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这种方式注定难以持久,在中国房地产业整体调控、供应过剩、开发融资成本攀高、消费需求更趋理性化的大背景下,房地产业开始考虑转型,由简单地圈地跑量转为深入挖潜。
北京昌平的金隅万科广场就是一个深入挖掘数据资源的很好例子。
在这个将在今年8月底初步上线的智能购物广场中,商家通过物联网、云计算等对店铺进行精细化管理;
同时,万科也可以借助XX的数据对商场消费人群进行分析,掌握顾客活动轨迹、消费习惯等,为顾客提供定制服务、精准营销,也可以根据顾客喜好来调整店铺分布、招商策略。
这种精细化的管理模式正是大数据在开发商转型中的体现。
“大数据”不能片面地理解成“大量的数据”,其更多的是一种新的问题解决方式——通过收集、整理、分析挖掘各方面的数据,来获得有价值的信息,以指导决策和具体方案实施。
独立经济学家杜猛认为,“大数据在城市的应用类似于我们电脑更换的操作系统和内核处理器的升级换代,从最早的Windows98到现在的Windows8,从最原始的处理器到现在的3核、多核处理器,其一直都在不断升级换代的道路上。
解构大数据支持
互联网思维,尤其是大数据助力房地产业转型升级已经成为了一种潮流,然而面对复杂的技术运用,房企应如何将这种新兴技术转换成为可以盈利的商业模式?
纵观万科与XX的合作,基于WIFI连接等渠道,万科可以通过XX将该技术引入客流监控系统,从而让商场的管理者可以通过定位技术量化人流,获取结构性数据。
在此基础上,结合市场商户位置的分布情况,万科就可以得到一张类似于交通路况信息的人流分布图,并且
还会是动态叠加的。
数据收集、分析过程结束后,在具体的运用中,万科可以将自己的商业项目进行运营、推广,比如在哪里搭建展台、在哪里举办活动,都可以在图上找到明确的最优位置,从而实现效果最大化,与依靠经验做决定相比,这种方法显然科学得多。
另一方面,对于入驻金隅万科广场的商户而言,他们的客户流量信息已经被数据化,作为商场的经营者,自然可以有效地对商户进行把握,哪些商户吸引人、哪些商户门庭冷落,都会反映在这张动态地图上,租金高低、是否续签都可以有依据地进行调节。
当然这只是“纸上谈兵”,具体操作中仍然会有很多问题需要面对。
例如当前的定位系统很难精确到细小位置差异,如何把握位置变化,成为大数据在其应用中的难点。
但是我们也看到一种发展趋势,那就是借助移动互联的新技术,实现其商业地产的跨越式增长。
新的盈利空间
区别于传统的消费行为样本调查,大数据分析更具有准确性和全面性,能够有效提高企业资金的运作效率。
一般来说,经过多年营销,房企手中都掌握着大量的购房者信息,在大数据时代,其完全可以借助信息分析,将商业管理从“经验值”转变为“数据化”,从而开发出新的盈利模式和空间,在越来越激烈的市场竞争中脱颖而出。
随着人们生活水平的提高,越来越多的购房者追求的不仅仅是一套房子,而是一种新的生活方式和更高层次需求的满足。
基于这一点,世茂集团在房地产开发建设中引入了“健康云”理念,即通过大数据分析,向世茂业主提供实时健康动态监测和咨询服务。
其具体模式为以动态跟踪设备参与和管理个人健康信息,制定健康方案,甚至对接实体医疗机构。
这一深度掘金大数据产业的试水,为世茂集团吸引了更多注重身体、关注健康的客户,扩大了其盈利空间。
与此同时,一些房地产企业还通过企业结构转型升级扩大经营规模、拓宽经营范围,以求增加数据量、延伸数据产业链,例如近年来绿地、万达的旅游城项目、酒店项目等。
盈利模式改变了、盈利空间加大了,在大数据时代的推动下,房企可运筹的数据资源也越来越多了,要知道,这样的用户资源和数据资源是当今社会财富产生的主要源泉。
辅助房地产决策
从经济转型和不动产精细化的角度来看,未来的客户,无论是住宅客户,还是消费地产、产业地产客户,需求和以前都会有很大的不同,原有存量的不动产将难以满足他们的需求。
大数据分析之所以被房企重视,正是因为供应过剩已成为整个房地产行业最严峻的问题。
未来如何开发房地产才能不被高库存搞得焦头烂额,是很多房企中长期战略的主要内容。
中国城市科学研究会秘书长李迅向记者讲述了人们对城市生活需求的转变。
“过去我们开发的楼盘已经很难满足现在人们的需求,是否是绿色建筑、材料是否环保无污染、配套信息服务设施如何等,都已经被买房者纳入了考虑。
举个例子,开车回家的时候如果能够提前清楚地知道小区里的空车位在哪里,人们就会觉得很便利,自然也就愿意购买拥有类似服务的住房,这也算是一种幸福感的提升。
“正是这种需求的多元化加剧了市场的竞争,房子卖不出去不是因为没人需要,而是购房者的需求没有得到满足。
房企正是需要大数据来解决这样的问题,分析什么才是人们需要的房子,然后根据客户需要盖房。
”李迅在采访中告诉记者,未来建筑的发展方向之一就是模块化,“那时候的工程建设不会再是洋灰、水泥、钢筋的简单堆叠,而是把建筑初步加工后运往施工现场进行拼接,这样既能满足未来住户的绿色、个性需求,又能够增加建筑的质量”。
房地产电商时代的到来推动了大数据在房地产业的发展速度,从工程立项、可行性研究、投资评价、投资决策到项目建设、产品营销,房地产企业的每一项决策几乎都植入了大数据基因。
其不仅能够帮助房地产业突破原有的销售模式,也为房地产业数据库的快速建立和完善提供了可能,还可以通过客户浏览或成交记录获取更多有用信息,从而拓宽数据收集渠道、降低数据收集成本、提高数据的真实准确性,为房地产企业准确决策提供支持。
篇二:
互联网大数据+智慧社区解决方案
云社区服务平台解决方案
打造智慧社区微信服务
给小区物业服务加颗智慧星
公司愿景与目标:
把云端生活打造成云社区运营商
?
提升地产商品牌价值
促进物业公司增值盈利
打造智慧社区平台
与地产公司、物业公司结合把云端生活打造成囊括社区金融、社区电商、社区养老的智慧社区运营商
1.社区现状及改变2.云社区服务前景与优势
目录
CONTENTS
3.云社区商业模式4.云社区盈利模式
5.云端生活在云社区的运作6.云社区案例展示
[1]
社区现状及改变
O2O平台切入
传统社区物业的现存问题
XX年是物业管理在中国内地走过的第33个年头,已经拥有7万多家企业,600多万从业人员。
物业市场趋于饱和。
业主们更加注重高效优质的物业服务,譬如:
快速的物业服务,及时获知社区资讯,足不出户的购物就餐,拥有社区生活圈等;
业主对缴纳物业费存在误区;
物业服务与业主需求不相符;
物业服务信息不公开等等;
作为物业,物业成本不断上涨,提价难,收费难等;
篇三:
基于大数据的能力开放平台解决方案
基于大数据的能力开放平台解决方案
1摘要
关键字:
大数据经分统一调度能力开放
运营商经过多年的系统建设和演进,内部系统间存在一些壁垒,通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题,使得运营商营销能力和效率大大提高。
2问题分析
背景分析
随着市场发展,传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。
XX年以来,某省运营商经营分析需求量激增,开发时限要求缩短,业务迭代优化需求频繁,原有的“工单-开发”模式平均开发周期为天,支撑负荷已达到极限。
能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据,释放业务部门的开发能力。
由于历史原因,业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统,缺乏统一的运维管理,造成系统与系统之间的数据交付复杂,无法最大化
的利用系统资源。
统一调度的出现能够充分整合现有调度系统,减少运维工作量,提升维护质量。
驱动力一:
程序调度管理混乱,系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理,平台内程序基本是串行执行,以经分日处理为例,每日运行时间为20个小时,已经严重影响到了指标的汇总展示。
驱动力二:
传统开发模式响应慢,不能满足敏捷开发需求
大数据平台已成为一个数据宝库,已有趋势表明,只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求,提升数据价值。
驱动力三:
大数据平台丰富了经分的数据源,业务部门急待数据开放
某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台,大数据平台整合了接入B域、O域、互联网域数据,近100余个数据接口,共计820T的数据逐步投入生产。
大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力,成为公司重要的资产,但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员,限制了数据(来自:
小龙文档网:
地产,大数据,解决方案)的使用人员范围和数据的使用频度,已经无法满足公司日益发展的业务需求,数据的开放迫在眉睫。
问题详解
基于背景情况分析,我们认为主要问题有三个:
1、缺乏统一的调度管理,维护效率低下
目前经分系统的日处理一般是使用SHELL脚本开发的,按照串行调度的思路执行。
进行能力开放后,目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。
如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度,将大大简化调度配置工作和提高系统的
并发度;
2、需求周期长,导致开发周期长
现行的开发模式是由业务部门提出需求,业务支撑中心进行需求分析,然后再转派给开发厂商。
厂商除了需要与业支沟通需求以外,有时候还需要与业务部门进行二次沟通,最终才能明确需求,开发周期比较长;
3、数据管理分散,存在数据冗余,营销效果欠佳
经分系统对外提供数据,目前采用的是传统的文件接口形式,这样会造成经分和外围系统存在至少2份的数据,随着经分的按天支撑模式,造成传统的营销效果欠佳,外围系统的存储浪费。
3解决方案介绍
业务目标
将大数据平台及经分数据仓库平台的数据和系统处理能力进行标准化封装,按需进行开放,满足各业务部门数据使用的需求,并在经验成熟的情况下逐渐开放给外部众多的合作伙伴使用。
统一调度:
作为大数据开放基础平台,通过消息总线将大数据平台、经分、集市、VGOP、业务部门的应用进行统一的系统调度管控,提供跨平台调度、分发、解析等基础功能,实现大数据平台、经分数据仓库等多类型底层平台的能力互补,形成融合平台的协作效应;
通过多租户技术,解决生产任务与数据开放能力争用的问题,实现系统资源
对生产任务与临时任务的合理分配及高效调度。
统一开发:
集成图形化的开发界面,通过统一封装的函数库提供类SQL的开发语言,以屏蔽底层平台差异,降低业务人员的开发门槛,实
现快速的业务开发及数据测试。
通过元数据的数据模型抽象,逐步将Hadoop、DB2的后台数据资源高效、安全并可控可管的开放给前端进行访问。
数据共享:
大数据平台将用户标签、营销目标、用户套餐剩余量等信息通过统一的数据服务方式开放给其他系统或者在线使用,确保数据的唯一性和数据响应的及时性。
方案内容及亮点
图为基于大数据的能力开放体系架
构,我们在原有大数据平台上进行整合,
使得大数据的成果能够有效的被外部系
统调用,并具备标准的服务能力供后续
的系统对接。
能力开放平台由统一调度、统一开
发、数据共享三大平台组成:
统一调度平台将原大数据平台、经
分数据仓库、VGOP平台等关联度高的独
立应用系统的任务进行统一管理、执行
调度及监控,提升整体的执行效率并简
化运维。
统一开发平台搭建于统一调度的基础之上,开发者可以通过IDE使用封装后的函数,以SQL脚本进行图形化的数据处理程序设计及开发。
通过多租户的方式,对开发者分配独立的大数据平台及数据仓库的存储、计算
资源,确保开发者在共享数据、系统能力的同时,不影响生产系统的正常运行。
数据共享平台提供标准API封装,提供给外部系统进行数据查询和调用,实现经分系统对外数据服务标准化,同时保障数据安全性并降低外部系统数据存储压力。
统一调度
统一调度由控制中心和AGENT两部分组成,如下图所示:
(1)控制中心:
控制中心接收来自内部的消息,通过规则引擎判断任务是否满足触发条件并分发给Agent进行处理,并对任务执行情况进行监控及消息生成。
消息接收:
支持各种事件触发消息,如文件到达、接口装载、表生成;
规则引擎:
根据人工定义、系统资源情况、租户定义等设置制定任务的执行条件及前后依赖关系;
任务触发:
根据消息总线传递的消息,判断任务是否具备执行条件,并将满足触发条件的任务分发至各平台Agent端执行;
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- 关 键 词:
- 地产 数据 解决方案