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亚马逊选品分析工具

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Jungle Scout赢得了它在此名单中排名第一的位置，看看各种渠道上对其的评价吧：

Huffington Post“用于数据驱动选品的最好的资源”

Forbes“帮助了数以千计的亚马逊企业避免失败”

Inc“在大数据分析领域是举足轻重的”

EntrepreneurJungle Scout 能做什么？

首先，它能够帮你过滤整个亚马逊的数据库，避免遗漏掉来自利基市场的重大机会；当然，亚马逊选品也可以用它来跟踪对手正在最什么，通过这种方式，当对手有价格变动或其它活动时，你能得到相应。

2、亚马逊选品分析工具：AMZ Tracker，你可能已经知道关键词对于SEO的重要性，但你知道其实亚马逊也是一个搜索引擎吗？

是的，人们每天在它上面利用关键词来搜索产品，这就是为什么你需要确认你的亚马逊产品是否在正确的关键词上获得了好的排名。

亚马逊选品分析工具，AMZ Tracker在这方面能帮到你，首先，AMZ Tracker提供了关键词跟踪报告，它能显示你的产品在特定的搜索项目中的排名情况，其次，AMZ Tracker对转化率也有帮助。

3、亚马逊选品分析工具AMZOne

AMZOne的三大功能分别是Keyword Rank Tracking（关键词排名追踪）、Best Sellers（畅销品）和Sales Tracking（销售追踪）。

亚马逊选品分析工具Best Sellers是AMZOne的选品数据库，其覆盖的是每个类别中最畅销的3万种产品，而不是在其他工具中找到的数百万种产品。

AMZOne的主要特点

关键字排名追踪

Best Sellers：显示每个类别中最畅销的3万种产品

销量跟踪

差评通知

帮助优化关键词的页面分析工具

超级URL构建工具

4、亚马逊选品分析工具-AMZScout

AMZScout Web应用程序的登录过程是本文所有选品工具中最为简单的，它只需要一键登录，而且不要求用户输入任何细节。

该工具有三个主要功能：Keyword Explorer（关键词搜索）、Product Database（产品数据库）和Product Tracker（产品追踪）。

2022虎命太苦

9月8日，手机芯片设计公司联发科启动大规模计划，其中硕士毕业生年薪触及200万元新台币（约合4668万元），博士年薪250万元新台币（约合5835万元）。

但即便抛出“诱人”的薪资，在过去两年中，IC设计芯片公司在优秀人才上的难度却越来越大。“从公司离开的员工有跳槽去OPPO、vivo、甚至去寒武纪、地平线这样的AI企业，有些薪水直接翻倍。”展锐的一名工程师曾在接受记者采访时表示，外部机会的增多为行业的从业者带来了更多的选择权。

为了组建自研芯片团队，近年来不少手机公司把的面试地点安排到了这些芯片公司的办公室旁边，而在最新的中，一家手机厂商为ISP芯片总监提供的月薪高达15万元，年薪甚至高达180万元。

而随着芯片的研发进入“深水区”，从研发人员到技术专利布局的“底层技术”竞逐开始呈现白热化趋势。根据智慧芽全球专利数据库向之一财经提供的数据显示，目前手机厂商在手机芯片领域的技术布局已经覆盖基带芯片、电源管理芯片、无线充电、指纹识别、头、驱动芯片等多个领域。

芯片自研是一条必经之路

如果手机厂商想要做更好的产品，芯片自研是一条必经之路，虽然投资巨大，但在行业内，逐渐成为共识。

“十多年前手机大多数是贴牌，或者是高通、联发科、展讯这些芯片厂家直接提供一成的参考设计方案，手机厂家稍微改一改就能卖了。而最近五年，手机的竞争变成了核心技术，即全产业链整合能力的竞争。”国内一家芯片公司的负责人对记者表示，从趋势上看，手机厂商对于芯片等核心技术的夯实无疑将加强产品的竞争力，也是它们对换取“未来空间”的一种投资。

具体来看，中国以四十多年的时间展开了人类有史以来更大规模的一场商业运动，人口红利从本质上看是红利、红利、以经济建设为中心的红利。其中，制造型企业以世界工厂的名义 上了世界舞台的中心，但和日本、德国相比，真正称之为高科技的技术还是不够多。

以手机为例，虽然中国的手机品牌目前已经在全球占据着50%以上的份额，但能否继续走下去，怎么走下去，对于而言都是眼下必须思考的问题。但其实答案也很清晰，大机会时代已经远去，机会的经营观不仅过时，而且容易越走越窄。

从手机自研芯片的历程来看，华为是最早投身的一家，虽然期间走了不少弯路却也是成效更大的一家。

2007年，在华为开始攻坚芯片解决方案的时候，内部研发人员比喻就像攀登雪山一样，需要一步一个脚印去征服，而巴龙是一座位于定日县，海拔在7013米的雪山，因此，巴龙成为了华为芯片家族中基带芯片的名字，资历相当于“老大哥”。

巴龙之后，华为又研发了其他芯片，按照出生的顺序，麒麟是，凌霄是老三，Ascend是老四，鲲鹏是老五。

随后小米入局，2022年成立松果电子，主攻手机 SoC 研发，三年后推出了搭载在小米 5C 上的澎湃 S1 ，而后负责小米芯片的松果电子团队又分拆组建新公司鱼半导体并独立。今年上半年，小米发布了澎湃 C1 芯片，搭载在小米首款折叠屏手机中。

除了华为和小米外，OPPO和vivo近年来也在不断加大对芯片技术的投资。

2022 年12月，由OPPO 100%持股的上海瑾盛通信科技有限公司注册成立，这一公司被视为OPPO在半导体领域投资的开始。2022 年，OPPO守朴科技(上海)芯片研发项目正式签约，而该公司在去年八月更名为哲库科技（上海）有限公司，注册资本由此前的5000万元增加至1亿元。

今年年初，有消息称，哲库ISP 芯片已在流片，该芯片有望搭载于明年上半年发布的旗舰手机上。但对于自研芯片的细节，OPPO并未做公开回应。

而vivo在明日发布的vivo X70系列手机将搭载自研芯片V1，这颗芯片由300人的研发团队历时约24个月打造，实现了自研影像芯片与主芯片软件算法协作。

vivo 执行副总裁胡柏山在此前的采访中对记者表示，vivo 目前会将重点放在聚焦算法、IP 转化和芯片架构设计，而芯片流片等生产制造环节，都交给合作伙伴完成。

根据智慧芽全球专利数据库显示，在手机芯片的侧重点上，目前华为主要集中于处理器、存储器、通信技术、基带芯片，小米则集中在、电源管理芯片、无线充电、指纹识别等，oppo集中于指纹芯片、、头、驱动芯片，vivo则在感光芯片、头模组、通信技术、指纹芯片等领域多有布局。

从数量上看，华为、小米、oppo、vivo四家手机厂商在手机芯片相关领域的专利申请量分别为3901件、701件、1604件、658件，其中 发明专利分别为1525件、301件、394件和122件。

自研芯片仍在投入期谈“替代”过早

每一代通信技术的更迭，都伴随着手机品牌的洗牌，同时，手机背后的芯片厂商也将重新划分。5G智能手机基带芯片承载着争夺新一代移动终端话语权的重任，但受制于技术与市场等多重因素，目前全球能够参与竞争的仅剩下高通、三星、华为、联发科以及展锐。

而在华为因为制造环节受限后，手机芯片的玩家可以说只剩下了四家。

虽然目前手机开始了手机自研芯片的尝试，但从芯片的类型看，在5G核心基带芯片上的研发，大量仍需要依靠高通以及联发科两家芯片设计企业。

究其原因，从成本角度来看，芯片是一个资金密集型行业，并且随着工艺技术不断演进，高级芯片手机研发费用指数级增加，如果没有大量用户摊薄费用，则芯片成本将直线上升。华为曾向媒体透露7纳米的麒麟980研发费用远超业界的预估5亿美元，展锐的一名则对记者表示，5GModem研发费用在上亿美元，光流片就特别费钱，还有团队的持续投入，累计参与项目的工程师有上千人。

而在高通美国的总部，门口位置就树立着一面专利墙。高通的一名曾对记者表示，在数字通信基础性研发上，高通的累计研发投入超过510亿美元，并且每年都坚持将财年收入的20%投入到研发中。

根据智慧芽全球专利数据库显示，高通及其关联公司在已公开的手机芯片相关领域的专利申请量为6257件，其中 发明专利2965件，占比约47%。而联发科及其关联公司截至最新已公开的芯片相关领域的专利申请量为1249件，其中 发明专利776件，占比约62%。

以芯片领域内的专利申请总量来看，高通的专利申请量远高于联发科和手机厂商，数量是华为的近2倍。此外， 发明专利在整体专利申请总量中的占比，高通与联发科均高于手机厂商，且联发科是唯一一家占比超过50%的企业。

“手机品牌投入芯片，并不是每个公司都可以从中受益，即便是三星，在基带技术上也无法对高通的依赖，并且自研芯片所要承受的成本压力非常大，如果搭载的产品销量无法达到预期，将会进而对迭代成本构成阻力。”一不愿意具名的芯片厂商负责人对记者说。

从技术角度来看，手机芯片中的基带芯片研发跟应用处理器（AP）不一样，它需要长期的积累。前紫光展锐通信团队负责人曾对记者表示，“5G芯片里面不只有5G，它还需要同时支持2G/3G/4G多种，没有2G到4G通信技术的积累不可能直接进行5G的研发。而每一个通信从零开始研发再到稳定至少需要5年。表面看G速率似乎很低，但实际上复杂程度并不低。而且光有技术还不行，还需要大量的人力和时间去与全球的 络进行现场测试。”

同时，设计一款芯片，不谈标准，仅从算法到量产需要三年。要追赶高通，就要缩短迭代周期，因此每一个环节都需要通力协作，仅以团队分工为例，就需要标准、算法基带芯片、射频芯片、物理层软件、协议栈软件、测试，细分到各个具体的领域。上述人士表示，团队经验都是磨出来的，不是说公司招揽一批技术专家就能搞定5G技术，还必须得有相关团队的经验积累，这个团队必须是已经磨合得非常默契。

“做芯片代价太高，尤其做手机SoC有非常多的模块，除了射频、WiFi，还有拍照、、显示、指纹识别等多个功能模块，你怎么样把它打造成一个功耗低、成本有竞争力，然后又能跟业界去PK的产品，需要试错和不断迭代，这些都需要大量的时间、金钱以及高端人才。”

从目前集成电路人才整体发展来看，高端人才的需求缺口依然巨大。

由中国电子信息产业发展研究院联合中国半导体行业协会等编制的《中国集成电路产业人才（2022 年-2022 年）》提到，按照当前产业发展态势及对应人均产业推算来看，到2022年前后全行业人才需求达到7445万人左右，领军和高端人才尤为紧缺。

2022 年年底，学位会批准新增“集成电路科学与工程”一级学科。2022 年上半年，清华大学、中国科学技术大学、深圳科技大学等高校相继成立集成电路学院，加大芯片人才培养力度。

“即使是清华大学微电子所毕业的学生都会转金融或从事互联 。我觉得其实国内最近十几年，挣钱的机会太多了，做芯片很辛苦，但是来钱没那么容易。”国内一家芯片公司负责人曾对记者表示，做芯片等硬件太苦，收益不高，不少优秀学生毕业后选择去从事金融和互联 。

在业内看来，过去几年中国互联 的快速发展也在一定程度上对芯片等硬件行业有挤出效应，但随着中国在芯片设计、制造、封测等全流程上的重视程度增加，芯片行业将会在未来几年迎来历史性的机会。

以上就是与2022虎命太苦相关内容，是关于华为的分享。看完2022年是金虎命后，希望这对大家有所帮助！

专利查询，知识产权查询，国外专利查询等可登入智慧芽网站查看。智慧芽成立于2007年，全球员工近700多人，其中中国团队超过500人，70%为技术研发人员。智慧芽提供专利检索、分析、管理的一站式信息服务平台，公司致力于让全球更多组织、机构了解并更高效的使用专利。智慧芽通过提供强大又易用的专利工具,帮助客户从专利中获取更有价值的信息,从而促进企业更快、更好地研发创新。智慧芽旗下包含：1智慧芽全球专利数据库;14亿全球专利数据，覆盖116个国家/地区，提供精准、多维度、可视化的专利及研发情报2知识产权管理系统（SaaS标准版）;对信息、流程、文档、费用和期限等，为客户提供智能化、标准化、高安全性的全流程管理3知识产权培训;集合300多位优秀师资，700多节专利实务课程， 专注企业创新人才培养的知识产权整合式学习平台4Bio序列数据库;一键检索专利中的蛋白质、DNA和RNA序列大幅提高技术查新和FTO搜索效率、降低诉讼风险，快速抢占市场先机！5知识产权咨询服务;为企业/政府/高校提供一站式可落地的知识产权咨询服务6英策专利分析系统;一键生成分析报告，即刻获取价值情报7化学医药数据库;拥有超过13亿项专利，17亿种化学结构，集专利、文献、药品、临床、反应数据为一体的一站式检索分析平台能采纳我的建议是我的荣幸，谢谢，祝你生活愉快!

数据库行业正走向分水岭。

过去几年，全球数据库行业发展迅猛。2020年，Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS，把云数据库作为唯一的评价方向；2021年，Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化： 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限；2、放开了魔力象限的收入门槛限制，SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单 。

某种程度上，这种变化的背后，暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时代，也是一众新兴势力的加速崛起之年。其中，最为典型的例子是Snowflake和Databricks经常隔空喊话，前者是云端数仓的代表玩家，去年继续保持了1倍以上的业务增长；后者因推出“湖仓一体”，估值一路飙升至360亿美金，两者之争，其实是数据库新旧架构之争。

随着企业数字化驶入深水区，对于数据使用场景也呈现多元化的趋势，过去容易被企业忽略的数据，开始从幕后走到台前，如何为众多场景选择一款合适的数据库产品，已经成了很多CIO和管理者的一道必答题。 但有一点可以确定的是，过去的数据库已难以匹配眼下日益增长的数据复杂度需求，基于扩展性和可用性划分，分布式架构突破单机、共享、集群架构下的数据库局限，近些年发展态势迅猛。 为此，这篇文章我们将主要分析：

1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？

2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？

3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？

01：数据湖+数据仓 湖仓一体

在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。

正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？这里就要涉及到两个相对陌生的名词： 数据的结构化程度 和 数据的信息密度 。前者描述的是数据本身的规范性，后者描述的是单位存储体积内、包含信息量的大小。

一般来说，人们获取到的原始数据大多是非结构化的，且信息密度比较低，通过对数据进行清洗、分析、挖掘等 *** 作，可以排除无用数据、找到数据中的关联性，在这个过程中，数据的结构化程度、信息密度也随之提升，最后一步，就是把优化过后的数据加以利用，变成真正的生产资料。

简而言之，大数据处理的过程其实是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程。 在这个过程中，数据的特征一直在发生变化，不同的数据，适合的存储介质也有所不同，所以才有了一度火热的数据仓库和数据湖之争。

我们先来聊聊数据仓库，它诞生于1990年，是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映 历史 变化的数据集合，主要用于支持管理决策和信息的全局共享。 简单点说，数据仓库就像是一个大型图书馆，里面的数据需要按照规范放好，你可以按照类别找到想要的信息 。

就目前来说，对数据仓库的主流定义是位于多个数据库上的大容量存储库，它的作用在于存储大量的结构化数据，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持，虽然存取过程相对比较繁琐，对于数据类型有一定限制，但在那个年代，数据仓库的功能性已经够用了，所以在2011年前后，市场还是数据仓库的天下。

到了互联网时代，数据量呈现“井喷式”爆发，数据类型也变得异构化。受数据规模和数据类型的限制，传统数据仓库无法支撑起互联网时代的商业智能，随着Hadoop与对象存储的技术成熟，数据湖的概念应用而生，在2011年由James Dixon提出。

相比于数据仓库，数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施。 它就像一个大型仓库，可以存储任何形式（包括结构化和非结构化）和任何格式（包括文本、音频、视频和图像）的原始数据，数据湖通常更大，存储成本也更为廉价 。但它的问题也很明显，数据湖缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。

从产品形态上来说，数据仓库一般是独立标准化产品，数据湖更像是一种架构指导，需要配合着系列周边工具，来实现业务需要。换句话说，数据湖的灵活性，对于前期开发和前期部署是友好的；数据仓库的规范性，对于大数据后期运行和公司长期发展是友好的，那么，有没有那么一种可能，有没有一种新架构，能兼具数据仓库和数据湖的优点呢？

于是，湖仓一体诞生了。 依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。湖仓一体是一种更开放的新型架构，有人把它做了一个比喻，就类似于在湖边搭建了很多小房子，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，至于那些数据源流，都可以从数据湖里轻松获取。

就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，虽然仍处于发展的初期阶段，但它已经不只是一个纯粹的技术概念，而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值。

这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力，湖仓一体绝不等同于数据湖和数据仓简单打通，反而数据在这两种存储中会有极大冗余度。

02：为什么说湖仓一体是未来？

回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？

关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即 在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？ 就技术维度和应用趋势来看，这个问题的答案几乎是肯定的，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，已经成为不可逆转的趋势。

一个具有说服力的例证是，现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云 科技 的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、滴普 科技 的FastData等，这些玩家有云计算的老牌龙头，也有数据智能领域的新势力。

事实上，架构的演进是由业务直接驱动的，如果业务侧提出了更高的性能要求，那么在大数据架构建设的过程中，就需要数据库架构建设上进行技术升级。 以国内数字化企业服务领域成长最快的独角兽滴普 科技 为例，依托新一代湖仓一体、流批一体的数据分析基础平台FastData，基于对先进制造、生物医药、消费流通等行业的深度洞察，滴普 科技 从实际场景切入，为客户提供了一站式的数字化解决方案。

滴普方面认为，“ 在数据分析领域，湖仓一体是未来。它 可以更好地应对AI时代数据分析的需求，在存储形态、计算引擎、数据处理和分析、开放性以及面向AI的演进等方面，要领先于过去的分析型数据库。”以AI应用层面为例，湖仓一体架构天然适合AI类的分析（包括音视频非结构化数据存储，兼容AI计算框架，具有模型开发和机器学习全生命周期的平台化能力），也更适合大规模机器学习时代。

这一点，和趋势不谋而合。

就在前不久，Gartner发布了湖仓一体的未来应用场景预测：湖仓一体架构需要支持三类实时场景，第一类是实时持续智能；第二类是实时按需智能；第三类是离线按需智能，这三类场景将可以通过快照视图、实时视图以及实时批视图提供给数据消费者，这同样是未来湖仓一体架构需要持续演进的方向。

03：现在是布局湖仓一体的好时机吗？

从市场发展走向来看，“湖仓一体”架构是基于技术发展进程的必经之路。

但由于这个新型开放架构仍处于发展早期，国内外企业数字化水平和市场认知的不同，造成了解决方案也存在着较大的差异。在业内投资人看来，“ 虽然美国的企业服务市场比我们成熟的多，也有很多路径可以参考，但中国市场却有着很多中国特色。以对标Databricks的滴普 科技 为例，美国企业服务市场往往卖产品就可以了，但中国大客户群体需要更与客户资深场景深度融合的解决方案，解决方案需要兼顾通用性和定制化。 ”

在此前与滴普 科技 的合作中，百丽国际就已经完成了统一数仓的搭建，实现了多个业务线的数据采集和各个业务域的数据建设。在保证前端数据正常运行、“热切换”底层应用的前提下，滴普 科技 和百丽国际紧密协作，在短短几个月时间里将多个数仓整合为统一数仓，有效统一了业务口径，大幅缩减了开发运维工作量，整个业务价值链也形成了闭环。

这也是“湖仓一体”的能力价值所在：随着数据结构的逐渐多样性，3D图纸、直播视频、会议视频、音频等数据资料越来越多，为深度挖掘数据价值，依托于领先的湖仓一体技术架构，百丽国际可先将海量的多模数据存储入湖，在未来算力允许时，及挖掘深度的业务分析场景后，从数据湖中抓取数据分析。

举个简单的例子，某个设计师想要设计一款鞋子，一般会从 历史 数据中找有效信息参考，设计师也许只需要一张货品照片，就能像浏览**般，了解到该商品多年来全生命周期的销售业绩、品牌故事、竞品分析等数据，赋能生产及业务决策，实现数据价值的最大化。

一般来说，大体量的企业想要保持持续增长，往往需要依靠大量、有效的数据输出，进而实现智慧决策。很多企业出于 IT 建设能力的限制，导致很多事情没法做，但通过湖仓一体架构，让之前被限制的数据价值得以充分发挥，如果企业能够在注重数据价值的同时，并有意识地把它保存下来，企业就完成了数字化转型的重要命题之一。

我们也有理由相信，随着企业数字化转型加速，湖仓一体架构也会有更为广阔的发展空间。

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