“数说”——数据的三重身份

文 | 帆软数据应用研究院地产行业专家印珂玮

引言

数据引领了新时代地产企业的变革，top30中大部分房企在完成了基础设施与业务系统的布局后，正在将信息化工作的重心转向数据本身，让数据发挥出更大的价值。笔者的项目顾问团队最近就正在协助华南某龙头房企落地数据资产梳理工作，输出的成果成功应用到了该企业的数据中台项目。

近期笔者也参加了多场数据价值工作的讨论交流会，一场上海某地产企业的内部数据项目启动会，一场帆软举办的地产行业峰会，一场北京地产CIO峰会。会议期间讨论交流最多的一个话题就是数据的三重身份。

数据是信息时代的石油

19世纪后期第二次工业革命的成功，宣告人类正式进入电气时代。电气时代的能源命脉就是黑色黄金——石油。21世纪被誉为信息时代，数字化工作的革命随处可见：大到国家的政务、军队，小到一个企业的运转，都离不开数据。数据就是这个信息时代的石油。

数据本身很有价值，但和石油一样，想要充分发挥数据的价值，就必须进行提炼。有时候我们会把企业的业务系统比作一块块油田，每时每刻都在生产业务数据，提供给企业以持续发展的动力。但每个油田都有自己的生产标准，产出的石油质量也因“田”而异。企业作为这些油田的管理者和直接受益者，需要首先将这些“石油”按照统一标准进行提纯，然后进行统一存储，按需分配给下游使用者——决策支撑、数据运营、掌上操盘等。

图1 数据的产出如石油一样需要标准与规范

数据和石油一样，是企业不断向前发展的动力能源。历数20世纪末期以来中东发生的战争，其实都是为了掠夺石油资源，而企业恰恰也是一样。笔者曾经有幸亲身参与过一场没有硝烟的战争——一个商业地产客户的精细化管理改革进程。在这场战争中，企业总部集团最终实现了数据标准自上而下的统一、考核指标的计算口径与规则逻辑的统一、全集团上下对业务管理的认知的统一。

其最直接可见的结果就是，原来半年、季度做一次的经营管理复盘，现在每个月都可以标准化输出经营分析报告。原来每次经营会议上吵得最凶的是为什么你的业绩高出平均水平这么高，是不是剥离了管理费用和成本分摊；现在吵得最凶的是在整体投资回报率偏低的市场环境下，集团各项目的租金收入水平和资产升值速率突破了行业平均水平。

数据正在推动企业的发展，推动时代的发展。

谁掌握了数据的秘密，谁就掌握了发展的动力。

数据是现场

与房地产企业配合落地的多个数据项目工作中，给笔者留下印象最深的是一位粤派房企董事长的要求——“数据不落地”。

其项目背景大概也是国内大部分房企都会面临的问题：每项业务指标每年都要走一遍预算编制过程、执行过程、核算过程、复盘过程。业务指标都有其年度生命周期，从预算开始，不同业务部门通力配合进行结果预测，编制考核目标；执行过程中也会时刻盯紧，谨防出现一些不必要的偏离；核算过程也是异常吃力，要跨过多个部门墙进行季度核算和复盘。

一整年走下来，每项业务指标都在可控范围内进行了一定量的偏离，最终结果就是项目的利润还是下降了。

笔者第一次接到这个项目需求时，首先去做了一份多层级、跨板块的财务总账分析。细究了一下总账背后的业务逻辑——环环相扣，并没有出现想象中的核算口径与指标规则上的差错。这时候仔细回想Kick-Off会议上，董事长之所以提出的“数据不落地”要求，是因为在每个分析阶段的数据上报过程中，各层级职能部门都习惯性地使用PPT、Excel、Word来进行指标汇报。正是在这样不严谨的层层上报过程中，出现了部分小数点后的数字被隐去、分摊数据被平均、利润考核被下降的情况。

找到了问题的原因，笔者也深刻地意识到了，数据其实就是现场。现场的一针一线、一分一毫都必须被事无巨细地还原、上报、汇总、整合，不能因为流程、路径、计算规则等原因丢失了业务现场的细节情况。提供给决策领导的数据，一定是从最一线的业务数据直接进行汇总的，不能通过PPT、Excel、Word这一类文件手把手传递。要让现场的业务数据上通下达，要让各层级职能部门规范考核与汇报动作，要让决策的管理触手掌控每一个业务环节。

图2 数据如实地反应着项目一线的真实情况

“数据不落地”不是一句口号，更像是一种信念，要求每一位数据工作者保持初心，如实地传递业务现场的情况。没有调查就没有发言权，调查的结果就是数据。新时代房地产企业的精细化管理改革的依据，就是数据，就是现场。

数据是语言

因工作的原因，笔者常常接触到一线房地产企业的数据价值部门，他们经常以数据的翻译官自居。这正体现了数据工作的价值观——数据是将第一线业务场景准确不遗漏、详实不拘束、简明不紊乱地呈现给企业的决策层。

你瞧，这不就是翻译工作的信、达、雅么？

【信】既要准确，不偏离，不遗漏，也不要随意增减意思。数据工作中，常常体现在对现场业务指标与业绩数据的准确传递上。每

当运营部门需要整合当月运营数据时，一线的业务同事们总要呼啦啦地进行大量excel的编制，其中不乏跨条线、跨部门、跨业务地数据整合。这时候总会出现一些意外情况，比如各项目的分期分区成本分摊情况、税金抵扣数据如何进行平账、营销费用如何挂靠等等。

通过数据标准的统一、业务指标的规划汇总、主数据系统的关联映射之后，数据才能够准确不遗漏地逐级向上汇总、传递，形成切实有效的数据分析报告，提供战略决策依据。

下图是笔者参与的某房企主数据规则建设项目中，对项目、分期、分区、楼栋等规则的定义与划分动作。过程中首先明确同类型的数据在不同业务阶段应具有唯一的标准规则，如项目名称及其编码规则，在启动会阶段由拿地部门与规划设计部门联合发布后，就会成为企业业务流程中唯一定位该项目的编码。项目分期、分区、楼栋等应在对应的方案设计、合同定标、销售运营等阶段由相关部门敲定并发布。其中产品业态会参与标准制定的全过程。

完整的项目主数据建立之后，企业对项目级的数据管控才能做到不偏离、不遗漏。

图3 【信】——通过制定数据标准来确保准确、不偏离、不遗漏

【达】指不拘泥于原文形式，译文通顺明白。在数据工作中，常常体现在减少晦涩难懂的业务数据报表，将其重点、要点问题转化为通俗易懂的数据分析结果。

笔者在工作过程中，常常遇到这样的需求：请给该集团不同项目的库存风险情况进行排摸，指出当前各项目存在的风险因素与可能的解决办法。通常情况下，我们遇到类似需求第一个想到的一定是排名赛马表。从上到下地将各项目的风险进行权重配比，最后算出一个可能的排名情况。如下图：

图4 某房企的项目库存盘点清单表

但是对于权重风险分析来说，有很多的关联因素被隐藏了，下面的四象限分析方法的视角其实会更全面——将库量作为纵轴，将库龄作为横轴，去综合判断一个项目的库量情况与库龄周期情况，如下图所示：

图5 项目库存风险的四象限分析图

在四象限分析法则中，项目所处的位置常常意味着该项目目前所处的库存风险状态：

项目处于右上方第一象限中，说明该项目同时具有高库龄和高库量的双风险因素，那应当在保证去化的同时，降低下阶段的供货力度
项目处于右下方第二象限中，说明该项目拥有低库量但处于高库龄风险影响下，即处于较长去化周期内，应当加强其去化力度，加强营销推广以缩短库龄周期，同时密切关注市场上同类型产品的库量去化情况以在合适的时机内推送更多的供货。以此类推，因地制宜。
【雅】要求我们不仅能够准确、详实、不拘泥于形式地进行数据分析，还要简明、美观、兼顾视觉上的冲击与决策上的支撑。

在大量的房企数据工作实践中，笔者大屏的展现形式最容易抓住决策层的眼球。在月度例会、经营决策峰会、董事会、投融资峰会等一系列重量级会议上，与会者更希望能够从一张大屏页面上纵览全局、运筹帷幄。

大屏的设计首先要从数据的角度，确保每项指标数据的实时性、准确性。其次要思考业务指标之间的关联关系。比如下图右下角对整盘货值资源的拆分，对应了每月货值去化分析，提供管理层对每月货值动态调整的决策依据。最后，大屏的呈现更是企业对外宣传的窗口，更要能够体现出企业的运营方向和精神面貌。

图6 某房企运营作战地图

随着信息时代带来的碎片化工作时间增多，决策层不再满足于会议室大屏前的运筹帷幄，更多地需要出差路上的掌控全局。移动端的决策支撑也是必不可少。

一家发源于南京本地的房企对此尤为重视，要求数据部门的同事尽一切可能将原本依托于PC的决策平台移动化。这个项目时间紧、任务重，也非常考验供应商跨平台的能力。在短短三个月的时间周期内，我们不仅帮助甲方实现了PC端决策平台原有数据架构的再整合，还进行了移动端的重新部署和决策架构调整。

图7 掌上驾驶舱的运筹帷幄

小结

信息时代，数据是源动力，驱动着企业的飞速发展、支撑着企业的规模扩张。前行的过程中我们需要不断回顾历史、总结经验教训，缩短决策链、提升决策力，这一切都离不开对业务动作的数据化。掌握数据这门语言，就能触摸到这个时代最清晰的脉搏。

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