文 | 帆軟數據應用研究院地產行業專家 印珂瑋

引言

數據引領了新時代地產企業的變革，top30中大部分房企在完成了基礎設施與業務系統的布局后，正在將信息化工作的重心轉向數據本身，讓數據發揮出更大的價值。筆者的項目顧問團隊最近就正在協助華南某龍頭房企落地數據資產梳理工作，輸出的成果成功應用到了該企業的數據中臺項目。

近期筆者也參加了多場數據價值工作的討論交流會，一場上海某地產企業的內部數據項目啟動會，一場帆軟舉辦的地產行業峰會，一場北京地產CIO峰會。會議期間討論交流最多的一個話題就是數據的三重身份。

數據是信息時代的石油

19世紀后期第二次工業革命的成功，宣告人類正式進入電氣時代。電氣時代的能源命脈就是黑色黃金——石油。21世紀被譽為信息時代，數字化工作的革命隨處可見：大到國家的政務、軍隊，小到一個企業的運轉，都離不開數據。數據就是這個信息時代的石油。

數據本身很有價值，但和石油一樣，想要充分發揮數據的價值，就必須進行提煉。有時候我們會把企業的業務系統比作一塊塊油田，每時每刻都在生產業務數據，提供給企業以持續發展的動力。但每個油田都有自己的生產標準，產出的石油質量也因“田”而異。企業作為這些油田的管理者和直接受益者，需要首先將這些“石油”按照統一標準進行提純，然后進行統一存儲，按需分配給下游使用者——決策支撐、數據運營、掌上操盤等。

圖1 數據的產出如石油一樣需要標準與規范

數據和石油一樣，是企業不斷向前發展的動力能源。歷數20世紀末期以來中東發生的戰爭，其實都是為了掠奪石油資源，而企業恰恰也是一樣。筆者曾經有幸親身參與過一場沒有硝煙的戰爭——一個商業地產客戶的精細化管理改革進程。在這場戰爭中，企業總部集團最終實現了數據標準自上而下的統一、考核指標的計算口徑與規則邏輯的統一、全集團上下對業務管理的認知的統一。

其最直接可見的結果就是，原來半年、季度做一次的經營管理復盤，現在每個月都可以標準化輸出經營分析報告。原來每次經營會議上吵得最兇的是為什么你的業績高出平均水平這么高，是不是剝離了管理費用和成本分攤；現在吵得最兇的是在整體投資回報率偏低的市場環境下，集團各項目的租金收入水平和資產升值速率突破了行業平均水平。

數據正在推動企業的發展，推動時代的發展。

誰掌握了數據的秘密，誰就掌握了發展的動力。

數據是現場

與房地產企業配合落地的多個數據項目工作中，給筆者留下印象最深的是一位粵派房企董事長的要求——“數據不落地”。

其項目背景大概也是國內大部分房企都會面臨的問題：每項業務指標每年都要走一遍預算編制過程、執行過程、核算過程、復盤過程。業務指標都有其年度生命周期，從預算開始，不同業務部門通力配合進行結果預測，編制考核目標；執行過程中也會時刻盯緊，謹防出現一些不必要的偏離；核算過程也是異常吃力，要跨過多個部門墻進行季度核算和復盤。

一整年走下來，每項業務指標都在可控范圍內進行了一定量的偏離，最終結果就是項目的利潤還是下降了。

筆者第一次接到這個項目需求時，首先去做了一份多層級、跨板塊的財務總賬分析。細究了一下總賬背后的業務邏輯——環環相扣，并沒有出現想象中的核算口徑與指標規則上的差錯。這時候仔細回想Kick-Off會議上，董事長之所以提出的“數據不落地”要求，是因為在每個分析階段的數據上報過程中，各層級職能部門都習慣性地使用PPT、Excel、Word來進行指標匯報。正是在這樣不嚴謹的層層上報過程中，出現了部分小數點后的數字被隱去、分攤數據被平均、利潤考核被下降的情況。

找到了問題的原因，筆者也深刻地意識到了，數據其實就是現場。現場的一針一線、一分一毫都必須被事無巨細地還原、上報、匯總、整合，不能因為流程、路徑、計算規則等原因丟失了業務現場的細節情況。提供給決策領導的數據，一定是從最一線的業務數據直接進行匯總的，不能通過PPT、Excel、Word這一類文件手把手傳遞。要讓現場的業務數據上通下達，要讓各層級職能部門規范考核與匯報動作，要讓決策的管理觸手掌控每一個業務環節。

圖2 數據如實地反應著項目一線的真實情況

“數據不落地”不是一句口號，更像是一種信念，要求每一位數據工作者保持初心，如實地傳遞業務現場的情況。沒有調查就沒有發言權，調查的結果就是數據。新時代房地產企業的精細化管理改革的依據，就是數據，就是現場。

數據是語言

因工作的原因，筆者常常接觸到一線房地產企業的數據價值部門，他們經常以數據的翻譯官自居。這正體現了數據工作的價值觀——數據是將第一線業務場景準確不遺漏、詳實不拘束、簡明不紊亂地呈現給企業的決策層。

你瞧，這不就是翻譯工作的信、達、雅么？

【信】既要準確，不偏離，不遺漏，也不要隨意增減意思。數據工作中，常常體現在對現場業務指標與業績數據的準確傳遞上。每

當運營部門需要整合當月運營數據時，一線的業務同事們總要呼啦啦地進行大量excel的編制，其中不乏跨條線、跨部門、跨業務地數據整合。這時候總會出現一些意外情況，比如各項目的分期分區成本分攤情況、稅金抵扣數據如何進行平賬、營銷費用如何掛靠等等。

通過數據標準的統一、業務指標的規劃匯總、主數據系統的關聯映射之后，數據才能夠準確不遺漏地逐級向上匯總、傳遞，形成切實有效的數據分析報告，提供戰略決策依據。

下圖是筆者參與的某房企主數據規則建設項目中，對項目、分期、分區、樓棟等規則的定義與劃分動作。過程中首先明確同類型的數據在不同業務階段應具有唯一的標準規則，如項目名稱及其編碼規則，在啟動會階段由拿地部門與規劃設計部門聯合發布后，就會成為企業業務流程中唯一定位該項目的編碼。項目分期、分區、樓棟等應在對應的方案設計、合同定標、銷售運營等階段由相關部門敲定并發布。其中產品業態會參與標準制定的全過程。

完整的項目主數據建立之后，企業對項目級的數據管控才能做到不偏離、不遺漏。

圖3 【信】——通過制定數據標準來確保準確、不偏離、不遺漏

【達】指不拘泥于原文形式，譯文通順明白。在數據工作中，常常體現在減少晦澀難懂的業務數據報表，將其重點、要點問題轉化為通俗易懂的數據分析結果。

筆者在工作過程中，常常遇到這樣的需求：請給該集團不同項目的庫存風險情況進行排摸，指出當前各項目存在的風險因素與可能的解決辦法。通常情況下，我們遇到類似需求第一個想到的一定是排名賽馬表。從上到下地將各項目的風險進行權重配比，最后算出一個可能的排名情況。如下圖：

圖4 某房企的項目庫存盤點清單表

但是對于權重風險分析來說，有很多的關聯因素被隱藏了，下面的四象限分析方法的視角其實會更全面——將庫量作為縱軸，將庫齡作為橫軸，去綜合判斷一個項目的庫量情況與庫齡周期情況，如下圖所示：

圖5 項目庫存風險的四象限分析圖

在四象限分析法則中，項目所處的位置常常意味著該項目目前所處的庫存風險狀態：

項目處于右上方第一象限中，說明該項目同時具有高庫齡和高庫量的雙風險因素，那應當在保證去化的同時，降低下階段的供貨力度
項目處于右下方第二象限中，說明該項目擁有低庫量但處于高庫齡風險影響下，即處于較長去化周期內，應當加強其去化力度，加強營銷推廣以縮短庫齡周期，同時密切關注市場上同類型產品的庫量去化情況以在合適的時機內推送更多的供貨。以此類推，因地制宜。
【雅】要求我們不僅能夠準確、詳實、不拘泥于形式地進行數據分析，還要簡明、美觀、兼顧視覺上的沖擊與決策上的支撐。

在大量的房企數據工作實踐中，筆者大屏的展現形式最容易抓住決策層的眼球。在月度例會、經營決策峰會、董事會、投融資峰會等一系列重量級會議上，與會者更希望能夠從一張大屏頁面上縱覽全局、運籌帷幄。

大屏的設計首先要從數據的角度，確保每項指標數據的實時性、準確性。其次要思考業務指標之間的關聯關系。比如下圖右下角對整盤貨值資源的拆分，對應了每月貨值去化分析，提供管理層對每月貨值動態調整的決策依據。最后，大屏的呈現更是企業對外宣傳的窗口，更要能夠體現出企業的運營方向和精神面貌。

圖6 某房企運營作戰地圖

隨著信息時代帶來的碎片化工作時間增多，決策層不再滿足于會議室大屏前的運籌帷幄，更多地需要出差路上的掌控全局。移動端的決策支撐也是必不可少。

一家發源于南京本地的房企對此尤為重視，要求數據部門的同事盡一切可能將原本依托于PC的決策平臺移動化。這個項目時間緊、任務重，也非常考驗供應商跨平臺的能力。在短短三個月的時間周期內，我們不僅幫助甲方實現了PC端決策平臺原有數據架構的再整合，還進行了移動端的重新部署和決策架構調整。

圖7 掌上駕駛艙的運籌帷幄

小結

信息時代，數據是源動力，驅動著企業的飛速發展、支撐著企業的規模擴張。前行的過程中我們需要不斷回顧歷史、總結經驗教訓，縮短決策鏈、提升決策力，這一切都離不開對業務動作的數據化。掌握數據這門語言，就能觸摸到這個時代最清晰的脈搏。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的“数说”——数据的三重身份的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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