在这个互联网正在倾覆传统的年月，大数据正在被越来越多的行业重视，以至于有人以为它已经是与黄金、石油一样主要的资源。
近年来，随着房价的升沉，房地产行业作为一种关系到国计民生的支柱工业，受到越来越多的关注。对于房地产企业来讲，面临变化无穷的政策情况、市场情况，为了生活、生长，必须要能够快速做出应对，从外部计谋和内部治理上做出响应的调整、厘革。
房地产这个被外界看起来有些老土、有些步履极重的传统行业，正在如饥似渴的选择拥抱互联网与大数据以钻营新生。
从当前生长趋势来看，无论是商业地产照旧住宅地产，拥抱互联网、移动互联网以及在此平台上的外部大数据都将是海内地产大佬们的一定选择。
经由多年的生长后，房地产企业内部积累了一定数目的各种历史数据，这些结构化水平相对较高，其价值在于可形成种种控制指标和尺度，如成本控制指标和尺度、订价参数和模子、各种型产物工程进度尺度等等。
若是说，企业使用数据剖析与挖掘的价值盈利方式有开源、节省两种的话，企业内部的既有数据可用于节省，用于开源的话则心有余力不足。因此，地产企业的内部数据和外部互联网平台大数据的联合应用则有很大想象空间。
若是说，企业竞争的必杀器是“知己知彼”的话，地产企业传统的治理模式下只做到了小部门的“知己”，大数据在深入地“知己”和“知彼”方面则大有可为。
一、地产大数据应用畅想大数据在地产行业的应用可以从其产物生命周期的角度来思量。房地产企业的整个谋划历经以下几个阶段：前期筹谋阶段、土地获取阶段、计划设计阶段、修建施工阶段、产物销售阶段和物业运营阶段，这是每个房地产公司都必须履历的历程，由于公司治理水平、实力和理念的差异会导致实在际谋划效果的差别。
我们以为，在每个阶段，大数据都有应用的空间，并可以给房地产企业带来越发科学、准确的决议依据。
以下截取几个决议点来畅想一下：1.选址 早在2011年，百度舆图推出了一款免费的热力争应用，可以说是一种大数据的应用。通过差别的颜色，用户可以在百度舆图上看到一个都会各个区域的生齿密度情形，这对地产商特殊是商业地产开发商来讲，会有很大启发，这对商业物业的选址、设计、招商、定位都市发生影响，至少，可以通过对比发现差别时间段生齿漫衍区域的差别，进而推断人们在那里事情、在那里上班，会经由哪些地方，我们也期待能够有更深入的产物。
随着移动互联网的日益普及，LBS被越来越多的用户所接受，互联网上的用户数据也越来越多、越来越详尽。地产商在选址决议方面的传统要领必将被基于大数据的、越发准确的工具所取代。
互联网巨头们手上掌握的数据要远比此热力争所展现的要富厚的多，若是再配以生齿年事、性别、学历、收入等数据，商业项目的定位事情也将大大受益。
2.产物定位 无论是商业项目照旧住宅项目，其定位决议的依据主要包罗：都会基本经济指标、生齿情形、项目周边、竞品楼盘情形等。传统的决议信息泉源是政府统计数据、正式和非正式出书物、互联网搜索、调研问卷、现场踩盘等，基于这些情报资料制订定位方案，决议者凭据以往履历选择方案。这些决议依据的准确性以及决议要领的科学性都难以令人信服，其历程显得盲目，其决议效果往往只能是听天由命。
有了大数据，产物定位历程将为之改观：如果大数据工具可提供天下各地类似都会规模、类似经济指标、类似区位特征、类似配套楼盘的销售情形，再通过搜集、整合互联网上人们在种种场所对这些楼盘留下的对修建气势派头、景观、户型、环保、智能化、商业配套等方面的吐槽和期待信息，房地产企业在前期决议制订前就能“明白”更多。
3.内部运营管控 使用企业内部数据和行业大数据，可形成一个以营业规则库和尺度库为焦点的地产治理控制系统。例如，地产企业可在内部按地域、业态建设尺度要素库和尺度运营流程库，需要纳入尺度要素库的包罗成本、工期、条约、工程图档等；纳入营业规则库的包罗组织、岗位、权限、流程、盘算规则、各环节前置条件等。把尺度要素库中的要素纳入尺度规则库就组成了房地产企业的工程控制系统。
需要说明的是，房地产企业现在的业态包罗住宅、购物中央、写字楼、旅店等，差别业态的开发模式、设计理念、施工要领、营销模式都差别，而且这些在差别地域间会有差异，因此在建设尺度要素库时需要凭据业态和地域做出区分。
4. 社区服务 依赖于大数据，地产企业的物业服务可以得以富厚许多，例如，社区金融服务，地产企业可以与第三方金融企业、电子商务企业、互联网企业互助，通过业主在小区留下的各种行为数据、外部互联网行为数据、网购数据、金融服务数据平分析，进而确定营业信用品级，当业主需要信贷服务时，物业治理方可以做出越发理性的决议判断。
再如，通过大数据平台，可以得知业主职员漫衍在那里、他们的网络流动门路、网络生涯习惯剖析、购物习惯剖析等。这些数据的剖析之后，可以更好的有利于为业主客户画像，提供越发有针对性的社区物业服务。
二、大数据，谁与地产企业共舞？面临地产企业以上需求以及行业趋势，外部手握大数据资源的互联网企业、IT企业怎样迎合、应对呢？
可以从以下三个层面思量：
1、外部数据服务，开放数据资源给地产企业。 在这些方面，我们看到百度公司已经有所行动，例如百度展望，百度司南，通过这些数据，人们可以获取、印证之前想固然的一些“效果”从现在的功效数据来看，针对于地产行业的数据剖析照旧比力匮乏，当前开放的数据的商业价值有待提升。
2、为地产行业开刊行业尺度的大数据基础上的决议系统 通过企业内外大量决议历程数据以及对应的决议效果数据，提炼出决议模子，将面临的决议指标数据输入模子，决议效果的有用性就靠谱许多。如，在地产企业整体运营决议模子中，系统输入的数据主要是拿地时间、项目总体地价、各期区地价、各期区的规模、产物类型、销售价钱等指标，系统通事后端的数据支持（主要包罗各种尺度成本的定额、时间定额等），联合系统后台设定的运算规则，经由运算后形成各种效果报表，包罗利润表、现金流量表、各种事情的时间节点摆设表等，前端录入数据方案的差别，最终的效果报表数据也差别，差别方案形成差别的报表数据。
3、提供针对企业的大数据咨询服务 这是指掌握大数据的企业为地产企业提供定制化的数据咨询服务，在这一方面我们可以看到，海内商业地产领头羊万科于今年6月份正式牵手百度，将基于大数据和云盘算手艺，为万科商业地产提供智能化升级解决方案。高调拥抱互联网的万科，终于有了定位引擎、大数据、营销工具三大法器。这终将是一个双赢的局势，一方面，地产公司通过大数据的应用提高了竞争力，另一方面，提供大数据服务的企业获取了行业知识，形成了行业产物。（来自 互联网）
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