杜丹陽李愛華
摘要:從房地產(chǎn)企業(yè)的視角闡述大數(shù)據(jù)的應用情況,分析近年來大數(shù)據(jù)在我國房地產(chǎn)企業(yè)中的應用案例,并結合國外個別經(jīng)典案例分析大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)和營銷方面的積極作用。研究表明,大數(shù)據(jù)有利于房地產(chǎn)企業(yè)進行理性開發(fā)和多元化、創(chuàng)新性投資;有利于房地產(chǎn)企業(yè)實現(xiàn)精確營銷,擴展業(yè)務范圍或通過與第三方平臺合作的方式拓寬營銷渠道。通過對我國房地產(chǎn)企業(yè)大數(shù)據(jù)應用情況的分析,提出在當前應用實踐中存在的問題,包括來自大數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)和房地產(chǎn)企業(yè)本身的特點所帶來的問題;結合已有研究成果提出應對策略,為房地產(chǎn)企業(yè)更好地應用大數(shù)據(jù)提供了理論支持。
關鍵詞:大數(shù)據(jù),房地產(chǎn)企業(yè),應用
中圖分類號:F293.3 文獻標識碼:B
文章編號:1001-9138-(2014)06-0066-74 收稿日期:2014-04-02
1 引言
電子計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)量的爆發(fā):百度每天約需處理幾十拍字節(jié)的數(shù)據(jù);淘寶網(wǎng)平均每天產(chǎn)生約20太字節(jié)的數(shù)據(jù);平均每一秒鐘就有一段長于1小時的視頻發(fā)布在YouTube上;Facebook有超過10億的注冊用戶,每天上傳的照片數(shù)量約1000萬張,點贊或評論次數(shù)高達幾十億?!叭缃?,一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應用數(shù)據(jù)的時代正在開啟”。
麥肯錫公司最先提出大數(shù)據(jù)概念:“數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)因素滲透到當今各個行業(yè)和業(yè)務職能領域。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來”。牛津大學著名網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)科學家維克托?邁爾-舍恩伯格認為預測是大數(shù)據(jù)的核心;大數(shù)據(jù)時代應對紛繁復雜的數(shù)據(jù)進行取舍,構建積極而安全的未來。國際頂級期刊Nature和Science分別專刊了大數(shù)據(jù),闡述了大數(shù)據(jù)的潛在價值及處理技術上的困難。我國“十二五”規(guī)劃中重點強調(diào)了信息處理技術等四項與大數(shù)據(jù)概念密切相關的關鍵技術創(chuàng)新工程;著名學者李國杰和程學旗曾系統(tǒng)闡述了大數(shù)據(jù)的研究進展和實踐應用中所面臨的困難與挑戰(zhàn),探討了大數(shù)據(jù)的科學問題和研究意義。
在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)資源的戰(zhàn)略價值毋庸置疑,許多企業(yè)通過大數(shù)據(jù)挖掘出有效信息,提高了決策能力和經(jīng)濟效益,比如某些頗具膽識的房企已經(jīng)在大數(shù)據(jù)應用方面取得了相當?shù)某晒?。相較于已經(jīng)開始實踐應用的房地產(chǎn)企業(yè)而言,學術研究方面卻相對滯后。陳大川等人以及嚴娟分別做了大數(shù)據(jù)技術在住房信息系統(tǒng)中的應用研究以及基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)企業(yè)精確營銷研究。然而總體上,對房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)的價值評估和應用研究仍有待進一步深入。
2 大數(shù)據(jù)在我國房地產(chǎn)開發(fā)與營銷中的應用
大數(shù)據(jù)時代的到來必將為一些掌握大數(shù)據(jù)資源并能充分挖掘其價值的產(chǎn)業(yè)帶來更為廣闊的發(fā)展空間。這種情況下,如何應用大數(shù)據(jù)做好開發(fā)運營是我國房地產(chǎn)企業(yè)提高自身競爭力的關鍵。
大數(shù)據(jù)紛繁復雜的特點使得無論是房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)還是房地產(chǎn)中介服務企業(yè)或者是物業(yè)管理企業(yè),其業(yè)務范圍都趨向于多樣化和綜合性,開發(fā)運營、中介服務和物業(yè)管理往往密不可分。本文主要從房地產(chǎn)開發(fā)和營銷兩方面分析大數(shù)據(jù)在我國房地產(chǎn)企業(yè)中的應用現(xiàn)狀。
2.1 大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)開發(fā)中的應用分析
大數(shù)據(jù)為房地產(chǎn)企業(yè)理性開發(fā)提供了有力的數(shù)據(jù)支持;通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)潛在價值的挖掘,房地產(chǎn)企業(yè)還可以進行多元化投資;個人信息的數(shù)據(jù)化以及房地產(chǎn)業(yè)的思維變革,使得大數(shù)據(jù)條件下的創(chuàng)新性投資成為房地產(chǎn)企業(yè)新的利潤增長點。
2.1.1 理性投資,多元化開發(fā)
我國不同地區(qū)房價不同,投資熱度迥異。雖然近年來房地產(chǎn)業(yè)總體呈現(xiàn)或升或穩(wěn)的良好勢頭,但也同樣出現(xiàn)了“鬼城”、“空城”等背離開發(fā)商預期的情況。我國房地產(chǎn)業(yè)的興起與繁榮已有相當長的時期,在開發(fā)投資方面擁有大量歷史數(shù)據(jù),包括城市地理位置,經(jīng)濟發(fā)展情況,城市規(guī)劃和政策導向,投資在建和供地情況等。房地產(chǎn)企業(yè)可以定量分析這些大數(shù)據(jù),預測未來的供需情況,評估項目投資價值,合理開發(fā)。Google公司就曾通過分析海量的搜索詞,低成本高效率地預測了美國住房市場供需和價格等相關指數(shù)。
土地資源對房地產(chǎn)企業(yè)尤為重要,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為土地市場的準確預測提供了可能。房地產(chǎn)企業(yè)要重視大數(shù)據(jù)背景下的土地市場,敏銳洞察土地資源市場走向。萬科集團土地資源數(shù)據(jù)基本來自第三方,面對不斷攀升的地價,萬科集團借助于大數(shù)據(jù)分析,通過二手市場交易和“三舊”改造土地以及保障性住房用地來應對。
除了利用大數(shù)據(jù)進行住房供求分析、理性拿地之外,房地產(chǎn)企業(yè)在業(yè)務范圍內(nèi)的多樣化投資也提高了盈利能力。萬達和綠地等房地產(chǎn)企業(yè)已開始利用大數(shù)據(jù)先機,大力拓展旅游和酒店項目等多元化投資,發(fā)掘出住房市場以外的盈利空間。正如維克托所言,數(shù)據(jù)的再利用不會使數(shù)據(jù)的價值量折損,反而數(shù)據(jù)的價值就體現(xiàn)在潛在的收益中,大數(shù)據(jù)可以挖掘出計劃外的收益空間。
2.1.2創(chuàng)新性投資
對以往的投資和銷售數(shù)據(jù)進行挖掘有利于企業(yè)合理開發(fā),多元化投資;然而房地產(chǎn)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)遠不止這些,尤其是大型企業(yè),他們所掌握的信息不再局限于戶主姓名、家庭結構、收入情況以及購房意向等,計算機技術的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及使得越來越多購房者的個人信息變得更易捕捉和存取。這些大數(shù)據(jù)經(jīng)過專業(yè)分析,便可以從中發(fā)掘出一些看似與房地產(chǎn)企業(yè)不相關的信息,比如購房者的日常消費習慣或者是他們偏愛的出行路線等。多數(shù)情況下這些數(shù)據(jù)的結構性較差,但其潛在價值卻很大,是房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資的新機遇,是盈利的新突破點。
萬科和花樣年在應用大數(shù)據(jù)進行創(chuàng)新性投資方面的經(jīng)驗值得分析。上千萬的購房者數(shù)據(jù)使得花樣年具備充分的優(yōu)勢,從居民需求出發(fā),以手機APP的形式將商戶與居民聯(lián)系起來,構建“社區(qū)電子商務”平臺,在方便快捷的基礎上實現(xiàn)精準營銷。除了社區(qū)電商,花樣年控股集團有限公司還構建了金融服務、酒店服務以及文化旅游等八大領域基于移動互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)業(yè)務布局,遠遠超越了傳統(tǒng)意義上的房企業(yè)務范圍。同樣,萬科集團日臻完善的大數(shù)據(jù)處理技術也為之帶來了商機。通過對其所掌握的480萬業(yè)主數(shù)據(jù)進行挖掘,將社區(qū)商業(yè)、社區(qū)物流、社區(qū)醫(yī)療和養(yǎng)老等與業(yè)主的大數(shù)據(jù)信息相結合,萬科集團提出構建“城市配套服務商”的理念,應用大數(shù)據(jù)避免了危機。
相比較萬科和花樣年,世茂集團在投資方面的創(chuàng)新更值得關注。其經(jīng)營理念認為,“未來購房者買的不僅是一幢房子,更是一種生活體驗”;據(jù)此推出了向業(yè)主提供健康監(jiān)控和咨詢服務的“健康云”管理業(yè)務。通過手機、手表等一些移動設備,適時監(jiān)控業(yè)主健康狀況相關數(shù)據(jù),并進行分析處理,構建健康方案,為業(yè)主做好疾病預防、保持身心健康提供咨詢建議,或者為其直接鏈接實體醫(yī)療。其他一些房地產(chǎn)企業(yè)比如金地和綠地也開始利用大數(shù)據(jù)開拓新的業(yè)務,相繼推出了“智慧城市”、“云服務”等概念;不再單純?yōu)橘彿空咛峁┮粋€遮風擋雨的地方,更側重服務于消費者的心理需求和精神需求。
國外房地產(chǎn)企業(yè)運用自身數(shù)據(jù)優(yōu)勢進行業(yè)務創(chuàng)新的案例同樣屢見不鮮。常被用來作為美國大學教學案例的Windermere房地產(chǎn)就是其中的經(jīng)典之一。該公司通過分析近1億名駕駛員行車GPS導航信息,為潛在購房者在不同時間段上下班行車線路和時間進行了縝密的規(guī)劃,切實滿足顧客需求,提升服務質量。表1呈現(xiàn)了相關企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術輔助房地產(chǎn)投資與開發(fā)決策情況。
2.2 大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)營銷中的應用分析
近年來,在我國某些中小城市,儼然出現(xiàn)了房地產(chǎn)過度開發(fā)投資的情況。房屋本來是一種消費品,但是行業(yè)看似穩(wěn)定而高昂的收益率使得大量投資者趨之若鶩。實際上這些城市的吸引力遠不如一二線城市,大量開發(fā)的結果只能是空置。因此,對這些地方來說,房地產(chǎn)企業(yè)如何利用手中的數(shù)據(jù)促進庫存消化才是關鍵。另外,由于電子商務的普及,人們消費方式的轉變使得對商業(yè)地產(chǎn)的傳統(tǒng)營銷模式難以發(fā)揮作用。
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要解決上述問題,關鍵是在大數(shù)據(jù)時代如何做好房地產(chǎn)營銷。數(shù)據(jù)資源是房地產(chǎn)企業(yè)提升競爭力的關鍵之一,龐大的數(shù)據(jù)來源保證了精準的客戶定位,為房地產(chǎn)企業(yè)成功營銷提供了可能。首先房地產(chǎn)企業(yè)可以通過信息系統(tǒng)實現(xiàn)精確營銷。憑借房地產(chǎn)商自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,建立客戶信息系統(tǒng),將客戶進行分類,通過挖掘大數(shù)據(jù),提煉出客戶信息,有針對性地實現(xiàn)精確營銷(見圖1)。
此外,也有些大型房企主動轉向了電商,對營銷模式進行變革。新峰地產(chǎn)規(guī)劃了五個大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng),其中房譜網(wǎng)可以根據(jù)需求為客戶篩選出中意的房產(chǎn);自動評估系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)處理技術實現(xiàn)了對房產(chǎn)價格自動評估的功能,用戶只需將房產(chǎn)相關數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng),系統(tǒng)會自動評估出房價,并為用戶提供相應的貸款和稅費等信息。類似于萬達集團的電商運營模式,新峰地產(chǎn)也同樣采取線上線下相結合的方式,線下的營銷部也會根據(jù)客戶的線上信息與客戶取得聯(lián)系。這種營銷方式需要企業(yè)自身既是大數(shù)據(jù)擁有者又是數(shù)據(jù)處理技術的領先者,對房地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)搜集、存儲和數(shù)據(jù)挖掘能力要求很高。
上述營銷方式,都是房地產(chǎn)商將原本的業(yè)務范圍主動拓寬的做法,基本不需要第三方平臺(見表2)。而維克托認為,如果房地產(chǎn)商共享數(shù)據(jù)資源,還可以通過與第三方合作的方式將開發(fā)商、家居服務等市場參與方與消費者聯(lián)系起來,使得大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢更加明顯。比如CNFS房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中就包含了從政府到房地產(chǎn)開發(fā)商再到二手房交易市場覆蓋中國289個城市的房地產(chǎn)數(shù)據(jù),有些城市甚至記錄了長達十年的龐大數(shù)據(jù)量。美國著名的眾籌公司Realty Mogul也屬于這樣的第三方平臺。Realty Mogul通過互聯(lián)網(wǎng)眾籌的方式搭建起房地產(chǎn)商和投資者之間的橋梁,為那些小規(guī)模投資者提供了機會;而它所提供給投資者的充分的房產(chǎn)信息和分析結果則來自于其掌握的大量數(shù)據(jù)。宜居中國是輕資產(chǎn)運營的典型代表,它最早提出中國的房地產(chǎn)流通服務商這一理念。借助先進的IT技術,易居推出了獨立的“克而瑞房價分析系統(tǒng)”,為超過100萬置業(yè)用戶提供服務。好屋中國通過大量吸收個人購房者信息,整合建立起大數(shù)據(jù)資源庫,通過一定的算法找到購房者需求與房產(chǎn)項目之間的匹配,進而提高房地產(chǎn)交易成交量。鳳凰房產(chǎn)網(wǎng)擁有超過160萬的訪問量,通過對海量數(shù)據(jù)的有效分析,這些網(wǎng)站可以更好地了解到客戶的需求,為房地產(chǎn)商的營銷準確定位,以大數(shù)據(jù)的思維推動房地產(chǎn)業(yè)更好發(fā)展。自騰訊公司推出即時聊天工具以來,其用戶數(shù)據(jù)量相當可觀。去年3月份,騰訊大粵房產(chǎn)與碧桂園山河城的合作就是大數(shù)據(jù)時代房地產(chǎn)業(yè)成功營銷的范例。而在此之前,依托于騰訊社交平臺和大數(shù)據(jù)平臺,碧桂園十里銀灘成功營銷,開盤當日即創(chuàng)下了3300套房源的奇跡。在營銷方面類似的第三方平臺還有很多,他們擁有先進的互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)處理技術,為更好地利用大數(shù)據(jù)提供了保證。表2呈現(xiàn)了相關企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術來改變或發(fā)展營銷的模式。
3 大數(shù)據(jù)在我國房地產(chǎn)企業(yè)應用中的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)雖然是新事物,但是房地產(chǎn)企業(yè)在運用大數(shù)據(jù)思維進行開發(fā)和營銷的同時也不能忽略潛在的挑戰(zhàn)和威脅:大數(shù)據(jù)出現(xiàn)在隱私保護上的問題總是難以協(xié)調(diào),所要求的海量數(shù)據(jù)處理能力是目前許多房地產(chǎn)企業(yè)并不具備的;另外房地產(chǎn)企業(yè)本身具有的一些特點也使我們在發(fā)展大數(shù)據(jù)應用時面臨的挑戰(zhàn)。
3.1 來自大數(shù)據(jù)的問題和應對
房地產(chǎn)企業(yè)應用大數(shù)據(jù)為客戶量身定制的服務,必然建立在對其資料充分了解的基礎上,甚至當不包含個人信息的數(shù)據(jù)大到一定程度的時候,對個人身份的識別率也能達到99%以上。這些大量的信息不可避免地包含了許多個人隱私,以當前的道德倫理觀不可能對之不予理會。應對這種情況,維克托提出可以通過讓數(shù)據(jù)使用者承擔隱私保護的責任,而不是遵循本人許可方可使用這種傳統(tǒng)的方式來保護個人隱私;或者將個人信息數(shù)據(jù)進行模糊處理,犧牲掉一些精確性來保護個人隱私。這些方法在房地產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)道路上究竟能否可行還有待進一步實踐。
大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢不僅僅是在數(shù)量上,而是在其涵蓋的復雜多樣的信息。龐大的非結構化數(shù)據(jù)在搜集、存儲和處理上都不是常規(guī)算法或軟件能夠輕易實現(xiàn)的。大量數(shù)據(jù)持續(xù)快速生成,其價值密度卻在降低,如何從中分離出有效的信息對每個房地產(chǎn)企業(yè)來講都是一個不小的挑戰(zhàn)。針對這種情況,一方面可以通過制定大數(shù)據(jù)國家戰(zhàn)略,切實推進我國大數(shù)據(jù)學術研究進程,加快科技成果轉化為生產(chǎn)力,增強我國房地產(chǎn)企業(yè)大數(shù)據(jù)處理能力;另一方面,房地產(chǎn)企業(yè)可以將數(shù)據(jù)委托給第三方處理。不同類型的企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的角色定位不同,目前有許多企業(yè)具備專門的大數(shù)據(jù)處理技術,房地產(chǎn)企業(yè)通過類似外包的形式將數(shù)據(jù)委托給專門的公司處理,而自身專注于信息的使用從而實現(xiàn)縱深發(fā)展。
大數(shù)據(jù)時代既要注重國際交流,又要避免國外先進的數(shù)據(jù)挖掘技術對我國大數(shù)據(jù)應用造成沖擊。目前,已有一些做數(shù)據(jù)研究的國外公司看到了我國市場上的海量數(shù)據(jù),希望進入中國市場做大數(shù)據(jù)業(yè)務,而目前我國還沒有實力相當?shù)钠髽I(yè)能夠與之抗衡。在這種情況下,可以先與國際企業(yè)進行友好合作,帶動我國房地產(chǎn)企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務的發(fā)展繼而走向國際化。但是在此過程中應注意盈利模式的選擇和雙方的角色定位。國外的公司應定位于數(shù)據(jù)中間商,而我國房地產(chǎn)業(yè)在數(shù)據(jù)授權時應注意保留所有權及其潛在價值。
3.2 房地產(chǎn)企業(yè)自身的困境和應對
房地產(chǎn)業(yè)既是實體經(jīng)濟的支柱又具有一些虛擬經(jīng)濟的特點,比如復雜性、介穩(wěn)性和高風險性等。這些特點使得房地產(chǎn)企業(yè)在應用大數(shù)據(jù)時的未知數(shù)增多:虛擬經(jīng)濟體系對心理預期的變化較為敏感,大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的公開和共享有可能影響人們對房地產(chǎn)業(yè)的心理預期,對投資需求造成沖擊??紤]到房地產(chǎn)虛擬經(jīng)濟的介穩(wěn)性,一旦受到?jīng)_擊,房地產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定性就會遭到破壞,影響國民經(jīng)濟發(fā)展。因此,房地產(chǎn)企業(yè)在應用大數(shù)據(jù)時既要抓住機遇,勇于創(chuàng)新,又要縱觀全局,不能盲目變革。
相比電子商務,房地產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢并不突出,目前還存在嚴重的數(shù)據(jù)結構不平衡,信息不對稱情況。因此,迫切需要一個房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)共享平臺,對房地產(chǎn)數(shù)據(jù)進行備案,并結合房產(chǎn)估價師的努力構建出一個龐大而真實的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)庫。比如住房信息系統(tǒng)的建立和完善,可以對住房監(jiān)測、公積金和住房保障等相關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理。通過對數(shù)據(jù)采集方案、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方案以及數(shù)據(jù)查詢方案的設計,建立一個安全、完整、時效、獨立的系統(tǒng),實現(xiàn)政府部門、企事業(yè)單位和個人之間的數(shù)據(jù)共享。
當前房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)展的趨勢是,業(yè)務內(nèi)容綜合性越來越強,地域延伸越來越廣,企業(yè)集團化趨勢加強。在這種情況下,如何實現(xiàn)房地產(chǎn)企業(yè)有效運營本身就是一個大數(shù)據(jù)問題。房地產(chǎn)企業(yè)需要建立一個大數(shù)據(jù)庫,將企業(yè)集團的人、財、物和信息等資源統(tǒng)籌規(guī)劃,通過數(shù)據(jù)挖掘進行分析預測,實現(xiàn)一體化運營管理。
參考文獻:
1.Mayer-Sch?nberger V,Cukier K.Big Data:A Revolution that Will Transform How We Live,Work,and Think[M].Houghton Mifflin Harcourt.2013
2.李國杰 程學旗.大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學思考.中國科學院院刊.2012.3
3.田溯寧.擁抱“大數(shù)據(jù)時代”.企業(yè)研究.2013.3
4.Manyika J,Chui M,Brown B,et al.Big data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity.2011
endprint
5.Mayer-Sch?nberger V.Delete:The Virtue of Forgetting in the Digital Age[M].Princeton University Press.2011
6.Big Data.Nature.2008.455
7.Dealing with data.Science.2011.331
8.LohrS.The Age of Dig Data.New York Times.2012.11
9.BrownB,Chui M,Manyika J.Are You Ready for the Era of ‘big data.McKinsey Quarterly.2011.4
10.王珊 王會舉 覃雄派等.架構大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn),現(xiàn)狀與展望.計算機學報.2011.10.34
11.陳大川 張寶山.大數(shù)據(jù)技術在住房信息系統(tǒng)中的應用.信息通信技術.2012.5
12.嚴娟.基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)企業(yè)精確營銷研究. 市場周刊.2013.9
13.Wu L,Brynjolfsson E.The Future of Prediction:How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales.Economics of Digitization.University of Chicago Press.2013
14.萬億金礦大數(shù)據(jù)地產(chǎn):社區(qū)服務商可以做的四件事http://www.ffw.com.cn/1/107/463/169906_2.html
15.看中“大數(shù)據(jù)”商機,房企轉型謀求軟實力http://house.china.com.cn/chongqing/view/688439.htm
16.Sonka S,IFAMR I.Big Data and the Age Sector:More than Lots of Numbers.International Food and Agribusiness Management Review.2014.17
17.2013中國房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)新聞發(fā)布會http://sy.jiwu.com/news/1301701.html
18.http://www.cnfsdata.com/default/bigdata.html
19.韋龑.Realty Mogul房地產(chǎn)投資網(wǎng)絡眾籌平臺.http://www.it-times.com.cn/wangzhidaohang/20723.jhtml
20.易居中國推出克而瑞房價系統(tǒng).http://money.163.com/13/0520/01/8V9GEDM300253B0H.html
21.李萬里.對話好屋中國陳興獨立經(jīng)紀人的大數(shù)據(jù)時代.http://www.pcpop.com/doc/0/931/931855.shtml
22.2013年房產(chǎn)營銷進入大數(shù)據(jù)時代.http://gd.qq.com/a/20130309/000055.htm
23.成思危.虛擬經(jīng)濟的基本理論及研究方法.管理評論.2009.1.21
24.涂子沛.信上帝,也信數(shù)據(jù).青年博覽.2011.20
25.白山.房地產(chǎn)企業(yè)開展網(wǎng)絡營銷的策略選擇.中國房地產(chǎn).2008.11
26.孟小峰 慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念,技術與挑戰(zhàn).計算機研究與發(fā)展.2013.1.50
27.程明書 彭曉愈.未來房地產(chǎn)網(wǎng)絡營銷在線交易模式.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.10
28.李國杰.大數(shù)據(jù)研究的科學價值.中國計算機學會通訊.2012.9.8
29.王熙上.萬科表態(tài):不當?shù)赝蹙G色轉型謀先發(fā)優(yōu)勢.股市動態(tài)分析.2010.13
30.肖劍.房地產(chǎn)營銷新熱點——體驗式營銷.中國房地產(chǎn).2004.4
31.Battle L M.Interactive Visualization of Big Data Leveraging Databases for Scalable Computation[D].Massachusetts Institute of Technology.2013
32.Tene O,Polonetsky J.Privacy in the Age of Big Data:A time for Big Decisions.Stanford Law Review Online.2012
33.周剛華 錢放 王卉.城市社區(qū)商業(yè)綜合體開發(fā)和運營的影響因素研究.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.11
作者簡介:
杜丹陽,中央財經(jīng)大學管理科學與工程專業(yè)碩士生。
李愛華,中央財經(jīng)大學管理科學與工程學院副教授,主要從事管理決策、數(shù)據(jù)挖掘理論與應用方面的研究,其應用涉及風險管理、房地產(chǎn)、信貸客戶關系管理等領域。
注:本研究得到自然科學基金項目“數(shù)據(jù)挖掘與智能知識管理:理論及應用研究”(70921061)部分資助。
Study on the Applicationsof Big Data in
Chinese Real Estate Enterprises
Du Danyang,Li Aihua
Abstract:This paper centers on the present applications of big data in Chinese real estate from the perspective of real estate enterprises.Illustrating the cases of the application practice on big data in combination with some classical foreign cases,we analyzethe positive effects of big data in realty development and marketing.The study shows that big data is conducive to rational developmentand innovative diversified investment,and also helps the enterprises to market accurately,to expand the business and to enrich sales channels via the cooperation with the third-party.Finally,this paper puts forwards the problems in this practice for now and the possible solutions according to other references.It is likely to be the theories support of the better applications of big data in Chinese real estate enterprises.
Keywords:Big data,Chinese real estate enterprises,Application status
李美婷/責任編輯
endprint
5.Mayer-Sch?nberger V.Delete:The Virtue of Forgetting in the Digital Age[M].Princeton University Press.2011
6.Big Data.Nature.2008.455
7.Dealing with data.Science.2011.331
8.LohrS.The Age of Dig Data.New York Times.2012.11
9.BrownB,Chui M,Manyika J.Are You Ready for the Era of ‘big data.McKinsey Quarterly.2011.4
10.王珊 王會舉 覃雄派等.架構大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn),現(xiàn)狀與展望.計算機學報.2011.10.34
11.陳大川 張寶山.大數(shù)據(jù)技術在住房信息系統(tǒng)中的應用.信息通信技術.2012.5
12.嚴娟.基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)企業(yè)精確營銷研究. 市場周刊.2013.9
13.Wu L,Brynjolfsson E.The Future of Prediction:How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales.Economics of Digitization.University of Chicago Press.2013
14.萬億金礦大數(shù)據(jù)地產(chǎn):社區(qū)服務商可以做的四件事http://www.ffw.com.cn/1/107/463/169906_2.html
15.看中“大數(shù)據(jù)”商機,房企轉型謀求軟實力http://house.china.com.cn/chongqing/view/688439.htm
16.Sonka S,IFAMR I.Big Data and the Age Sector:More than Lots of Numbers.International Food and Agribusiness Management Review.2014.17
17.2013中國房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)新聞發(fā)布會http://sy.jiwu.com/news/1301701.html
18.http://www.cnfsdata.com/default/bigdata.html
19.韋龑.Realty Mogul房地產(chǎn)投資網(wǎng)絡眾籌平臺.http://www.it-times.com.cn/wangzhidaohang/20723.jhtml
20.易居中國推出克而瑞房價系統(tǒng).http://money.163.com/13/0520/01/8V9GEDM300253B0H.html
21.李萬里.對話好屋中國陳興獨立經(jīng)紀人的大數(shù)據(jù)時代.http://www.pcpop.com/doc/0/931/931855.shtml
22.2013年房產(chǎn)營銷進入大數(shù)據(jù)時代.http://gd.qq.com/a/20130309/000055.htm
23.成思危.虛擬經(jīng)濟的基本理論及研究方法.管理評論.2009.1.21
24.涂子沛.信上帝,也信數(shù)據(jù).青年博覽.2011.20
25.白山.房地產(chǎn)企業(yè)開展網(wǎng)絡營銷的策略選擇.中國房地產(chǎn).2008.11
26.孟小峰 慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念,技術與挑戰(zhàn).計算機研究與發(fā)展.2013.1.50
27.程明書 彭曉愈.未來房地產(chǎn)網(wǎng)絡營銷在線交易模式.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.10
28.李國杰.大數(shù)據(jù)研究的科學價值.中國計算機學會通訊.2012.9.8
29.王熙上.萬科表態(tài):不當?shù)赝蹙G色轉型謀先發(fā)優(yōu)勢.股市動態(tài)分析.2010.13
30.肖劍.房地產(chǎn)營銷新熱點——體驗式營銷.中國房地產(chǎn).2004.4
31.Battle L M.Interactive Visualization of Big Data Leveraging Databases for Scalable Computation[D].Massachusetts Institute of Technology.2013
32.Tene O,Polonetsky J.Privacy in the Age of Big Data:A time for Big Decisions.Stanford Law Review Online.2012
33.周剛華 錢放 王卉.城市社區(qū)商業(yè)綜合體開發(fā)和運營的影響因素研究.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.11
作者簡介:
杜丹陽,中央財經(jīng)大學管理科學與工程專業(yè)碩士生。
李愛華,中央財經(jīng)大學管理科學與工程學院副教授,主要從事管理決策、數(shù)據(jù)挖掘理論與應用方面的研究,其應用涉及風險管理、房地產(chǎn)、信貸客戶關系管理等領域。
注:本研究得到自然科學基金項目“數(shù)據(jù)挖掘與智能知識管理:理論及應用研究”(70921061)部分資助。
Study on the Applicationsof Big Data in
Chinese Real Estate Enterprises
Du Danyang,Li Aihua
Abstract:This paper centers on the present applications of big data in Chinese real estate from the perspective of real estate enterprises.Illustrating the cases of the application practice on big data in combination with some classical foreign cases,we analyzethe positive effects of big data in realty development and marketing.The study shows that big data is conducive to rational developmentand innovative diversified investment,and also helps the enterprises to market accurately,to expand the business and to enrich sales channels via the cooperation with the third-party.Finally,this paper puts forwards the problems in this practice for now and the possible solutions according to other references.It is likely to be the theories support of the better applications of big data in Chinese real estate enterprises.
Keywords:Big data,Chinese real estate enterprises,Application status
李美婷/責任編輯
endprint
5.Mayer-Sch?nberger V.Delete:The Virtue of Forgetting in the Digital Age[M].Princeton University Press.2011
6.Big Data.Nature.2008.455
7.Dealing with data.Science.2011.331
8.LohrS.The Age of Dig Data.New York Times.2012.11
9.BrownB,Chui M,Manyika J.Are You Ready for the Era of ‘big data.McKinsey Quarterly.2011.4
10.王珊 王會舉 覃雄派等.架構大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn),現(xiàn)狀與展望.計算機學報.2011.10.34
11.陳大川 張寶山.大數(shù)據(jù)技術在住房信息系統(tǒng)中的應用.信息通信技術.2012.5
12.嚴娟.基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)企業(yè)精確營銷研究. 市場周刊.2013.9
13.Wu L,Brynjolfsson E.The Future of Prediction:How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales.Economics of Digitization.University of Chicago Press.2013
14.萬億金礦大數(shù)據(jù)地產(chǎn):社區(qū)服務商可以做的四件事http://www.ffw.com.cn/1/107/463/169906_2.html
15.看中“大數(shù)據(jù)”商機,房企轉型謀求軟實力http://house.china.com.cn/chongqing/view/688439.htm
16.Sonka S,IFAMR I.Big Data and the Age Sector:More than Lots of Numbers.International Food and Agribusiness Management Review.2014.17
17.2013中國房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)新聞發(fā)布會http://sy.jiwu.com/news/1301701.html
18.http://www.cnfsdata.com/default/bigdata.html
19.韋龑.Realty Mogul房地產(chǎn)投資網(wǎng)絡眾籌平臺.http://www.it-times.com.cn/wangzhidaohang/20723.jhtml
20.易居中國推出克而瑞房價系統(tǒng).http://money.163.com/13/0520/01/8V9GEDM300253B0H.html
21.李萬里.對話好屋中國陳興獨立經(jīng)紀人的大數(shù)據(jù)時代.http://www.pcpop.com/doc/0/931/931855.shtml
22.2013年房產(chǎn)營銷進入大數(shù)據(jù)時代.http://gd.qq.com/a/20130309/000055.htm
23.成思危.虛擬經(jīng)濟的基本理論及研究方法.管理評論.2009.1.21
24.涂子沛.信上帝,也信數(shù)據(jù).青年博覽.2011.20
25.白山.房地產(chǎn)企業(yè)開展網(wǎng)絡營銷的策略選擇.中國房地產(chǎn).2008.11
26.孟小峰 慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念,技術與挑戰(zhàn).計算機研究與發(fā)展.2013.1.50
27.程明書 彭曉愈.未來房地產(chǎn)網(wǎng)絡營銷在線交易模式.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.10
28.李國杰.大數(shù)據(jù)研究的科學價值.中國計算機學會通訊.2012.9.8
29.王熙上.萬科表態(tài):不當?shù)赝蹙G色轉型謀先發(fā)優(yōu)勢.股市動態(tài)分析.2010.13
30.肖劍.房地產(chǎn)營銷新熱點——體驗式營銷.中國房地產(chǎn).2004.4
31.Battle L M.Interactive Visualization of Big Data Leveraging Databases for Scalable Computation[D].Massachusetts Institute of Technology.2013
32.Tene O,Polonetsky J.Privacy in the Age of Big Data:A time for Big Decisions.Stanford Law Review Online.2012
33.周剛華 錢放 王卉.城市社區(qū)商業(yè)綜合體開發(fā)和運營的影響因素研究.中國房地產(chǎn)(學術版).2013.11
作者簡介:
杜丹陽,中央財經(jīng)大學管理科學與工程專業(yè)碩士生。
李愛華,中央財經(jīng)大學管理科學與工程學院副教授,主要從事管理決策、數(shù)據(jù)挖掘理論與應用方面的研究,其應用涉及風險管理、房地產(chǎn)、信貸客戶關系管理等領域。
注:本研究得到自然科學基金項目“數(shù)據(jù)挖掘與智能知識管理:理論及應用研究”(70921061)部分資助。
Study on the Applicationsof Big Data in
Chinese Real Estate Enterprises
Du Danyang,Li Aihua
Abstract:This paper centers on the present applications of big data in Chinese real estate from the perspective of real estate enterprises.Illustrating the cases of the application practice on big data in combination with some classical foreign cases,we analyzethe positive effects of big data in realty development and marketing.The study shows that big data is conducive to rational developmentand innovative diversified investment,and also helps the enterprises to market accurately,to expand the business and to enrich sales channels via the cooperation with the third-party.Finally,this paper puts forwards the problems in this practice for now and the possible solutions according to other references.It is likely to be the theories support of the better applications of big data in Chinese real estate enterprises.
Keywords:Big data,Chinese real estate enterprises,Application status
李美婷/責任編輯
endprint
中國房地產(chǎn)·學術版2014年6期