地產大數據時代終于來了，數據治理和應用是關鍵

地產行業正在發生悄悄的革命，以前開發商主要考慮賣好房子就可以了，然而在市場競爭愈加激烈后，如何經營與維護老業主，并從存量市場提取信息指導業務，成為許多企業的探索目標。因此企業在積累了大量用戶后，如何更好服務現有客戶，成為需要解決的問題。

需求之外，真正地實施并不容易

縱觀地產行業，目前碰到挑戰可能不是技術上的，而在于數據治理與應用上。

首先，數據挑戰來源于行業數據隱私觀念方面。地產還屬于一個很傳統的行業，有時候一個客戶甚至能帶來數百萬的價值，因此對數據看的非常重要。他們對客戶隱私的保護比任何行業都要強，很多人還盲目相信自建機房，他們還不接受云服務更安全的實事。

其次，數據的缺、散、亂現象非常明顯，數據采集、融合難度較大。計算方面的問題都可以通過數加解決，面臨的最大挑戰反而在于數據的不規整。

地產是個很傳統的行業，以前數據以紙質和筆質的居多，比如看房時的來訪登記，因此首先需要解決的問題是如何將紙質數據搬到云端數據庫上，其次才能挖掘和分析；而且，在已有IT系統中，就是數據缺散亂的現象，比如物業有物業的系統、停車有停車的系統，現在地產也不只是地產，甚至有酒店和商場，所有數據都放在各種不同的地方。

為什么使用阿里云數加？

明源成立近20年，在前十六七年 在傳統ERP軟件軌道上跑，3年前世界變了，云計算&移動互聯網來了，如果不作出變化極有可能被顛覆。明源決定開辟新的戰場，而在這個時候，新業務不應該用傳統的方式來做，更應該用互聯網的方式來做。

理念上，未來大數據的能力與云計算本身應該一樣，都是一種服務。就像明源經常給用戶舉的例子，10年前，IBM有臺電腦叫深藍，那個時候所有計算機都是有個箱子的，但是現在再去看阿法狗或者ET，箱子已經不見了。時下，計算機已經變成了計算能力，那么為什么還要再去搭那個箱子？！對比擁有，資源共享顯然更加合適。因此，我們現在向用戶提供的軟件產品里面，也更希望推公有云，推SaaS，我們向用戶傳導的就是用比擁有更重要，這是最根本的理念變化。

本質上，大數據可歸結為計算能力、算法能力及海量的外部數據資源：

第一，海量數據不可能來自一家，也不可能只存在明源的機房里；

第二，海量計算能力，明源肯定也無法獨立完成，這肯定是在云計算平臺上；

第三，算法能力，這個肯定是優秀的算法專家構建的，這和安全有點類似，這個肯定在行業的龍頭。

計算+算法+數據能力是在云上做迭代的，如果用靜止的觀念看，如果停滯不前，那么可以自己干，因此只能選擇在平臺上。

明源在4年前已全部轉向云計算，屬于數加的第一批客戶，因此也不推薦基于地產創業的企業再去自建大數據平臺。

在技術考量之初，明源云注意到一些開發商在千萬級別的服務器投資后，得到的回報卻很低，集群建立后產生價值難以達到預期。在參考這些案例后，明源從開始就使用了阿里云數加云服務。對比保險行業的大數據，3000萬用戶的聚類分析，花了半年的時間去實施。但是類似應用場景在建立地產用戶分群時，使用了阿里云數據開發之后， 結果3天就跑完了，因此數加有個巨大的賦能意義在里面。

數加的機器學習模塊在云采購進行探索試用，比如做供需雙方對接，精準預測優質供應商升級服務的意愿，這樣運營人員可能就直接的一對一電話出去，進行一個精準的服務，大量類似于這樣的一個場景。此外，明源云還用到了DataV，比如在之前地產公司的一個項目，比如所有從ERP中導出的數據，通過DataV的形式做用戶的作戰大屏，了解每個區域的用戶增長情況，從而針對性的做營銷。

解決方案及架構

“阿里云數加的覆蓋面很廣，從存儲、計算到上層應用，提供了一整套的解決方案，確實起到了馬總說的普惠大數據。此外，數加也在不斷的迭代，不停的有新產品出現，我們也再不斷嘗試。因此，緊跟阿里云的發布，貼合自己的業務，肯定會有不斷的新價值產生?！泵髟丛拼髷祿椖控撠熑藙樥f道。目前，明源使用的阿里云數加產品及組件有：

大數據開發套件（DataIDE）

大數據計算服務（MaxCompute，原名ODPS）

DataV數據可視化

機器學習（PAI）

目前，明源云在營銷和云采購方面采用了阿里云數加解決方案，接下來還會在金融方面深入應用。在營銷應用方面，通過云業務和ERP數據源，直接做數據采集進入數加MaxCompute(原名ODPS)，然后再對數據做清洗和轉化，將處理結果保存到RDS中，最后用DataV連RDS做數據大屏。

在云采購方面，首先通過數據同步的操作，把日志數據從RDS中同步到MaxCompute的表存儲中；然后，利用機器學習PAI對于數據進行特征工程處理并且進入邏輯回歸算法進行模型訓練；最后，在生成離線預測模型之后，使用大數據開發套件DataIDE進行離線預測調度，每天凌晨對于數據進行預測，按照用戶的付費意向排序，選擇付費意向高的對象作為潛在客戶推送給銷售人員。解決方案包括三個步驟：數據同步、機器學習、調度預測。

阿里云數加助力地產數據治理更高效

1、阿里云數加為明源云賦能，最大的降低了大數據的應用門檻。走到今天發現并不需要太專業的人才，普通的技術人員也可以通過數加玩轉大數據，各種數加產品的技術門檻都是很低的，能很快上手。

2、明源云一方面通過阿里云數加來搭建數據管理平臺，幫助企業來治理數據的缺、散、亂；另一方面，明源更結合地產行業實際情況，在大數據行業上展開眾多摸索：

首先，在拿地上，可以結合第三方數據，把土地周邊的配套設施發展，比如人口、公園等數據展示出來，給房地產公司提供參考；

其次，在營銷上，可以在客戶到訪以后做客戶地圖，也可以通過數據分析用戶購房的真正需求，是改善亦或是剛需；

最后，在運營上，可以通過數據做產品的改進，比如客戶住了房子后，發現樓間距較窄、綠化面積太少或者是不科學、燈光不夠亮等等。劉崢指出，現在許多開發商中，60%都是老業主，這是一個很龐大的數字，如何經營他們成為重中之重。

3、明源和阿里云一起聯合舉辦地產行業CIO峰會，展開越來越多的布道，引導客戶數據上云。

對于大數據，明源云副總裁童繼龍表示：“過去有PC時代的B/S架構技術，移動互聯網領域的開發技術，大數據也可能成為一個時代，在地產行業，從拿地、設計、開發、建造、質量管理、營銷、服務、每一個價值鏈上都有大數據的場景，因此有著很大的空間，至于每個部分可以做到哪些，比如云采購幫助采購匹配更好的供應商，云客幫助地產公司找到客戶群，完成廣告投放；過去的投放是漏斗形的，倒金字塔，投10萬個可能來1000個；但是大數據時代可能是正金字塔，知道客戶在哪，投進去，通過結果指導下次投放，越投越準。在地產行業，明源已經在不同的產品線，通過大數據去指導客戶去做業務，也期待更多的人參與進來?！?

另外，也從技術角度逐步引導客戶數據上云，劉崢表示：“現在我們的解決方案：通過Docker的模式，他們自己租用阿里云，通過公有云的私有部署來打消對數據隱私的顧慮?？偟膩碚f，雖然這方面比較敏感，但是仍有突破?！?

總結

阿里云與明源云，雙方在業務的融合度上越來越高。阿里云云計算與大數據產品本身迭代的很快，而明源在地產行業數據與計算的應用上迭代也很快。明源不止是用阿里云的服務，還在向自己客戶提供服務的過程中，同時使用了阿里云其他生態伙伴的產品，比如通訊解決方案提供商云之訊等。對于明源來說，用最快的速度，最成熟的服務為客戶提供服務才是關鍵；因此，明源選擇阿里云，不是選擇了單單一個阿里云，更選擇了阿里云整個生態，與這個生態共同成長。