2023年数据建模行业洞察报告及未来五至十年预测分析报告

数据建模行业报告/庞文报告PAGE1数据建模行业洞察报告及未来五至十年预测分析报告

目录TOC\h\z11471概述 327189一、2023-2028年数据建模企业市场突破具体策略 418384(一)、密切关注竞争对手的策略，提高数据建模产品在行业内的竞争力 412937(二)、使用数据建模行业市场渗透策略，不断开发新客户 422768(三)、实施数据建模行业市场发展战略，不断开拓各类市场创新源 47801(四)、不断提高产品质量，建立覆盖完善的服务体系 57762(五)、实施线上线下融合，深化数据建模行业国内外市场拓展 532093(六)、在市场开发中结合渗透和其他策略 55290二、数据建模行业（2023-2028）发展趋势预测 6235(一)、数据建模行业当下面临的机会和挑战 630558(二)、数据建模行业经营理念快速转变的意义 711603(三)、整合数据建模行业的技术服务 77866(四)、迅速转变数据建模企业的增长动力 813092三、数据建模业数据预测与分析 85307(一)、数据建模业时间序列预测与分析 818791(二)、数据建模业时间曲线预测模型分析 915677(三)、数据建模行业差分方程预测模型分析 104507(四)、未来5-10年数据建模业预测结论 115266四、数据建模企业战略目标 117277五、数据建模行业发展状况及市场分析 1124518(一)、中国数据建模市场行业驱动因素分析 117531(二)、数据建模行业结构分析 1217442(三)、数据建模行业各因素（PEST）分析 1333211、政策因素 13101582、经济因素 14131423、社会因素 1427424、技术因素 1511388(四)、数据建模行业市场规模分析 1519115(五)、数据建模行业特征分析 1513322(六)、数据建模行业相关政策体系不健全 16212六、数据建模企业战略保障措施 1716815(一)、根据企业的发展阶段，及时调整组织架构 17932(二)、加强人才培养与引进 184201、制定人才整体引进方案 1819762、渠道人才引进 19210453、内部员工竞聘 191476(三)、加速信息化建设步伐 1930323七、数据建模产业发展前景 2029953(一)、中国数据建模行业市场规模前景预估 2028540(二)、数据建模进入大面积推广应用阶段 209678(三)、中国数据建模行业市场增长点 2114590(四)、数据建模行业细分化产品将会最具优势 219897(五)、数据建模产业与互联网相关产业融合发展机遇 2219172(六)、数据建模国际合作前景广阔、人才培养市场大 2311696(七)、巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 244424(八)、建设上升空间较大,需不断注入活力 244922(九)、数据建模行业发展需突破创新瓶颈 2521795八、数据建模行业未来发展机会 253674(一)、在数据建模行业中通过产品差异化获得商机 259042(二)、借助数据建模行业市场差异赢得商机 2610815(三)、借助数据建模行业服务差异化抓住商机 2627880(四)、借助数据建模行业客户差异化把握商机 2725552(五)、借助数据建模行业渠道差异来寻求商机 2713026九、数据建模产业投资分析 286393(一)、中国数据建模技术投资趋势分析 2824766(二)、大项目招商时代已过,精准招商愈发时兴 2832638(三)、中国数据建模行业投资风险 2921635(四)、中国数据建模行业投资收益 2918260十、“疫情”对数据建模业可持续发展目标的影响及对策 3018483(一)、国内有关政府机构对数据建模业的建议 3027853(二)、关于数据建模产业上下游产业合作的建议 3112237(三)、突破数据建模企业疫情的策略 318473十一、未来数据建模企业发展的战略保障措施 3230778(一)、根据公司发展阶段及时调整组织结构 329203(二)、加强人才培养和引进 33140541、制定总体人才引进计划 33326132、渠道人才引进 3458393、内部员工竞聘 3424335(三)、加速信息化建设步伐 34

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、2023-2028年数据建模企业市场突破具体策略(一)、密切关注竞争对手的策略，提高数据建模产品在行业内的竞争力迈克尔·波特指出，“竞争优势是公司在竞争激烈的市场中行为收益的核心”。一个企业在激烈的市场竞争中能否获得比竞争对手更有利的竞争优势，是企业生存和发展的关键。目前，企业可以围绕第一战略，尽快提高数据建模行业产品的竞争力，尽量缩小与数据建模行业产品、质量、服务、营销策略等方面的差距，努力做到实现战术自我创新。(二)、使用数据建模行业市场渗透策略，不断开发新客户对于成功开发的数据建模行业产品，我们将不断提高产品质量，降低产品成本，提高服务质量，采取灵活的定价策略来增加竞争力，从而扩大产品在现有市场的销售，鼓励现有客户购买更多公司产品，同时也吸引竞争对手的客户购买本公司产品，或刺激未使用本公司产品的客户加入购买者行列。(三)、实施数据建模行业市场发展战略，不断开拓各类市场创新源企业要密切关注数据建模行业市场的消费需求趋势，进行市场开拓，不断开拓各种市场创新源。(四)、不断提高产品质量，建立覆盖完善的服务体系树立用户至上观，即从数据建模行业产品的研发、生产、销售环节，尽可能将可预见的用户“不满意”因素从产品周期中剔除。同时，通过服务延伸，完善产品质量跟踪、反馈、调整体系。只有将数据建模行业营销策略延伸到影响客户的价值链，客户才能获得更多利益，也可以增加产品的吸引力和客户忠诚度。(五)、实施线上线下融合，深化数据建模行业国内外市场拓展电子商务市场具有全球化、交易连续性、成本低、资源集约化、信息化和用户量化等优势。不仅可以帮助企业快速的调整发展决策和指导生产计划，还可以帮助传统制造充分挖掘线上线下可用资源，快速接收用户反馈信息，为客户提供快速的产品开发和迭代服务，响应市场需求，保持竞争优势。因此，建议数据建模行业企业在经营管理中大力实施电子商务战略，实施线上线下融合，深度拓展国内外市场。(六)、在市场开发中结合渗透和其他策略渗透战略是安索夫矩阵针对原始市场和原始产品提出的战略措施。也是产品生命周期中成熟市场的营销策略。数据建模公司在现有市场规模较大，具有较强的竞争潜力；同时，产品需求的价格弹性比较大，可以降低价格来增加需求；批量生产可以进一步降低生产成本。渗透战略的有效实施，可以让数据建模企业占据较大的市场份额，增加销售额以获得企业利润，更容易获得销售渠道成员的支持。同时，低廉的价格和低利润对阻止竞争对手的介入有着很大的障碍和影响。对于新市场而言，单一的产品和服务不足以支撑新市场发展战略的实施。因此，有必要进一步加大产品研发力度，开发适应国际市场发展需要的新产品，实施撇脂策略。要实施这一战略，企业必须在新市场中使新产品和服务的卖点优于现有产品的卖点，才能有效吸引目标消费群体，并通过战略的有效实施实现短期利润最大化目标。，这有利于数据建模行业公司确定公司的竞争地位。二、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。三、数据建模业数据预测与分析(一)、数据建模业时间序列预测与分析根据数据建模业总产值与时间的内在关系，通过之前获得的数据建立了数据建模业的时间序列方程，并通过建立的时间序列方程预测了未来几年的产量。建立时间序列方程的原则如下：时间序列方程的表达式为：y=a+bxt其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。根据近年来从数据建模行业获得的数据，对参数a和B进行相应的估计，以获得参数a和B的估计。获得参数的估计后，可以得到我们想要预测的时间序列方程。然后，通过输入自变量（时间），可以得到未来三到十年内数据建模业的预测值。如果要使预测值和上次观测值之间的差值更小，换句话说，要使预测值与实际值进行比较，需要控制两个因素，首先，应尽可能多地获取数据建模行业的原始数据。原始数据越多，就越容易找到统计规则。最终得出的数据建模行业模式与实际情况相符；第二个是预测时间跨度。预测时间跨度越大，预测结果与实际值之间的偏差越大。因此，预测时间跨度不应太大。根据数据建模业2016至2021的数据，预测未来3年、5年和10年该行业的产量。根据以上分析，时间序列方程为y=5009.69（预估值）+1747.35*t模型的决策系数r等于0.86615，小于1。该模型得到的预测值一般低于实际值。这也从另一个方面反映出，在未来5至10年内，中国数据建模业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。(二)、数据建模业时间曲线预测模型分析在数据建模业的曲线预测模型中，我们使用了二次曲线模型。模型的基本表达式如下：y=a+b1*t+b2*t2式中，y为当年数据建模业的产值，a、B1和B2为参数，在模型中估算，t为年份。输入相应年份的数据，得到如下曲线预测模型y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2模型的决策系数为0.9979(三)、数据建模行业差分方程预测模型分析差分方程的基本模型如下：yt=a+b*yt-1其中，YT为当年数据建模业产值，YT-1为上年产值，a、B为参数，在模型中确定。通过输入几年的产值和前一年的产值，估计参数a和B，得到产出的差分方程模型，然后根据得到的差分模型，预测5-10年的产出。因此，我们得到的数据建模业的差异模型是yt=-3230.20+1.41*yt-1该模型的判断系数为0.99395，非常接近1，表明该模型可以用来预测未来中国数据建模业产品产量的变化趋势。同时，从模型中我们可以清楚地看到，我国数据建模行业的产品产量受上年影响较大，年产值高于上年，这也反映出数据建模行业的产品产量在未来几年将有较高的发展势头。(四)、未来5-10年数据建模业预测结论在以上三种预测数据建模业的经济模型中，时间序列法预测的产值将低于实际值。低值的主要原因是中国数据建模业将继续保持快速增长，但该方法假设增长速度较慢，因此预测结果与其他两种方法有很大不同。但仍有一定的参考价值。首先，其他两种方法可以更好地预测未来数据建模行业某一产品的产量变化趋势。然而，由于现实中复杂的经济条件以及政策法规对数据建模业发展的影响，即使是一个好的计量方程也总会与现实存在一定的差距。以上对数据建模业未来走势的预测仅供参考。四、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。五、数据建模行业发展状况及市场分析(一)、中国数据建模市场行业驱动因素分析数据建模行业市场热度持续高涨,技术、安全、品种的不断革新是其应用场景得到跨越式发展的根本原因。数据建模行业用户需求量的激增极大宽泛了其应用的宽度和广度。其一表现为：数据建模产业链中原材料和供应商的进一步融合推动,对产业源端的升级重组,产业流程的优化更加有利；其二表现为：数据建模技术、品质、品种的快速迭代更新,更加有利于产品的持续升级和质量提升,更进一步满足了用户的不同新需求。以上都有利数据建模产业进一步发展与进步。同时多方的交融使得数据建模行业产品应用得到更加强劲的发展。(二)、数据建模行业结构分析数据建模行业的行业渠道主要由上游产品与服务即原料及服务生产商、中间服务集成即产品及服务集成商、产品服务设计即设计规划商、行业代理即行业产品与服务代理、行业经销商与消费者即行业的产品与服务经销商与消费者等组成。组成了上中下游的完整数据建模产业结构。1.原料及服务生产商,代表上游产品与服务,主要负责包括产品与服务的原厂商,包括各类原材料厂商。2.产品及服务集成商,代表中间服务集成,主要负责上游服务的再加工服务,是上游服务的集成体现。3.设计规划商,代表产品与服务设计,主要为整个业务转型提供专业设计与标准规划。4.行业产品与服务代理,代表行业代理,主要承担上游产业服务、产品的代理服务。行业的产品与服务经销商与消费者,代表行业经销商与消费者，该部分主要由行业各类经销商以及消费产品与服务的用户组成。(三)、数据建模行业各因素（PEST）分析1、政策因素一、随着国家经济的稳定向好，国家对于数据建模行业也会越来越倾斜,根据相关数据预计数据建模行业将有30%的增幅,地方政策也相应出台,整体提高了行业的渗透率。二、2022年数据建模行业将成为享受政策红利的市场,有研究报告指出数据建模行业将会有助于提高人民群众的生活质量。三、2022年是数据建模行业发展过程中至关重要的一年，首先，从外部宏观环境的角度，陆续介绍影响行业发展的新政策，新法规。经济增长方式的转变，严格的节能减排政策对数据建模行业的发展都产生较为直接的影响,此外还有来自通货膨胀、人民币升值、上升的人力资源成本等等因素的间接影响；就企业内部来探讨,各产业链环节的竞争、技术工艺的不断升级、逐步萎缩的出口市场、日益复杂的产品销售市场等问题,都是企业决策者亟需面对和解决的。2、经济因素一、数据建模行业需求持续火热,资本利好数据建模领域,长期来看行业发展持续向好。二、经济保持中高速增长。往后五年社会经济发展的首要目标是：经济保持中高速增长,截止2022年我国GDP和城乡居民人均收入相较2019年至少翻一番,主要经济指标平稳协调,发展质量和效益显著提高；人民生活水平和质量普遍提高；国民素质和社会文明程度显著提高；创新驱动发展成效显著；发展协调性明显增强；生态环境质量总体改善；各方面制度更加成熟、更加定型。所以,在优良的大政策背景下,我国数据建模行业需要透视现状、铀定未来、战略前瞻、科学规划,寻求技术突破、产业创新、经济发展,为引领下一轮发展打下坚实的基础。三、规模不断增长的下游交易行业,为数据建模行业提供源源不断的发展动力。四、2020年居民人均可支配收入31228元,同比实际增长5.5%,居民消费水平的提高也为为数据建模行业市场需求提供坚实的经济基础。3、社会因素一、传统数据建模行业市场低门槛、统一行业标准的缺乏、服务过程没有专业的监督等问题也会制约行业发展互联。二、互联网与数据建模行业的结合,大大缩减中间环节,为用户提供高性价比的服务。三、90后、00后等新生代人群,逐步成为数据建模行业的消费主力，为行业注入新鲜的血液。4、技术因素一、高新技术的推动。VR、大数据、云计算、5G等逐步从一线城市过渡到2、3、4线城市,将数据建模行业与高新技术对接，普及了数据建模行业科技体验。二、数据建模行业引入ERP、OA、EAP等智能化系统,优化信息化管理施工环节,提高了行业效率。(四)、数据建模行业市场规模分析2019年,中国数据建模市场零售规模为655亿元,同比增长6.8%；2020年,数据建模市场零售规模达到702亿元,同比增长17.1%。预计,2022年我国数据建模市场零售规模将达到723亿元,未来五年(2022-2025)年均复合增长率约为11.26%,2025年将达到1108亿元。(五)、数据建模行业特征分析通过对比数据建模行业属性和核心服务模式,可将中国数据建模行业分为四类。分别为创新型数据建模、创投型数据建模、媒体型数据建模、产业型数据建模和服务型数据建模。此外,由于数据建模行业还处于初级探索阶段,整体服务模式与运营模式并未完全成熟。随着大众创业、万众创新政策红利淡出行业舞台,数据建模服务类型将回归其商业本质。为达到投资回报或商业落地的目的，如何依托自身运营能力实现行业稳步发展,成为行业探讨的核心问题。在以上四类数据建模行业中,因产业型数据建模多由企业主导,且与企业业务结合更为紧密。所以具有更高的商业落地可行性。成为数据建模行业探索的核心方向之一。(六)、数据建模行业相关政策体系不健全国内数据建模的政策体系、绩效考核体系、以及执法监管体系仍不完善,在体制、政策、法规方面仍需要进一步健全。以数据建模行业为例,即使任务目标定了,但是很多城市并没有出台相关推动措施。数据建模行业标准、行业规范、行业制度等措施均未出台,产品和技术的操作准则也没有明确的指导。数据建模行业空有地方的区域标准,却没有统一的国家标准,行业规范性也就成为空谈。另外,利于数据建模的价格、财税、金融等经济政策还不完善,基于市场的激励和约束机制仍旧不健全,创新驱动力不足,企业也缺乏数据建模相应行业发展的内生动力。六、数据建模企业战略保障措施因此，随着社会经济和信息技术的进一步发展，数据建模的应用将成为未来的新趋势。针对数据建模企业发展和战略布局，我们提出以下措施。(一)、根据企业的发展阶段，及时调整组织架构公司组织架构的建设应考虑灵活管理和分级管控，以达到均衡的效果。基于此，建议进行以下调整：1.增设进出口业务部，负责公司海外市场管理；2.单独设立国内市场部，增设销售经理，负责产品国内市场的开拓和线下门店的管理；3.原生产部下属部门重组为装配部和包装部。拟建立的新组织架构图如下：(二)、加强人才培养与引进公司及时制定一系列与之相匹配的人力资源发展规划，及时定制自有员工的人才引进和培训实施方案。1、制定人才整体引进方案公司可以进行人对人的岗位安排，有利于员工的表现。在引进人才的同时，也要避免数据建模人才再次流失。可采用面试、心理素质测评、专业知识考试等一系列评价方式，对人才进行综合评价，减少上岗后重新离职。还要注意团队建设，比如团队成员的学历、工作经验、价值观是否趋同。综合评价是对团队整体合作、成员间相互合作、对团队企业文化和企业价值追求的认可进行考核，以免造成原因。团队成员之间的问题影响公司的相应工作。2、渠道人才引进通过网络招聘平台、人才中心推荐、猎头公司介绍等多种渠道招聘人才。对数据建模相关专业知识要求较高的工作也可以采取与专业公司合作的形式。例如，财务职位需要高水平的专业知识。公司可以与会计师事务所签订年度咨询服务协议，帮助公司建立内部审计制度。评估公司的财务、经营、管理和风险，提高公司的潜在风险。也可以联系高校进行针对性招聘，后期加大培训力度，给予实践锻炼机会，让新员工快速成长。3、内部员工竞聘可以考虑公司内部推荐合适的员工、公司竞争性就业等，对员工进行专业培训，培训后调整岗位。在建立人才引进机制的同时，人才培养也发挥着同等重要的作用。要建立完善的公司培训体系，在制度上体现人才使用与人才培养相统一的原则，做好专业人才培养工作，培养具有更高职业素养的员工。(三)、加速信息化建设步伐为有效支持已开展的各项业务，提高工作效率，数据建模公司应积极开展信息化建设工作：1.引入办公自动化系统，提高企业各部门之间的沟通效率，降低沟通成本。2.及时引入企业资源管理系统，梳理企业各项工作流程，提高企业整体工作效率和管理水平。3加强企业信息数据库的管理和维护，确保企业数据安全。4.充分利用互联网和大数据技术完成企业资源的整合和优化，提升企业形象，降低企业交易成本。5.利用企业微信微信官方账号向客户传递产品信息和品牌信息，及时收集客户反馈信息，为企业的设计和销售部门提供数据，让公司根据市场变化做出新的机会选择或战略决策。七、数据建模产业发展前景随着我国城市化进程不断加快，社会稳定、城市安全等问题随之显现，数据建模产业是实现基础行业建设的关键。因此，伴随社会经济及信息技术的进一步发展,，数据建模产业的应用将是未来的一个新趋势。(一)、中国数据建模行业市场规模前景预估数据建模产业在人们日常生活、工作中的渗透越来越广泛。随着我国社会经济步伐的不断加快，对于数据建模的应用需求也将越来越大。(二)、数据建模进入大面积推广应用阶段数据建模技术在中国的发展开始于上世纪九十年代末,经历了技术引进－专业市场导入－技术完善－技术应用－各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的数据建模产业技术发展已经相对成熟，也与多个领域进行相互融合，延伸出终端设备、特色服务、增值服务等多种新产品及服务，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖金融、交通、民生服务、社会福利保障、电子商务及安全等领域,，数据建模产业技术的全面应用时代嫣然已经到来。(三)、中国数据建模行业市场增长点据不完全统计，数据建模行业企业中有超过一半以上的企业提供系统集成基础服务，新三板中有四分之一的企业同时发展系统集成基础服务，整个市场玩家中系统集成商仍有较大空间可供攫取，市场扁平化程度有望增加。系统集成商的核心要素是客户资源、口碑、渠道、服务、管理、技术和整合能力等，对于同样渠道依赖性强、产品同质化程度高的数据建模行业而言,很多厂商都可以结合自身优势资源转为向系统集成商发展，通过拓展服务类别和服务范围，既可以夯实已经建立的客户资源,又可以丰富、构建产品体系,提高自身的抗风险能力和竞争力。当然提供集成服务时尽量做到服务体系轻量化、操作、管理简易化。(四)、数据建模行业细分化产品将会最具优势随着各行业各部门应用的不断深化，用户类别的个性化、多样化需求日益丰富，“大而全”或“小而全”，数据建模各管理模块的行业管理系统一统江山的格局终将被打破,专业化细分将是数据建模相关项目建设的大势所趋。在各个行业信息系统中将会有更多的环节可做成相对独立的系统并分食市场,交通信息系统、政务信息系统、电子商务系统、社交娱乐系统等也在不断发展、提升。数据建模产品开发商将可以凭借对某一细分专业的深入研究与优势,在市场取胜。(五)、数据建模产业与互联网相关产业融合发展机遇未来互联网对数据建模行业的影响将会更加深远。企业利用“互联网+”平台技术提升网络化服务水平,提升自己的竞争力。数据建模相关电商也会随之迅速发展。行业创建数据建模质量安全大数据和互联网监管技术平台,对数据建模质量及重要安全性指标实时有效监控,实现数据建模监管事前、事中、事后的紧密衔接。繁荣供给业态。继续支持数据建模行业与互联网等产业融合发展,丰富数据建模产业新模式、新业态。这也是目前社会资本较为关注的,数据建模相关产业与互联网产业融合发展带来的新机遇,目前的互联网＋、直播+、移动+、电商+、5G+等等,都是数据建模相关产业与互联网产业融合发展的案例,这是使数据建模产业真正推动消费转型升级的重要抓手。这几大产业融合发展,将产生无数的以数据建模为基础的产业的新模式、新业态。我们可以看到,国家开始真正落实和推动数据建模产业的发展,而之前,数据建模一直盈利模式单一,行业陷入低谷,找不到发展的方向,虽然努力尝试,但却得不到响应的回报,让很多人一度对数据建模失去信心。而支持数据建模产业与关联产业的融合发展,并提供实际、有效的政策支持,将对推动数据建模产业的发展起到显著作用,将使数据建模产业找到新的突破点、盈利点,建立新的数据建模产业盈利模式和发展模式。(六)、数据建模国际合作前景广阔、人才培养市场大强化人才支撑,推进数据建模相关专业数据建模人才培养体系建设,建立以品德、能力和业绩为导向的职称评价、技能等级评价制度,拓宽数据建模相关专业人员职业发展空间,提升其职业荣誉感和社会认可度,推动各地保障并逐步提高数据建模从业人员薪酬待遇。不断扩充以技术工作者、专业人才、服务工作者的数据建模队伍,将会是未来行业发展的必然趋势。人才,特别是专业人才,将是数据建模产业发展的根本。目前,人才已经成为牵制数据建模产业发展的重要原因,如何解决数据建模专业人才的难题,不仅需要完善高校的数据建模专业人才的数据建模培养体系,建立适应市场需求的数据建模专业科目,给数据建模专业人才正确的培养导向,还需要建立数据建模专业的职业类院校,培养专业的技术性人才,目前国内还没能完善培养人才的教学和实践体系,所以需要积极引进国外成熟的数据建模专业人才的数据建模培养体系,深入探讨,并结合自身国情,建立一套符合国情,具有国际化的数据建模产业人才培养课程和实践体系,目前中国数据建模技术协会正在与美国、日本、澳大利亚、加拿大、意大利等国洽谈商议,期望达成专业数据建模人才的培养体系方面的合作,并达成初步意向,借鉴国外的数据建模技术人才培养,是快速建立我国数据建模人才培养体系的重要途径。(七)、巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著目前数据建模行业被少数巨头所把持，巨头因其强大的市场地位,只要不犯错后来者基本上难以撼动其领先优势。数据建模行业各大服务商在不断进行技术创新的同时,还积极合纵连横寻找盟友,共享各自服务与客户资源,优势互补。巨头通过抱团取暖实现资源共享从而为客户提供更加全面优质的服务,实现共嬴,因此用户从影响力、服务能力和可靠性角度也更愿意选择巨头联盟的产品,强者恒强市场中心化加速提升。(八)、建设上升空间较大,需不断注入活力目前,我国数据建模产业发展水平仍有上升空间。据调查,我国总体数据建模的产业发展与活力水平指标的平均得分为39.17%,其中企业创新政策和信息化政策支撑水平两个二级指标的得分分别为38.80%和32.40%;电商交易商贸总额占比达到了数据建模整体业务的50%以上。数据建模产业发展需要不断注入活力,企业创新和企业信息化正是活力的源泉。而在企业创新方面,一方面需要数据建模企业自发形成创新氛围,推动数据建模产业创,另一方面还需有关部门加以鼓励和引导。(九)、数据建模行业发展需突破创新瓶颈数据建模发展的一个趋势是智慧与生态将成为新标准和新亮点。这种趋势主要体现在三个层面,一是客户的要求，从业者对数据建模的要求越来越高，服务要求也越来越细化；第二，政府的管理目标，原来为企业做好行业铺垫就可以了。现在不行。除了高质量的基础设施载体外，还需要对行业规范、行业前景、行业趋势等进行明确的方向指导，管理要求不断提高。三是投资者的期望值，由于目前很难提高低端技术的产品价值，很多企业都采取了排队换货的方式，通过产业升级来提高质量，增加价值。因此，数据建模需要不断提高自身创新能力，突破行业瓶颈，实现高质量发展。八、数据建模行业未来发展机会(一)、在数据建模行业中通过产品差异化获得商机数据建模行业中的产品差异是指产品特性，性能，一致性，耐用性，可靠性，易于维修，样式和设计上的差异。对于同一行业的竞争对手来说，产品的核心价值基本相同，但性能和质量却有所不同。企业在满足客户基本需求的前提下，应不断创新，满足客户的个性化需求，创造更多的商机。数据建模企业实施产品差异化的目的是根据客户的个性化需求进行针对性的产品开发，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的利益。制造商自己的数据建模产品差异可以进一步细分为：(1)数据建模行业绩效差异化。根据客户对产品的不同需求，可以进一步细分市场以满足客户的个性化需求。(2)数据建模行业的差异化。将不同产品之间的价格波动差异用于差异化营销。密切关注市场变化，抓住市场机遇，动态优化销售品种结构，销售更多高附加值产品和高周期性产品。这不仅减轻了市场压力，而且获得了更高的销售价格并创造了更多的品种收益。。(3)数据建模行业规范有所不同。为了满足客户的个性化需求，它还提高了整体销售价格。(二)、借助数据建模行业市场差异赢得商机数据建模行业市场差异化是指由特定的市场运作因素（例如产品销售条件和销售环境）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。细分市场并把握差异可以使公司继续扩大市场份额并实现更好的销售价格。(三)、借助数据建模行业服务差异化抓住商机为了更有效地服务于客户，我们在数据建模行业服务中对客户进行差异化管理，并利用主要资源匹配主要客户，有效地提高了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服务客户建立VIP客户服务团队，为他们提供技术，业务，售后服务等方面的多对一服务，并进行定期联合访问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，将根据服务系统和程序提供定期响应服务。同时，它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了“双赢”的价值链。(四)、借助数据建模行业客户差异化把握商机不同的经销商具有不同的销售能力和不同的销售模式。针对这种情况，对客户进行评估再评估，并在此基础上对客户进行差异化管理，并为不同的客户提供相应的资源支持。同时，根据不同客户的实际操作条件，如操作方法，库存条件等，我们将有针对性地提供指导，以优化制造商之间的互动，协作和沟通，并共同维护数据建模的行业市场。(五)、借助数据建模行业渠道差异来寻求商机现代企业的竞争不再是一个企业与另一企业之间的竞争，而是一个价值链与另一价值链之间的竞争。因此，围绕客户的特定需求，通过增强渠道客户购买者价值链的竞争优势，并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。认识数据建模行业渠道的差异，建立适合产品特性和业务条件的销售渠道，对于公司的销售部门而言是一项非常重要的工作。在充分发挥代理销售主渠道的同时，适度加快直销渠道的发展。加强与大型最终数据建模客户和制造商的合作。建立多层次，更具竞争力的销售渠道。同时，时刻关注期货市场的变化，充分利用期货市场的对冲功能，有效避免市场价格下跌的风险。九、数据建模产业投资分析(一)、中国数据建模技术投资趋势分析根据近年来我国数据建模技术商业化进程及投资现状,V报告分析认为,2020年数据建模技术的商业化程度将进一步提升,而随着商业化程度的不断提升,我国数据建模技术领域的投资也将从目前的风投为主逐步向企业间的投资兼并过渡,尤其是对于一些希望快速切入数据建模领域的新兴企业来说,通过并购方式切入具有快速布局的优点。同时,伴随数据建模技术的逐步成熟和商业化,行业领先企业的竞争地位将逐步得以巩固,对于一些创业型企业来说,同风投机构寻求融资的门槛也会随之提高。截止2020年底,我国数据建模行业技术领域共有72起投资,总投资额超过330亿人民币。按投资事项所处轮次来看,2020年我国数据建模技术投资事件中,处于天使轮、A轮以及D轮的事项相对较多,均为3起；处于C轮和C+轮的均为2起,处于其他轮次的则为1起。(二)、大项目招商时代已过,精准招商愈发时兴大项目招商时代已经过去,产业链精准招商正在实施,新经济新招商将成为未来发展的新趋势。新经济招商的核心思路主要表现为：平台招商、新业态招商、科技招商等。第一步：围绕数据建模独角兽企业构建产业集群；第二步：建设智能化服务载体,如,专业化众创空间、智慧化园区服务、智能化基础设施等；第三步：搭建数据建模产业创新服务体系,提供基金等金融服务、活动服务、商业模式服务等,构建开放完善的产业生态,以企业高速成长带动数据建模爆炸式发展。(三)、中国数据建模行业投资风险(1)服务更新速度慢数据建模服务更新速度缓慢,不能及时适应用户的需求。(2)服务体验有待提高数据建模服务体验不良,无法获得更多用户的青睐。(3)信息不对称不能为用户提供专业的信息获取与共享服务，不能满足数据建模信息化需求。(4)咨询与管理不够数据建模行业现有的咨询角度不能侧重用户需求与痛点。(四)、中国数据建模行业投资收益从数据建模的投资收益来看,目前国内的数据建模开发在收益模式上主要表现为三种形式,即产品售卖、服务增值、产品和服务结合；对于大型公司则存在数据建模建设与经营管理相结合的经营模式、数据建模建设与经营管理相分离的经营模式。数据建模除产品本身之外,管理和服务才是数据建模项目最大的偏利点。在数据建模管理方面,由于种种服务形势有别于其他资源,因此,数据建模服务费的收取标准采取高价位标准。其次,除了常规的服务,针对用户的需求,数据建模服务也包含了定制化服务等。综合分析数据建模行业的市场需求、现状、规模、挑战、竞争情况、政策环境、发展趋势、前景预测等行业调研。根据数据建模行业以往投资回报率,结合行业的近儿年的复合增长率分析,未来几年的数据建模产业行业投资预期客观,预期将会达到120%以上。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