2023年数据建模行业市场突围建议及需求分析报告

数据建模行业报告/庞文报告PAGEPAGE1数据建模行业市场突围建议及需求分析报告

目录TOC\o"1-9"概述 3一、数据建模企业战略目标 4二、2023-2028年数据建模业市场运行趋势及存在问题分析 4(一)、2023-2028年数据建模业市场运行动态分析 4(二)、现阶段数据建模业存在的问题 5(三)、现阶段数据建模业存在的问题 5(四)、规范数据建模业的发展 7三、2023-2028年宏观政策背景下数据建模业发展现状 7(一)、2022年数据建模业发展环境分析 7(二)、国际形势对数据建模业发展的影响分析 9(三)、数据建模业经济结构分析 9四、数据建模行业政策背景 10(一)、政策将会持续利好数据建模行业发展 10(二)、数据建模行业政策体系日趋完善 11(三)、数据建模行业一级市场火热,国内专利不断攀升 11(四)、宏观经济背景下数据建模行业的定位 12五、数据建模行业（2023-2028）发展趋势预测 13(一)、数据建模行业当下面临的机会和挑战 13(二)、数据建模行业经营理念快速转变的意义 14(三)、整合数据建模行业的技术服务 14(四)、迅速转变数据建模企业的增长动力 14六、关于“十四五”数据建模业发展战略规划的建议 15(一)、数据建模业“十四五”战略规划简介 151、数据建模业的社会化 152、大规模的数据建模业 16(二)、“十四五”期间数据建模业的市场应用方向 16(三)、十四五”期间数据建模业的发展重点 17七、数据建模行业竞争分析 17(一)、数据建模行业国内外对比分析 18(二)、中国数据建模行业品牌竞争格局分析 19(三)、中国数据建模行业竞争强度分析 201、中国数据建模行业现有企业竞争情况 202、中国数据建模行业上游议价能力分析 203、中国数据建模行业下游议价能力分析 204、中国数据建模行业新进入者威胁分析 205、中国数据建模行业替代品威胁分析 21(四)、初创公司大独角兽领衔 21(五)、上市公司双雄深耕多年 21(六)、数据建模巨头综合优势明显 22八、数据建模行业企业差异化突破战略 22(一)、数据建模行业产品差异化获取“商机” 22(二)、数据建模行业市场分化赢得“商机” 23(三)、以数据建模行业服务差异化“抓住”商机 24(四)、用数据建模行业客户差异化“抓住”商机 24(五)、以数据建模行业渠道差异化“争取”商机 24九、数据建模业突破瓶颈的挑战分析 25(一)、数据建模业发展特点分析 25(二)、数据建模业的市场渠道挑战 25(三)、数据建模业5-10年创新发展的挑战点 261、数据建模业纵向延伸分析 262、数据建模业运营周期的挑战分析 27十、“疫情”对数据建模业可持续发展目标的影响及对策 27(一)、国内有关政府机构对数据建模业的建议 27(二)、关于数据建模产业上下游产业合作的建议 28(三)、突破数据建模企业疫情的策略 28十一、数据建模成功突围策略 29(一)、寻找数据建模行业准差异化消费者兴趣诉求点 29(二)、数据建模行业精准定位与无声消费教育 29(三)、从数据建模行业硬文广告传播到深度合作 30(四)、公益营销竞争激烈 30(五)、电子商务提升数据建模行业广告效果 30(六)、数据建模行业渠道以多种形式传播 31(七)、强调市场细分，深耕数据建模产业 31

概述近年来，数据建模行业市场火爆，其应用场景跨越式发展的根本原因在于技术、安全和多样性的创新。用户需求的爆发式增长，极大地丰富了数据建模的应用场景。一方面，进一步提升数据建模产业链中的原材料和供应商，有利于产业源头的转型升级，优化产业流程；另一方面，数据建模技术、品质、品种的更新迭代，有利于产品的持续开发。进一步满足用户新需求的升级和质量提升，都有利于行业的进一步发展。多方的推动，导致了数据建模应用的爆发式发展。那么，面对行业的高速发展，数据建模行业的企业如何才能在市场上分得更大的蛋糕，获得更多的收益，占领更大的市场？在这里，企业的市场突破战略非常重要。如何制定战略，选择什么样的战略，关系到数据建模公司未来五年甚至十年的发展。本文主要分析未来五年数据建模行业企业的市场突破份额，并提供指导意见。企业战略的表现形式和具体选择可以说是非常多样的。每个特定的选择都会有或大或小的差异。当然，每种选择都有充分的理由和具体的不同条件。本文之所以试图探索企业丰富多样的战略选择，是为了在极短的时间内告诉数据建模行业的企业管理者，市场突破发展的基本选择策略有多少，以及每个选择策略如何发挥作用,被选中的根本原因是什么。本报告只可当做行业报告模板参考和学习，不可用于商业用途，也不提供其他商业价值，请自行决定是否购买，特此申明。一、数据建模企业战略目标数据建模公司计划在未来5年内继续拓展国内市场，在国内市场打造自有数据建模品牌，进行自主销售，通过进军大型商场、开设线下门店等方式扩大经营。未来计划在所有直辖市开设数据建模直销店、店铺。二、2023-2028年数据建模业市场运行趋势及存在问题分析(一)、2023-2028年数据建模业市场运行动态分析目前，随着国家相关市场调控措施的不断实施，市场上买卖双方的短期价格通胀预期都有所降低，但后期数据建模行业的价格市场下跌空间相对有限。从调控意图来看，为了抑制通胀预期，国家经常出台稳定物价的措施，调控效果逐渐显现。国家监管的目的是通过稳定数据建模业的市场情绪来控制价格上涨的速度。在调控方面，为了稳定CPI，抑制相关企业的积极性，特别需要防止抑制数据建模业的市场价格。国家实施的调控措施对抑制数据建模行业相关企业过度投机起到了明显的作用。从市场供求角度来看，中国议会在后期加大了数据建模业的政策优势。结合市场需求，也可以基本确定后期对数据建模业市场的乐观预期，相信后期市场消费会增加。(二)、现阶段数据建模业存在的问题目前，我国数据建模行业缺乏行业引导，导致规划重复、总体布局不合理等重大问题，整个行业利润率较低。2009年，数据建模业的利润率约为3%。资源整合将是未来数据建模业发展的主要特征。国内数据建模行业普遍存在“小、散、乱”的问题。规模以上企业在全国数据建模行业中的市场份额不足10%，产业集中度较低。这主要是因为数据建模业的进入门槛不高，区域性很强。(三)、现阶段数据建模业存在的问题近年来，虽然国内数据建模行业发展势头稳定，企业规模不断扩大，但数据建模行业企业间同质竞争现象严重，产品结构单一，产品附加值仍有较大的发展空间。值得注意的是，随着越来越多的外部资本进入国内市场，数据建模行业的竞争压力日益激烈，国内许多中小企业抗风险能力较弱。如今，虽然数据建模业创造的一些产品已经成功进入市场，但随着信息技术产业的兴起和普及，客户对数据建模业的认知正在逐步发生翻天覆地的变化。数据建模业的产业化将成为未来行业发展的必然趋势。首先，在经济主体方面，数据建模业相关企业要坚持市场化发展。强化企业主体地位，使数据建模业的发展主要依靠相关企业。由于国内数据建模业市场发展的特殊性，一些市场仍处于垄断地位。他们既是管理者又是经营者，与市场经济的运行机制不相适应。第二，在经营方向上，正朝着专业化、产业化方向发展。可以说，随着科学技术的不断发展，社会的日益多元化将使人们越来越依赖，数据建模业的科技含量将越来越高，市场份额将越来越大。因此，有必要加强现代管理意识的建立，优化企业品牌战略措施，提高品牌竞争力。第三，在商业手段方面，正在向信息技术发展。现代科学技术的发展将推动数据建模业的信息化和网络化发展趋势。第四，在组织结构上，正朝着集团化、规模化方向发展。由于我国目前的数据建模行业体系总体上还不够成熟，与当前复杂环境下新兴的需求市场不相适应，消费终端需要数据建模行业提供更高质量的产品。然而，现有的数据建模业主要是小规模的，大型、实力雄厚的企业很少。中国应为规范数据建模业的行业管理和市场竞争提供便利。一方面，让市场经济的“看不见的手”发挥作用，优胜劣汰，适者生存。市场竞争越激烈，行业越发达。行业越发达，市场规模越大。总之，数据建模业未来的发展不仅取决于制度创新，还取决于技术创新和制度创新的进步。技术创新的力度决定了数据建模行业相关企业的市场开发能力。今后，应进一步研究数据建模业的标准化和发展。(四)、规范数据建模业的发展针对我国数据建模业存在的问题，我们仍需进一步进行产业整合，继续淘汰落后观念，使整个数据建模业更加规范有序，从当前的价格竞争上升到品牌、价格、服务的综合竞争，打造一批知名、有影响力的品牌，将为稳定数据建模业市场形成强大动力。三、2023-2028年宏观政策背景下数据建模业发展现状(一)、2022年数据建模业发展环境分析数据建模业的环境不断改善，新的市场主体不断涌现。据国家统计局统计，中国国内生产总值（GDP）比上年增长8.1%，两年平均增长5.1%，居世界主要经济体之首。经济规模超过110万亿元，达到114.4万亿元，居世界第二大经济体，人均GDP突破8万元。2021，中国人均GDP将达到80976元，按年均汇率计算将达到12551美元，超过世界人均GDP水平。在此期间，数据建模业稳步发展并保持增长。2021，新的税费减免项目和北京证券交易所的推出，也为数据建模行业的相关企业开辟了一个新的天地，供直接融资。在疫情的影响下，发展不平衡和不足的问题日益突出。中国积极扩大内需战略，大力推进供给侧结构性改革，数据建模业结构调整和转型升级取得新进展。全国居民恩格尔系数为29.8%，比上年下降0.4个百分点。内需对企业增长的贡献占主导地位，消费结构持续升级，数据建模业需求结构持续改善。(二)、国际形势对数据建模业发展的影响分析俄乌冲突后，全球大宗商品价格全面上涨，油价近八年来首次突破100美元，间接导致数据建模业运营成本上升。随着油价上涨，全球高通胀压力也在迅速上升。未来几年，数据建模业产业链上的上下游企业将面临更大的压力。同时，受疫情影响，世界经济复苏艰难，全球生产和供应周期不畅，全球数据建模业也在积极推进新发展思路的建设。虽然从总体上看，国内发展面临着需求萎缩、供给冲击和预期减弱的压力，但长期以来数据建模业的基本面没有改变，发展韧性好、潜力充足、空间大的特点没有改变。(三)、数据建模业经济结构分析一是数据建模业市场化程度逐步提高。从上游供应到市场部署；企业往往通过资本市场实现兼并、破产和重组；产业布局呈现资源（资金、技术、人才）向东南演进、集中、转移的趋势，数据建模行业协会的作用逐渐显现优势。二是大力支持数据建模业。从产业结构来看，我国的数据建模业有许多子产业，产业链体系相对完整；从产业布局看，大企业集中在重点城市，中小企业集中在县、镇、乡，形成产业集群，基本形成相互协调、相互支持的格局。第三，内需是主要驱动力。随着国民经济的快速增长和居民可支配收入的提高，国内对数据建模业的消费需求仍有很大的增长空间，这将继续是该行业发展的主要动力。四、数据建模行业政策背景(一)、政策将会持续利好数据建模行业发展政策是重要的驱动因素。随着统一进程的加速和对精细管理的需求，预计需求将迎来快速释放。同时，互联网+数据建模，大数据和智能应用程序都已进入实质性着陆阶段，创新业务也变得越来越创新。模式的优化和系统复杂性的大幅提高使领先优势更加明显，行业集中度有望加速增长，实力更强的优质公司也将变得更强。随着行业利润率的大幅提高和集中度的不断提高，我们相信数据建模行业的前景广阔。(二)、数据建模行业政策体系日趋完善近年来，国内数据建模产业发展，产业促进，市场监管等重要环节的宏观政策环境日趋完善。2019年，国务院相继发布了与数据建模密切相关的三项政策文件，为数据建模的发展奠定了重要的政策基础;中国中央网络空间管理局发布了有关数据建模管理的文件，这些文件在数据建模行业中发挥了积极作用，产生了重要影响；针对数据建模业务形式，明确了互联网资源协同服务业务的概念，并相继颁布了相关的市场管理政策；工业和信息化部于2019年发布了《数据建模发展三年行动计划（2019-2022）》，提出了发展数据建模的指导思想，基本原则，发展目标，重点任务和保障措施。(三)、数据建模行业一级市场火热,国内专利不断攀升在市场规模快速增长和政策支持明显增加的背景下，数据建模主要市场的知名度也在不断增加。同时，随着一批明星企业的迅速崛起以及国内在数据建模领域的投资，国内数据建模技术专利的数量也在持续增长。从每年新增的数量来看，2007年的新专利仍然少于100个。它在2015年迎来了爆炸式增长，2015年的新专利数量已达到1,398个，居世界领先地位。从目前累计的专利数量来看，我国的数据建模公共专利已达到4,000多个案例，大大超过了其他国家和地区。技术实力的显着提高也为国内数据建模市场的开放和商业产品的迅速普及奠定了坚实的基础。(四)、宏观经济背景下数据建模行业的定位在产业链的下游，用户需求和服务存在很大差异五、数据建模行业（2023-2028）发展趋势预测(一)、数据建模行业当下面临的机会和挑战在当今激烈的市场竞争环境下，包括分销商在内的国内数据建模企业面临着前所未有的挑战和机遇。一方面，在数据建模行业的竞争下，企业和企业之间展开了肉搏战，价格战已经到了极限，使得数据建模行业的许多企业难以继续，而那些拥有大腕和大腰的龙头企业也在将他们的手从市场上移开。另一方面，国内数据建模市场的快速增长带来了巨大的市场增长空间。在同样的市场环境下，能够抓住机遇的企业发展迅速，数据建模行业的一些企业经不起市场的考验，必然会出现整合或发展困难，经营难以持续。数据建模行业的一些龙头企业的优势在于，他们可以通过减少单店规模来接近社区和客户。另一方面，通过门店之间的连锁关系，扩大企业规模，统一企业形象。通过集中采购，共享技术、管理、客户等各种资源，可以有效降低单分散终端销售的运营成本。所以他们有非常大的发展空间。而产品质量的提高，趋势越来越明确，也带来更多的发展空间。然而，目前，国内模式似乎鲜有赢家。大多数是由数据建模行业的供应商建立的松散产品销售联盟，以推广其产品。这些特许连锁组织只能简单地实现形象的统一和部分产品的集中采购。(二)、数据建模行业经营理念快速转变的意义一个成功的数据建模业商业模式，首先要有明确的定位和思路。市场定位必须准确，我们应该冷静地分析自己的优势和劣势、机会和威胁。要有明确的发展思路和成熟的战略战术。在市场成熟之前，我们应该先发制人，迅速改变经营思路，抓住第一个机会。在数据建模行业业务流程的思维转变方面，我们的业务模式应该是灵活的。走特色经营之路，即差异化经营战略。为了保持持续创新，我们应该在业务上与竞争对手形成明显的差异，而这种差异正是客户所需要的。我们应该习惯于学习如何更好地满足最终用户的需求，同时满足网络单元用户的需求。(三)、整合数据建模行业的技术服务转变经营理念是走数据建模业经营之路的前提。然而，只有将概念转化为行动，它才能最具说服力。在这方面，我们需要在技术和服务方面做出更多努力，以迎接数据建模行业新时代的到来。在技术和服务方面，首先要建立完善的信息管理体系。包括新产品信息、技术信息、竞争对手信息、客户信息、市场信息等，并对收集到的信息进行及时分析、处理和沟通。(四)、迅速转变数据建模企业的增长动力数据建模企业应当建立完善的内部管理制度和各项工作流程。加强现场管理的重要性，严格执行完整的内部管理制度，是数据建模企业发展的基础；健全科学的工作流程是企业正常运营的前提；严格的现场管理是企业工作标准的体现。有效地从“销售产品”转变为“销售服务”。数据建模企业的差异化经营，只能从服务上取得成效。我们应该充分认识到，产品可以创造价值和利润，服务可以创造更高的价值和更大的利润。然而，随着数据建模行业的进一步成熟和发展，行业竞争将日趋激烈。经营管理不善，行业利润下降，将淘汰一大批经营者。具有实力、技术、管理和战略眼光的大型数据建模企业将在激烈的市场竞争中脱颖而出。六、关于“十四五”数据建模业发展战略规划的建议(一)、数据建模业“十四五”战略规划简介根据《数据建模业发展“十四五”规划》的部署，我国数据建模业应以市场为导向，实施管理和技术创新，独立于企业，内外结合。将现有产品与高新技术相结合，促进其升级换代，扩大数据建模行业企业的知名度。随着数据建模业的发展和市场的成熟，以及政策法规的完善，数据建模业的发展趋势可以概括为以下几个方面：1、数据建模业的社会化与其他行业一样，资本投资方式决定了数据建模业的社会化建设。目前，我国数据建模业的资本投资模式已逐步形成了以用户投资为主，国家投资为辅的格局。在发达国家，政府有意识地引导大型经济组织参与资本投资，并以此作为推动私人力量推动产业发展的手段。此外，为了获得长期利益和开发新项目，投资者将加强与数据建模行业相关企业的合作。这些资本投资方式的改变将打破数据建模业的封闭，形成一个完全开放的市场。传统的数据建模业已不能完全满足社会发展和人民生活的需要，这是一种社会化的需求。这些因素决定了数据建模业管理的社会化。同时，随着市场经济的发展，数据建模业管理的社会化将得到促进和发展。2、大规模的数据建模业从数据建模业的发展时期来看，数据建模业的市场发展程度决定了数据建模业的规模。产业资本投资和实施的社会化是其规模化的条件，数据建模业管理的社会化是其规模化的保障。随着数据建模业的社会化，它已经从单位和个人转变为区域化。因此，安全社会化也是其大规模发展的过程。另一个因素是，数据建模业的“互联网+”加快了其规模的实现。(二)、“十四五”期间数据建模业的市场应用方向“十四五”期间，我国数据建模业企业在国内市场具有独特的优势。当前我国数据建模行业的市场竞争十分激烈。特别是近年来，随着中国经济的快速发展，越来越多的业内人士认为，随着中国数据建模行业市场的高年增长率，吸引了来自世界各地的数据建模行业知名企业巨头。这些企业巨头有着明显的优势。他们有着巨大的技术优势，数十年甚至更多的市场运营经验，并且有着悠久的品牌效应历史。面对这些跨国企业巨头，中国数据建模业企业充分发挥了扬长避短的战略战术，将地理优势和与人和谐的优势发挥到了极致。其次，国内数据建模行业企业更适合国情，更符合中国人的需求。在服务方面，中国的数据建模企业也做得更好、更周到。为了抢占市场份额，国内数据建模企业承接了所有项目，无论大小，并与所有客户保持着良好的合作关系。此外，中国数据建模行业的企业也在巧妙地利用价格战这一国内企业最佳的竞争策略，占领数据建模行业的市场。(三)、十四五”期间数据建模业的发展重点最后，我国许多企业已经意识到，要想在当前数据建模市场的残酷竞争甚至恶性竞争中生存下来，让自己发展壮大，压力是巨大的。紧跟潮流的产品和技术缺乏生命力，永远无法发挥其领先优势。对于这一点，国内数据建模行业的企业已经认可并正在实践这一观点。“十四五”期间，国内数据建模企业要发展壮大，这就要求数据建模企业首先要创造超越潮流的领先优势。为了获得技术领先优势，做好服务和适销对路的产品，我们还应该敢于面对困难，通过超越竞争对手的技术和质量，开拓市场份额，拓展自己的生存和发展空间。七、数据建模行业竞争分析目前，我国数据建模领域主要有以独角兽为首的初创公司，有上市公司和互联网巨头三大阵营。三方阵营不断对数据建模相关行业进行编码部署，推出了一系列应对不同应用场景的数据建模产品，覆盖了安全、金融、商务等各个行业的应用领域。(一)、数据建模行业国内外对比分析国内外数据建模的目标客户锁定在早期、特定行业、具有商业前景的企业，致力于提供成长初期不足的资源，以实现商业价值的快速增长。根据价值链管理理论，商业模式的内涵可以分为价值定位、价值创造、价值实现和价值传递等维度。在这四个维度内国内外数据建模有普遍的核心诉求，但由于体制、经济和文化等方面的差异受到限制，国内外产业数据建模的探索方向和落地形式不同。国外数据建模注重创客文化和高技术投资回报率，以获取企业股份或抛售企业股份收割溢价为主要盈利方式，形成持续的自我经营能力，国内数据建模倾向于通过技术积累和项目展现收获声誉，围绕政策导向和产业价值定位紧密制定预期发展目标，通过产学研加快资源交换和聚焦，为企业创造收益，积累资源和品牌影响力形成雪人效应。(二)、中国数据建模行业品牌竞争格局分析根据应用领域的不同，数据建模行业品牌的知名度不同。根据数据建模技术的应用维度分析，可分为政府、企业和个人消费者，其中政府部门普遍希望将数据建模技术应用于智能安全领域，应用场景复杂，对准确性要求高；个人使用场景虽然复杂性低，但对消费体验的要求很高。根据数据建模技术的供给维度分析，数据建模技术能够提供的产品主要分为工程项目、硬件、软件技术。随着中国经济增长进入换挡期，数据建模产业发展步伐与全国经济形势一致，从高速发展向中低速发展过渡。中国数据建模经过30年的高速发展，面临着转型升级的关键时期，数据建模行业已经进入了品牌竞争的时代。数据建模市场的竞争从地域、类别、局部上升到了品牌之间的立体战。加强和加快品牌建设，树立更高层次的品牌内涵，实现更高效的系统化品牌工程，将成为品牌数据建模企业的必由之路。(三)、中国数据建模行业竞争强度分析1、中国数据建模行业现有企业竞争情况目前,数据建模行业中企业数量不多,且细分领域也不同,相互之间竞争压力相对较小。2、中国数据建模行业上游议价能力分析数据建模行业的主要原材料包括电子元器件、线材、电脑配件、包装材料等,该类产品多为通用、标准化产品,供应商繁多,竞争激烈,因此,数据建模行业对上游议价能力较强。3、中国数据建模行业下游议价能力分析数据建模行业下游应用主体包括个人、企业和政府机构,应用领域包括金融、安防、数据建模、交通、社交娱乐、社保等,由于其下游用户数量多,数据建模行业对下游议价能力较强。4、中国数据建模行业新进入者威胁分析新入行者在给行业带来新生产能力、新资源的同时,也希望在被现有企业瓜分完毕的市场中赢得一席之地,这就有可能会与现有企业发生原材料与市场份额的竞争,最终导致行业中现有企业盈利水平降低。5、中国数据建模行业替代品威胁分析处于同行业或不同行业中的企业,可能会由于产品是互为替代品,从而在它们之间产生相互竞争行为。(四)、初创公司大独角兽领衔国内数据建模创业公司的商业模式，主要面向b端提供基本的软件解决方案，满足个性化的需求。许多数据建模领域的创业公司初期从零开始接触产业，无法直接进入成熟的硬件市场，作为增值服务提供者，大多只能在软件层面与硬件制造商合作。但是，随着数据建模技术的突破，一批优秀的创业公司利用先进的技术优势率先探索商业模式，初步开拓了新兴应用市场。其中，XXX公司、AAA公司以先进的技术优势切入市场，通过融资获得资金，一举成为数据建模领域的独角兽。从业务领域来看，独角兽主要集中在千政务、民生、金融等较大的应用场景。但是，因为独角兽公司各有技术优势，所以大多在各自擅长的领域进行深度布局。xx技术侧重于金融、安全、移动互联网和移动电话领域；AAA技术侧重于金融、安全、医疗和交通领域，BBB科技侧重于金融、安全、零售、旅游等领域CCC技术侧重于金融、安全、酒店和其他创新领域。(五)、上市公司双雄深耕多年ZZZ企业拥有数据建模领域的全产业链,产品和软硬件一体化解决方案，更加贴近实际场景的应用,从数据建模整体系统角度出发,在产品迭代、产品设计、产品应用上都进行了精细优化,具有准确率高、效率高等特点,解决了目前的数据建模技术准确率和稳定性差的缺陷,具有很强的环境适应能力。YYY企业作为数据建模领域第二大厂商,数据建模技术打造了从精细化应用方案,大大提升数据建模产品的效果。此外,依托于公司在平台上深厚的软硬件研发能力,形成了一系列基于数据建模的智能化产品,包括前后端的数据建模结构化、立体化和市场化产品,更是在数据建模领域拥有全产业链布局。(六)、数据建模巨头综合优势明显与互联网巨头相似,国外巨头近年来也纷纷进军数据建模市场。巨头在竞争过程具有资金、品牌、技术等多方面优势,综合优势明显。同时基于自身在C端市场长期积累,C端优势明显,更有可能率先打开C端市场。互联网巨头在数据建模技术方面的布局呈现两条主线：挥洒重金引入行业领军人物打造自身技术,凭借强大影响力及雄厚的资金对优质企业进行直接收购或投资。八、数据建模行业企业差异化突破战略(一)、数据建模行业产品差异化获取“商机”数据建模行业中的产品差异化是指产品特性、性能、一致性、耐用性、可靠性、易于维修、风格和设计的差异。对于数据建模行业的竞争者来说，产品的核心价值基本相同，但在性能和质量上有所不同。企业要在满足客户基本需求的前提下，不断创新，满足客户的个性化需求，创造更多商机。为企业实施产品差异化，就是根据客户的个性化需求，进行有针对性的产品开发、生产和销售，实现产品使用功能的差异化，满足客户的个性化需求，在实现的同时为客户创造最大利益。制造商自身的产品差异化可以进一步细分为：(1)数据建模行业表现分化。根据客户对产品的不同需求，进一步细分市场，以满足客户的个性化需求。(2)数据建模行业品种差异化。利用不同产品之间的价格波动差异进行差异化营销。密切关注市场变化，抢抓市场先机，动态优化销售品种结构，多销售高附加值产品和阶段性高价产品。这不仅减轻了市场压力，而且实现了更好的销售价格，创造了更多的品种效益。(3)数据建模行业规范是有区别的。在满足客户个性化需求的同时，也实现了整体销售价格的提升。(二)、数据建模行业市场分化赢得“商机”数据建模行业市场差异化是指产品销售条件、销售环境等特定市场运行因素所产生的差异，包括销售价格差异、分销差异、市场细分差异、消费习惯差异等。细分细分市场，把握差异，企业才能不断扩大市场份额，实现更好的销售价格。(三)、以数据建模行业服务差异化“抓住”商机为了更好更有效地服务客户，我们在数据建模行业服务中对客户进行差异化管理，利用重点资源匹配重点客户，有效提高服务效率和服务质量。将客户分为VIP服务客户和一般服务客户，为VIP服务客户组建VIP客户服务团队，为他们提供技术、业务、售后服务多对一的服务，并进行联合定期回访，了解客户的期望和需求，提供最优质的服务。对于一般服务客户，按照服务体系和程序提供定期响应服务。同时，关注客户的个性化需求，为下游客户提供增值服务，从而在企业与下游客户之间建立“双赢”的价值链。(四)、用数据建模行业客户差异化“抓住”商机不同的经销商有不同的销售能力和不同的销售模式。针对这种情况，对客户进行评价评估，并在此基础上对客户进行差异化管理，对不同的客户给予相应的资源支持。同时，根据不同客户的实际经营情况，如经营方式、库存情况等，有针对性地指导优化厂商互动、协作与沟通，共同维护数据建模行业市场的一侧。(五)、以数据建模行业渠道差异化“争取”商机现代企业的竞争不再是一个企业和另一个企业的竞争，而是一个价值链和另一个价值链的竞争。因此，关注客户的具体要求，通过提升渠道客户买方价值链的竞争优势，建立整个价值链的竞争优势（差异化），这就是渠道差异化的本质。识别数据建模行业渠道的差异，建立适合产品特点和业务条件的销售渠道，是企业销售部门的一项非常重要的工作。在充分发挥代理销售主渠道作用的同时，适度加快直销渠道发展。加强与大型终端客户和厂商合作，建立多层次、更具市场竞争力的销售渠道。同时，时刻关注期货市场的变化，充分利用期货市场的避险功能，有效规避市场价格下跌的风险。九、数据建模业突破瓶颈的挑战分析(一)、数据建模业发展特点分析中国的数据建模业长期以来没有真正发展，但发展迅速，年均增长率保持相对稳定。数据建模行业的相关企业已经进入了技术从模仿到自主发展的成熟期。随着大量数据建模企业的推广，市场也在扩大。当前数据建模业的特点：数据建模业门槛低，从业人员多，混合经营，规模普遍较小，远未形成规模优势。通过与数据建模行业的许多企业的比较，大多数企业的员工数量少，经营范围广。通过内部运作提高效率的空间很大。(二)、数据建模业的市场渠道挑战数据建模业各细分市场的总价值是固定的，但其增长在可预见的未来将保持稳定。即使一些大型龙头企业因为看到行业的良好前景而投资该行业，但由于数据建模行业渠道的特点，他们在经营中已经多年没有适应，仍然无法熟悉和建立有效的制度来施加外力，这对最初的市场领导者几乎没有影响。然而，近年来，随着科技的进步和智能技术的兴起，数据建模业的产业边界被打破，以其无穷的潜力和魅力向传统下游制造商挥舞着爱意。市场渠道的特殊性导致了数据建模行业的平均利润，优质产品很难获得溢价。一般来说，他们只关注当前的投资额，较少考虑未来产品开发的可靠性。因此，他们往往以最低的价格中标，价值规律在很大程度上被扭曲。数据建模行业的许多企业以低价竞争，导致行业内部竞争严重。(三)、数据建模业5-10年创新发展的挑战点1、数据建模业纵向延伸分析数据建模业的垂直延伸业务一般位于数据建模业与下游子产业之间的中间地带。它可以看作是下游产业的一个延伸过程和一个上游过程。总体而言，数据建模业已经并正在从致力于规模扩张向调整产业结构和产品结构、提高质量和服务转变；从关注数据建模行业产品的成本和质量竞争力，到整体供应链的竞争力。另一方面，下游产业从自身核心竞争力出发，专注于产品设计、信息技术等高附加值领域，剥离相对成熟的传统业务。这种产业分工的调整导致了数据建模行业相关企业的大规模和专业化趋势。面对这两大变化，为了充分发挥其核心业务能力，提高供应链的竞争力，它已成为综合业务的主体之一。2、数据建模业运营周期的挑战分析数据建模行业产品同质化严重。经过多年的发展，功能相似。虽然大量数据建模行业的企业都在努力寻求产品创新的突破。然而，产品创新并不能带来新的利润。数据建模业的经营周期最长为三年五年，最短为两年。然而，如此长的运营周期足以让竞争对手迅速跟进并展开新一轮的价格战，这是未来5-10年数据建模业需要关注的问题。十、“疫情”对数据建模业可持续发展目标的影响及对策目前，减少疫情对数据建模业的影响，逐步实现经济复苏，需要国际组织、商业伙伴、政府机构、金融机构和企业自身的充分合作。根据我们对疫情影响的分析，并参考调查获得的信息报告，我们提出以下建议和对策:(一)、国内有关政府机构对数据建模业的建议建议政府机构整理和分析应对突发事件的相关政策，并建立政策工具包。选择的政策按照期限（短期、中期和长期等）、类型（金融、金融、服务优化等）和政府部门进行分类，形成应对突发公共事件的基本综合政策包。就政策类型而言，接受调查的数据建模行业普遍认为，社会保障救济、恢复工作和生产以及特定行业的政策发挥了重要作用。数据建模行业企业希望加强财政、税收等方面的政策支持；专家学者普遍认为，对于数据建模企业来说，财政救助政策更及时、更有效，财政政策需要精心设计。改善政策执行。报告显示，数据建模行业的许多中小企业表示，现金流支持时间约为一个月，这意味着需要尽快对企业实施援助效果。在已经发布的众多政策中，企业对社会保障政策的反馈有很大的直接帮助。(二)、关于数据建模产业上下游产业合作的建议一是加强数据建模行业上下游交流互信。加强与供应链上下游合作伙伴的沟通，增进理解、互信和支持，共同探讨解决方案。二是突破数据建模行业的价值链瓶颈。通过国际组织、数据建模商协会、行业联盟等载体，我们可以及时了解价值链中的阻塞点，共同采取措施解决原材料供应、物流和运输问题。第三，分散供应链风险。共同探