各位老铁们好，相信很多人对交易平台研发方案都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于交易平台研发方案以及解决方案怎么写的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 怎样选择数据平台的建设方案
2. 解决方案怎么写
3. 智慧旅游VRAPP方案开发要多少钱

一、怎样选择数据平台的建设方案

业务跑的好好的，各系统稳定运行，为何还要搭建企业的数据平台?

这样的问题，心里想想就可以了，不要大声问出来。我来直接回答一下，公司一般在什么情况下需要搭建数据平台，对各种数据进行重新架构。

1、业务系统过多，彼此的数据没有打通。这种情况下，涉及到数据分析就麻烦了，可能需要分析人员从多个系统中提取数据，再进行数据整合，之后才能分析。一次两次可以忍，天天干这个能忍吗?人为整合出错率高怎么控制?分析不及时效率低要不要处理?

2、业务系统压力大，而不巧，数据分析又是一项比较费资源的任务。那么自然会想到的，通过将数据抽取出来，独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力。

3、性能问题，公司可以越做越大，同样的数据也会越来越大。可能是历史数据的积累，也可能是新数据内容的加入，当原始数据平台不能承受更大数据量的处理时，或者是效率已经十分低下时，重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。

上面我列出了三种情况，但他们并非独立的，往往是其中两种甚至三种情况同时出现。一个数据平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以对业务数据进行整合，也会不同程度的提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。

二、数据平台的建设有哪些方案可以选择

下文中的优缺点仅从企业选型的角度，并非方案本身的技术角度。

如果一句话回答的话，那就是：太多了(这是一句废话，我承认)，但确实有非常多的方案可供选择，我懂的少，肯定是无法一一介绍，所以就分成了下面几类，相信也一定程度上覆盖了大部分企业的需求了。

概念不说了，既然是做数据这一行的，相信你比我还要清楚，不清楚的可以百度。它的重点在于数据整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。虽然它也可以打包成ssas那种cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题，而不仅仅是性能问题。这一点后面会详细介绍。

关于这一方案的优缺点，直接说重点:

方案成熟，关于数据仓库的架构，不管是Inmon架构还是Kimball架构，都有着非常广泛的应用，而且相信能将这两种架构落地的人也不少。

实施简单，涉及的技术层面主要是仓库的建模以及etl的处理，很多软件公司具备数据仓库的实施能力，实施难度的大小更多的取决于业务逻辑的复杂程度，而并非技术上的实现。

灵活性强，说这句话要有对应场景的，数据仓库的建设是透明的，如果需要，可以对仓库的模型、etl逻辑进行修改，来满足变更的需求(当然，最好设计之初考虑的周全一点)。同时对于上层的分析而言，通过sql或者mdx对仓库数据的分析处理具备极强的灵活性。

“实施周期长”，注意，我加了引号，对应下面的敏捷型数据集市，而且这点是相对的，实施周期的长与短要取决于业务逻辑的复杂性，时间是花在了业务逻辑的梳理，并非技术上的瓶颈。关于这点，后面会详细介绍。

数据的处理能力有限，这个有限，也是相对的，海量数据的处理它肯定不行，非关系型数据的处理它也不行，但是TB以下级别的数据，还是搞得定的(也取决于所采用的数据库系统)，这个量级的数据，而相当一部分企业的数据，还是很难超过这个级别的。

底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。这一类产品的出现，其初衷是为了对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。目前来看，这些产品都达到了以上的目的。但它的优缺点也比较明显。

部署简单，敏捷开发，这也是这类产品最大的优点，和数据仓库相比，实施周期要短的多。实际上它也没什么严格的实施的概念，因为这类产品只是针对需要分析的数据，进行局部的关联，只考虑眼前要解决的问题就够了，迭代的能力更强些。

与上层的分析工具结合较好，上层的分析工具接入这类数据产品后，可直接实现数据的图形化展示和olap分析。对数据处理性能的提高，这类产品都对数据的分析性能做了处理，虽然方式不尽相同，有内存映射文件存储的，也有分布式架构、列数据存储的。但无疑都一定程度上提高了数据的处理性能。

无法处理复杂的业务逻辑，这只是一个工具，它无法解决业务问题。这类工具中自带简单的etl功能，实现简单的数据处理和整合，而如果考虑到历史数据，考虑到整体的数据之间的逻辑和关系，它一定是解决不了的。一个简单的例子，当某个表中，有两个字段，一个要保留历史数据，一个要更新历史数据，要怎样实现自动处理。有一个观念是需要清楚的，不能指望一款工具来解决业务问题。这种数据产品仅仅是对当前的业务数据进行简单的整合，第一，数据是局部的，第二，时间是当前的(其涵带的增量更新或者全量更新，是无法应对复杂的逻辑的，相信熟悉etl的人都知道这个过程有多复杂)。当然，对于一些公司来说，可能需求只是对当前业务数据进行整合分析，那么这类产品就够了。(说实话，很多公司真的是懒得更长远的考虑，有一天没一天的，谁说的准呢)

l灵活性低，这个也是没法避免的，越是操作简单的工具，他的灵活性肯定受限，因为封装住了，产品是不透明的，常规的需求用起来非常方便，但是遇到复杂的，发现对他内部不了解，你也没法修改，只有蛋疼的份。

从我的角度看，它是很难成为公司的数据中心的。

3、 MPP(大规模并行处理)架构的数据产品，以最近开源的greenplum为例

传统的主机计算模式在海量数据面前，显得弱鸡。造价非常昂贵，同时技术上也无法满足高性能的计算，smp架构难于扩展，在独立主机的cpu计算和io吞吐上，都没办法满足海量数据计算的需求。分布式存储和分布式计算正是解决这一问题的关键，不管是后面的MapReduce计算框架还是MPP计算框架，都是在这一背景下产生的。

greenplum的数据库引擎是基于postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

同时，基于greenplum的数据平台建设，可以实现两个层面的处理，显而易见的一个是对数据处理性能的处理，greenplum的百科中宣称支持50PB级海量数据的处理，考虑它有吹牛的成分，对目前greenplum实际应用情况的了解，100tb级左右的数据，是非常轻松的。另一个是数据仓库可以搭建在greenplum中，这一层面上也是对业务逻辑的梳理，对公司业务数据的整合。

海量数据的支持，大量成熟的应用案例，所以我想这一点是不用怀疑的。

扩展性，据说可线性扩展到10000个节点，并且每增加一个节点，查询、加载性能都成线性增长。

易用性，不需要复杂的调优需求，并行处理由系统自动完成。依然是sql作为交语言，简单、灵活、强大。

高级功能，greenplum还研发了很多高级数据分析管理功能，例如人气很高的外部表，还有Primary/Mirror镜像保护机制，行/列混合存储等。

稳定性，greenplum原本作为一个纯商业数据产品，具有很长的历史，其稳定性相比于其他产品以及敏捷性数据集市是更加有保障的。 greenplum有非常多的应用案例，纳斯达克、纽约证券交易所、平安银行、建设银行、华为等都建立了基于greenplum的数据分析平台。其稳定性是可以从侧面验证的，在15年9月份开源后，各大互联网公司也是一片欢腾，现在也接触了几家在使用greenplum的客户，对其评价都很高。

本身来说，它的定位在olap领域，不擅长oltp交易系统。当然我们搭建公司的数据中心也不会是用来做交易系统的。

成本，两个方面的考虑，一是硬件成本，greenplum有其推荐的硬件规格，对内存、网卡都有要求。当然，在硬件选型上，需要达到一个平衡，要在性能、容量、成本等多方面考虑，毕竟不能一味的追求性能，把采购部门吓到吧。另一个是实施成本，这里主要是人了，基本的是greenplum的安装配置，再到greenplum中数据仓库的构建，都需要人和时间。(但是必须要说的是，人家软件都开源了，也省下了一笔钱啊)

技术门槛，这里是相对于上一个敏捷型数据集市的，greenplum的门槛肯定是要高一点了。

关于hadoop，已经火的要爆炸了，greenplum的开源跟它也是脱不了关系的。有着高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性的口碑。在互联网领域有非常广泛的运用，雅虎、facebook、百度、淘宝等等等等。hadoop生态体系非常庞大，各公司基于hadoop所实现的也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。

当企业数据规模达到一定的量级，我想hadoop是各大企业的首选方案，到达这样一个层次的时候，我想企业所要解决的也不仅是性能问题，还会包括时效问题、更复杂的分析挖掘功能的实现等。非常典型的实时计算体系也与hadoop这一生态体系有着紧密的联系。

近些年来hadoop的易用性也有了很大的提升，sql-on-hadoop技术大量涌现，包括hive、impala、spark-sql等。尽管其处理方式不同，但普遍相比于原始基于文件的Mapreduce，不管是性能还是易用性，都是有所提高的。也因此对mpp产品的市场产生了压力。

对于企业构建数据平台来说，hadoop的优势与劣势非常明显：它的大数据的处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本(为什么说低成本，要处理同样规模的数据，换一个其他方案试试呢)。缺点也就是他的体系的复杂，技术门槛较高(能搞定hadoop的公司规模一般都不小了)。

关于hadoop的优缺点对于公司的数据平台选型来说，影响已经不大了。需要上hadoop的时候，也没什么其它的方案好选择(要么太贵，要么不行)，没到达这个数据量的时候，也没人愿意碰这东西。总之，不要为了大数据而大数据。

三、方案很多，企业要怎样选择呢?

环境太复杂，但是我想至少要从下面这几个方面去考虑吧。

什么样的目的?就是文中开始部分的三种情况呀(不好意思，自大了，肯定有其它情况，欢迎向“jiago王”补充)，或者是其中几个的组合。

做事方法都一样，哪怕是中午出去吃饭，也是要在心里有个目的，这顿饭是为了吃饱，还是吃爽，或者为了拍别人的马屁，然后才好选择去吃什么。

当然，要明确数据平台的建设目的，哪里是那么容易的，初衷与讨论后确认的目标或许是不一致的。

公司要搭建一个数据平台的初衷可能很简单，只是为了减轻业务系统的压力，将数据拉出来后再分析，如果目的真的就这么单纯，还真的没有必要大动干戈了。如果是独立系统的话，直接将业务系统的数据库复制出来一份就好了;如果是多系统，选类似finecube那种型敏捷型的商业数据产品也够了，快速建模，直接用finebi或者finereport接入进去就能实现数据的可视化与olap分析。

但是，既然已经决定要将数据平台独立出来了，就不再多考虑一点吗?多个系统的数据，不趁机梳理整合一下?当前只有分析业务数据的需求，以后会不会考虑到历史数据呢?这种敏捷的方案能够支撑明年、后年的需求吗?

任何公司要搭建数据平台，都不是一件小事，多花一两个月实施你可能觉得累，多花一周两周的时间，认真的思考一下总可以的吧。雷军不是说过这样一句话：不能以战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。

根据公司的数据规模选择合适的方案，这里说多了都是废话。

包括时间成本和金钱，不必多说。但是这里有一个问题想提一下，发现很多公司，要么不上数据平台，一旦有了这样的计划，就恨不得马上把平台搭出来用起来，时间成本不肯花，这样的情况很容易考虑欠缺，也容易被数据实施方忽悠。

关于方案选择的建议，举以下3 1个场景

要实现对业务数据的快速提取和分析，多个业务系统，没有达到海量数据，不考虑历史数据，不需要依照业务逻辑对数据进行系统的梳理，这种情况下，可以考虑敏捷型的bi工具自带的数据底层。

简单来讲，这种场景仅仅是在技术层面上，完成对数据的整合与提速，并没有从业务层面上对数据进行建模。他可以满足一定的分析需求，但是不能成为公司的数据中心。

要搭建公司级的数据中心，打通各系统之间的数据。非常明显的，需要搭建一个数据仓库。这时就需要进一步考虑公司数据的量级了，如果是小数据量，TB级以下，那么在传统数据库中建这样一个数据仓库就可以了，如果数据量达到几十上百TB，或者可见的在未来几年内数据会达到这样一个规模，可以将仓库搭在 greenplum中。

这种场景应该是适用于大部分公司，对于大部分企业来说，数据量都不会PB级别，更多的是在TB级以下。

公司数据爆发式增长，原有的数据平台无法承担海量数据的处理，那么就建议考虑hadoop这种大数据平台了。它一定是公司的数据中心，这样一个角色，仓库是少不了的，可以将原来的仓库直接搬到hive中去。这种数据量比较大的情况要怎样呈现，因为hive的性能较差，它的即席查询可以接 impala，也可以接greenplum，因为impala的并发量不是那么高，而greenplum正好有它的外部表(也就是greenplum创建一张表，表的特性叫做外部表，读取的内容是hadoop的hive里的)，正好和hadoop完美的融合(当然也可以不用外部表)。

这个是后面补充的，当公司原本有一个数据仓库，但历史数据了堆积过多，分析性能下降，要怎么办?两个方案可以考虑，比较长远的，可以将仓库以及数据迁移到greenplum中，形成一个新的数据平台，一个独立的数据平台，可以产生更多的可能性;比较快速的，是可以将类似finecube那种敏捷型数据产品接入原来的仓库，这样来提升数据的处理性能，满足分析的要求。

四、关于方案选型时可能会出现的误区

(忽略业务的复杂性，要用工具来解决或者是绕开业务的逻辑。)

这个是我最近遇到过的，客户要做报表平台，有三个业务系统的数据需要整合。但是急于变现，不想搭建传统的数据仓库，所以从敏捷型的bi工具中选型。工具厂商对自己数据产品的描述，一般着重于他的快速实施、性能的优化、以及自带的基本etl功能。这样容易给客户造成误区，就是通过这一产品可快速搭建出一个公司级别的数据中心，满足于顶层对数据的需求。

然而在后期突然意识到，工具所解决的，仅仅是在技术层面上简化了工具的使用的复杂性，把etl和数据集市封装在一起，并且提高了数据的性能，但是并没有从业务层面上实现数据的建模，很多细节问题无法处理。

虽然敏捷开发非常诱人，如果业务系统简单，或者只需要分析当前状态的业务数据，不需要公司级的数据中心，那么确实是一个非常好的方案。然而这些问题还没有考虑清楚，对敏捷产品有了过高的期望，后面是会遇到些麻烦的。

除此之外，可能还会有为了大数据而大数据的，但是这些我在实际的工作中还没有遇到。

最后总结一下，企业选择数据平台的方案，有着不同的原因，要合理的选型，既要充分的考虑搭建数据平台的目的，也要对各种方案有着充分的认识。

仅从个人的角度，对于数据层面来说，还是倾向于一些灵活性很强的方案的，因为数据中心对于公司来说太重要了，我更希望它是透明的，是可以被自己完全掌控的，这样才有能力实现对数据中心更加充分的利用。因为，我不知道未来需要它去承担一个什么样的角色。

二、解决方案怎么写

解决方案怎么写，我们在日常工作中会不可避免要去编写各种方案，很多人对写方案非常没有信心，一涉及到方案的事情，就束手无策。以下分享解决方案怎么写及相关范文。

写过方案的人，对自己写过的方案总是感觉不够满意！当然，也只有不满意水平才会提升。总结发现，方案常见问题有如下方面。

一旦用户要求提供解决方案，很多人大脑是一片空白，完全不知道从哪里下手。很多人说起自己的项目来，好象知道不少卖点，不过真要写出来，又觉得无从下笔。

这种情况一般是写方案者不熟悉自己产品体系造成的，知道一两个甚至更多的卖点不难，但难在形成体系，知识是一系列的点通过体系构成的网，而不是一句一句离散的话。

不客气的说，大部分国人对做较为重视，总结提炼不够。没有良好的文字记录，以致于很多好的做法没有得到传承（貌似口口相传是咱们的传统）。对于解决方案而言，只有形成良好的体系后，才能够写出完善的方案。

要写好方案，首先要把项目的来龙去脉、功能模块、适应领域、优点缺点、典型客户的实施情况等做全面了解，在此基础上建立完整的知识体系，唯有此才能形成系统的方案。

很多用户看多了同质化的方案后，很关心方案的个性化内容。此时就到了你彰显自己优势的时候。遗憾的是，很多人对此速手无策！

从根本上讲，还是需要方案撰写者要对项目业务要足够熟悉。针对性方案不仅要求了解企业的需求，而且要知道这些需求背后的业务背景，找到了背景就会理解问题根源，其针对性解决思路就会出现。有了思路，自然可以很好的写方案。

所以，一个人要写好方案，需要了解客户的业务。了解业务的最有效方法是亲自做几次详尽的业务调研，可能的话还要到现场去看看甚至体验一下客户的业务场景。在调研过程中把握用户关注的重点和难点，就容易形成较好的思路和方案。

解决方案是把客户利益和项目特性之间建立逻辑的桥梁。

不经常写方案的人在写方案时，即使有想法、有思路，也往往会很累。造成这种情况的原因是缺少足够的素材。大多数招投标项目，不同用户要求也不同，很难用一个方案通吃所有用户。因此，每个方案中都有一些需要准备的内容。如果没有足够积累每次编制方案就需要花费大量时间去准备，造成方案完成周期过长。

所以，写好方案必须具备这三个条件：一是方案编制者对业务要很熟悉，二是方案编制者对项目本身要非常熟悉，三是方案编制者手上有丰富的素材库。

很多人刚和用户接触没有多久，为了表现自己对客户的重视，答应很快提供方案，结果拍胸脯易、落实方案难。无法提供好的方案，只能按模板套，时间紧自然导致质量不能保证，其结果是给人一种不够专业的感觉。

我的经验是不要轻易提供方案，在不同阶段采用不同策略。刚开始接触时，可以提供项目合作建议书（类似可行性报告），以让客户普及相应知识、了解相关技术。经过前期调研，再提供详细的专业方案，并做相应的演示。提供方案也是一个循序渐进、逐步明晰的过程。请注意，切忌多次提供一样的方案，这会让人感觉你不够认真，降低了在客户心中的专业度。

好方案给人耳目一新的感受，糟糕方案的问题各不相同，统计发现其常见错误有以下几个方面：

（2）业务解决方案成为功能列表。

（4）口语书面语混杂，遣词造句不严谨。

（5）没有认真检查，存在大量硬伤。

很多时候方案接受者并不满意方案的组织，导致返工、修改。所以，开始之前，务必跟用户（也可能是上级）确认一下，听听他们对方案的想法和建议，这不但可以提高方案准备命中率，还时常获得大量好的思路、建议，对自己写方案大有好处。

1973年，麦肯锡的咨询顾问芭芭拉·明托(Barbara Minto)发明了金字塔原理，旨在阐述写作过程的组织原理，提倡按照读者的阅读习惯改善写作效果。

一个明确的方案线索，可以让读者知道自己的当前位置，也对接下来的部分有所预期，这样更容易对方案产生深刻印象。麦肯锡的金字塔原理是一个很好的组织方式。

实践中，主要思想总是从次要思想中概括出来的，文章中所有思想的理想组织结构必定是一个金字塔结构——由一个总的思想统领多组思想。在这种金字塔结构中，思想之间的联系方式可以是纵向的也可以是横向的。纵向方式下任何一个层次的思想都是对其下一层的思想的总结；横向方式下多个思想共同组成一个逻辑推断，从而并列地组织在一起。

互联网的发展使得信息获取变得十分容易，人们会不断接触其他公司的方案。那些知名公司的文件被传播速度相当惊人，他们的解决方案类文章常被其他人员引用或者转载。甲方公司的人也会出于各种原因听过这些公司的演讲，在这种情况下，人们会不知不觉形成一个心智模式——采用类似文档结构的方案更专业、更正规。

下图所示的方案结构就是一个常见的的业务构架图，该结构有多个变种，但大的结构不变。这种划分方法已经被广大公司所采用，尤其是IBM、微软、华为、Google等大家耳熟能详的公司。

（1）可以用自己独创的结构图形，但要注意的是，无论你想得多么精妙合理，用户只会按照自己习惯的思维方式来看待你的方案，而他们看起来并不想花费太多的学习成本。

（2）不要直接套用办公软件，例如MS-Office中的模板图形，因为这常会给人一种不专业、不成熟的感觉。

五、篇幅要足够多但更要突出重点

页数很多、足够厚度的方案给人以信任感，也表示方案撰写者认真思考了各个方面的要素关系，其背后隐含着撰写者的认真、专业等。与客户初次接触、尚在项目可行性阶段的建议书除外。

一个不容忽视的常见现象是，甲方人员在在拿到方案时真正认真看的就几页纸，其他往往是粗略翻翻。研究发现，人们在看方案时，大部分注意力都会集中有图表的页面，特别是整体解决方案示意图的页面。

一方面，方案要面面俱到、尽可能多占篇幅；另一方面，读者只会注意有图表的几页。这的确是一个麻烦！对此，需要注意整个方案的阅读线索，要站在阅读者便于理解的角度而不是方案本身的逻辑角度来撰写方案。先做一个图形化的方案整体示意图，说明方案的整体构成，接下来按照示意结构展开。

为方便阅读，要在前面对方案的关键点有所论述；结束时，还要重复这些关键点。最好把这些关键点用图形方式表示出来。

在方案的开始，一定要用一句话总结方案的特点，最好能直击客户痛点。因为，你不总结，阅读的人也会自己试着去总结。麻烦的是，读者总结出的结论却未必是撰写者希望的。所以，主动用一句话来强调方案特点会给人一个十分深刻的印象。

和什么特征都具备相比，那些有着自己独特突出特点的方案，更容易让别人接受。要化繁为简，给方案更准确的定位，必要的话用一个关键词给自己贴一个标签。一个没有标签的产品等同于没有定位，一个有多个标签的产品也等同于没有定位。在这方面，互联网三巨头给我们做了很好的示范，百度的标签是“搜索”、腾讯的标签是“社交”、阿里巴巴的标签是“电商”。这点也可以参考独特卖点(Unique Selling Proposition，USP)理论。

在如今竞争激烈的市场环境中，企业的营销思路需要发生转变，由过去以产品为中心转变为以客户为中心。客户需要知道：企业到底擅长什么，与其他企业的区别在哪里。撰写方案时，必须明确方案的独特卖点是什么，试着用一句话、一个关键词总结出来，在方案中进行适当的重复加强，这样才可以让你的方案脱颖而出。

一份方案虽然不足以决定项目，也是一张脸面，一连份看上去都不爽的方案会让人怀疑公司的能力，而一份精美、大气、装帧精美、排版认真的方案往往给人以专业感。

这里，我建议请专门的美工对方案中的文字、图表进行一套标准的设计、排版，这可以大大提升方案的整体可读性。

很多方案都是密密麻麻的文字，这就很失败!少写一些文字，多在排版上动脑筋，实在想不出好的排版是什么回事的，去买基本畅销书，你会发现可读性好的书往往有一个技巧叫“留白”。

有一点是马上就可以学会的——段落之间保持适当距离，必要时边框合理留白会让一份方案可读性大大提高。

随着互联网宽带和技术应用的成熟，以及物流和支付系统的完善，可以预见，电子商务将成为互联网普及应用的主流，必将影响着千家万户的生活和经济行为，并日益成为社会商业活动的重要形式。

网络渠道已经发展成为一个新生的潜力巨大的营销渠道。

相对于传统企业的分销渠道而言，除了传统的直销、代理、分销等销售渠道模式，网络分销渠道已经广泛受到传统企业的高度重视。随着传统渠道竞争的白炽化、网上购物环境的成熟、网上购物市场规模的飞速增长。一面是传统渠道竞争的压力，另一面是新兴渠道广阔市场前景诱惑，网络分销渠道已经成为众多传统企业整体营销渠道战略部署中的一粒重要的棋子，而不少企业已经从网络分销渠道中获得极大的收益。

由实体经营延伸到网络的B2C电子商务模式更稳健、更强壮、更有竞争力、在已有线下业务运营的前提下，传统企业发展电子商务，在人力、物力、财力三方面都有实业支持。传统企业进军B2C电子商务是传统企业基于现有业务模式的一个延伸，有线下业务、品牌、渠道、顾客等多方面资源的支持，这种电子商务模式更稳健，相对于纯网络型电子商务企业更有竞争力。

建立一整套完整的产品管理，销售管理，售后管理的依曼丽商务系统，树立专业的品牌网站形象，并在产品的销售与服务中实现网站运作。网站设计简捷、直观，色彩明快，以图文形式采用国际流行门户网站特征，突出网站的商业化和时尚品位。

电子商务,顾名思义是指在Internet网上进行商务活动。其主要功能包括网上的广告、订货、付款、客户服务和货物递交等销售、售前和售后服务，以及市场调查分析、财务核计及生产安排等多项利用Internet开发的商业活动。

电子商务，归根结底，是要实现商务电子化。电子化、网络化、数字化也好，最终是协助商务流程的现代化，提升传统商务的效率。电子商务的发展重点，当在"商务"(bussiness或commerce)，在于交易与流通;电子化终究服务于商务，更明白地的说，电子化是实现商务的有效手段和工具，它可以革命性地带来商务手段的变革，改变商业交易的观念，但是，电子商务的研究核心终究是商务本身。

Internet电子商务=商业机会，Internet电子商务的发展对于一个公司而言，不仅仅意味着一个商业机会，它还意味着一个全新的全球性的网络驱动经济的诞生，这并非虚言。我们正在迈向一个拥有数10亿台互联电脑的世界，在这个时代，信息就意味着财富。

20xx年，全国电子商务总交易额为4、8万亿规模，同比增长30%。预计20xx年将达到10万亿交易规模。

据中国电子商务研究中心监测数据显示，20xx年国内B2C、C2C与其它电商模式企业数已达15800家，较去年增幅达58、6%，预计20xx年将有望突破2万家。

“”期间，电子商务将被列入战略性新兴产业的重要组成部分，作为新一代信息技术的分支，将是下一阶段信息化建设的重心。此外，电子商务的应用领域也将进一步拓宽。

国内对于电子商务的需求，预计未来2-5年将是高峰期。此间，对于电子商务解决方案的需求，将日益两极化，"贵族式"与"平民化"(甚至免费)共存的格局将存在一段时间，其中的企业电子商务个性化将日渐凸现，对于电子商务解决方案的要求将越来越高，一些电子商务解决方案的.新形式将会突破性的出现。最后，由于大型企业全力投入电子商务的联动效应带动，未来所有企业将拥有共同的(或者行业性的)交易平台，网上支付和物流配送也会有突破性进展。总之，电子商务解决方案将走出现有粗放勾勒的阶段，提供更为简单，同时也是更为精细、更为完善的电子商务实现手段。

1、方案宗旨：“以网络技术为工具，以客户需求为中心;以业务应用为灵魂，以企业盈利为目的”。

目前互联网业界关于电子商务解决方案的提法有两种，有广义与狭义之分。广义地说，凡是可以有助于实现电子商务的举措，均可以划入电子商务解决方案的范畴，如提供虚拟主机、域名注册业务等。

狭义而言，电子商务解决方案是重点围绕着交易而提供的一系列软件功能，如建构企业的电子商务站点、构建网上交易平台、提供网上支付接口、解决交易的后续流程。在这里，我们重点探讨的是后者--狭义的电子商务解决方案。

吸引：通过建立有成本效益的商务站点和应用程序，目标明确的广告和市场营销，以及个性化的促销来吸引客户和合作伙伴

交易：软件的基础结构，可实现安全的在线定单交易，管理等功能

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解决方案范文：企业电子商务解决方案

网上电子商务系统，是以服务于集团企业的业务过程优化再造为目标，全面提升信息系统的技术内涵，实现“以产品为中心向以客户服务为中心”的战略转移，达到对外充分适应、快速反应，对内高效沟通、快速决策。

本方案是针对集团企业进行电子交易管理的完整电子商务平台解决方案。网上电子商务系统，是以服务于集团企业的业务过程优化再造为目标，全面提升信息系统的技术内涵，实现“以产品为中心向以客户服务为中心”的战略转移，达到对外充分适应、快速反应，对内高效沟通、快速决策。

作为经营战略的重要部分，很多大型企业已经开始借助互联网的力量，建立部署自己的网络交易平台。基于INTERNET的交易管理和销售平台，将给企业带来了无限商机，同时对企业的管理和经营提出了更高的要求。信息是影响企业管理和经营决策的命脉，实现了对信息的有效控制，就可以建立更加合理的客户关系，建立完善的供应体系、分销体系，使企业对物流和资金流的运转具有更高质量的控制，对市场的预测更加科学准确，从而提高企业的市场竞争能力。实现集团企业信息流、物流与金流“三流合一”将是大型企业信息化发展的目标。

对于以网络交易为主的企业来说，通过INTERNET平台拓展、整合业务是加快发展的必由之路。通过更新管理思想、优化业务流程、降低管理成本，实现对销售体系更全面、更及时、更有效的监控、分析和利用。使企业能迅速掌握信息，并对市场需求的变化做出反应。从而增进了公司与下级经销商及客户间的联系，以最短的供应链、最快的反应速度、最低的成本、个性化的产品、方案与服务，提高客户满意度，改善市场销售状况，有效降低渠道成本，提高企业的盈利能力。

建立在企业内部网络的基础上，充分利用了INTERNET的覆盖能力，连接了企业的各个分支机构，建立基于全国范围的企业内部信息交互、和资源共享的网络，紧密结合企业的业务流转过程和管理过程。

从与客户第一次接触开始，围绕商机、谈判、合同、产品、定货、运输、交付等各个业务环节，进行有效的管理，帮助企业控制销售业务的业务过程，改善市场销售状况，有效降低渠道成本，提高企业的盈利能力。

以完整的仓储、物流管理作为支撑

灵活、简单、易管理的仓储和物流系统，是企业分销体系管理的基本要求，合理的仓储管理能够帮助企业有效地组织货源，调节产品的进货与销售之间的时间差，保证市场的需求，降低库总量，减少了资金的占用。

通过业务过程，收集最终客户和中间商的基本信息和完整的业务流程信息，定期分析，为客户提供在其购买产品的生存周期内的，完整的全过程服务。

现代市场营销观念是以营销者更好地满足目标顾客的需要和欲望为出发点的。但是，在技术和成本限制的“双刃剑”下，营销者只能将目标顾客作为一个群体去看待，提供的只能是类似的产品和服务，无法实现针对目标顾客个人的营销及服务。网络技术的飞速发展，使得有关数据库处理的硬件和软件成本大幅下降，这就为企业(甚至较小的营销者)采用网络营销，搜集、编辑、整理和分析其目标顾客的数据资料，进而能够以目标化的互动传输方式为客户提供个性化的产品和服务创造条件。这不仅有利于满足单个顾客的物质需要，而且更能使顾客感到个人价值的实现和心理上的愉悦。

长诚科技根据自己多年的电子商务应用实践和Internet/Intranet应用开发经验，结合国际先进技术和国内企业的特点，开发了一套功能齐全的网上销售B2B电子商务解决方案。该系统以其简易而功能强大的接口让使用者透过网络轻松的建立并管理自设的网络商店。企业可通过它建立自己独有的网上交易平台，为消费者提供安全、便捷的购物方式，为商家提供交易处理和丰富的管理统计功能，并且该系统支持多种商家接入方式和支付手段。并且具有用户界面友好、使用简洁、维护方便、稳定可靠、易于扩展等特点。

B2B电子商务则是企业谋生存、求发展的必由之路。通过一个由Internet支撑的网上平台，将提供企业提高效率、速度、改革并创造新价值的新的驱动途径。B2B电子商务是一个以信息交换为技术基础、以价值链的理论系统为理论基础的一个在供应商、生产商、销售商、用户、银行等之间建立起价值链转移、多方共赢的生态圈的综合电子商务平台。

网上销售B2B电子商务系统有以下功能模块：互动型营销网络业务平台、统一的用户认证系统、营销业务管理、网上业务流程、商品目录管理、实时信息交互、信用销售与风险控制、事务警示处理系统、市场信息管理、决策支持管理以及通用的销售管理、订单管理、退/换货处理、库存管理、信息中心、与分销商兼容和财税管理等。

网上销售B2C系统是企业为最终用户提供的网上销售企业产品的系统。具有先进完备的网上购物功能和强大的后台管理功能。企业可以利用本系统迅速建起具有网上销售、网上支付、运费计算和订单跟踪等先进功能的电子商务销售系统;同时可利用网上销售B2C的后台管理系统维护和运作网上商务。为企业提供操作简便、灵活维护的网上产品销售工具。

网上销售B2C系统是企业的零距离网上直销，实现基于web的产品定制与导购功能。网上销售B2C系统的功能模块包括面向客户的前台模块，如商品查询、购物管理、订单跟踪、售后服务、电子支付等，以及后台管理模块，如管理员账户管理、订单管理、用户管理、产品管理、折扣管理、定制管理等。电子商务平台不仅拥有强大的电子商务功能，而且具有了使电子商务向智能化、个性化、定制化发展的巨大潜力。

网上集市将买卖双方联系在一起从而大大提高市场效率，并最大限度地消除由于信息的不透明甚至不可获得而产生的不合理采购流程。特别是对于相对分散的行业，电子集市为买卖双方所带来的方便和经济效益更为明显。这方面最好的例子莫过于波音飞机公司的PART系统，这一以中介服务功能为主的电子集市将波音公司在全球的客户(航空公司)和该公司300家主要的零部件供应商联系在一起，一旦客户需要某一维修部件，PART系统能自动将这一需求通知该部件的供应商，从而使客户很快获得报价和库存信息，并通过该系统订货和查询订单信息。

长诚科技认为：一个富有活力和广阔发展空间的电子商务解决方案，不应该是一个简单的功能叠加，而必须是一个集成了信息平台服务平台交易平台的全功能的场所，而且，这个方案还应该是开放与通用、立体与智能的网状商业贸易平台，能够使企业的内部资源管理系统与外部商业环境实现无缝的连接，使企业对内、外部资源进行整合的把握，我们称之为电子化网上集市。

为满足企业利用Internent实现对供应商、分销商及合作伙伴之间的在线交易、信息交流等各类电子商务需求。该电子化交易市场作为紧密连结着分散的买卖双方的枢纽，允许买卖双方实时协作，并不受时间地域行业的限制，在技术与标准的支撑下，它能够协助企业以最快的速度迎接外来的变化并迅速捕捉商机，所以是诸多电子商务模型中最为开放和活跃的，也必将成为未来成本、速度竞争的商业模式中最根本的环节和最主要的、最普遍的交易方式。

除了展现在客户端浏览器“可见”的业务以外，根据业务需要为客户提出了完整的前后台业务系统技术解决方案，包括对企业间交易、产品采购、销售管理、库存管理、业务过程监控等各方面。

销售人员和管理人员在整个业务过程中可以实时监控各种业务运转情况和事件，系统提供多种查询跟踪功能，帮助企业避免问题的发生。例如：订单是否需要加快执行，供应商是否有交货问题。物料在收货时是否有特别注意的事项，协议是否已近到期日，是否需要重新谈判等。

系统提供了企业内部信息采集和管理系统，提供了简单、实用、功能比较齐全的信息发布平台，供企业及相关信息的采编和发布使用。通过信息发布平台，用户可以构建多种多样的专题信息组。

三、智慧旅游VRAPP方案开发要多少钱

如今，不少企业都想拥有属于自己企业或产品的手机APP，但其中最困扰企业主的问题就是：开发一款手机APP到底需要多少钱？

简单点来说，要视手机APP的需求及质量而言，价位一般在几千到十几万左右，更高端的价格更高。

今天，我们就来详细分析一下这个问题，请继续往下看吧。

一、APP开发款式分为固定款和定制款，两者的价格均不相同

固定款：是指直接套用已有的、现成的APP固定模板，报价是固定的，所需要的功能也是固定的，缺点就是客户拿不到源代码，也不能根据企业需求进行定制，由于源代码是封装的，如果企业以后想进行功能升级或系统维护的话，也不能够实现，只能重新开发一个新的软件。

固定款的APP开发时间短，约2~3日的时间即可完成，费用大约在几千到几万之间。

定制款：定制款是指APP的功能全部重新开发，过程比较繁琐，需要美工、策划、APP开发（前台/客户端/手机端）、后台程序员等工种协同完成，大型的、功能复杂的APP甚至需要数十人的团队。

由于APP的功能和设计都是定制的，因此价格会高些。定制款的开发时间与开发价格是成正比的，开发时间长，大约在两三个月甚至不定的周期里才能完成，而费用大概在几万甚至十几万左右。

因此，想要知道开发一款手机APP需要花费多少钱，企业主首先必须把APP的详细需求和功能告知APP开发公司，开发公司才能报出一个合理的价格。

二、手机APP平台不同，制作成本也不一样

现在市面上流行的手机APP制作平台主要有两种一般包括两种系统：安卓系统（Android）和苹果系统（IOS）。

一般来说，制作苹果系统的手机APP软件费用要比安卓平台的贵一些，因为苹果公司对苹果平台的封闭性和手机APP开发语言Objective-C的难度，都让APP开发者加大了苹果系统手机APP开发的难度。

三、APP制作成本包含参与人员的工资

通常情况下，开发一款APP需要产品经理、客户端工程师、后端工程师和UI设计师各一名，这已经是制作手机APP应用软件比较精简的配置了，所以这些参与人员的工资也是包含在APP制作成本当中的。这些工作人员的月薪加起来可能都会超过4、5万元。

需要注意的是，同样实力的APP开发公司，在不同的城市也会导致APP的成本费用高一些

OK，关于交易平台研发方案和解决方案怎么写的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。