2020年曾经过半，疫情的悲观影响和不确定性，在过去的六个月中反复困扰着房地产行业。2月楼市冰点，3月房地产数字化营销迅速走红、房地产数字化升级如火如荼，而就在年夜家认为拐点莅临的时候，5月，超80%的年夜中城房价又显现了上涨，房地产泡沫似乎又年夜了一圈。到了6月，楼市热度继续，渐呈“量升价稳”的态势。无论是从房地产投资，还是房价、成交量上看，2020的下半场，房地产市场还将进一步走高。疫情的阴霾终于开始散去，曙光就在眼前。

风靡一时的房地产数据中台还要不要做呢?

概况上看，房企情急之下采纳的数字化营销战略，胜利扭转了局势，转为危机;从本色上看，数字化的趋势早在疫情前曾经形成，疫情则将房地产“投研产供销”全流程抗风险身手低的短板，光秃秃地流露在众人背后，一旦遭遇突发情况，强如年夜象也将十分主动。

因此，数字化升级、数据中台、数字化营销并非“病急乱投医”，而是数字化时代给房地产行业出的“命题说话”，考察的两个标准，则是企业全域数据的盘活、内部经营解决与外部营销运营数字化建设，打分参照企业业绩增长，上不封顶。

地产数据中台怎么建?

数据中台，我们将其称为是数据应用的基础措施。为让数据更加灵活的撑持到前端业务，企业通过创立数据中台，将数据复用身手沉淀下来，形成数据从汇聚、开发、解决、到数据供职的一整套数据使用的机制。

6月底，线下年夜数据供职商WakeData数据总监魏战松，在2020年华南地产CIO夏季峰会上做主题分享，详细解析了地产数据中台的实施步骤和数字化营销构建方式，将技术与地财产务有机融合，缔造地财产务特色代价场景。

WakeData魏战松认为，地产数据中台建设可年夜致分为三个部门的内容。一是撑持阐发，次要是升级原有技术平台、建设经营阐发指标体系;二为数据运营，结构地产特色代价场景、实现数据驱动运营;第三是数据智能产品与供职的形成，以年夜数据赋能全周期运营，孵化智能AI产品等。具体的实施步骤可分为：

· 技术体系建设

· 数据资产与尺度体系建设

· 代价场景建设

· 数据运营建设

技术体系建设

技术体系的建设是数据中台的技术基础，次要办理数据集成、存储、开发、治理等核心技术组件问题，包括海涵基础平台建设和数据治理。此中年夜数据基础平台是数据中台的底层核心，提供数据同步供职、多维阐发供职、算法挖掘供职、数据开放供职、可视化供职、数据画像供职等身手;数据治理平台提供元数据供职、数据治理供职和指标监控供职等身手。利用中台将房地产企业的全域数据盘活，可显著提高企业的经营效率，降低开发成本。以WakeData某地产客户为例，物业安徽，惟数平台的摆设，实现了该企业全域数据的多维度阐发处置惩罚，可视化报表一键生成，将年夜屏的开发成本从原先的20000元降低至3000元，年夜年夜提高了企业效率，成本降低超85%。

数据资产与尺度体系建设

数据资产梳理举措论

在整个数据资产建设过程中，最重要的一个环节便是指标梳理， 梳理流程如下图所示。

步骤1、2、3、4、7是一般情况下技术团队会波及到的事项，但据以往的实施经验，我们发现指标的梳理必须要与业务局部共同确认，包括到指标定义、口径、计算公式、数据来源等内容项，只有业务局部认可的数据指标才有意义。因此，在一般步骤的基础上，又增加了第5、6步，这两步对于指标的开发与发布都是重要且需要的。

资产尺度建设包括海涵资产、模型、尺度的建设。首先根据企业业务划分资产域，地产行业业务过程是“投-研-产-供-销”，必要提取核心业务流程下各节点所发生或读取的关键数据实体，并归类到各个主题域下。

其次定义数据湖数据来源，最后根据主数据定义进行建模阐发、数据治理和场景应用。我们针对地产行业提供了一套适配的资产建设模型，资产对象包括海涵了城市、土地、项目等多层模型，主题域分为投策、设计、工程、推销等，原始数据来源于业务系统源表、爬虫数据及其他数据源，通过地产的核心代价链梳理将业务对象提取，以主数据为拉通的关键点，形成数据资产清单，最终构建出地产的数据仓库模型体系。

△图为地产行业数据模型

代价场景建设

代价场景的建设根据企业的商业模式、具体需求而有所分歧，地产行业罕见代价场景次要有年夜运营、客户经营两年夜场景。

年夜运营场景

地产行业的年夜运营包括海涵货值布局阐发和经营决策流程两年夜场景。