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在地产行业竞争的下半场,许多房企都启动了数据治理项目。据调研, 2022 年过半数的 TOP50 房企已成立专职数据治理团队,而 36% 的 TOP50 房企正在筹建数据治理团队。

随着 “三道红线”、“两集中” 等政策先后落地,如何提升企业管理和运营能力,占据行业的制高点成为房企的核心话题。

地产行业作为非数字原生行业,大量的数据需要靠人工线下采集和整理,数据基础相对薄弱,经常出现手工填报多、数据难以追溯、数据质量差、多系统数据割裂、口径不统一、数据没有得到充分利用等多个方面问题。而在这方面,有一些房企已经走在行业的前列。

其中,有一个企业通过数字化手段,促进了公司整体管理效能的提升,成为房企数字化转型浪潮中的佼佼者,为地产行业的数字化转型指出了一条可供参考的路径。

一、管控难题,急需提升数据管理能力

某地产企业成立于 1983 年,是全国第一批成立的综合性房企之一、中国第一代商品房的缔造者、第一家房地产红筹公司,控有 TOD 综合物管服务规模最大的全国百强物服企业。公司被评为中国地产 TOP20、广州市场 TOP1,连续多年 “三道红线” 保持 “绿档”。目前,该企业已进驻全国 30 个一线和强二线城市,开发大型住宅项目 300 多个,拥有 50 多个大型商业物业,服务超 100 万业主。

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但是该企业内部积累了大量数据,且数据分析及应用的场景也愈发多元化、复杂化,主要体现在:不同时期、业务的数据导致提取、整理、分析和使用不便,数据管控难;随着用户量和数据量的增加,访问和使用数据的成本也在大幅提升;没有统一的地方展现所有数据资产信息,供分析人员查询和使用,数据不便于流转和共享。

因此,该企业与迅易科技合作建设数据管理平台,从数据资产的治理、应用到运营,实现了企业数据全生命周期的资产化管理。

二、循序渐进,打造数据治理闭环

面对沉淀的海量数据,将它们变成可利用的数据资源,并非易事。这就需要将凌乱无序的数据,掺杂的空白,多余的重复值等处理干净,才能为数据分析处理辅以事半功倍的效果。

因此,我们结合该企业数字化转型的现状与目标,为企业量身定制数据管理及智能分析解决方案,通过分阶段、有计划地推进数字化转型建设,帮助实现业务数据化、数据资产化。

第一阶段:打通主数据与各模块间脉络,找准方向

通常企业经过多个系统模块中的原始数据资产盘点后,可以从技术、管理、业务的角度拼接资产画像,并结合业务、组织架构、系统等主题构建资产目录。

该企业通过汇聚、清洗、关联数据,实现数据归集共享,打通了 CRM 系统、OA 系统等多个业务板块数据,用以支撑地产管理应用场景的综合监管、智能决策。

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第二阶段:梳理指标类型及分类,形成体系

梳理关键指标是数据治理中重要的一环,企业需要统一取数口径,统一数据管理标准,沉淀运营指标体系,才能更好地搭建数据采集、清洗机制,实现自动取数。

比如,该企业在经营指标体系设计过程中,采取以巡检监控的视角来做整个指标的分析,从巡检开发、巡检情况到系统进度形成一级决策指标、二级管理指标和三级执行指标。设置全链路巡检规则,结合数据巡检结果,对基础数据及数据资产进行数据治理,通过 “一头”、“一尾”、“一过程” 数据质量保证体系,确保数据高效、可用、准确。

第三阶段:构建数据管理平台,建立管控

机制该企业通过主数据管理平台、客户数据中心平台、统一账号管理平台和数据中台的搭建,完成数据标准化、集中化、同源化、流程化、规范化管理,提升数据质量,提高数据流转效率,促进业务转化。

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第四阶段:基于不同应用场景和需求,报表分类展示

数据治理最终要解决各类用户看数据、用数据的问题,基于每类用户实际的工作场景来分析痛点,才能提供有效手段。为此,该企业打造出统一的 BI 商业智能平台,满足集团各部门用户数据分析需求。(更多可视化大屏 demo,欢迎联系我们了解~)

01 多层级智慧管理,数据互通共享

以企业需求为出发点,该企业建立高管驾驶舱看板,通过各城市公司的销售金额、资源货值、运营效率、去化率等指标,帮助管理层在短时间内快速获取与决策有关的数据信息,借助 “公司 - 区域 - 项目” 多层级可视化数据看板,实现数据互通共享。

02 全周期智慧研判,支撑精准决策

从客户角度出发,该企业建立区域客关大屏看板,根据不同时期分析交付服务、维修服务、投诉等指标,了解客户满意度情况,为维护客户关系提供了决策支持,该大屏看板也能使决策的基础从少量的 "样本数据" 转变为大量的 "整体数据",有利于实现决策的科学化。

03 全链条智慧监控,闭环监测预警

基于 RPA 智能监控管理,该企业建立 RPA 智能监控看板,结合 RPA 机器人建立相应监管指标,对全链条业务办理效能进行在线监管,实现异常自动提醒,形成业务闭环管理,提高综合治理能力。

三、数据 “焕新”,释放数据真正价值

该企业以数据治理为契机,完成核心业务与不同业务场景的数据统一,并在此基础上,进一步建立并完善数据治理的长效机制,保障数据治理工作常态化,持久释放数据治理成效。

具体表现在:在数据质量上,对主数据及业务数据进行有效治理,提升数据质量,保证一切数据有章可寻;在数据呈现上,通过不同应用场景的可视化分析看板,随时查看最新的运营数据,实现数据的有效监控,辅助科学决策。

数据资产建设作为数字化转型的基石,直接决定数字化转型的成败。作为国内龙头的地产企业,在数字化建设过程中走出了自己的道路,以一整套全体系的数据化生态高速奔向数字浪潮,成为地产行业降本提效的新范本。

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