摘要:地产数据中台不是伪命题,但建设需要“道、术、器”

WakeData李柯辰:地产企业数据中台如何落地赋能? | 线上分享会-爱分析ifenxi

真假中台之争在年初成为热门话题,本次爱分析房企线上分享会邀请到了WakeData惟客数据创始人李柯辰出席并为大家带来了《地产企业数据中台的实践与应用》为主题的精彩分享。他揭开了地产数据中台的神秘面纱,阐述了为何建设数据中台、如何建设数据中台,未来最终达成业务的敏捷响应和数据的智能化。分享实录如下。

为何建设数据中台

数据中台一词在去年颇为火爆,但对于数据中台的定义,以及能够做什么,大众在理解上有分歧。我认为数据中台应该与场景叠加,形成客户经营大数据、风控大数据、研究大数据等,例如全民营销属于客户经营大数据的范畴。数据是通过产品迭代的,不是购买了一个数据平台的工具就形成中台。我认为数据中台的终极形态应该是业务的敏捷响应和数据的智能化。

数字化转型是大势所趋,数据中台有三个核心价值,包括技术的升级、组织协同的改变、以及模式创新的提升。过去信息化时代主要将技术融入企业内部管理流程,以财务为核心满足老板的需求;数字化时代主要是将技术融入企业业务服务过程,以数据为核心满足员工和客户的需求。以往,企业内部是由许多项目经理组成,企业内部之间有纷繁的烟囱系统,存在数据口径不统一等问题。既为了满足当下需求,也为了迎接未来趋势,数据中台在企业中应运而生。

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技术升级方面,不同于传统数仓仅能对结果数据做分析,未来中台能够处理更大规模、更多样化的数据,能够进行智能分析和预测,并且将数据的处理实时呈现。

组织协同方面,传统数据由产品项目的业务线直接提供给业务部门,而如今阿里巴巴等互联网公司首页上的相关推荐是产品团队和数据团队共同完成的客户服务产品,数据中台不仅带来IT内部组织协同的改变,还带来组织内部整体协同的变化。以前大多数地产公司是垂直管理的,有不同的垂直职能中心,未来会趋向于大运营,趋向于横向协同。

模式创新方面,如今全民营销中有很多工具,就产生了一些数据的反向维度,需要考虑如何帮助销售顾问、置业顾问更好地和客户沟通、更好地服务客户等问题,在数据打通的时候要产生价值。模式创新可能产生于经营、风控,市场研究等过程中。

地产数据中台建设的道、术、器

数据中台概念较新,客观上不存在非常严谨或通用的方法论,大体可以从道、术、器的三个维度来看。

道是认知层面,与传统项目类似,首先要在业务团队和组织内部推进认知,形成重要性共识、文化共识,并明确能够满足数据应用的智能维度要求。

术是数据中台项目落地最重要的环节,需要有懂业务、懂价值场景的人,与数据中台技术团队在数据项目磨合、数据应用上形成共识,共建共创,从而在数据中台场景上实实在在落地。

器是具体的基础平台工具、价值场景产品和服务。中台基于底层基础的工具通过一系列的场景迭代而来,例如阿里有阿里妈妈从事营销投放、天猫从事线上交易、菜鸟从事物流,在产品应用中迭代,并非设计一个中台,而是变成一个模式。

具体到地产行业,有客户经营、供应商风控、市场研究和舆情等场景,我们把每个场景里运用的相关数据工具和加工服务过程、呈现做了归纳,根据自己的场景诉求选择需要的数据工具和加工过程、模式,通过迭代最终构建自己中台的技术体系和数据资产体系、价格服务体系。平台加工具打基础、数据加场景做价值是数据中台设计的核心逻辑。

换个视角,数据中台底层有基础的平台,包括基础平台、数据资产、行业模型、数据服务和数据产品,上层是无数场景,包括大运营场景、客户经营场景,以及供应商风控、市场研究舆情等成本优化场景,通过产品迭代最终形成数据中台。

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地产数据中台建设的四个维度

数据中台建设主要需要关注技术体系建设、资产规范建设、价值场景建设、数据运营建设四个维度。

第一,从技术体系建设维度来看,要明确技术组件作用,按需叠加技术组件、开发规范。我们基于新型大数据平台,帮助IT团队在提升应用场景的开发效率和建模效率。通过从数据采集到数据开发、市场管理、数据服务、分析挖掘等工具,构建了数据中台技术平台的产品主线,下层在IaaS云上,中层为基础平台套件,最上层是通用的应用场景。

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第二,资产规范建设维度也是数据中台里最重要的维度之一,这就涉及到许多互联网公司无法沉淀的地产行业知识。地产行业业务过程是“投-研-产-供-销”,需要提取核心业务流程下各节点所产生或读取的关键数据实体,并归类到各个主题域下。我们针对行业提供一套适配的资产模型建设,包含阿里提出的One Data、One ID、One Service。地产资产对象包括城市、土地、项目、客户、供应商、员工等,上面是数据模型和场景应用,大概可以抽象归纳出开发运营、精准营销、客户经营、智慧风控和市场研究维度作为应用价值输出点。

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以上模型由我们和地产行业头部客户共同摸索构建,是从企业架构、业务架构、企业概念模型、逻辑模型最后到数据资产模型沉淀的过程,打通整个地产的“投-研-产-供-销”全生命周期业务过程所涉及的业务系统。相比以前传统数仓的单层模型,这种多层模型能够为上层数据使用带来更大的便利性,例如通过快照数据在任何一个时间点都能够看到项目的变化,在未来的三个月之后也可以看到今天项目变化;外部市场行情、市场定价等会造成货值的变化,异构数据可通过一些爬虫工具将外部数据打通。

第三,在价值场景建设维度,整个地产开发周期里将大运营数据拉通很重要,例如动态的货值能否准确预估决定了地产资金的使用和控制情况。在项目开发过程中我们将内部端到端的数据拉通,进行历史拍照、未来预测。例如在全民营销方面,此前开发更多的是通过私域流量分发小程序,但企业连接用户的不仅只有私域流量,当线下场景恢复后,日常收银、广告投放等都会产生用户的连接和大量的数据,这些数据对于全民营销、客户运营很重要。

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以上在全民营销的界面上用户能够根据自己的地理位置找房、VR看房,之后数据可以告诉销售应该跟进哪个客户,用户对什么户型、楼层更感兴趣,品牌忠诚度如何,销售可以针对用户以前浏览的房型、品牌兴趣度、楼层、朝向等选房的主要考虑因素等优化与用户沟通的话术,提高营销效率。类似新闻门户,如何让用户的停留时间和阅读时间变得更长是数据的价值意义所在。同样,数据在风控、市场研究上也会有相应的应用。

第四,数据运营建设维度是很多企业相对忽略的,我们把数据运营分为三个方向。第一个方向是在组织内部形成数据文化和认知,可能分为上三路和下三路两种:上三路指要让员工更了解自己团队的数据能力,下三路涉及如何让人用这个工具,比如送一些咖啡券;以前IT预算可能全部用来建系统或者买硬件设备,未来建议在内部的IT系统运营上进行一些投入以达成更高层次、更广泛的共识。第二个方向是在内部推动IT产品的迭代,通过AB-Test、 PV/UV分析量化展示产品谁用得多、谁用得少,驱动内部应用的迭代。第三个方向是更具体的运营,包括在销售中通过黑客增长的理念更好地用数据驱动的方式服务客户。

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外部桥梁助力数据中台建设

传统的IT团队更多在技术的价值维度量化成本、质量、效率和安全,未来在数字化时代,我们希望通过产品价值牵引带来直接的商业转化或服务过程改进,像互联网公司一样形成数据资产的价值、运营的价值,并在数据驱动和数字化转型的模式创新上产生更多的价值。我们会给企业的IT数据团队或CIO一些价值量化的方法,指引他们把数据中台更好呈现。WakeData有套大数据价值体系,能够带动和帮助传统企业从苦劳到功劳到价值提升。

另外还有一些小建议,可以采用一些比较柔化的方式呈现数据,比如说部门业绩亏损不达标转为评价四星、三星半等,大多数据运用在分析或者寻找问题的维度,95%以上不需要丝毫不差。

我们希望作为企业外部的能力桥梁,服务客户,共同把数据中台做得更好。

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