，即新增了价值(Value)。
根据IDC(International Documentation Centre，国际文献资料中心)编制的年度数字宇宙研究报告《从混沌中提取价值》中的描述： 过去五年的研究发现，
全球数据量大约每2年翻一番，2010年起全球数据量跨入ZB 时代; 未来全球数据增速将会维持，预计到2020年，全球数据量将会达到令人恐怖的35ZB，被称为“大数据摩尔定律”。
不仅如此，所谓“大数据”不仅仅体现在数量及其增速上，它同时指征数据的类型开始日益复杂，它还牵涉到数据类型的改变。
原来的数据都可以用二维表结构存储在数据库中，如常用的EXCEL软件所处理的数据，称之为结构化数据，而现如今的数据成爆炸式增长，并不仅限于以前数字、
符号的结构化数据，还有大部分是文档、照片、视频等非结构化数据，现在非结构化数据占有比例已经达到互联网整个数据量的75%以上，而用于产生智慧的大数据，
往往是这些非结构化数据，在这一点上，传统的关系型数据库已无法应对，迫切需要新的数据组织方式和数据处理技术。
与此同时，快速变化的商业环境也客观上要求组织和个人能基于海量的各种类型的数据快速分析、快速决策，保证数据分析的时效。
从某种意义上来说，人类已经到了离不开数据的境地，在大数据环境下的三种最主要特性的影响下，人类在信息吸收、筛选和处理能力的进化下，对信息获取和利用的需求反而面临着更大挑战。
二、大数据与汽车营销
菲利普.科特勒在《Marketing Management》一书中将营销定义为：个人和集体通过创造，提供出售，并同别人自由交换产品和价值，以获得其所需所欲之物的一种社会过程。
从管理的角度定义，营销通常被描述为“推销产品的艺术”。
从营销定义看，营销研究属于一种社会科学研究，是一种“准科学”研究。
然而，随着大数据时代的发展，数据分析技术、数据挖掘技术日新月异，社会科学研究走向量化研究，“准科学”正在不断向“科学”演变。
2007 年，雅虎的首席科学家沃茨博士在《自然》上发表了一篇题为《21 世纪的科学》的文章，认为得益于计算机技术和海量数据库的发展，
个人在真实世界的活动得到了前所未有的记录，这种记录为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。
由于能够测得更准、计算得更加精确，他认为社会科学将脱下“准科学”的外衣，真正走进科学的殿堂。
对于汽车营销来说，也是如此。
一直以来，汽车营销的基石在于运用了自然科学中的数据收集手段，严谨地记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹，同时又采纳了社会心理学的方法，透过现象去解释人的内心世界。
这种主客观的结合让汽车营销能够无限接近真实的推测市场需求的方向，让生产者与消费者能够达到和谐交换。
因此，数据的丰富性与准确性是汽车营销成功与否的前提与保障。
大数据时代大量的、丰富的数据将深刻影响汽车营销实践，合理有效的利用这些数据，有助于实现精准营销。
三、传统汽车营销体系面临的挑战
随着信息技术的发展，传统的数据运营在汽车行业得到广泛运用，汽车行业作为从生产制造、销售再到售后服务的一体化服务企业，在各个环节都有相应的信息系统去解决信息的收集、分析和处理等问题。
在生产环节，这种信息处理是指以ERP去进行供应商管理、生产过程管理以及质量控制等内容。
在销售环节，经销商和4S店都有相应的DMS系统去处理纷繁复杂的客户信息和销售数据。
针对汽车企业的售后服务方面，可通过CRM系统进行数据的处理工作。
这些数据是以业务为中心的。
车企及其相关企业所掌握的数据量是惊人的，然而，车企和汽车4S店是独立的法人，有着不同的经营目标和经营策略，这就造成了数据之间的相互孤立。
“碎片化”的数据造成汽车企业难以追踪一个产品整个的生命周期，也不能跟踪到自己最终的用户，数据的新鲜度也不能得到保证。
另一方面，汽车产业属于技术密集、资本密集型产业，进入门槛高，产业成熟度高，因此，较难受到新观念影响，其数据运营模式在互联网时代变革一直相对迟滞，对互联网时代消费需求的多样性、个性化无法做出有效响应。
然而，随着特斯拉这样互联网车企的成功，传统车企面临着巨大的挑战，如果继续踌躇不前势必被时代所淘汰。
汽车企业传统的营销模式是建立在抽样数据调查基础上的，在统计学意义上是正确的。
然而，由于时间、人力、物力各方面的限制，抽样统计的样本数量、随机性、代表性都很难得到保证，其统计结果的准确性、时效性常常有不可容忍的偏差。
这些偏差造成了传统营销模式存在多种弊端。
比如，对汽车产品的定义，包括产品定位、用户定位等等，通常是由汽车企业的高层决定。
高层做决定的依据通常是竞品分析和调研公司组织专家和消费者问卷调查结论。
这其中主观因素和人为因素对结果影响很大，往往很难贴近真正的消费者，导致出现大量的失败车型。
另外，汽车产品是一种极特殊商品，消费者购买它之后需要一系列的服务：维修保养、救援、保险、汽车用品等等。
目前，车企和4S店提供的服务是相对粗犷的，新车过了免费维修保养期后客户流失率十分高，车企目前没有很好的方式解决这些问题。
此外，汽车企业每年广告制作与投放支出通常以数亿计，由于对客户数据掌握不准确，广告投放的精准性不高，大量的广告费用是浪费掉的。
联合营销是一种非常优秀的理念，有很多成功的案例，但是在国内汽车企业中很少有应用成功的案例，多数联合营销局限于和家居家电品牌的联合营销，对品牌形象提升没有实质性意义。
出现这种情况的原因，主要在于数据样本不够，没法建立起汽车品牌与联合品牌相关性，联合营销职能沦落为噱头。
对市场变化的响应快慢往往决定一个汽车企业生死，车企对市场变化的感知往往依赖于上一年度行业数据，具有很大迟滞性，往往这种迟滞是致命性的。
四、大数据时代汽车营销调整
(一)调整营销部门架构，建立专业的大数据营销团队
汽车企业要真正做到拥抱大数据时代，拥有大数据思维的人才是关键。
传统上，汽车企业营销部门的核心人员是由营销相关专业、汽车相关专业人员构成，专业性质和一些根深蒂固的观念决定了其很难真正适应大数据时代的变革并具有大数据思维。
大数据时代，企业需要建立起以数据为核心的营销模型，它非常注重数据、衡量标准和数据可视化等问题，因此，统计专家和数据处理专家是最不可或缺的人才。
这些人没有固化的思维方式，了解如何最大化利用大数据的潜力，可以让数据发出自己的声音。
“世界著名管理咨询公司埃森哲和麦肯锡，都先后发布报告称，对于数据科学家的需求确定愈加扩大，并将持续相当长的时间。
在这种背景下，如何培养并招揽有高技能的数据人才，是各个有意发展大数据业务公司的重点之一，《哈佛商业评论》还将数据科学家称之为21 世纪最性感的工作。”
(二)高度重视数据的获取与管理，将其作为企业最重要的战略
在大数据时代，数据将成为企业最重要的战略资源，数据拥有者将获取巨大的商业利益。
谷歌、亚马逊、阿里、twitter这些公司以其掌握海量的数据，获得高水平的估值。
汽车企业的数据实际上巨量的，但是是“碎片化”的，分散在企业各个部门、4S店、零部件供应商等等机构中，必须建立有力的沟通共享机制整合数据。
汽车的未来发展趋势是将变成一个数字化终端，实现娱乐功能的同时，可以登录车联网，获得各种服务。
汽车所记录和传出的数据量将非常庞大，这些数据都也可以用来改善企业营销。
另一方面，除了挖掘汽车企业内部数据，车企还需与数据提供商建立起战略合作。
汽车相关网站平台如太平洋、易车、腾讯汽车等等，记录了大量的汽车消费行为，这些数据对企业同样至关重要。
(三)深入构建大数据营销模型，充分利用数据创造价值
在海量的企业数据资源基础上，专业的数据处理可以帮助企业发现数据中隐藏的商业信息，为企业营销提供准确的数据支撑，有助于企业建立数据营销模型。
事实上每一个购车行为都展示了消费者的生活方式，综合其汽车消费行为和其他生活方式信息，可以让我们获得汽车消费行为与其他消费行为的相关性，
比如，购买一款车的人通常会关注哪一类竞品、最关注车子哪一方面功能、喜爱哪一种奢侈品牌、喜欢哪一种社交方式、购买哪一类汽车用品等等。
这些信息，对于产品定位、产品设计、汽车后市场服务、广告精准投放、联合营销实施都具有极大的价值。
五、结论
在大数据时代，新型数据处理技术的进步为企业营销活动带来重大的变革，尤其是传统汽车行业。
特斯拉和谷歌已经将大数据技术应用于汽车产品定位与开发，获得了巨大的成功，相教传统车企迅速建立起竞争优势。
传统车企必须改变思维模式和组织架构，不断搜集各种相关数据，建立全新的大数据营销模型，大数据将变成企业自身的竞争力。
参考文献：
[1]Mckinsey Global Institute，Big Data： The Nest Frontier for Innovation，Competition and Productivity [EB /OL]. May ，2011.
[2]涂子沛.大数据[M].广西：广西师范大学出版社，2012.
[3][美] 菲利普・科特勒，凯文・莱恩&
经济毕业论文数据型【3】
简析大数据相关股票―同有科技
【摘要】随着科技、经济的快速发展，数据呈现爆炸性增长，人们越来越意识到数据的重要性。
正如《纽约时报》所称，“大数据”时代已经降临。
本文挑选其中数据存储商业模式进行详细分析，基于PEST模型对数据存储产业的宏观环境进行分析，以及对于其发展现状进行分析。
得出数据存储产业进入壁垒较高，且在我国处于发展初期，很有潜力。
并选择数据存储行业的上市公司―同有科技，对其进行财务分析。
以期给投资者提供参考。
【关键词】投资 数据存储产业 同有科技
一、数据存储产业分析
(一)数据存储行业环境分析―基于PEST模型
(1)政治环境。
2001年美国纽约世贸中心遭受恐怖主义分子袭击后，双子楼的倒塌并没有给公司的关键数据带来重大损失。
摩根士丹利的远程防灾系统，能够实时将数据信息备份到另一个数据中心。
国内的存储市场也已经逐渐启动，国家相关政策鼓励数据存储技术的研究，同时鼓励产业结构调整，鼓励高新技术产业的发展，尤其是电子信息技术的发展。
积极承接新一轮国际产业转移。
各地政府也出台了大数据行动计划或实施方案。
(2)经济环境。
从经济环境来讲，两个未来更加成熟的应用趋势驱动着存储市场的高速增长，一是数据库应用，包括供应链、电子采购、销售与市场的广泛普及，
使越来越多的数据诞生;二是在线媒体，产生了各种形式的内容，包括声音、影像等，这些都需要大量的存储设施。
从平行市场来看，国内市场上存储采购量最大的是金融、电信等行业，但其他行业对存储的需求也日渐膨胀，特别是电子口岸、数字城市、统计信息化工程的启动都给相应行业的存储建设提出了要求。
科技部启动的百亿元制造业信息化工程中，将企业资源计划系统、数据库管理系统等作为重点发展和扶植的应用项目，促进了制造业企业对存储系统的需求。
(3)文化环境。
我国人口多，产生数据量大，这意味着巨大的国内市场。
如今人们更喜欢在网上进行操作以满足自己各方面的需求，可以说人们与电子产品接触时便产生了数据，而这些都涉及到数据的存储。
近几年，中国存储市场持续走高，增长率维持在25%左右。
(4)技术环境。
技术环境因素是指企业所处的环境中的科技因素及相关的各种社会现象的集合，包括国家科技体制、科技政策、科技水平和科技发展趋势等。
技术环境影响到企业能否及时调整战略决策，以获得新的竞争优势。
数据存储几大行业趋势：平板电脑、云计算、物联网等趋势会促使存储行业的发展。
平板电脑由于轻薄的要求，对存储也提出了较高的要求。
另外，智能手机由于有操纵系统，对存储的要求容量及运行速度也越来越高。
另外在飞速发展的时代，人们对于电子产品的存储容量、运行速度等也有越来越高的要求。
云计算系统主要是将信息永久地存储在云中的服务器上，在使用信息时只是在客户端进行缓存，客户端可以是桌面电脑、手机、手持设备等。
而这个趋势就会导致，个人电脑对数据存储容量要求降低，而大型电脑服务公司则对数据存储容量、安全性、速度要求提高。
这就会导致传统硬盘销售量下降，而云计算相关产业快速发展。
而物联网是指在现有互联网基础上，利用RFID(无线射频识别)实现对物品的电子标示，然后利用无线互联技术，构造一个覆盖世界上所有事物的网络，并实现网络中物品与物品或者物品与人之间的交流。
这个趋势则会导致市场对存储设备需求的大幅增加。
(二)数据存储产业发展现状
大数据时代的来临给数据存储带来了更多的机遇，同时也带来了问题。
有关数据表明，大约有80%左右的企业不愿意将企业内的业务数据放在云存储产品中，究其原因是出于对数据安全性的考虑。
国内带宽也限制了用户对云存储的热情。
如今，大家还是更习惯于花钱买硬件产品而非虚拟服务。
可以看出国内云存储市场尚处在初级阶段，惨烈的竞争尚未到来，市场的发展并不成熟，但结合国际来看，云存储还是很有发展潜力。
二、同有科技(300302)价值评估
(一)公司简介
同有科技全称北京同有飞骥科技股份有限公司，于2012年在国内上市，成为中国存储行业唯一上市企业。
作为大数据存储架构提供商，同有科技提供贴近大数据典型应用的创新技术、完善的产品和解决方案，拥有覆盖全国的营销服务网络。
(二)企业竞争力分析
(1)行业内的竞争者。
目前我国存储产业的竞争者主要来自于跨国公司。
存储产业具有一定的技术和资金壁垒，对于中小企业进入障碍较高。
现有存储企业必须提升研发能力。
而同有科技是中国唯一上市存储企业，大数据存储架构提供商，率先完成从传统的专业存储厂商向大数据存储架构提供商的转型。
专注存储行业二十余年，准确把握核心技术的发展趋势。
2012年的成功上市，为研发生产提供了更加雄厚的资本支持。
(2)替代产品的威胁。
存储行业企业提供的是存储设备产品和专业化服务，例如同有科技的服务对象政府、金融行业等具有海量数据存储需求的单位或企业，由于技术的局限很难选择自营的形式为自身提供产品和服务。
当数据量达到一定程度时，只能选择专业从事存储的企业提供产品和服务。
可见，存储行业企业的替代性较低。
(3)供应商的谈判能力。
存储行业的供应商包括存储基础零部件设备供应商和数据管理服务供应商，大部分是IT制造行业企业，供应商的讨价还价能力决定于其规模、技术实力和专业性。
如果业务量大、技术能力强、专业服务水准高，讨价还价能力就相对较强。
而同有科技经过多年的发展与积累，成为国内覆盖行业最多的专业存储厂商，得到了政府、军工、科研院所、金融、医疗、教育、能源等多个行业用户的广泛认可，公司规模排同行业前列。
同有科技具有一定的供应商谈判能力。
(4)买方的谈判能力。
中国存储产业集中度较高，能提供海量数据存储设备和服务的国内企业并不多。
相对于国外企业来讲，国内企业的产品和服务具有价格优势，买方的讨价还价能力不高，根据成本节约的目标选择国内企业产品。
(三)财务指标分析
盈利能力看出，销售毛利率较高，而ROIC、ROE、ROA三个指标却逐年递减，从其财务表报中看，主要是因为营业收入从2011年开始逐年递减。
而成长能力中出现负增长，也主要是因为营业收入的递减。
同时可以看出营运能力水平正常。
目前存储行业处于快速发展阶段，技术更新和产品换代迅速。
2012年的上市对同有科技来说是个转折点。
若公司对技术、产品和市场的发展趋势不能正确判断并适时调整自身研发策略，不能正确把握新技术的研发方向，将导致公司的市场竞争力下降。
公司紧密跟踪国内外的技术走向，深入调研客户实际需求，持续投入研发资源，加强专业人才引进，提升公司专业技术水平。
虽然公司具备了较强的销售能力和研发能力，但与国际大型存储厂商相比，公司在总体资产规模和营业收入方面依然相对较小。
从表格中，可以看出，公司的研发费用逐年提升。
而近几年同有科技业也推出了数据存储产品和解决方案等。
同时也为自身的发展积累经验。
三、结论
本文分析了数据存储行业的环境和发展现状，并选出大数据板块的股票――同有科技。
对同有科技进行财务指标分析、竞争力分析。
同有科技作为中国存储行业唯一上市公司，正处于发展期，希望它在发展的道路上渐行渐远，为中国的大数据时代贡献一份力，并与国际接轨。
参考文献：
[1]Yang Michael， NAND market maintain growth streak in 2011 as tablet sales soar， Isuppli Memory & storage， January， 2011.
[2]言小艾.平板电脑有何优势[J].大众用电，2011.
[3]张建勋，古志民，郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研
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