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房地產建筑的數據,仍然是埋藏于深山之下的礦藏
原萬科成本總劉石磊的大“石”話(3) “善用數據者得天下”、“數據為王”,這里的數據就是數字嗎? 房地產行業數據,包括哪些呢?房地產行業數據,有哪些特點?數據的運用,就是“統計學”+“概率論”嗎?且看劉石磊先生的大“石”話,為你一一解惑。

問題1:數據就是數字?

       數據不是數字,數字只是數據的一個部分。

       比如:如何閱讀《體檢表》。首先要讀的不是體檢表中數字,而是甄別體檢人的性別、年齡、體檢的時間、體檢狀態…在上述數據的整體環境中,數字才有閱讀價值。

WeChat 圖片_20181222115135.jpg WeChat 圖片_20181222115142.jpg       數據的表現形式包括了組成業務的主要屬性、文字、數字、影像等,構成了數字的使用前提。

       我們要清楚的知道,數據的范疇比數字要廣、深得多。

問題2:房地產行業數據,包括哪些呢?

       房地產所有業務都產生數據,所以,房地產數據的范疇是全領域的。所有的業務也都是可以用數據表達的——質量數據化、安全數據化、設計數據化、流程數據化.....

       我們把目前房地產行業所經常用到的數據從完整性、公開性、應用性、關注度等方面進行分類。

       第一類:以銷售數據、財務數據、成本數據為代表,這幾個數據的共同特點就是大家熟悉度高,關注程度也比較高、應用廣泛。

       第二類:其共同特點是“神秘”,包括土地數據、成本數據,這些數據在公司內外部一般都有保密要求。

       第三類:相對于上面兩類,目前成熟度、關注度、應用度都略低一些,比如行政管理數據和物業數據等。

       我認為:房地產數據礦藏依舊埋藏于深山之下。這些數據一旦被很好的挖掘、使用,房地產行業將迸發出完全不同于現在的狀況。

       同時,數據就像人的神經系統。于企業而言,一個各專業之間數據準確連接通暢的企業,是決策準、效率高、管理優的企業;于部門而言,內部數據完整、可信的部門,是有總結、基礎實、可信賴的部門。

問題3:房地產領域的數據有哪些特點?

       房地產數據的專業領域不同,特點是不同的?;痙治嚼啵骸暗推蹈嘸壑怠?、“高頻”。

       如:成本采購領域數據的特點是低頻而高價值。低頻,是指一個項目開發周期3~4年,單科目采購可能只有一次,例如總包。高價值,是指某個、某幾個、某群組的數據準確度對結果產生重大影響;動輒過億、幾億的采購,其中1%的數據偏差,造成的成本偏差都以百萬計,所以數據是高價值的。上述特點合起來就叫低頻高價值。對于低頻高價值的這類數據,管理的策略講究合理、有據、可溯。

       又如:工程數據的特點是高頻。高頻,是指于房地產工程實施而言,每天都有各工種的海量數據產生。這些數據除非是最核心的工藝或風控點,否則不會對工程產生重大影響,累計達到一定量的數據偏差才會產生較大影響。上述特點就叫高頻。對于這類高頻數據,管理的方式講究大量、累計、可溯。

       房地產不同的專業、不同的領域數據的特點都不一樣,管理方式與方法自然不同,產生價值的模型也不同。我們建立和使用房地產數據,就要遵循著房地產不同專業領域的內涵,來賦予房地產數據特有的生命力和價值。

問題4:數據運用是不是“統計學”+“概率論”?

       統計學和概率論,是我們普通大眾對數據的基本認知,也是最容易被人運用的數學方式。

       但是,我認為今日的數據運用應該是在優秀工具的使用前提下,數據是在數據有效甄別前提下的“實時計算”和“實時建議”,傳統的統計學和概率論只是數據運用中的方式方法而已。


{ganrao}