TL科技公司进军中国市场的营销策略

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1、TL科技公司进军中国市场的营销策略2.1案例背景2.1.1行业背景2案例正文在大数据出现之前,只有少数的政府部门、大型组织、学术机构可以通过数据处理技术获得有价值的信息。随着大数据地出现,能从数据处理技术中获利的组织已经扩大到普通机构、民营企业。目前,在大数据产业链上有三种与大数据相关的公司:(1)基于数据的公司:拥有数据,但不具备数据处理、分析能力的公司;(2)基于技术的公司:能够提供大数据解决方案,具备数据处理、分析能力的“商业智能”类公司;f3)基于思维的公司:挖掘数据价值的大数据应用公司。人

2、数据相关公司图亦数据产业链Figure2BigDataindustrychain商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)是一种通过收集、处理和分析等方法,将数据转化为有价值的信息,能为企业提供经营决策支持的应用,是大数据概念下的一种具体实用工具。目前,商业智能已经成为全球最重要的信息系统之一,已经成为帮助传统行业实现信息化建设的重要工具。冃前,商业智能产品主要包括:数据仓库工具、ETLT具、0LAP3分析工具、数据挖掘工具、报表工具、移动端分析工具和调度工具等。主流厂商有:Or

3、acle、IBM、SAP、Microsoft等,他们为企业提供整体的商业智能解决方案。数据管理解决方案是ETL和数据挖掘的结合产品,专门用来对数据进行处理、分析,因为数据管理本身对数据量并无要求,大数据环境会促进数据管理解决方案地加速发展,原因在于:第一,海量数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性;第二,海量数据的存在提高了企业的商业价值,引导企业主动寻求数据处理的帮助。一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统,其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况,若能加以分析和利用,将为企业创

4、造巨大的价值。14J专门提供数据管理解决方案的国际著名厂商如:InformaticaxSAS、SAP、Teradata等,他们是数据行业内的龙头企业,能够为组织提供数据处理的相关技术和服务,面对的客户是全球的大型组织,价格昂贵。与此同时也涌现出一些为平民企业服务的中小型数据软件公司,他们的产品同样能满足数据处理的要求,而费用上是中小企业可以接受的,甚至有些基础功能是免费的,可以通过互联网下载开源版本,如TL公司、Pentaho(已被日立收购)等。2.1.2企业背景由于数据集成和数据质量工具在20世纪

5、90年代地出现,和近期出现的主数据管理解决方案,数据管理市场已经被一些能够提供专有的、封闭式的解决方案传统厂商占据主导,这种软件仅最大、最富有的组织可以买得起,在应用集成控件方面也存在同样的问题。其结果是,只有少数组织能够使用得起商业解决方案软件,来满足他们日常数据管理和应用程序集成的需要。这些解决方案不仅需要初始投资,也需要更多的资源来管理执行这些已经运行的软件。由于企业的数据正以指数级增长,已经有越来越多的企业面临着管理和控制企业数据的问题。信息技术行业目前面临的一个关键挑战是:如何利用建模工具

6、、工作流管理和存储引擎,以及现阶段的数据管理基础,使任何组织都能够确保其数据和流程的一致性。这样的产品不仅要服务于大型企业,也需要受用于各种规模的企业。2005年,创始人BertrandDied和FabriceBonan在法国上塞纳省成立了TL公司。紧接着又在美国加州设立了办公室,计划在美国大力推广TL产品。公司的目标是开发标准化的数据产品,向用户提供定制化的服务和技术,提供开源软件给数以千计的开发人员使用。TL公司首款推出的TLOpenStudio数据集成产品,是一款完全免费、开源的开发工具,技术

7、爱好者们可以在现有功能的基础上做优化来满足个人或企业的需要,技术爱好者还可以帮忙修改软件上存在的缺陷,成为TL产品的贡献者。而TL企业版的数据集成工具也陆续上市,功能上更为全面,但是是收费的。现在有越来越多的用户正在成为TL的忠诚用户。2014年,公司开始将产品重心放在大数据方面,推出的大数据解决方案产品使销售额有了122%的整体上升。据该公司领导回应:“由于在TL整合大数据软件和主数据管理系统的销售过程中增加了很多新客户,这两个产品分别出现122%和86%的销售增长率。大数据解决方案的销售额目前已

8、经占到了公司总销售额的25%,大数据将成为我们的DNA[引。”BernardLiautaud(2015)说。联合创始人BertrandDied(2015)这样解释说:“我们的工具使数据库变得更强大、更异类。有几十亿的文本、图像、数字、社交网络需要我们,让我们通过应用程序对数据进行梳理。这是不是很伟大,不错,这是个好消息,每个人都需要我们。它有点像个管道工。【5】,,。2.2案例情况2.2.1公司介绍(1)TL公司简介:TL是全球最大的开源软件供应商之一,于2005年在

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