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[数据资产] 帆软薛晨宇:数据资产管理提升地产变现价值

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发表于 2020-12-29 18:29:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

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2020 年,疫情影响下,房企数字化进程明显加快,地产数字化格局初显。作为地产与数字两大行业的连接平台,本届 CIOC 峰会以 B·I·G 为主题,注重数字化参与者的突破、互联、成长,帮助地产企业与科技企业在创新、碰撞与成长中大有所见、大有所思、大有所为。
本届 CIOC 峰会邀请到了众多行业大咖共话地产数字化发展前景。易居企业集团 CEO丁祖昱亲自主持圆桌论坛,与诸位 TOP 房企 CEO 探讨数字化之路上的多种可能性。克而瑞 CEO 张燕连续第三年发布地产行业数字化发展报告。此外,诸多 TOP 房企 CIO/CDO 于会上发布各自企业的最新数字化成果,更有国际著名科技企业展示最新数字化产品。
当天,克而瑞还重磅公布了首届 2020 中国房地产数字力测评的结果,并发布地产数字力房企、物企、科技企业、智慧地产项目等榜单。此外,克而瑞与全国房地产 CIO 联盟在会上签署了战略合作协议。
作为地产数字化的先驱者,克而瑞希望一如既往地借助 CIOC 地产智能科技峰会这一平台,更有效地在多领域推动数字化落地,与行业内外共建不动产数字化生态。
大咖对话,有幸与峰会嘉宾一起记录中国地产数字化成长之路…
本期大咖
薛晨宇
帆软软件基建行业总经理
薛晨宇先生
帆软软件有限公司成立于2006年,专注商业智能和数据分析领域。帆软连续多年占据中国BI市场占有率第一,并先后获得包括Gartner、IDC、CCID在内的众多专业咨询机构的认可。并于2018年入选福布斯中国非上市潜力企业榜50强。2018—2020连续三年荣登中国大数据企业50强榜单。
帆软软件基建行业总经理薛晨宇先生谈到,很多企业都在数据资产投入大量资源但无法体现价值,帆软将数据资产和业务场景结合,通过数据化手段帮助企业实现价值提升。
核心观点
• 数据资产的应用场景
在帆软的定义下,数据资产的应用场景可以分为两类:1)内部数据支撑类的场景,具体位置数据标准、数据模型、数据安全、数据价值、数据服务等。2)数据资产的变现场景。
• 数字化转型痛点
第一,技术而不是战略在推动数字化转型;第二,转型意愿强烈与实践路线不明并存;第三,数字化转型缺少数字,包括企业内部数据和外部数据;第四,缺少关键人才。
• 地产数字化的发展方向
2020 年电商直播,数据中台,云安全,区块链等成为了受关注度较高的技术,这些技术有些在早期阶段,有些已经到了技术泡沫期。帆软结合技术发展情况和地产数字化现状来看,地产数字化未来的主要发展方向为超级自动化、人工智能、机器学习和数据隐私。
• 数字化投资回报率
从现阶段行业实际情况来看,数字化投资回报率的量化结果是不准确的,同时也是不必要的。在数字化领域不投资肯定是没有收益的,投资可能会有收益,至于收益多大得看每个企业的决策。越是优秀的企业,在数字领域投资越大而且有持续不断加强的趋势。
• 数据中台
数据中台的概念最早在电商中使用,其本身的定义是先进的,但是帆软包括一些头部房企的 CIO 认为,目前数据中台对于房企来说往往宣传的价值大于实际应用价值,其中有很多技术并不适用于房地产行业。
***
帆软的数据资产经历了哪些发展历程?
1974 年,数据资产由一个外国人提出,国内于 2018 年对数据资产进行了首次定义。帆软接触数据资产严格来说从 2013 年开始, 我们一共经历了 3 个阶段,分别为梳理盘点数据资产、数据资产架构与标准的建立、数据资产价值提升。
  • 第一个阶段
这个阶段主要在 2015 年~2017 年,这个阶段还没有比较明确的数据资产思路,而是以梳理和盘点企业已有的报表为主,通常是为了业务寻找数据,往往是被动的行为,成果比较零散。
  • 第二个阶段
这一阶段从 2017 年开始,帆软开始慢慢引入 数据资产管理 的概念,用来解决第一个阶段出现的有待解决的问题,这个阶段主要是建立数据资产的架构和概念。
  • 第三个阶段
这个阶段在近两年开始布局,很多企业都在数据资产投入大量资源但无法体现价值,帆软将数据资产和业务场景结合,通过数据化手段帮助企业实现价值提升。
地产数字化的转型趋势下,数据资产的主要应用场景有哪些?
这两年一直在谈数字化转型,很多一线房企把数字化转型作为战略任务之一。 在帆软的定义下,数据资产的应用场景可以分为两类:
  • 内部数据支撑类的场景
这部分场景主要涉及数据底层,业务拓扑的映射,对应的偏向技术层面工具主要包括了数据标准、数据模型、数据安全、数据价值、数据服务等。
  • 数据资产的变现场景
大多数房企往往追求数据资产的内部使用率和支撑度,外部的价值变现模式还较少。这是由于受制于传统房产销售模式,没有与客户建立直接互通联系,而外部价值变现要依托以客户为核心的运营场景,但实际情况并不乐观。至于集团外部的变现,涉及了资产价值的评估和运营,目前在国内较难实现。
帆软目前有哪些优秀的资产管理的产品和应用?
帆软近两年所开发的 2 个主要应用—— DNA 双螺旋理论和黄金三角判断, 都是全行业适用的通用方案。
第一个应用是 DNA 双螺旋理论, 帆软提出了一个底层逻辑思维是,在梳理数据资产的同时向外部输出数据价值的服务和应用。
企业会首先完成底层设计,一般涵盖底层数据建设、资产体系与外界服务结合建设,然后承接企业战略框架落地工作,在这之后我们开始逐步向上螺旋迭代每个步骤的目标,例如对数据资产的结构解析,对数据资产的架构评估工作,对数据资产的入库与应用等等。在这个过程中每一项工作都是相互依存的,对数据资产的梳理后就可以输出价值体现。在完成数字资产的评估认定工作的同时,也能与业务层明确清楚每一个业务的核心业务报表,在输出数据资产时不仅仅是看上去晦涩难懂的数据仓库结构体系,更是一份份生动形象的数据化报告。
另外一个应用是黄金三角判断,这个实际上对应的是独创的价值体系黄金三角判断工具来避免价格评审结果的失真, 这里所谓的黄金三角主要是:核心业务属性关联度;责任管理矩阵的完善度;价值资产的衍生计算力。
通过这个黄金三角再设置一定的权重来得出资产价值的得分,同时由评审委员会和专家顾问对整个过程进行迭代,一般迭代周期在一个季度左右。
在帆软的案例里,房企进行数字化转型的主要困难有哪些?
整体看来,困难不少。
第一个优先度最高的问题,很多企业进行数字化转型,由技术驱动而不是战略驱动;数字化转型会涉及到跨部门的协同,顶层的汇报和领导的认可度等,由技术驱动会导致转型遇到比较大的阻力。
第二个问题不是地产独有的,很多企业愿意做转型,但是实践路线不是很清晰。不知从哪里入手,极少有企业有清晰的数字化路线。
第三个问题,数字化转型中的数字是缺少的,企业需要的数据是丢失的,包括企业内部数据和外部数据,但是并没有很好的渠道给地产公司提供这些外部数据。
最后一个人文角度的困难就是缺少一些关键人才,数字化转型这两年刚提出,现在市面上没有相关人才,内部培养的成本和难度又极大,外面招的对地产业务又不熟悉。
帆软在这个过程中有哪些解决方案?
帆软有 2 大类解决方案来应对刚才提到的问题, 一类是通用型的产品解决方案,一类是行业解决方案。
产品类解决方案主要是为了从技术层面消除企业在数字转型中遇到的问题,比如说缺少数据这个问题。帆软主体产品主要围绕数据领域展开,包括了数据采集,加工整理呈现,帆软一直是比较克制的,主要聚焦在数据领域的主航道上。
帆软从 2015 年开始着手行业的解决方案。核心发力方向是行业的场景化,通过对行业场景的一个个打磨,来解决企业在数字化转型中路径不清晰的问题。
帆软的核心竞争力是什么?
首先,帆软目前公司结构比较稳定,帆软提供的软件服务已经是国内领先。
第二,产品和技术层面,帆软一直跟随着世界上最新的潮流,对标国外优秀的厂商,可以从国产工具的角度提供最先进的产品。
第三,帆软从去年开始成立了盘古实验室,由帆软 20 多位元老级的研发组成,主要为了解决更领先技术的突破,相信帆软这两年可以借此为企业提供更加先进的技术服务。
第四,帆软在垂直领域的沉淀,这是帆软和其他厂家非常大的一个差别, 会在垂直领域提供特色鲜明的行业级解决方案。
数字化投资回报率该如何看待?
帆软认为数字化投资回报率是无法量化的,结果的不准确也是必然的。 用两组数据来进行参考,第一个是麦肯锡今年的一份报告显示,数字化所带来的利润低于预期可能性几乎过半,也就是说投资回报率不准确或者不清晰是超过半数的。我个人认为企业数字化投资回报率和营销活动投资回报率很相似,并不能十分准确的量化。第二组数据就是德勤做了一个首席营销官的报告,报告的结果是 70%CMO 和营销领导者难以衡量营销活动的投资回报。数字化投资回报率在目前来看,无法量化是必然。
其次,我们认为在数字化领域不投资肯定没有收益,投资可能会有收益,至于收益多大得看每个企业的决策。 在全球范围内,49% 企业在数字化的投资超过了同行,相对的也有5%企业投资落后于同行,虽然这并不是一个必然的因果关系,但是可以推导出一个结论——越是优秀的企业,在数字领域投资是越大而且有持续不断的加强趋势。
第三,如何在现在这种情况下保障投资回报率。我们将企业在数字资产中的活动分为 3 类。 第一类是维护投资,这类投资目的十分明确,保障日常工作的正常开展,并不需要通过财务指标去评价投资收益,例如员工满意度,可能 70% 地产 IT 目前在这个阶段。第二是转型投资,这类数字投资活动由 CEO 和 VP 级高层直接授意,这类项目成本一般非常高,但收益高度分散,从企业的角度来看,没有必要过多的去追求投资回报率。第三是新兴业务投资,这类项目需要在实施过程中,通过分步实施的方法关注其投资回报率,不断迭代,不断输出回报情况。
您是如何看待数字中台的?
首先数据中台这个概念是先进的,但是帆软包括一些头部房企的 CIO 认为,目前数据中台对于房企来说往往宣传的价值大于实际应用价值,因为其中有很多技术并不适用于房地产行业。
对未来地产数字化发展趋势有哪些看法?
从今年公布的技术成熟度的曲线来看,2020 年比较流行的技术包括了电商直播、数据中台、云安全、区块链等,这些技术有些在早期阶段,有些已经到了技术泡沫期,帆软目前认为有几类技术未来会对地产数字化产生比较大的影响:
第一个是超级自动化。 这个技术就是消除人工技术的整合,比如说特斯拉的超级工厂,比如说碧桂园一直在做的建筑机器人,希望降低人工,把一些重复的劳动变成自动化的竞争优势。从地产企业来看,超级自动化在数据层面的好处在于,解决了传统的人工管理方式数据采集的困难,自动化模式可以让更多的数据获得更精准的控制。
第二个是人工智能和机器学习。 帆软认为这两者会成为数据分析的力量倍增器,人工智能和机器学习对于数据分析的价值是带来速度、拓展和便利。
第三个是数据隐私。 从这两年,一部分数据公司在隐私保护上的失误,导致现在大众更加关注数据的隐私性。这对于十分依赖隐私数据的地产行业来说,如何保护和合理利用隐私数据也成为了房企未来发展数字化时不可忽视的聚焦点。


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