数据行业研究

　　数据行业研究是以“产业”为研究对象，分析数据产业内部各企业间相互作用关系、数据产业本身发展、数据行业上下游产业间的影响以及空间区域中的分布等情况。

　　一、数据行业研究的目的

　　(一)把握数据行业发展整体状况

　　1. 分析数据行业宏观发展情况

　　2. 了解数据行业的需求满足程度

　　3. 估算数据行业的市场容量

　　4. 评估数据行业企业资源水平与竞争环境的匹配性

　　5. 对数据行业进行潜力评估

　　(二)判断数据行业发展趋势

　　通过分析宏观经济和数据行业产业政策走势，并结合数据行业产业发展现状、竞争格局等，研判数据行业发展趋势，把握市场动向。

　　(三)为数据行业产业投资提供决策依据

　　二、数据行业研究的内容

　　1. 数据行业发展历程：从数据行业的定义、分类入手，了解数据行业发展历程，发展周期，分析数据行业所处的发展阶段，判断数据行业发展方向等;

　　2. 数据行业现状：梳理数据行业的产业链，详细解读数据行业的发展概况，市场规模，供需情况，竞争格局，渠道分布等关键性发展因素;

　　3.数据行业组织分析:主要研究数据行业对企业生存状况的要求及现实反映，如数据企业内的关联性，数据行业内专业化、一体化程度，规模经济水平，组织变化状况等。

　　4.数据行业成长性分析:通过对数据行业所处的竞争环境及发展阶段，判断数据行业的成长性和发展方向，并结合数据行业周期的变化分析企业市场销售趋势。

　　三、研究方法

　　为确保数据行业研究的深入程度，我们会采取多元化的数据信息收集方法。

　　1. 案头研究：整理和分析第三方机构披露的数据，对数据行业/市场进行分析。收集到基本信息和数据之后，通过公司内部分析模型，对信息进行分析，提炼出研究观点和初步的解决方案。

　　2. 一手信息调研：通过对数据行业内企业经营管理人员、销售人员、财务人员、数据行业专家的深入访谈，掌握最前沿的一手资料。

　　图 1：数据行业研究方法

　　四、数据行业研究模型

　　数据行业研究过程中将会用到PEST分析、市场机会分析、竞争生态分析、市场吸引力分析、矩阵分析、行业价值链分析等。

　　(一)数据行业PEST类分析

　　PEST类分析方法 (包括PEST、PESTLIE等衍生分析法) 主要用于宏观环境分析阶段，从政策法规、经济环境、社会文化、技术革新等维度分析宏观趋势和环境因素对于数据行业的影响;核心关注点是与数据行业相关的某一因素变化带来的机会或者威胁，需要甄别对于数据行业的宏观趋势以及导致趋势变化背后的相关因素。

　　(二)数据行业市场机会分析

　　市场总量和细分市场分析是评估数据行业市场吸引力的重要前提。

　　市场总量分析，即分析数据行业市场整体规模及增长情况。

　　市场细分调研，通过对数据行业细分市场的特征、市场份额、盈利能力等进行分析，做出市场发展趋势的判断。

　　(三)数据行业竞争生态分析

　　竞争生态分析时数据行业研究中的重点，包括行业竞争压力分析、市场集中度分析、市场所处阶段分析等。常用的竞争生态结构化分析框架/模型有波特五力分析、市场集中度分析等。

　　(四)数据行业市场吸引力评估

　　在对数据行业市场规模、细分市场构成、竞争生态等进行分析后，我们会综合评估数据所在市场或者拟进入新市场的吸引力，作为决策参考依据。常见的市场吸引力评估指标包括市场/用户规模、市场/用户增速、竞争集中度等指标。

　　(五)数据行业矩阵分析

　　矩阵分析法既可以用来区分数据行业内各细分市场/竞争对手类型，识别出最有潜力的外部市场或最具威胁力的竞争对手，也可用作企业内部的业务组合分析。矩阵分析法没有固定的分析维度，具体维度根据不同情况而定。最经典的矩阵分析法为波士顿矩阵法，根据市场吸引力、相对市场份额将市场/业务划分为四种类型：明星、现金牛、瘦狗、问题市场/业务。

　　(六)数据行业价值链分析

　　价值链分析是将数据行业价值链各环节展开，了解数据行业运作流程，并分析各环节的竞争参与者数量、市场规模、盈利能力等状况，重点关注价值链中高利润区以及对整个数据行业产生重大影响的关键环节即战略控制点，为新业务的上下游延伸或者合作标的的选择提供参考。