地产大数据时代终于来了,数据治理和应用是关键
地产行业正在发生悄悄的革命,以前开发商主要考虑卖好房子就可以了,然而在市场竞争愈加激烈后,如何经营与维护老业主,并从存量市场提取信息指导业务,成为许多企业的探索目标。因此企业在积累了大量用户后,如何更好服务现有客户,成为需要解决的问题。
需求之外,真正地实施并不容易
纵观地产行业,目前碰到挑战可能不是技术上的,而在于数据治理与应用上。
首先,数据挑战来源于行业数据隐私观念方面。地产还属于一个很传统的行业,有时候一个客户甚至能带来数百万的价值,因此对数据看的非常重要。他们对客户隐私的保护比任何行业都要强,很多人还盲目相信自建机房,他们还不接受云服务更安全的实事。
其次,数据的缺、散、乱现象非常明显,数据采集、融合难度较大。计算方面的问题都可以通过数加解决,面临的最大挑战反而在于数据的不规整。
地产是个很传统的行业,以前数据以纸质和笔质的居多,比如看房时的来访登记,因此首先需要解决的问题是如何将纸质数据搬到云端数据库上,其次才能挖掘和分析;而且,在已有IT系统中,就是数据缺散乱的现象,比如物业有物业的系统、停车有停车的系统,现在地产也不只是地产,甚至有酒店和商场,所有数据都放在各种不同的地方。
为什么使用阿里云数加?
明源成立近20年,在前十六七年 在传统ERP软件轨道上跑,3年前世界变了,云计算&移动互联网来了,如果不作出变化极有可能被颠覆。明源决定开辟新的战场,而在这个时候,新业务不应该用传统的方式来做,更应该用互联网的方式来做。
理念上,未来大数据的能力与云计算本身应该一样,都是一种服务。就像明源经常给用户举的例子,10年前,IBM有台电脑叫深蓝,那个时候所有计算机都是有个箱子的,但是现在再去看阿法狗或者ET,箱子已经不见了。时下,计算机已经变成了计算能力,那么为什么还要再去搭那个箱子?!对比拥有,资源共享显然更加合适。因此,我们现在向用户提供的软件产品里面,也更希望推公有云,推SaaS,我们向用户传导的就是用比拥有更重要,这是最根本的理念变化。
本质上,大数据可归结为计算能力、算法能力及海量的外部数据资源:
第一,海量数据不可能来自一家,也不可能只存在明源的机房里;
第二,海量计算能力,明源肯定也无法独立完成,这肯定是在云计算平台上;
第三,算法能力,这个肯定是优秀的算法专家构建的,这和安全有点类似,这个肯定在行业的龙头。
计算+算法+数据能力是在云上做迭代的,如果用静止的观念看,如果停滞不前,那么可以自己干,因此只能选择在平台上。
明源在4年前已全部转向云计算,属于数加的第一批客户,因此也不推荐基于地产创业的企业再去自建大数据平台。
在技术考量之初,明源云注意到一些开发商在千万级别的服务器投资后,得到的回报却很低,集群建立后产生价值难以达到预期。在参考这些案例后,明源从开始就使用了阿里云数加云服务。对比保险行业的大数据,3000万用户的聚类分析,花了半年的时间去实施。但是类似应用场景在建立地产用户分群时,使用了阿里云数据开发之后, 结果3天就跑完了,因此数加有个巨大的赋能意义在里面。
数加的机器学习模块在云采购进行探索试用,比如做供需双方对接,精准预测优质供应商升级服务的意愿,这样运营人员可能就直接的一对一电话出去,进行一个精准的服务,大量类似于这样的一个场景。此外,明源云还用到了DataV,比如在之前地产公司的一个项目,比如所有从ERP中导出的数据,通过DataV的形式做用户的作战大屏,了解每个区域的用户增长情况,从而针对性的做营销。
解决方案及架构
“阿里云数加的覆盖面很广,从存储、计算到上层应用,提供了一整套的解决方案,确实起到了马总说的普惠大数据。此外,数加也在不断的迭代,不停的有新产品出现,我们也再不断尝试。因此,紧跟阿里云的发布,贴合自己的业务,肯定会有不断的新价值产生。”明源云大数据项目负责人刘峥说道。目前,明源使用的阿里云数加产品及组件有:
大数据开发套件(DataIDE)
大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)
DataV数据可视化
机器学习(PAI)
目前,明源云在营销和云采购方面采用了阿里云数加解决方案,接下来还会在金融方面深入应用。在营销应用方面,通过云业务和ERP数据源,直接做数据采集进入数加MaxCompute(原名ODPS),然后再对数据做清洗和转化,将处理结果保存到RDS中,最后用DataV连RDS做数据大屏。
在云采购方面,首先通过数据同步的操作,把日志数据从RDS中同步到MaxCompute的表存储中;然后,利用机器学习PAI对于数据进行特征工程处理并且进入逻辑回归算法进行模型训练;最后,在生成离线预测模型之后,使用大数据开发套件DataIDE进行离线预测调度,每天凌晨对于数据进行预测,按照用户的付费意向排序,选择付费意向高的对象作为潜在客户推送给销售人员。解决方案包括三个步骤:数据同步、机器学习、调度预测。
阿里云数加助力地产数据治理更高效
1、阿里云数加为明源云赋能,最大的降低了大数据的应用门槛。走到今天发现并不需要太专业的人才,普通的技术人员也可以通过数加玩转大数据,各种数加产品的技术门槛都是很低的,能很快上手。
2、明源云一方面通过阿里云数加来搭建数据管理平台,帮助企业来治理数据的缺、散、乱;另一方面,明源更结合地产行业实际情况,在大数据行业上展开众多摸索:
首先,在拿地上,可以结合第三方数据,把土地周边的配套设施发展,比如人口、公园等数据展示出来,给房地产公司提供参考;
其次,在营销上,可以在客户到访以后做客户地图,也可以通过数据分析用户购房的真正需求,是改善亦或是刚需;
最后,在运营上,可以通过数据做产品的改进,比如客户住了房子后,发现楼间距较窄、绿化面积太少或者是不科学、灯光不够亮等等。刘峥指出,现在许多开发商中,60%都是老业主,这是一个很庞大的数字,如何经营他们成为重中之重。
3、明源和阿里云一起联合举办地产行业CIO峰会,展开越来越多的布道,引导客户数据上云。
对于大数据,明源云副总裁童继龙表示:“过去有PC时代的B/S架构技术,移动互联网领域的开发技术,大数据也可能成为一个时代,在地产行业,从拿地、设计、开发、建造、质量管理、营销、服务、每一个价值链上都有大数据的场景,因此有着很大的空间,至于每个部分可以做到哪些,比如云采购帮助采购匹配更好的供应商,云客帮助地产公司找到客户群,完成广告投放;过去的投放是漏斗形的,倒金字塔,投10万个可能来1000个;但是大数据时代可能是正金字塔,知道客户在哪,投进去,通过结果指导下次投放,越投越准。在地产行业,明源已经在不同的产品线,通过大数据去指导客户去做业务,也期待更多的人参与进来。”
另外,也从技术角度逐步引导客户数据上云,刘峥表示:“现在我们的解决方案:通过Docker的模式,他们自己租用阿里云,通过公有云的私有部署来打消对数据隐私的顾虑。总的来说,虽然这方面比较敏感,但是仍有突破。”
总结
阿里云与明源云,双方在业务的融合度上越来越高。阿里云云计算与大数据产品本身迭代的很快,而明源在地产行业数据与计算的应用上迭代也很快。明源不止是用阿里云的服务,还在向自己客户提供服务的过程中,同时使用了阿里云其他生态伙伴的产品,比如通讯解决方案提供商云之讯等。对于明源来说,用最快的速度,最成熟的服务为客户提供服务才是关键;因此,明源选择阿里云,不是选择了单单一个阿里云,更选择了阿里云整个生态,与这个生态共同成长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30