百分點杜曉夢:地產行業數字化轉型范式與應用

2020-06-05 17:27:15  來源:CIO時代

摘要:2020年5月29日下午,由中國新一代IT產業推進聯盟指導,CIO時代學院主辦的“房地產行業CIO紛享薈”于廣州成功舉辦。百分點首席數據科學家杜曉夢帶來主題為《地產行業數字化轉型范式與應用》的精彩演講。
關鍵詞: 數據智能 百分點 數字化轉型
  2020年5月29日下午,由中國新一代IT產業推進聯盟指導,CIO時代學院主辦的“房地產行業CIO紛享薈”于廣州成功舉辦。百分點首席數據科學家杜曉夢帶來主題為《地產行業數字化轉型范式與應用》的精彩演講。
 
  她提到大數據時代,地產行業多業態發展正面臨存量化和需求升級的挑戰。具體表現在:行業集中快速提升,競爭加劇,變革壓力巨大;行業整體利潤水平下滑,核心能力要求轉變為精細化運營,如何從開發銷售業務向資產運營和服務轉型成為難題。另外,面對供需關系和人口結構的變化,企業整體缺乏對終端消費者的觸點和連接,數字化能力不足,難以快速洞察和應對消費者需求的變化。
 
  以下為精彩演講實錄:
 
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杜曉夢
百分點首席數據科學家
 
  杜博士介紹,用一張圖來看整個地產行業數據智能整體解決方案,分成數據中臺、AI中臺、智能應用和業態服務四個層面。數據中臺建設,需要去整合內外部的數據資源,之后清理大量冗余數據,進行跨行業的業態ID拉通,對用戶進行深入分析做標簽化,未來用戶資源將很重要。
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  每個老板最關心的事情就是會員建設,也非常關注跨業態會員體系建設,把消費者場景、觸點消費者的注意力和消費者時間鎖定在業態里。
 
  關于跨業態數據的拉通,首先要了解到會員和企業的接觸點,全面認識會員之后,就可以做用戶標簽、用戶畫像和跨業態場景營銷等。值得注意的是,數據中臺建好之后,數據資產才能產生價值,助力IT部門變成利潤中心。
 
  其中,AI中臺是最能展現IT價值的重要點,當下有很多技術在做支撐,包括自然語言處理、動態知識圖譜、機器學習+深度學習、圖像分析、區塊鏈等,AI技術的拐點基本是指數級上升,所以AI中臺建設跟數據中臺類似,一旦把AI服務能力建設起來,那么未來業務做任何場景,都是有儲備的,AI能力是有支撐的。
 
  再往上一層是智能應用層,根據業務場景和業務條線來切分,跟業務緊綁。好的IT項目一定和業務有很好的關聯,所以幫助業務人員把業務問題轉化成數據問題和技術問題,然后再協助CIO把事情轉化成業務價值,形成雙向Bridge。
 
  往往被CIO忽略是業態服務層,包括住開業務、物業管理、商管業務、酒店管理、金融業務和商貿業務等。系統上線不是里程碑的結束,而是開始,從上線開始要做深入貫穿,分析系統上線之后的應用情況,要讓業務不斷的給技術部門提問題,不斷迭代。可以發現,之所以系統上線之后技術部門和業務部門的關系會越來越近,是因為數據對業務決策越來越重要,倒逼CIO必須了解業務。
 
  任何行業的數字化轉型都是一個范式:首先是業務數據化,把所有業務處理、業務場景上的數據轉化成0和1,否則無法自動化和在線化;第二,數據的系統化。在建設數字化時,一定是要想到數據業務價值在哪,否則為了建設數據而建數據是沒有意義的;第三,業態服務。業態的服務把業務數據化和數據業務化結合起來,分析咨詢和運營,要有一部分這樣的人在IT團隊里,成為技術部門和業務部門溝通的紐帶。
 
地產行業數據中臺
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  地產行業數據中臺建設可以分成地產行業數據源、技術平臺、數據資產管理平臺和統一數據服務總線四層。
 
  首先,數據源要統一打通,數據拉通是后續營銷的基礎,將多源異構數據的整合,通過百分點強大的ID拉通技術手段,拉通以人為基礎的數據之后,建設用戶標簽和畫像,最后進行精準推送
 
  基礎技術平臺包括數據采集能力、數據分析存儲、基礎服務模塊的建立等,基于線上和線下全渠道觸點,實現閉環數據采集,統一進行數據存儲、清洗、加工和消費,保證數據價值最大化。
 
  數據資產管理平臺,提供統一的數據生命周期管理,基于完善的數據治理體系,保證數據接入、清洗過程中的數據質量,使企業建立統一、清晰的數據資產視圖,并通過統一的服務總線或者API平臺產生調動價值,把數據包成各種各樣的API,發布進行黑白名單管理。
 
  企業逐步開始重視數據資產,其中數據標準體系、主數據標準體系、數據質量體系、元數據管理都是數據管控體系非常重要的部分。
 
  總結來說,房地產數據中臺是綜合指揮中心,將業務系統數據、案場數據、WIFI數據采集到大數據平臺,通過把所有業務系統數據打通,可以實現全局的認識員工、用戶和服務。建設原始數據、事實標簽、模型標簽、預測標簽等不同層次標簽體系,打造全維度消費者微觀/宏觀畫像。并且,數據開放共享是IT部門實現數據價值非常重要的體現,數據收集后建立數據倉庫,對數據進行深度挖掘,通過API接口把數據同步給企業內外部門,實現數據價值。
 
AI中臺
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  AI中臺是能力平臺,需要一系列的數據挖掘和數據分析能力。
 
  房地產大數據的特征是多源異構,從量和質上都有了巨大變化,包含語音數據、文本數據、圖像數據和視頻數據等,對于非結構化數據的分析和構建需要基于文本分析、圖像分析,以及機器學習和深度學習模型。AI中臺呈現出不斷擴容的趨勢。
 
  NLP引擎:從文本角度分析,房地產企業外部輿情、內部溝通和用戶行為等數據,都需要NLP進行文本分析轉換。
 
  動態知識圖譜:伴隨房地產企業業務形態及數據不斷發生變化,通過對本體或者事實的修改,進行分析、搜索、統計,以及多維地理和時間關聯的推理歸納工作。將信息轉化為知識,并構建形成知識圖譜,最終把人對世界的理解或者人的業務知識轉變為計算機可以理解的數據,幫助用戶進行分析和決策。
 
  機器學習:傳統的SaaS軟件會逐漸被Python和R語言替代,計算效率都有新的提升。
 
  智能BI分析引擎:智能BI分析引擎在自助式分析的基礎上,結合科技發展趨勢,引入“增強分析”概念。深度融合BI+AI,利用自然語言理解和深度學習,驅動BI行業變革。
 
智能應用
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  在智能應用層,精準運營及營銷是以用戶為中心,通過數據驅動為客戶打造從分析、策略到營銷落地的實時化、場景化、自動化的智能營銷閉環;跨業態交叉營銷需要跨航道多業態資源整合,創新客戶經營模式,為客戶提供優質消費體驗;關于商戶聯合營銷,通過大數據的接入和整合,打通所有門店和各個業態的業務壁壘,實現賣場內異業會員的引流,盤活整個生態圈;圍繞用戶旅程中的關鍵時刻營銷(MOT),需要根據標簽獲取用戶相關信息,在關鍵事件節點對客戶推送相應營銷活動。
 
  值得注意的是,自動化實時場景營銷可以通過可視化界面,簡單的拖拽即可完成復雜的營銷決策過程。只要基于營銷目標、標簽和用戶行為等自定義設置多種營銷場景,實時場景捕捉觸發營銷動作,靈活配置場景規則,匹配各種營銷策略,完成自動化實時場景營銷。
 
  地產行業有一系列數據建模可以應用,數據只有參與到決策里,業務人員和領導才能感知價值,數據對業務決策產生支撐。運用一系列大數據分析數據模型,可以實現對地產多業態數據深度挖掘,指導后續客戶分群、精細化運營、商業地塊定價、商鋪規劃選址和去化率預測等行業應用。
 
思考總結:構建數字連接,挖掘數據資產,賦能業務服務
 
  構建數字連接,整合各個價值觀,把數據和技術加起來提供采集入口,把數據匯集好。數據資產建立起來后,進行數據資產挖掘,把數據和業務中臺之間建立AI技術平臺,然后在這個基礎之上向各個板塊提供服務,進行系列的經營分析、營銷渠道管理和會員管理模型等。
 
  整體來說,企業數字化轉型從構建數據連接,到挖掘數據資產,最后賦能業務,這三層這都是非常重要的,百分點也致力于做企業數字化轉型的合伙人,幫助企業實現智能決策。今天就給大家分享到這里,謝謝大家。

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責編:lijj
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