數據建模行業報告/龐文報告PAGE1數據建模行業洞察報告及未來五至十年預測分析報告

目錄TOC\h\z11471概述 327189一、2023-2028年數據建模企業市場突破具體策略 418384(一)、密切關注競爭對手的策略，提高數據建模產品在行業內的競爭力 412937(二)、使用數據建模行業市場滲透策略，不斷開發新客戶 422768(三)、實施數據建模行業市場發展戰略，不斷開拓各類市場創新源 47801(四)、不斷提高產品質量，建立覆蓋完善的服務體系 57762(五)、實施線上線下融合，深化數據建模行業國內外市場拓展 532093(六)、在市場開發中結合滲透和其他策略 55290二、數據建模行業（2023-2028）發展趨勢預測 6235(一)、數據建模行業當下面臨的機會和挑戰 630558(二)、數據建模行業經營理念快速轉變的意義 711603(三)、整合數據建模行業的技術服務 77866(四)、迅速轉變數據建模企業的增長動力 813092三、數據建模業數據預測與分析 85307(一)、數據建模業時間序列預測與分析 818791(二)、數據建模業時間曲線預測模型分析 915677(三)、數據建模行業差分方程預測模型分析 104507(四)、未來5-10年數據建模業預測結論 115266四、數據建模企業戰略目標 117277五、數據建模行業發展狀況及市場分析 1124518(一)、中國數據建模市場行業驅動因素分析 117531(二)、數據建模行業結構分析 1217442(三)、數據建模行業各因素（PEST）分析 1333211、政策因素 13101582、經濟因素 14131423、社會因素 1427424、技術因素 1511388(四)、數據建模行業市場規模分析 1519115(五)、數據建模行業特征分析 1513322(六)、數據建模行業相關政策體系不健全 16212六、數據建模企業戰略保障措施 1716815(一)、根據企業的發展階段，及時調整組織架構 17932(二)、加強人才培養與引進 184201、制定人才整體引進方案 1819762、渠道人才引進 19210453、內部員工競聘 191476(三)、加速信息化建設步伐 1930323七、數據建模產業發展前景 2029953(一)、中國數據建模行業市場規模前景預估 2028540(二)、數據建模進入大面積推廣應用階段 209678(三)、中國數據建模行業市場增長點 2114590(四)、數據建模行業細分化產品將會最具優勢 219897(五)、數據建模產業與互聯網相關產業融合發展機遇 2219172(六)、數據建模國際合作前景廣闊、人才培養市場大 2311696(七)、巨頭合縱連橫,行業集中趨勢將更加顯著 244424(八)、建設上升空間較大,需不斷注入活力 244922(九)、數據建模行業發展需突破創新瓶頸 2521795八、數據建模行業未來發展機會 253674(一)、在數據建模行業中通過產品差異化獲得商機 259042(二)、借助數據建模行業市場差異贏得商機 2610815(三)、借助數據建模行業服務差異化抓住商機 2627880(四)、借助數據建模行業客戶差異化把握商機 2725552(五)、借助數據建模行業渠道差異來尋求商機 2713026九、數據建模產業投資分析 286393(一)、中國數據建模技術投資趨勢分析 2824766(二)、大項目招商時代已過,精準招商愈發時興 2832638(三)、中國數據建模行業投資風險 2921635(四)、中國數據建模行業投資收益 2918260十、“疫情”對數據建模業可持續發展目標的影響及對策 3018483(一)、國內有關政府機構對數據建模業的建議 3027853(二)、關于數據建模產業上下游產業合作的建議 3112237(三)、突破數據建模企業疫情的策略 318473十一、未來數據建模企業發展的戰略保障措施 3230778(一)、根據公司發展階段及時調整組織結構 329203(二)、加強人才培養和引進 33140541、制定總體人才引進計劃 33326132、渠道人才引進 3458393、內部員工競聘 3424335(三)、加速信息化建設步伐 34

概述近年來，數據建模行業市場火爆，其應用場景跨越式發展的根本原因在于技術、安全和多樣性的創新。用戶需求的爆發式增長，極大地豐富了數據建模的應用場景。一方面，進一步提升數據建模產業鏈中的原材料和供應商，有利于產業源頭的轉型升級，優化產業流程；另一方面，數據建模技術、品質、品種的更新迭代，有利于產品的持續開發。進一步滿足用戶新需求的升級和質量提升，都有利于行業的進一步發展。多方的推動，導致了數據建模應用的爆發式發展。那么，面對行業的高速發展，數據建模行業的企業如何才能在市場上分得更大的蛋糕，獲得更多的收益，占領更大的市場？在這里，企業的市場突破戰略非常重要。如何制定戰略，選擇什么樣的戰略，關系到數據建模公司未來五年甚至十年的發展。本文主要分析未來五年數據建模行業企業的市場突破份額，并提供指導意見。企業戰略的表現形式和具體選擇可以說是非常多樣的。每個特定的選擇都會有或大或小的差異。當然，每種選擇都有充分的理由和具體的不同條件。本文之所以試圖探索企業豐富多樣的戰略選擇，是為了在極短的時間內告訴數據建模行業的企業管理者，市場突破發展的基本選擇策略有多少，以及每個選擇策略如何發揮作用,被選中的根本原因是什么。本報告只可當做行業報告模板參考和學習，不可用于商業用途，也不提供其他商業價值，請自行決定是否購買，特此申明。一、2023-2028年數據建模企業市場突破具體策略(一)、密切關注競爭對手的策略，提高數據建模產品在行業內的競爭力邁克爾·波特指出，“競爭優勢是公司在競爭激烈的市場中行為收益的核心”。一個企業在激烈的市場競爭中能否獲得比競爭對手更有利的競爭優勢，是企業生存和發展的關鍵。目前，企業可以圍繞第一戰略，盡快提高數據建模行業產品的競爭力，盡量縮小與數據建模行業產品、質量、服務、營銷策略等方面的差距，努力做到實現戰術自我創新。(二)、使用數據建模行業市場滲透策略，不斷開發新客戶對于成功開發的數據建模行業產品，我們將不斷提高產品質量，降低產品成本，提高服務質量，采取靈活的定價策略來增加競爭力，從而擴大產品在現有市場的銷售，鼓勵現有客戶購買更多公司產品，同時也吸引競爭對手的客戶購買本公司產品，或刺激未使用本公司產品的客戶加入購買者行列。(三)、實施數據建模行業市場發展戰略，不斷開拓各類市場創新源企業要密切關注數據建模行業市場的消費需求趨勢，進行市場開拓，不斷開拓各種市場創新源。(四)、不斷提高產品質量，建立覆蓋完善的服務體系樹立用戶至上觀，即從數據建模行業產品的研發、生產、銷售環節，盡可能將可預見的用戶“不滿意”因素從產品周期中剔除。同時，通過服務延伸，完善產品質量跟蹤、反饋、調整體系。只有將數據建模行業營銷策略延伸到影響客戶的價值鏈，客戶才能獲得更多利益，也可以增加產品的吸引力和客戶忠誠度。(五)、實施線上線下融合，深化數據建模行業國內外市場拓展電子商務市場具有全球化、交易連續性、成本低、資源集約化、信息化和用戶量化等優勢。不僅可以幫助企業快速的調整發展決策和指導生產計劃，還可以幫助傳統制造充分挖掘線上線下可用資源，快速接收用戶反饋信息，為客戶提供快速的產品開發和迭代服務，響應市場需求，保持競爭優勢。因此，建議數據建模行業企業在經營管理中大力實施電子商務戰略，實施線上線下融合，深度拓展國內外市場。(六)、在市場開發中結合滲透和其他策略滲透戰略是安索夫矩陣針對原始市場和原始產品提出的戰略措施。也是產品生命周期中成熟市場的營銷策略。數據建模公司在現有市場規模較大，具有較強的競爭潛力；同時，產品需求的價格彈性比較大，可以降低價格來增加需求；批量生產可以進一步降低生產成本。滲透戰略的有效實施，可以讓數據建模企業占據較大的市場份額，增加銷售額以獲得企業利潤，更容易獲得銷售渠道成員的支持。同時，低廉的價格和低利潤對阻止競爭對手的介入有著很大的障礙和影響。對于新市場而言，單一的產品和服務不足以支撐新市場發展戰略的實施。因此，有必要進一步加大產品研發力度，開發適應國際市場發展需要的新產品，實施撇脂策略。要實施這一戰略，企業必須在新市場中使新產品和服務的賣點優于現有產品的賣點，才能有效吸引目標消費群體，并通過戰略的有效實施實現短期利潤最大化目標。，這有利于數據建模行業公司確定公司的競爭地位。二、數據建模行業（2023-2028）發展趨勢預測(一)、數據建模行業當下面臨的機會和挑戰在當今激烈的市場競爭環境下，包括分銷商在內的國內數據建模企業面臨著前所未有的挑戰和機遇。一方面，在數據建模行業的競爭下，企業和企業之間展開了肉搏戰，價格戰已經到了極限，使得數據建模行業的許多企業難以繼續，而那些擁有大腕和大腰的龍頭企業也在將他們的手從市場上移開。另一方面，國內數據建模市場的快速增長帶來了巨大的市場增長空間。在同樣的市場環境下，能夠抓住機遇的企業發展迅速，數據建模行業的一些企業經不起市場的考驗，必然會出現整合或發展困難，經營難以持續。數據建模行業的一些龍頭企業的優勢在于，他們可以通過減少單店規模來接近社區和客戶。另一方面，通過門店之間的連鎖關系，擴大企業規模，統一企業形象。通過集中采購，共享技術、管理、客戶等各種資源，可以有效降低單分散終端銷售的運營成本。所以他們有非常大的發展空間。而產品質量的提高，趨勢越來越明確，也帶來更多的發展空間。然而，目前，國內模式似乎鮮有贏家。大多數是由數據建模行業的供應商建立的松散產品銷售聯盟，以推廣其產品。這些特許連鎖組織只能簡單地實現形象的統一和部分產品的集中采購。(二)、數據建模行業經營理念快速轉變的意義一個成功的數據建模業商業模式，首先要有明確的定位和思路。市場定位必須準確，我們應該冷靜地分析自己的優勢和劣勢、機會和威脅。要有明確的發展思路和成熟的戰略戰術。在市場成熟之前，我們應該先發制人，迅速改變經營思路，抓住第一個機會。在數據建模行業業務流程的思維轉變方面，我們的業務模式應該是靈活的。走特色經營之路，即差異化經營戰略。為了保持持續創新，我們應該在業務上與競爭對手形成明顯的差異，而這種差異正是客戶所需要的。我們應該習慣于學習如何更好地滿足最終用戶的需求，同時滿足網絡單元用戶的需求。(三)、整合數據建模行業的技術服務轉變經營理念是走數據建模業經營之路的前提。然而，只有將概念轉化為行動，它才能最具說服力。在這方面，我們需要在技術和服務方面做出更多努力，以迎接數據建模行業新時代的到來。在技術和服務方面，首先要建立完善的信息管理體系。包括新產品信息、技術信息、競爭對手信息、客戶信息、市場信息等，并對收集到的信息進行及時分析、處理和溝通。(四)、迅速轉變數據建模企業的增長動力數據建模企業應當建立完善的內部管理制度和各項工作流程。加強現場管理的重要性，嚴格執行完整的內部管理制度，是數據建模企業發展的基礎；健全科學的工作流程是企業正常運營的前提；嚴格的現場管理是企業工作標準的體現。有效地從“銷售產品”轉變為“銷售服務”。數據建模企業的差異化經營，只能從服務上取得成效。我們應該充分認識到，產品可以創造價值和利潤，服務可以創造更高的價值和更大的利潤。然而，隨著數據建模行業的進一步成熟和發展，行業競爭將日趨激烈。經營管理不善，行業利潤下降，將淘汰一大批經營者。具有實力、技術、管理和戰略眼光的大型數據建模企業將在激烈的市場競爭中脫穎而出。三、數據建模業數據預測與分析(一)、數據建模業時間序列預測與分析根據數據建模業總產值與時間的內在關系，通過之前獲得的數據建立了數據建模業的時間序列方程，并通過建立的時間序列方程預測了未來幾年的產量。建立時間序列方程的原則如下：時間序列方程的表達式為：y=a+bxt其中y為輸出，a和B為模型參數，t為年份。根據近年來從數據建模行業獲得的數據，對參數a和B進行相應的估計，以獲得參數a和B的估計。獲得參數的估計后，可以得到我們想要預測的時間序列方程。然后，通過輸入自變量（時間），可以得到未來三到十年內數據建模業的預測值。如果要使預測值和上次觀測值之間的差值更小，換句話說，要使預測值與實際值進行比較，需要控制兩個因素，首先，應盡可能多地獲取數據建模行業的原始數據。原始數據越多，就越容易找到統計規則。最終得出的數據建模行業模式與實際情況相符；第二個是預測時間跨度。預測時間跨度越大，預測結果與實際值之間的偏差越大。因此，預測時間跨度不應太大。根據數據建模業2016至2021的數據，預測未來3年、5年和10年該行業的產量。根據以上分析，時間序列方程為y=5009.69（預估值）+1747.35*t模型的決策系數r等于0.86615，小于1。該模型得到的預測值一般低于實際值。這也從另一個方面反映出，在未來5至10年內，中國數據建模業某一產品的產量將繼續保持較高的增長趨勢。(二)、數據建模業時間曲線預測模型分析在數據建模業的曲線預測模型中，我們使用了二次曲線模型。模型的基本表達式如下：y=a+b1*t+b2*t2式中，y為當年數據建模業的產值，a、B1和B2為參數，在模型中估算，t為年份。輸入相應年份的數據，得到如下曲線預測模型y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2模型的決策系數為0.9979(三)、數據建模行業差分方程預測模型分析差分方程的基本模型如下：yt=a+b*yt-1其中，YT為當年數據建模業產值，YT-1為上年產值，a、B為參數，在模型中確定。通過輸入幾年的產值和前一年的產值，估計參數a和B，得到產出的差分方程模型，然后根據得到的差分模型，預測5-10年的產出。因此，我們得到的數據建模業的差異模型是yt=-3230.20+1.41*yt-1該模型的判斷系數為0.99395，非常接近1，表明該模型可以用來預測未來中國數據建模業產品產量的變化趨勢。同時，從模型中我們可以清楚地看到，我國數據建模行業的產品產量受上年影響較大，年產值高于上年，這也反映出數據建模行業的產品產量在未來幾年將有較高的發展勢頭。(四)、未來5-10年數據建模業預測結論在以上三種預測數據建模業的經濟模型中，時間序列法預測的產值將低于實際值。低值的主要原因是中國數據建模業將繼續保持快速增長，但該方法假設增長速度較慢，因此預測結果與其他兩種方法有很大不同。但仍有一定的參考價值。首先，其他兩種方法可以更好地預測未來數據建模行業某一產品的產量變化趨勢。然而，由于現實中復雜的經濟條件以及政策法規對數據建模業發展的影響，即使是一個好的計量方程也總會與現實存在一定的差距。以上對數據建模業未來走勢的預測僅供參考。四、數據建模企業戰略目標數據建模公司計劃在未來5年內繼續拓展國內市場，在國內市場打造自有數據建模品牌，進行自主銷售，通過進軍大型商場、開設線下門店等方式擴大經營。未來計劃在所有直轄市開設數據建模直銷店、店鋪。五、數據建模行業發展狀況及市場分析(一)、中國數據建模市場行業驅動因素分析數據建模行業市場熱度持續高漲,技術、安全、品種的不斷革新是其應用場景得到跨越式發展的根本原因。數據建模行業用戶需求量的激增極大寬泛了其應用的寬度和廣度。其一表現為：數據建模產業鏈中原材料和供應商的進一步融合推動,對產業源端的升級重組,產業流程的優化更加有利；其二表現為：數據建模技術、品質、品種的快速迭代更新,更加有利于產品的持續升級和質量提升,更進一步滿足了用戶的不同新需求。以上都有利數據建模產業進一步發展與進步。同時多方的交融使得數據建模行業產品應用得到更加強勁的發展。(二)、數據建模行業結構分析數據建模行業的行業渠道主要由上游產品與服務即原料及服務生產商、中間服務集成即產品及服務集成商、產品服務設計即設計規劃商、行業代理即行業產品與服務代理、行業經銷商與消費者即行業的產品與服務經銷商與消費者等組成。組成了上中下游的完整數據建模產業結構。1.原料及服務生產商,代表上游產品與服務,主要負責包括產品與服務的原廠商,包括各類原材料廠商。2.產品及服務集成商,代表中間服務集成,主要負責上游服務的再加工服務,是上游服務的集成體現。3.設計規劃商,代表產品與服務設計,主要為整個業務轉型提供專業設計與標準規劃。4.行業產品與服務代理,代表行業代理,主要承擔上游產業服務、產品的代理服務。行業的產品與服務經銷商與消費者,代表行業經銷商與消費者，該部分主要由行業各類經銷商以及消費產品與服務的用戶組成。(三)、數據建模行業各因素（PEST）分析1、政策因素一、隨著國家經濟的穩定向好，國家對于數據建模行業也會越來越傾斜,根據相關數據預計數據建模行業將有30%的增幅,地方政策也相應出臺,整體提高了行業的滲透率。二、2022年數據建模行業將成為享受政策紅利的市場,有研究報告指出數據建模行業將會有助于提高人民群眾的生活質量。三、2022年是數據建模行業發展過程中至關重要的一年，首先，從外部宏觀環境的角度，陸續介紹影響行業發展的新政策，新法規。經濟增長方式的轉變，嚴格的節能減排政策對數據建模行業的發展都產生較為直接的影響,此外還有來自通貨膨脹、人民幣升值、上升的人力資源成本等等因素的間接影響；就企業內部來探討,各產業鏈環節的競爭、技術工藝的不斷升級、逐步萎縮的出口市場、日益復雜的產品銷售市場等問題,都是企業決策者亟需面對和解決的。2、經濟因素一、數據建模行業需求持續火熱,資本利好數據建模領域,長期來看行業發展持續向好。二、經濟保持中高速增長。往后五年社會經濟發展的首要目標是：經濟保持中高速增長,截止2022年我國GDP和城鄉居民人均收入相較2019年至少翻一番,主要經濟指標平穩協調,發展質量和效益顯著提高；人民生活水平和質量普遍提高；國民素質和社會文明程度顯著提高；創新驅動發展成效顯著；發展協調性明顯增強；生態環境質量總體改善；各方面制度更加成熟、更加定型。所以,在優良的大政策背景下,我國數據建模行業需要透視現狀、鈾定未來、戰略前瞻、科學規劃,尋求技術突破、產業創新、經濟發展,為引領下一輪發展打下堅實的基礎。三、規模不斷增長的下游交易行業,為數據建模行業提供源源不斷的發展動力。四、2020年居民人均可支配收入31228元,同比實際增長5.5%,居民消費水平的提高也為為數據建模行業市場需求提供堅實的經濟基礎。3、社會因素一、傳統數據建模行業市場低門檻、統一行業標準的缺乏、服務過程沒有專業的監督等問題也會制約行業發展互聯。二、互聯網與數據建模行業的結合,大大縮減中間環節,為用戶提供高性價比的服務。三、90后、00后等新生代人群,逐步成為數據建模行業的消費主力，為行業注入新鮮的血液。4、技術因素一、高新技術的推動。VR、大數據、云計算、5G等逐步從一線城市過渡到2、3、4線城市,將數據建模行業與高新技術對接，普及了數據建模行業科技體驗。二、數據建模行業引入ERP、OA、EAP等智能化系統,優化信息化管理施工環節,提高了行業效率。(四)、數據建模行業市場規模分析2019年,中國數據建模市場零售規模為655億元,同比增長6.8%；2020年,數據建模市場零售規模達到702億元,同比增長17.1%。預計,2022年我國數據建模市場零售規模將達到723億元,未來五年(2022-2025)年均復合增長率約為11.26%,2025年將達到1108億元。(五)、數據建模行業特征分析通過對比數據建模行業屬性和核心服務模式,可將中國數據建模行業分為四類。分別為創新型數據建模、創投型數據建模、媒體型數據建模、產業型數據建模和服務型數據建模。此外,由于數據建模行業還處于初級探索階段,整體服務模式與運營模式并未完全成熟。隨著大眾創業、萬眾創新政策紅利淡出行業舞臺,數據建模服務類型將回歸其商業本質。為達到投資回報或商業落地的目的，如何依托自身運營能力實現行業穩步發展,成為行業探討的核心問題。在以上四類數據建模行業中,因產業型數據建模多由企業主導,且與企業業務結合更為緊密。所以具有更高的商業落地可行性。成為數據建模行業探索的核心方向之一。(六)、數據建模行業相關政策體系不健全國內數據建模的政策體系、績效考核體系、以及執法監管體系仍不完善,在體制、政策、法規方面仍需要進一步健全。以數據建模行業為例,即使任務目標定了,但是很多城市并沒有出臺相關推動措施。數據建模行業標準、行業規范、行業制度等措施均未出臺,產品和技術的操作準則也沒有明確的指導。數據建模行業空有地方的區域標準,卻沒有統一的國家標準,行業規范性也就成為空談。另外,利于數據建模的價格、財稅、金融等經濟政策還不完善,基于市場的激勵和約束機制仍舊不健全,創新驅動力不足,企業也缺乏數據建模相應行業發展的內生動力。六、數據建模企業戰略保障措施因此，隨著社會經濟和信息技術的進一步發展，數據建模的應用將成為未來的新趨勢。針對數據建模企業發展和戰略布局，我們提出以下措施。(一)、根據企業的發展階段，及時調整組織架構公司組織架構的建設應考慮靈活管理和分級管控，以達到均衡的效果。基于此，建議進行以下調整：1.增設進出口業務部，負責公司海外市場管理；2.單獨設立國內市場部，增設銷售經理，負責產品國內市場的開拓和線下門店的管理；3.原生產部下屬部門重組為裝配部和包裝部。擬建立的新組織架構圖如下：(二)、加強人才培養與引進公司及時制定一系列與之相匹配的人力資源發展規劃，及時定制自有員工的人才引進和培訓實施方案。1、制定人才整體引進方案公司可以進行人對人的崗位安排，有利于員工的表現。在引進人才的同時，也要避免數據建模人才再次流失。可采用面試、心理素質測評、專業知識考試等一系列評價方式，對人才進行綜合評價，減少上崗后重新離職。還要注意團隊建設，比如團隊成員的學歷、工作經驗、價值觀是否趨同。綜合評價是對團隊整體合作、成員間相互合作、對團隊企業文化和企業價值追求的認可進行考核，以免造成原因。團隊成員之間的問題影響公司的相應工作。2、渠道人才引進通過網絡招聘平臺、人才中心推薦、獵頭公司介紹等多種渠道招聘人才。對數據建模相關專業知識要求較高的工作也可以采取與專業公司合作的形式。例如，財務職位需要高水平的專業知識。公司可以與會計師事務所簽訂年度咨詢服務協議，幫助公司建立內部審計制度。評估公司的財務、經營、管理和風險，提高公司的潛在風險。也可以聯系高校進行針對性招聘，后期加大培訓力度，給予實踐鍛煉機會，讓新員工快速成長。3、內部員工競聘可以考慮公司內部推薦合適的員工、公司競爭性就業等，對員工進行專業培訓，培訓后調整崗位。在建立人才引進機制的同時，人才培養也發揮著同等重要的作用。要建立完善的公司培訓體系，在制度上體現人才使用與人才培養相統一的原則，做好專業人才培養工作，培養具有更高職業素養的員工。(三)、加速信息化建設步伐為有效支持已開展的各項業務，提高工作效率，數據建模公司應積極開展信息化建設工作：1.引入辦公自動化系統，提高企業各部門之間的溝通效率，降低溝通成本。2.及時引入企業資源管理系統，梳理企業各項工作流程，提高企業整體工作效率和管理水平。3加強企業信息數據庫的管理和維護，確保企業數據安全。4.充分利用互聯網和大數據技術完成企業資源的整合和優化，提升企業形象，降低企業交易成本。5.利用企業微信微信官方賬號向客戶傳遞產品信息和品牌信息，及時收集客戶反饋信息，為企業的設計和銷售部門提供數據，讓公司根據市場變化做出新的機會選擇或戰略決策。七、數據建模產業發展前景隨著我國城市化進程不斷加快，社會穩定、城市安全等問題隨之顯現，數據建模產業是實現基礎行業建設的關鍵。因此，伴隨社會經濟及信息技術的進一步發展,，數據建模產業的應用將是未來的一個新趨勢。(一)、中國數據建模行業市場規模前景預估數據建模產業在人們日常生活、工作中的滲透越來越廣泛。隨著我國社會經濟步伐的不斷加快，對于數據建模的應用需求也將越來越大。(二)、數據建模進入大面積推廣應用階段數據建模技術在中國的發展開始于上世紀九十年代末,經歷了技術引進－專業市場導入－技術完善－技術應用－各行業領域使用等五個階段。目前，國內的數據建模產業技術發展已經相對成熟，也與多個領域進行相互融合，延伸出終端設備、特色服務、增值服務等多種新產品及服務，產品系列達20多種類型，可以全面覆蓋金融、交通、民生服務、社會福利保障、電子商務及安全等領域,，數據建模產業技術的全面應用時代嫣然已經到來。(三)、中國數據建模行業市場增長點據不完全統計，數據建模行業企業中有超過一半以上的企業提供系統集成基礎服務，新三板中有四分之一的企業同時發展系統集成基礎服務，整個市場玩家中系統集成商仍有較大空間可供攫取，市場扁平化程度有望增加。系統集成商的核心要素是客戶資源、口碑、渠道、服務、管理、技術和整合能力等，對于同樣渠道依賴性強、產品同質化程度高的數據建模行業而言,很多廠商都可以結合自身優勢資源轉為向系統集成商發展，通過拓展服務類別和服務范圍，既可以夯實已經建立的客戶資源,又可以豐富、構建產品體系,提高自身的抗風險能力和競爭力。當然提供集成服務時盡量做到服務體系輕量化、操作、管理簡易化。(四)、數據建模行業細分化產品將會最具優勢隨著各行業各部門應用的不斷深化，用戶類別的個性化、多樣化需求日益豐富，“大而全”或“小而全”，數據建模各管理模塊的行業管理系統一統江山的格局終將被打破,專業化細分將是數據建模相關項目建設的大勢所趨。在各個行業信息系統中將會有更多的環節可做成相對獨立的系統并分食市場,交通信息系統、政務信息系統、電子商務系統、社交娛樂系統等也在不斷發展、提升。數據建模產品開發商將可以憑借對某一細分專業的深入研究與優勢,在市場取勝。(五)、數據建模產業與互聯網相關產業融合發展機遇未來互聯網對數據建模行業的影響將會更加深遠。企業利用“互聯網+”平臺技術提升網絡化服務水平,提升自己的競爭力。數據建模相關電商也會隨之迅速發展。行業創建數據建模質量安全大數據和互聯網監管技術平臺,對數據建模質量及重要安全性指標實時有效監控,實現數據建模監管事前、事中、事后的緊密銜接。繁榮供給業態。繼續支持數據建模行業與互聯網等產業融合發展,豐富數據建模產業新模式、新業態。這也是目前社會資本較為關注的,數據建模相關產業與互聯網產業融合發展帶來的新機遇,目前的互聯網＋、直播+、移動+、電商+、5G+等等,都是數據建模相關產業與互聯網產業融合發展的案例,這是使數據建模產業真正推動消費轉型升級的重要抓手。這幾大產業融合發展,將產生無數的以數據建模為基礎的產業的新模式、新業態。我們可以看到,國家開始真正落實和推動數據建模產業的發展,而之前,數據建模一直盈利模式單一,行業陷入低谷,找不到發展的方向,雖然努力嘗試,但卻得不到響應的回報,讓很多人一度對數據建模失去信心。而支持數據建模產業與關聯產業的融合發展,并提供實際、有效的政策支持,將對推動數據建模產業的發展起到顯著作用,將使數據建模產業找到新的突破點、盈利點,建立新的數據建模產業盈利模式和發展模式。(六)、數據建模國際合作前景廣闊、人才培養市場大強化人才支撐,推進數據建模相關專業數據建模人才培養體系建設,建立以品德、能力和業績為導向的職稱評價、技能等級評價制度,拓寬數據建模相關專業人員職業發展空間,提升其職業榮譽感和社會認可度,推動各地保障并逐步提高數據建模從業人員薪酬待遇。不斷擴充以技術工作者、專業人才、服務工作者的數據建模隊伍,將會是未來行業發展的必然趨勢。人才,特別是專業人才,將是數據建模產業發展的根本。目前,人才已經成為牽制數據建模產業發展的重要原因,如何解決數據建模專業人才的難題,不僅需要完善高校的數據建模專業人才的數據建模培養體系,建立適應市場需求的數據建模專業科目,給數據建模專業人才正確的培養導向,還需要建立數據建模專業的職業類院校,培養專業的技術性人才,目前國內還沒能完善培養人才的教學和實踐體系,所以需要積極引進國外成熟的數據建模專業人才的數據建模培養體系,深入探討,并結合自身國情,建立一套符合國情,具有國際化的數據建模產業人才培養課程和實踐體系,目前中國數據建模技術協會正在與美國、日本、澳大利亞、加拿大、意大利等國洽談商議,期望達成專業數據建模人才的培養體系方面的合作,并達成初步意向,借鑒國外的數據建模技術人才培養,是快速建立我國數據建模人才培養體系的重要途徑。(七)、巨頭合縱連橫,行業集中趨勢將更加顯著目前數據建模行業被少數巨頭所把持，巨頭因其強大的市場地位,只要不犯錯后來者基本上難以撼動其領先優勢。數據建模行業各大服務商在不斷進行技術創新的同時,還積極合縱連橫尋找盟友,共享各自服務與客戶資源,優勢互補。巨頭通過抱團取暖實現資源共享從而為客戶提供更加全面優質的服務,實現共嬴,因此用戶從影響力、服務能力和可靠性角度也更愿意選擇巨頭聯盟的產品,強者恒強市場中心化加速提升。(八)、建設上升空間較大,需不斷注入活力目前,我國數據建模產業發展水平仍有上升空間。據調查,我國總體數據建模的產業發展與活力水平指標的平均得分為39.17%,其中企業創新政策和信息化政策支撐水平兩個二級指標的得分分別為38.80%和32.40%;電商交易商貿總額占比達到了數據建模整體業務的50%以上。數據建模產業發展需要不斷注入活力,企業創新和企業信息化正是活力的源泉。而在企業創新方面,一方面需要數據建模企業自發形成創新氛圍,推動數據建模產業創,另一方面還需有關部門加以鼓勵和引導。(九)、數據建模行業發展需突破創新瓶頸數據建模發展的一個趨勢是智慧與生態將成為新標準和新亮點。這種趨勢主要體現在三個層面,一是客戶的要求，從業者對數據建模的要求越來越高，服務要求也越來越細化；第二，政府的管理目標，原來為企業做好行業鋪墊就可以了。現在不行。除了高質量的基礎設施載體外，還需要對行業規范、行業前景、行業趨勢等進行明確的方向指導，管理要求不斷提高。三是投資者的期望值，由于目前很難提高低端技術的產品價值，很多企業都采取了排隊換貨的方式，通過產業升級來提高質量，增加價值。因此，數據建模需要不斷提高自身創新能力，突破行業瓶頸，實現高質量發展。八、數據建模行業未來發展機會(一)、在數據建模行業中通過產品差異化獲得商機數據建模行業中的產品差異是指產品特性，性能，一致性，耐用性，可靠性，易于維修，樣式和設計上的差異。對于同一行業的競爭對手來說，產品的核心價值基本相同，但性能和質量卻有所不同。企業在滿足客戶基本需求的前提下，應不斷創新，滿足客戶的個性化需求，創造更多的商機。數據建模企業實施產品差異化的目的是根據客戶的個性化需求進行針對性的產品開發，生產和銷售，實現產品使用功能的差異化，滿足客戶的個性化需求，在實現的同時為客戶創造最大的利益。制造商自己的數據建模產品差異可以進一步細分為：(1)數據建模行業績效差異化。根據客戶對產品的不同需求，可以進一步細分市場以滿足客戶的個性化需求。(2)數據建模行業的差異化。將不同產品之間的價格波動差異用于差異化營銷。密切關注市場變化，抓住市場機遇，動態優化銷售品種結構，銷售更多高附加值產品和高周期性產品。這不僅減輕了市場壓力，而且獲得了更高的銷售價格并創造了更多的品種收益。。(3)數據建模行業規范有所不同。為了滿足客戶的個性化需求，它還提高了整體銷售價格。(二)、借助數據建模行業市場差異贏得商機數據建模行業市場差異化是指由特定的市場運作因素（例如產品銷售條件和銷售環境）產生的差異，包括銷售價格差異，分銷差異，市場細分差異，消費習慣差異等。細分市場并把握差異可以使公司繼續擴大市場份額并實現更好的銷售價格。(三)、借助數據建模行業服務差異化抓住商機為了更有效地服務于客戶，我們在數據建模行業服務中對客戶進行差異化管理，并利用主要資源匹配主要客戶，有效地提高了服務效率和服務質量。將客戶分為VIP服務客戶和一般服務客戶，為VIP服務客戶建立VIP客戶服務團隊，為他們提供技術，業務，售后服務等方面的多對一服務，并進行定期聯合訪問了解客戶的期望和需求，提供最優質的服務。對于一般服務客戶，將根據服務系統和程序提供定期響應服務。同時，它關注客戶的個性化需求，為下游客戶提供增值服務，從而在企業與下游客戶之間建立了“雙贏”的價值鏈。(四)、借助數據建模行業客戶差異化把握商機不同的經銷商具有不同的銷售能力和不同的銷售模式。針對這種情況，對客戶進行評估再評估，并在此基礎上對客戶進行差異化管理，并為不同的客戶提供相應的資源支持。同時，根據不同客戶的實際操作條件，如操作方法，庫存條件等，我們將有針對性地提供指導，以優化制造商之間的互動，協作和溝通，并共同維護數據建模的行業市場。(五)、借助數據建模行業渠道差異來尋求商機現代企業的競爭不再是一個企業與另一企業之間的競爭，而是一個價值鏈與另一價值鏈之間的競爭。因此，圍繞客戶的特定需求，通過增強渠道客戶購買者價值鏈的競爭優勢，并建立整個價值鏈的競爭優勢（差異化），這就是渠道差異化的本質。認識數據建模行業渠道的差異，建立適合產品特性和業務條件的銷售渠道，對于公司的銷售部門而言是一項非常重要的工作。在充分發揮代理銷售主渠道的同時，適度加快直銷渠道的發展。加強與大型最終數據建模客戶和制造商的合作。建立多層次，更具競爭力的銷售渠道。同時，時刻關注期貨市場的變化，充分利用期貨市場的對沖功能，有效避免市場價格下跌的風險。九、數據建模產業投資分析(一)、中國數據建模技術投資趨勢分析根據近年來我國數據建模技術商業化進程及投資現狀,V報告分析認為,2020年數據建模技術的商業化程度將進一步提升,而隨著商業化程度的不斷提升,我國數據建模技術領域的投資也將從目前的風投為主逐步向企業間的投資兼并過渡,尤其是對于一些希望快速切入數據建模領域的新興企業來說,通過并購方式切入具有快速布局的優點。同時,伴隨數據建模技術的逐步成熟和商業化,行業領先企業的競爭地位將逐步得以鞏固,對于一些創業型企業來說,同風投機構尋求融資的門檻也會隨之提高。截止2020年底,我國數據建模行業技術領域共有72起投資,總投資額超過330億人民幣。按投資事項所處輪次來看,2020年我國數據建模技術投資事件中,處于天使輪、A輪以及D輪的事項相對較多,均為3起；處于C輪和C+輪的均為2起,處于其他輪次的則為1起。(二)、大項目招商時代已過,精準招商愈發時興大項目招商時代已經過去,產業鏈精準招商正在實施,新經濟新招商將成為未來發展的新趨勢。新經濟招商的核心思路主要表現為：平臺招商、新業態招商、科技招商等。第一步：圍繞數據建模獨角獸企業構建產業集群；第二步：建設智能化服務載體,如,專業化眾創空間、智慧化園區服務、智能化基礎設施等；第三步：搭建數據建模產業創新服務體系,提供基金等金融服務、活動服務、商業模式服務等,構建開放完善的產業生態,以企業高速成長帶動數據建模爆炸式發展。(三)、中國數據建模行業投資風險(1)服務更新速度慢數據建模服務更新速度緩慢,不能及時適應用戶的需求。(2)服務體驗有待提高數據建模服務體驗不良,無法獲得更多用戶的青睞。(3)信息不對稱不能為用戶提供專業的信息獲取與共享服務，不能滿足數據建模信息化需求。(4)咨詢與管理不夠數據建模行業現有的咨詢角度不能側重用戶需求與痛點。(四)、中國數據建模行業投資收益從數據建模的投資收益來看,目前國內的數據建模開發在收益模式上主要表現為三種形式,即產品售賣、服務增值、產品和服務結合；對于大型公司則存在數據建模建設與經營管理相結合的經營模式、數據建模建設與經營管理相分離的經營模式。數據建模除產品本身之外,管理和服務才是數據建模項目最大的偏利點。在數據建模管理方面,由于種種服務形勢有別于其他資源,因此,數據建模服務費的收取標準采取高價位標準。其次,除了常規的服務,針對用戶的需求,數據建模服務也包含了定制化服務等。綜合分析數據建模行業的市場需求、現狀、規模、挑戰、競爭情況、政策環境、發展趨勢、前景預測等行業調研。根據數據建模行業以往投資回報率,結合行業的近兒年的復合增長率分析,未來幾年的數據建模產業行業投資預期客觀,預期將會達到120%以上。十、“疫情”對數據建模業可持續發展目標的影響及對策目前，減少疫情對數據建模業的影響，逐步實現經濟復蘇，需要國際組織、商業伙伴、政府機構、金融機構和企業自身的充分合作。根據我們對疫情影響的分析，并參考調查獲得的信息報告，我們提出以下建議和對策:(一)、國內有關政府機構對數據建模業的建議建議政府機構整理和分析應對突發事件的相關政策，并建立政策工具包。選擇的政策按照期限（短期、中期和長期等）、類型（金融、金融、服務優化等）和政府部門進行分類，形成應對突發公共事件的基本綜合政策包。就政策類型而言，接受調查的數據建模行業普遍認為，社會保障救濟、恢復工作和生產以及特定行業的政策發揮了重要作用。數據建模行業企業希望加強財政、稅收等方面的政策支持；專家學者普遍認為，對于數據建模企業來說，財政救助政策更及時、更有效，財政政策需要精心設計。改善政策執行。報告顯示，數據建模行業的許多中小企業表示，現金流支持時間約為一個月，這意味著需要盡快對企業實施援助效果。在已經