2023年产业大数据行业分析报告及未来五至十年行业发展报告.docx

产业大数据行业分析报告及未来五至十年行业发展报告目录概述3一、产业大数据行业政策环境4(一)、政策持续利好产业大数据行业发展4(二)、行业政策体系日趋完善4(三)、一级市场火热,国内专利不断攀升5(四)、宏观环境下产业大数据行业定位5(五)、“十三五”期间产业大数据业绩显著6二、产业大数据业数据预测与分析6(一)、产业大数据业时间序列预测与分析6(二)、 产业大数据业时间曲线预测模型分析8(三)、产业大数据行业差分方程预测模型分析8(四)、未来5-10年产业大数据业预测结论9三、2023-2028年产业大数据业市场运行趋势及存在问题分析9(一)、2023-2028年产业大数据业市场运行动态分析9(二)、现阶段产业大数据业存在的问题10(三)、现阶段产业大数据业存在的问题10(四)、规范产业大数据业的发展12四、产业大数据产业未来发展前景12(一)、我国产业大数据行业市场规模前景预测13(二)、产业大数据进入大规模推广应用阶13(三)、中国产业大数据行业的市场增长点13(四)、细分产业大数据产品将具有最大优势14(五)、产业大数据行业与互联网等行业融合发展机遇14(六)、产业大数据人才培养市场广阔，国际合作前景广阔15(七)、产业大数据行业发展需要突破创新瓶颈16五、产业大数据行业政策背景17(一)、政策将会持续利好产业大数据行业发展17(二)、 产业大数据行业政策体系日趋完善17(三)、产业大数据行业一级市场火热,国内专利不断攀升18(四)、宏观经济背景下产业大数据行业的定位18六、产业大数据企业战略实施要点19(一)、打造自主品牌19(二)、重塑企业价值链201、规范研发设计流程202、优化生产制造20(三)、重视市场营销21(四)、整合线上线下平台23(五)、宏观环境下产业大数据行业的定位23(六)、产业大数据行业发展趋势23七、产业大数据行业竞争分析24(一)、产业大数据行业国内外对比分析24(二)、中国产业大数据行业品牌竞争格局分析25(三)、中国产业大数据行业竞争强度分析261、中国产业大数据行业现有企业竞争情况262、中国产业大数据行业上游议价能力分析263、中国产业大数据行业下游议价能力分析264、中国产业大数据行业新进入者威胁分析275、中国产业大数据行业替代品威胁分析27(四)、初创公司大独角兽领衔27(五)、上市公司双雄深耕多年28(六)、产业大数据巨头综合优势明显28八、关于未来5-10年产业大数据业发展机遇与挑战的建议29(一)、2023-2028年产业大数据业发展趋势展望29(二)、2023-2028年产业大数据业宏观政策指导的机遇29(三)、2023-2028年产业大数据业产业结构调整的机遇30(四)、2023-2028年产业大数据业面临的挑战与对策30九、产业大数据行业企业差异化突破战略31(一)、产业大数据行业产品差异化获取“商机”31(二)、产业大数据行业市场分化赢得“商机”32(三)、以产业大数据行业服务差异化“抓住”商机32(四)、用产业大数据行业客户差异化“抓住”商机32(五)、以产业大数据行业渠道差异化“争取”商机33十、产业大数据行业未来发展机会33(一)、在产业大数据行业中通过产品差异化获得商机33(二)、借助产业大数据行业市场差异赢得商机34(三)、借助产业大数据行业服务差异化抓住商机34(四)、借助产业大数据行业客户差异化把握商机35(五)、借助产业大数据行业渠道差异来寻求商机35十一、未来产业大数据企业发展的战略保障措施36(一)、根据公司发展阶段及时调整组织结构36(二)、加强人才培养和引进371、制定总体人才引进计划372、渠道人才引进383、内部员工竞聘38(三)、加速信息化建设步伐38概述近年来，产业大数据行业市场火爆，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，极大地丰富了产业大数据的应用场景。一方面，进一步提升产业大数据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，产业大数据技术、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，导致了产业大数据应用的爆发式发展。那么，面对行业的高速发展，产业大数据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，关系到产业大数据公司未来五年甚至十年的发展。本文主要分析未来五年产业大数据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产业大数据行业的企业管理者，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。一、产业大数据行业政策环境(一)、政策持续利好产业大数据行业发展政策是行业发展的重要驱动因素，在进程加快统一化、管理需求精细化推动下，其行业需求有望快速释放；于此同时，互联网产业大数据、大数据与智能化应用均进入实质性落地阶段,业务创新更加清晰；格局优化,系统复杂度显著提高使得龙头优势更加明显,行业中心化有望加速提升,优质公司强者愈强。随着行业边际的大幅优化,中心化不断提升,我们认为产业大数据行业前景将会更加辽阔。(二)、行业政策体系日趋完善近年来,国内产业大数据产业发展、行业推广、市场监管等重要环节的宏观政策环境已经日趋完善。2019年,国务院依次出台三项与产业大数据紧密相关的政策文件,为产业大数据发展奠定了关键的政策基础；同时中央网信办发布了关于产业大数据管理的文件,在产业大数据行业发挥了重要影响；针对产业大数据业务形态,明确了互联网资源贯穿辅助服务业务的概念,相关市场管理政策业也相继配套出台；工信部于2019年发布产业大数据发展三年行动计划(2019-2022年）,提出了我国关于产业大数据发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。(三)、一级市场火热,国内专利不断攀升在市场规模持续高速增长,政策支持力度显著增加的背景下,其一级市场的热度也不断攀升。同时伴随一批具有影响力企业的迅速崛起及国内对产业大数据领域的大力投入,国内产业大数据技术专利数量也不断创高,从每年新增数量来看,2007年新增专利尚未达到一百例,2015年迎来了爆发,至2015年末全年新增专利已达到1398例,专利数量领先全球。据目前累计专利数量来分析,我国公开产业大数据专利已达4000多例,明显领先其他国家和地区。技术实力的显著增强也为后来国内市场开发,商业化产品的迅速普及奠定坚实的基础。(四)、宏观环境下产业大数据行业定位产业链下游用户诉求及服务区别较大(五)、“十三五”期间产业大数据业绩显著产业大数据因其具有物联化、互联化和智能化的特点,所以建设产业大数据,重点应关注底层基础设施建设,进而充分发挥产业大数据的物联化、互联化和智能化的特点。未来, 运转高效有序、产业经济充满活力、环境绿色节能、生产品质高效、社区生活尽在掌握都将是产业大数据的建设可带来的效应。立足产业大数据建设构建完善可靠的信息基础设施和保障体系,为丰富的信息化应用奠定扎实的全网基础，使信息资源得到充分有效利用。信息应用将覆盖社会、经济、环境、生活等各个层面,使产业大数据的生产、生活方式得到全面普及与转变,人人都将享受到信息化带来的成果与实惠。2018年开始,中央就高度重视营商基础环境建设,围绕产业升级和企业发展的政策持续加码。这些与产业大数据发展密切相关的政策文件中,隐藏着未来35年中国经济发展的秘密。在新的市场环境下,不管是厂商还是渠道供应都应该顺应市场发展趋势,同时结合自身特色,制定独特的发展策略。二、产业大数据业数据预测与分析(一)、产业大数据业时间序列预测与分析根据产业大数据业总产值与时间的内在关系，通过之前获得的数据建立了产业大数据业的时间序列方程，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 + b x t其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。根据近年来从产业大数据行业获得的数据，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产业大数据业的预测值。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，应尽可能多地获取产业大数据行业的原始数据。原始数据越多，就越容易找到统计规则。最终得出的产业大数据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。根据产业大数据业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，中国产业大数据业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。(二)、 产业大数据业时间曲线预测模型分析在产业大数据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为当年产业大数据业的产值，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)、产业大数据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为当年产业大数据业产值，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，我们得到的产业大数据业的差异模型是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产业大数据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，我国产业大数据行业的产品产量受上年影响较大，年产值高于上年，这也反映出产业大数据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年产业大数据业预测结论在以上三种预测产业大数据业的经济模型中，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产业大数据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产业大数据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产业大数据业发展的影响，即使是一个好的计量方程也总会与现实存在一定的差距。以上对产业大数据业未来走势的预测仅供参考。三、2023-2028年产业大数据业市场运行趋势及存在问题分析(一)、2023-2028年产业大数据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，但后期产业大数据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产业大数据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，特别需要防止抑制产业大数据业的市场价格。国家实施的调控措施对抑制产业大数据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产业大数据业的政策优势。结合市场需求，也可以基本确定后期对产业大数据业市场的乐观预期，相信后期市场消费会增加。(二)、现阶段产业大数据业存在的问题目前，我国产业大数据行业缺乏行业引导，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，产业大数据业的利润率约为3%。资源整合将是未来产业大数据业发展的主要特征。国内产业大数据行业普遍存在“小、散、乱”的问题。规模以上企业在全国产业大数据行业中的市场份额不足10%，产业集中度较低。这主要是因为产业大数据业的进入门槛不高，区域性很强。(三)、现阶段产业大数据业存在的问题近年来，虽然国内产业大数据行业发展势头稳定，企业规模不断扩大，但产业大数据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，产业大数据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，虽然产业大数据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，客户对产业大数据业的认知正在逐步发生翻天覆地的变化。产业大数据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，产业大数据业相关企业要坚持市场化发展。强化企业主体地位，使产业大数据业的发展主要依靠相关企业。由于国内产业大数据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，产业大数据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产业大数据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。由于我国目前的产业大数据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，消费终端需要产业大数据行业提供更高质量的产品。然而，现有的产业大数据业主要是小规模的，大型、实力雄厚的企业很少。中国应为规范产业大数据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，产业大数据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产业大数据行业相关企业的市场开发能力。今后，应进一步研究产业大数据业的标准化和发展。(四)、规范产业大数据业的发展针对我国产业大数据业存在的问题，我们仍需进一步进行产业整合，继续淘汰落后观念，使整个产业大数据业更加规范有序，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，将为稳定产业大数据业市场形成强大动力。四、产业大数据产业未来发展前景随着我国城市化进程的加快，社会稳定和城市安全等问题逐渐浮出水面。产业大数据技术是实现基础设施建设的关键技术。因此，随着社会经济和信息技术的进一步发展，产业大数据的应用将成为未来的新趋势。(一)、我国产业大数据行业市场规模前景预测产业大数据技术在人们的日常生活和工作中得到越来越广泛的应用。随着我国社会经济的不断发展，对产业大数据的应用需求也会增加。(二)、产业大数据进入大规模推广应用阶中国产业大数据技术的发展始于1990年代后期，经历了五个阶段：技术引进专业市场引进技术完善技术在各个行业中的应用。目前，国内的产业大数据已经比较成熟，并且越来越多地推广到各个领域，扩展了终端设备，独特服务，增值服务等多种产品和服务，二十多种涵盖广泛的产品系列涵盖金融，交通，民生服务，社会福利，电子商务和安全领域，全面使用产业大数据的时代已经到来。(三)、中国产业大数据行业的市场增长点据不完全统计，产业大数据行业中有超过50的公司提供系统集成服务，而新三板中有25的公司也提供系统集成服务。在整个产业大数据市场中，参与者之间仍有很大的空间供系统集成商使用，市场扁平化程度有望提高。渠道，客户资源，口碑，管理，服务，技术和集成能力是系统集成商的核心要素。对于高度依赖数千种渠道和高度产品同质性的产业大数据行业，许多制造商可以将其结合起来。凭借自己的优势资源，发展成为系统集成商。通过扩大服务种类和服务范围，不仅可以丰富既有的客户资源，而且可以丰富/构建产品体系，增强抗风险能力和竞争力。当然，在提供集成服务时，请尝试使服务系统更轻便，更易于操作和管理。(四)、细分产业大数据产品将具有最大优势随着各个行业和部门应用的不断深入，用户类别的个性化和多样化越来越丰富。包括产业大数据管理模块的行业管理系统在内的“大而完整”或“小而完整”是统一的。模式最终将被打破，专业化细分将成为与产业大数据相关的项目建设的总趋势。各种行业信息系统中将有更多链接，可以将其链接为相对独立的系统并细分市场。交通信息系统，政府信息系统，电子商务系统，社会娱乐系统等也在不断发展和完善。软件开发人员将能够依靠深入的研究和某些细分领域的优势来赢得市场。(五)、产业大数据行业与互联网等行业融合发展机遇互联网对产业大数据的影响在将来会更加深刻。企业使用“ Internet +”平台技术来提高网络服务水平并增强竞争力。 产业大数据电子商务将迅速发展。业界建立了产业大数据质量安全大数据和互联网监管技术平台，可以有效地实时监测产业大数据质量和重要安全指标，实现产业大数据监管前后，密切之间的紧密事件联系。繁荣的供应形式。继续支持产业大数据产业与互联网等产业的融合与发展，丰富产业大数据产业的新模式和新业务形式。这是当前社会资本更加关注的，产业大数据产业与其他相关产业融合带来的发展机遇。当前的Internet +，实时广播+，移动+，电子商务+，5G +等都是产业大数据行业与相关产业整合发展的案例，是产业大数据产业真正促进消费转型升级的重要起点。这些主要行业的整合和发展将产生产业大数据行业的无数新模式和新格式。从这里我们可以看到，中国已经开始真正实施和促进产业大数据产业的发展。以前，产业大数据利润模型是单一的，行业感到非常困惑，无法找到发展方向。虽然很辛苦，但未能获得应有的报酬使许多人失去了坚持的信心。支持产业大数据行业和相关行业的综合发展，以及制定具体有效的支持政策，将在促进产业大数据行业的发展中发挥巨大作用，并使产业大数据行业得以找到新的利润点。建立新的产业大数据产业发展盈利模式和发展模式。(六)、产业大数据人才培养市场广阔，国际合作前景广阔加强人才支持，推进产业大数据相关专业产业大数据体系建设，建立以品格，能力和绩效为导向的职称评价和技能水平评价体系，扩大产业大数据专业人才的职业发展空间，增强他们的职业荣誉感和社会认可感，促进了保证，并逐渐增加了各个地区产业大数据从业人员的薪水。专业人员，技术人员和服务人员的产业大数据团队的不断扩展将是未来行业发展的主要趋势。人才，尤其是专业人员，是产业大数据行业发展的基础。目前，人才已成为制约产业大数据行业发展的重要因素。如何解决产业大数据专业人士的问题，不仅需要改进高校的产业大数据。建立专业人才的产业大数据体系，建立满足市场需求的产业大数据专业，正确定位产业大数据专业人才，还需要建立产业大数据专业职业学院进行培训专业的服务人才。没有完善的人才培养教学与实践体系。有必要积极引进国外成熟的产业大数据专业人才的产业大数据体系，进行深入研究，结合国情，建立一套适合国情的国际产业大数据产业人才培训课程和练习系统。目前，中国的产业大数据技术联盟正在与美国，日本，澳大利亚，加拿大，意大利等国家进行谈判，交流专业的产业大数据人才培训体系合作，并初步打算引进国外产业大数据技术人才培训是快速建立中国产业大数据人才培训体系的重要途径。(七)、产业大数据行业发展需要突破创新瓶颈产业大数据的发展趋势是，智慧和生态将成为新的标准和新的亮点。从三个层面可以看出这一趋势。首先是客户的要求。从业人员对产业大数据的要求越来越高，对服务的要求也越来越高。第二个是政府的管理目标，最初只针对企业。做好一项奠定行业基础的工作就足够了，但现在还不行。除了高质量的基础设施运营商，我们还需要在行业规范，行业前景，行业趋势等方面有明确的方向指导，并且管理要求也在不断提高；第三是投资者的期望。现在很难提高低端技术的产品价值，因此许多公司都在改变笼子，以通过产业升级来提高质量和价值。因此，产业大数据需要不断提高自身的创新能力，突破行业瓶颈，实现高质量的发展。五、产业大数据行业政策背景(一)、政策将会持续利好产业大数据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+产业大数据，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，我们相信产业大数据行业的前景广阔。(二)、 产业大数据行业政策体系日趋完善近年来，国内产业大数据产业发展，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产业大数据密切相关的三项政策文件，为产业大数据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产业大数据管理的文件，这些文件在产业大数据行业中发挥了积极作用，产生了重要影响；针对产业大数据业务形式，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年发布了产业大数据发展三年行动计划（2019-2022），提出了发展产业大数据的指导思想，基本原则，发展目标，重点任务和保障措施。(三)、产业大数据行业一级市场火热,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，产业大数据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产业大数据领域的投资，国内产业大数据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，我国的产业大数据公共专利已达到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产业大数据市场的开放和商业产品的迅速普及奠定了坚实的基础。(四)、宏观经济背景下产业大数据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六、产业大数据企业战略实施要点(一)、打造自主品牌公司应选择在xx市、xx区开设第一家线下直营店，并计划未来五年在天津、北京、上海开设多家直营店，使公司自有品牌产品覆盖各大城市以及国内直辖市。开直营店不仅仅是卖产品，更重要的是提供服务，为更多的潜在客户提供产品体验，传递产品信息，介绍公司未来的产品；更有效地打造公司自有品牌；尤其要注意盜是 公司的战略实施是建立在所有环节都以市场需求为基础的基础上的。(二)、重塑企业价值链1、规范研发设计流程一、确定项目的可行性：以产业大数据市场为导向，根据线下直营店橱窗收集到的相关消费者需求和市场消费习惯信息，合理预估新品的预期销售价格，然后根据以公司可接受的最低投资回报率计算新产品的成本，从而得到产品的估计可接受成本。当产品的预计研发成本不超过预计可接受成本时，确认产业大数据产品研发设计可行。二、研发人员要时刻关注行业趋势和产业大数据的发展，以便能够充分利用技术进步降低公司成本，比如基础材料的更换等。最后，研发人员应该时刻关注产业大数据产品流行趋势的变化，在设计产品时有能力将时尚元素融入其中。2、优化生产制造（1）从公司产业大数据上游供应商中选择一家公司，开始与其深度合作。公司可以利用产业大数据所需的设备、技术和部分资金，与上游供应商合资成立一家专门从事产业大数据具体实施的企业。两个部门员工的劳动关系全部转移到新成立的公司（需征得员工同意）。（2）取消原产业大数据生产部下设的冗余科室，并增设高新技术部门，购进自动生产线，以增加生产部机械化程度，从而提高劳动生（3）对原仓库部人员岗位进行适当调整，取消产业大数据半成品库。(三)、重视市场营销（1）继续与主要海外客户公司保持长期合作关系产业大数据公司将原业务部改组为进出口业务部，负责所有与海外大客户公司相关的业务，并在该部门指定专人与来外各大客户公司联系沟通。及时解决合作中出现的问题及时。这个将使公司之间的沟通更加顺畅。并单独设立国内市场部，负责国内产业大数据市场的开拓，以及线下门店的日常运营。（2）通过开设线下门店，打造自有品牌，逐步开拓国内产业大数据市场随着国内人民生活消费水平的逐步提高，产业大数据相关需求呈现个性化发展趋势。这将为公司发展自有品牌带来机遇。通过直营店平台，可以开展以下营销活动：通过直营门店建立会员制，扩大公司品牌的特别是产业大数据的影响力以直营店为中心，建立公司微信公众号，在公众号中建立会员中心、产品品类、联系我们等子项目，通过公众号分享产品材质知识、新品推荐、会员互动活动等。官方账号是公司产品及自主品牌的宣传推广的有力工具。在直营店注册公众号会员，定期开展会员积分回馈活动，进一步提升客户粘性。使公司会员能够通过公众号对公司产品的质量监督和性能进行评估并申请售后服务，从而向市场消费者传达公司的经营理念，区别于其他竞争对手的品牌，并进一步提升自主品牌力量的产业大数据市场影响力。在直营门店内组织会员活动，增强品牌凝聚力公司定期在直营店举办产品体验活动，邀请会员参与体验活动，并允许会员携带亲友参加体验活动。直营店还可开展节假日扫公司公众号送礼、会员生日送礼等一系列活动，增加品牌关注度，增强品牌凝聚力。品牌。（3）利用互联网技术整合线上销售平台，打通销售渠道在天猫、京东等线上平台开设企业门店在企业开设线下直营店初期，企业应考虑从天猫、京东等线上销售平台中选择1-2家，与其合作开设企业线上直营店。这样，公司就可以以较低的成本实现跨区域、24小时在线销售。此外，由于天猫、京东等线上销售平台消费者数量众多，在行业内享有良好的口碑，公司可以在扩大影响力的同时提高品牌知名度。建立自己的网上商城当公司线下门店具备一定规模后，公司应考虑直接自建线上门店，将线下会员和线上会员统一起来，让消费者线上线下均可购买。并且可以享受同样的售后服务。同时，公司可以不定期在网上开展促销活动，以及会员优惠活动，增强客户粘性。(四)、整合线上线下平台公司要充分利用线下和线上资源，结合上下游企业资源，打造新的销售平台，使自身和产业大数据行业上下游企业都能降低成本，实现相关利益最大化。例如，在公司网上商城添加相关公司链接。 在公司网上商城登录界面设置用户类型，根据用户类型优化站点搜索银农，更有针对性地满足用户需求，让用户更高效便捷地搜索相关业务信息。(五)、宏观环境下产业大数据行业的定位产业链下游端用户需求和服务差异较大(六)、产业大数据行业发展趋势未来，产业大数据建设的效果是高效有序运行，蓬勃发展的工业经济，绿色环保节能，高效生产质量，社区生活可控。以产业大数据建设为基础，构建完整可靠的信息基础设施和安全体系，为丰富的信息应用奠定全网基础，使信息资源得到有效利用，信息应用覆盖社会各阶层，经济、环境、生活，使产业大数据的生产和生活方式得到充分普及，人人都享受到信息化带来的成果和利益。2019年，中央高度重视营商环境建设，围绕产业升级和企业发展的政策不断加大。这些与产业大数据发展密切相关的政策文件，蕴含着中国未来3至5年经济发展的秘密。在新的市场环境下，厂商和渠道双方都应顺应市场发展趋势，结合自身特点制定差异化发展战略。七、产业大数据行业竞争分析目前，我国产业大数据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。 三方阵营不断对产业大数据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产业大数据产品，覆盖了安全、金融、商务等各个行业的应用领域。(一)、产业大数据行业国内外对比分析国内外产业大数据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产业大数据有普遍的核心诉求，但由于体制、经济和文化等方面的差异受到限制，国内外产业产业大数据的探索方向和落地形式不同。 国外产业大数据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， 国内产业大数据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)、中国产业大数据行业品牌竞争格局分析根据应用领域的不同，产业大数据行业品牌的知名度不同。 根据产业大数据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产业大数据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。 根据产业大数据技术的供给维度分析，产业大数据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，产业大数据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。 中国产业大数据经过30年的高速发展，面临着转型升级的关键时期，产业大数据行业已经进入了品牌竞争的时代。 产业大数据市场的竞争从地域、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，将成为品牌产业大数据企业的必由之路。(三)、中国产业大数据行业竞争强度分析1、中国产业大数据行业现有企业竞争情况目前, 产业大数据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、中国产业大数据行业上游议价能力分析产业大数据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, 产业大数据行业对上游议价能力较强。3、中国产业大数据行业下游议价能力分析产业大数据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、产业大数据、交通、社交娱乐、社保等,由于其下游用户数量多, 产业大数据行业对下游议价能力较强。4、中国产业大数据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、中国产业大数据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产业大数据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。 许多产业大数据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，随着产业大数据技术的突破，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，一举成为产业大数据领域的独角兽。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企业拥有产业大数据领域的全产业链,产品和软硬件一体化解决方案，更加贴近实际场景的应用,从产业大数据整体系统角度出发,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,解决了目前的产业大数据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企业作为产业大数据领域第二大厂商,产业大数据技术打造了从精细化应用方案,大大提升产业大数据产品的效果。此外,依托于公司在平台上深厚的软硬件研发能力,形成了一系列基于产业大数据的智能化产品,包括前后端的产业大数据结构化、立体化和市场化产品,更是在产业大数据领域拥有全产业链布局。(六)、产业大数据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产业大数据市场。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。互联网巨头在产业大数据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、关于未来5-10年产业大数据业发展机遇与挑战的建议(一)、2023-2028年产业大数据业发展趋势展望“十四五”期间，我国产业大数据业的发展将发生许多重要变化：市场需求结构将发生重大变化，下游产业和终端消费占主导的市场份额将显著增加；联网运营比例将开始显著增加；专业化细分、精细化制造将成为产业大数据业的新发展趋势，产业大数据业企业之间的相互关联或合作将变得越来越重要。为适应“十四五”期间产业发展趋势，促进产业大数据业快速健康发展，提出以下措施和建议。(二)、2023-2028年产业大数据业宏观政策指导的机遇一是建立健全产业大数据业自律管理机制，加强对产业发展的宏观指导，进一步推动建立科学的，按照国家产业大数据业“十三五”规划的总体要求和部署，公平完善行业自律管理机制。建立健全行业统计调查制度，深入研究产业大数据业发展的规模、结构、布局、市场、需求、效益等问题：引导相关企业进行专业化分工与合作，形成适度集中的格局，基于专业化生产原则、规模经济原则和优胜劣汰的市场机制，大企业主导和协调发展大、中、小企业的产业大数据业。(三)、2023-2028年产业大数据业产业结构调整的机遇二是大力推动产业大数据业产业结构优化升级。随着竞争的加剧，传统产业大数据业的利润空间将进一步下降，一些结构性矛盾将更加突出。产业大数据业的产业结构亟待优化升级。大力推动产业大数据业的发展，拓展新的发展和应用领域；通过自主创新，加快关键技术、共性技术和配套技术的研发，加强推广应用，扩大高端产品在产业大数据行业的市场份额，改变低水平恶性竞争局面；通过专业分工与合作，形成配套产品的合作生产能力；通过股份制改革、股份制、上市等形式，组建大型企业集团，成为调整优化产业大数据业结构的骨干力量；落实中小企业优惠扶持政策，完善中小企业服务体系，推动产业大数据业中小企业向专业化、精细化、专业化、