品牌设计 vs 广告设计：创意与目的的不同

在今天的市场中，品牌设计和广告设计通常被视为营销策略中最重要的元素之一。然而，尽管它们都力图吸引潜在客户，但它们的目的和创意的方法却有很大的不同。本文将介绍品牌设计和广告设计的关键差异，并讨论它们在营销策略中的作用。

1.品牌设计的目的与创意

品牌设计的主要目的是打造公司的形象和标识，旨在为公司树立一个与众不同的品牌形象。这需要一些创新的策略和设计来确保公司的形象在市场中具有吸引力和独特性。品牌设计需要长期的思考，致力于为公司创建一个可持续的品牌形象。品牌设计的创意通常更加注重于平衡品牌的根本本质和独特性。这种创意通常是从颜色、字体和标志等基本元素开始的。例如，Nike的勾标志和Coca-Cola的红色和白色标志就非常成功，简单而经典，而且很容易让人们记住。

2.广告设计的目的与创意

广告设计的目的是促使人们在短时间内采取行动，购买某个产品或服务，这是短期目标。因此，广告设计通常更加注重于诱导客户在短时间内采取购买行动。广告设计需要具有吸引人的视觉效果，能够快速吸引人们的注意力。广告设计的创意通常更加注重于吸引人的注意力，使人们感到兴趣并受到产品或服务的吸引力。广告设计的创意通常非常生动、有趣、独特和有创造力，以吸引人的注意力。例如，可口可乐公司在其广告中使用了标志性的广告语，开心就喝可口可乐以及可口可乐的标志和广告图像，使人们感到在任何场合喝可口可乐都是很酷的事情。

3.品牌设计和广告设计在营销策略中的作用

品牌设计和广告设计在营销策略中发挥着不同但重要的作用。品牌设计在长期内塑造了公司的形象和声誉，建立了客户的忠诚度，因此在品牌意识方面扮演着重要角色。广告设计则在短期内提高了产品和服务的销售和市场份额，因此在营销和销售方面扮演着重要角色。因此，品牌设计和广告设计在营销策略中需要相互补充。公司需要建立一个可持续的品牌形象，同时在适当的时候也需要进行广告宣传，以促进销售和市场份额。

4.品牌设计和广告设计的成功案例

成功的品牌设计和广告设计可以让一个公司在市场中获得重要的地位和品牌价值。以下是两个成功案例。苹果公司的标志和品牌设计一直是市场的标杆之一。苹果的标志是苹果的图标，使用艺术字体，既独特又充满了科技感。苹果公司对品牌形象和标志的设计非常注重，因此苹果公司已经成为一个全球知名的品牌。可口可乐公司的广告设计也非常成功。可口可乐的标志和广告宣传一直都是市场的领导者之一。可口可乐对广告设计的创意也非常注重。可口可乐公司没有仅仅是在市场上销售可口可乐，而是营造了一种生活方式和文化，因此可口可乐一直是一个成功的品牌。

总结

在营销策略中，品牌设计和广告设计扮演着不同的角色。品牌设计通过长期的思考，建立公司的形象和标识，从而塑造出一个可持续的品牌形象。广告设计则通过吸引人们的视觉效果和吸引力，快速刺激客户采取短期的购买行动。这两者在营销策略中都有重要的作用，需要相互补充，以实现公司的成功和市场的最大化。

品牌设计 vs 广告设计：创意与目的的不同特色

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品牌设计 vs 广告设计：创意与目的的不同亮点

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5、严肃认真的酷帅的，又或者是欢歌笑语的，要是了解在其中的作用

zhaocha，zhaobutong，zhaoyinzang，jiemiduozhongwanfawomendouyourexuesanguozhiolzhekouduanshoujishiwuhecailiaodengziyuan，jiesuoqiangdadewuqizhuangbei，shikebaochijinglichongpei，linghuoyingduishengcunnantizhelishoujilehailiangdeershouchecheyuan，xuyaomaichederenkeyizaicixunzhaoxihuandechexing；zaixianzhanfadao“tiesanjiao”dezhiyesheding，daigeiniyigegenghaodeganshou，ziyoudexuanzenixihuandezhiyelaijiaru現(xian)代(dai)數(shu)據(ju)棧(zhan)構(gou)建(jian)要(yao)選(xuan)對(dui)路(lu)，才(cai)能(neng)上(shang)“高(gao)速(su)”

IDC調(tiao)研(yan)顯(xian)示(shi)，大(da)数据分(fen)析(xi)已(yi)在(zai)数字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)戰(zhan)略(lve)中(zhong)成(cheng)為(wei)第(di)壹(yi)要務(wu)。今(jin)年(nian)1月(yue)發(fa)布(bu)的(de)《大数据技(ji)術(shu)前(qian)瞻(zhan)》中更(geng)指(zhi)出(chu)：超(chao)大規(gui)模(mo)数据如(ru)何(he)組(zu)織(zhi)和(he)管(guan)理(li)、数据量(liang)指数級(ji)增(zeng)長(chang)時(shi)效(xiao)性(xing)差(cha)、数据如何打(da)破(po)多(duo)源(yuan)異(yi)构造(zao)成的隔(ge)閡(he)、從(cong)單(dan)域(yu)走(zou)向(xiang)跨(kua)域数据融(rong)合(he)、数据治(zhi)理質(zhi)量評(ping)估(gu)等(deng)仍(reng)是(shi)制(zhi)約(yue)大数据发展(zhan)的瓶(ping)頸(jing)。當(dang)前，湖(hu)倉(cang)一體(ti)是最(zui)佳(jia)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)。

?湖仓一体是构建现代数据栈的關(guan)鍵(jian)

在近(jin)兩(liang)年的Gartner数据管理技术成熟(shu)曲(qu)線(xian)圖(tu)中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主(zhu)流(liu)架(jia)构，其(qi)主要觀(guan)點(dian)是結(jie)合数据湖和数据仓庫(ku)的優(you)勢(shi)，旨(zhi)在构建高效、靈(ling)活(huo)、簡(jian)潔(jie)的现代数据平(ping)臺(tai)。

数据湖內(nei)承(cheng)載(zai)全(quan)量数据，根(gen)据業(ye)务需(xu)求(qiu)灵活组合，对数据進(jin)行(xing)批(pi)量、實(shi)时加(jia)工(gong)，讓(rang)企(qi)业用(yong)一份(fen)数据，按(an)需建立(li)AI、BI、数据科(ke)學(xue)等多工作(zuo)負(fu)载，加速数据在湖内流動(dong)，減(jian)少(shao)80%的数据搬(ban)遷(qian)，一個(ge)数据平台按需支(zhi)持(chi)批處(chu)理、流計(ji)算(suan)、交(jiao)互(hu)式(shi)查(zha)詢(xun)和機(ji)器(qi)学習(xi)四(si)大場(chang)景(jing)，根据上層(ceng)业务建設(she)多樣(yang)性数仓集(ji)市(shi)。

湖仓一体避(bi)免(mian)了(le)煙(yan)囪(cong)式割(ge)裂(lie)建设導(dao)致(zhi)的效率(lv)問(wen)題(ti)，进一步(bu)降(jiang)低(di)多技术平台导致的運(yun)維(wei)復(fu)雜(za)度(du)，降低了跨湖仓來(lai)回(hui)ETL的时延(yan)。

?雲(yun)技术、開(kai)源社(she)區(qu)和开放(fang)技术模式，促(cu)使(shi)大数据飛(fei)速发展

▎頭(tou)部(bu)云廠(chang)商(shang)引(yin)領(ling)大数据技术发展

根据《IDC大数据平台市场報(bao)告(gao)，2021H1》发现大数据平台的Top4厂商均(jun)为云厂商。云计算为大数据提(ti)供(gong)计算、存(cun)儲(chu)資(zi)源，具(ju)有(you)彈(dan)性伸(shen)縮(suo)，动態(tai)擴(kuo)展等优势，加速了云與(yu)大数据技术深(shen)度融合。

优势一：资源弹性发放，业务快(kuai)速上线

通(tong)過(guo)云原(yuan)生(sheng)大数据服(fu)务，实现小(xiao)时级发放上线，容(rong)器化部署(shu)，让客(ke)戶(hu)更加聚(ju)焦(jiao)上层业务。

优势二(er)：存算分離(li)，更低TCO

云计算可(ke)以(yi)將(jiang)计算和存储资源分离，实现计算不(bu)夠(gou)扩计算、存储不足(zu)扩存储。

优势三(san)：多服务组合，灵活按需建立多工作负载

通过湖仓一体和云原生技术，圍(wei)繞(rao)全局(ju)一份数据，按数据全生命(ming)周(zhou)期(qi)展开，灵活按需构建。

▎大数据开源技术蓬(peng)勃(bo)发展

近十(shi)年来，經(jing)过全球(qiu)持續(xu)技术投(tou)入(ru)，大数据开源技术已经成为事(shi)实標(biao)準(zhun)，並(bing)在客户数字化、智(zhi)能化转型推(tui)动下(xia)加速叠(die)代更新(xin)。看(kan)似(si)免費(fei)、易(yi)獲(huo)得(de)的特(te)点，使得开源軟(ruan)件(jian)在各(ge)领域有意(yi)無(wu)意获得廣(guang)泛(fan)使用。

根据DB-Engine显示开源license流行度已经超过一半(ban)，开源技术仍将持续主导大数据技术发展，即(ji)“软件吞(tun)噬(shi)世(shi)界(jie)，开源吞噬软件”。

▎开放数据格(ge)式更加適(shi)合灵活建模分析

大数据如今已经从早(zao)期的批量加工深入到(dao)政(zheng)企客户全业务场景，但(dan)如果(guo)還(hai)采(cai)用傳(chuan)統(tong)的FS-LDM方式建模，将會(hui)面(mian)臨(lin)灵活性差、周期长、成本(ben)高的问题。处於(yu)业务高速发展期的客户，往(wang)往要求数据平台要灵活、高效。

大数据技术通过开放的数据格式，幫(bang)助(zhu)客户快速构建面向不同(tong)使用者(zhe)的貼(tie)源层-明(ming)細(xi)层-匯(hui)總(zong)层-集市层，结合大寬(kuan)表(biao)自(zi)助式OLAP分析组件，进一步解决大数据的大表关聯(lian)问题，面向业务灵活建模，让数据驅(qu)动业务創(chuang)新更加輕(qing)量敏(min)捷(jie)。

?華(hua)为云Stack FusionInsight MRS，云原生数据湖让数据走上“高速”路

华为在湖仓一体早有布局，在2020年华为全球分析師(shi)大会上华为云CTO張(zhang)宇(yu)昕(xin)发布了FusionInsight湖仓一体架构。

作为部署在政企客户本地(di)数据中心(xin)的云基(ji)礎(chu)设施(shi)，华为云Stack提供FusionInsight MRS云原生数据湖（以下简稱(cheng)“FusionInsight MRS”），采用“一湖+多样集群(qun)+数据智能”分层建设，加速现代数据栈构建。

当前，政企客户数据平台存在三種(zhong)常(chang)見(jian)的建设方案：

X 传统数仓

興(xing)起(qi)于上世紀(ji)90年代，对于早期僅(jin)需求数据OLAP較(jiao)为常用。隨(sui)著(zhe)政企客户业务高速发展，对于面对多样性数据需要匹(pi)配(pei)业务特定(ding)场景的多样化訴(su)求，能力(li)太(tai)过单一。

X 传统大数据

早期政企往往按业务部門(men)需求，分开建设批处理集群、流处理集群，烟囱式建设导致建设成本居(ju)高不下。多系(xi)统平台运维复杂，还存在大量数据冗(rong)余(yu)，造成ETL来回搬迁，制约了政企数据发揮(hui)要素(su)关键價(jia)值(zhi)。

X 湖外(wai)建仓

数仓在上世纪90年代高速发展，当时信(xin)息(xi)化程(cheng)度较高的金(jin)融、运營(ying)商等行业，大量使用了传统数仓。2010-2020年之(zhi)間(jian)，随着Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技术逐(zhu)步成熟，大数据逐步成为数据处理主要平台，湖外建仓导致湖仓来回搬迁的耗(hao)时问题日(ri)益(yi)凸(tu)显，超长的数据处理鏈(lian)路，多系统维護(hu)的复杂度，成为政企客户釋(shi)放数据价值的障(zhang)礙(ai)。

上述(shu)三种传统企业数据分析平台，现在都(dou)可以平滑(hua)演(yan)进到FusionInsight MRS。

▎FusionInsight MRS“一湖+多样集群+数据智能”分层建设

FusionInsight MRS通过“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，有效整(zheng)合传统大数据、传统数仓、湖外建仓方案，实现传统大数据平台向云原生数据湖演进、传统数仓数据集可以向MRS多样性集市升(sheng)级。

FusionInsight MRS采用湖仓一体架构，结合湖仓优势，即保(bao)障了全局一份数据，还实现了数据的一致性，进一步让实现大数据平台SQL化更好(hao)的落(luo)地；政企客户可以采用全局一个数据湖，让内部全量数据充(chong)分共(gong)享(xiang)、存储与计算，实现数据资源相(xiang)关的集约化；现代数据栈可以提供多样性集市，政企客户按照(zhao)业务场景，在一个数据湖之上，匹配最适合当前业务的数仓集市，让数据计算達(da)到極(ji)致性能；当然(ran)，近年来数智融合技术的成熟，在Gartner相关报告建设“以数据为中心的人(ren)工智能”的指导下，AI将基于数据湖，实现“数据->信息->知(zhi)識(shi)->智慧(hui)”的价值閉(bi)環(huan)。

▎FusionInsight MRS湖仓一体架构实现集约化建设“一企一湖”

政企客户使用湖仓一体後(hou)，可以实现：

架构开放，让企业数据平台持续演进

相较传统数仓、数据库系统，大数据面向海(hai)量数据分析而(er)生，其橫(heng)向扩展能力強(qiang)，并随着政企客户业务的高速发展，最大单集群已经可扩至(zhi)6萬(wan)多節(jie)点，还可以通过集群联邦(bang)无限(xian)扩容。

单向流动，数据一致性好

单向流动，无交叉(cha)。湖仓一体批流一体技术的成熟，让一份数据在加工时就(jiu)实现不同业务数据的分层解耦(ou)，即保障了灵活性，又(you)保障了时效性，更是实现全局数据的一致性，保障数据的“清(qing)洁”，也(ye)进一步减轻了数据治理的负擔(dan)。

全生命周期数据开发和数据治理，提高数据质量

数据治理是数据分析正(zheng)確(que)的前提，数据治理为政企客户提供多源数据的集成，通过数据开发編(bian)排(pai)实现数据作业的ETL和作业自动化，采用数据适量实现政企客户多层级全局统一的数据质量，最終(zhong)形(xing)成可視(shi)、可管、可用的高质量数据地图。

数据“可用不可见”

随着人工智能、密(mi)碼(ma)学、可信執(zhi)行环境(jing)三个关键技术的成熟，以保障数据安(an)全与隱(yin)私(si)为前提，数据的可信流通与用数，将通过多域数据联邦分析与訓(xun)練(lian)实现，在数据开放、数据交易、普(pu)惠(hui)金融、联合营銷(xiao)、联合風(feng)控(kong)等场景大放异彩(cai)。

▎FusionInsight MRS多样集市灵活匹配高速发展的业务诉求

为灵活匹配高速发展的业务诉求，FusionInsight MRS也提供了豐(feng)富(fu)的组件：

在多表复杂关联场景

大容量多表复杂关联分析组件Doris可以实现PB级数据亞(ya)秒(miao)響(xiang)應(ying)的。

在多维分析场景

ClickHouse支持亚秒级大宽表实时OLAP，单表支持1万多列(lie)，万億(yi)行数据。

在时序(xu)分析方面

專(zhuan)业的时序数据库IoTDB提供“专、快、易、穩(wen)、省(sheng)”能力，壓(ya)缩比(bi)相较传统时序数据库压缩比高达20多倍(bei)。

同时在眾(zhong)多分析数仓集市场景，还提供了GES图引擎(qing)、MRS HBase、Elasticsearch、Redis等其他(ta)多样集市，滿(man)足客户針(zhen)对业务场景数据量、时效性等业务特点，按需、经濟(ji)地建设多样数据集市的诉求。

基于FusionInsight智能数据湖，已经帮助客户数据在“高速”路上馳(chi)騁(cheng)：

工商銀(yin)行攜(xie)手(shou)华为云Stack提供的FusionInsight MRS湖仓一体批流一体技术，建成同业最大单集群，总规模达5000+节点，支撐(cheng)300+行内大数据应用，日均承载批量计算作业数达30万+，支撑行内外金融数据服务。

某(mou)股(gu)份制银行，早期采用批处理集群、数据分析集群、实时处理集群、数据仓库4套(tao)集群，存在多集群建设，管理维护复杂，人力填(tian)入代价高。

通过采用FusionInsight MRS方案，集群歸(gui)一化建设，使得集群规模降低28.2%，资源利(li)用率提升20%+，运维工作量减少50%，极大提升行内用数效率。

目(mu)前，FusionInsight智能数据湖已服务于全球60多个國(guo)家(jia)的3500多个客户，累(lei)计交付(fu)40多万节点，最大单集群已达1万多节点，700多PB，助力政务、金融、泛企业行业加速现代数据栈建设。

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