大數(shù)據(jù)是看待市場(chǎng)的全新角度，將極大的改變土地、工程、營(yíng)銷、售后、物業(yè)等房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作的所有流程。本文從房企市場(chǎng)、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)價(jià)值、應(yīng)用場(chǎng)景等方面簡(jiǎn)要大數(shù)據(jù)分析時(shí)代下的房企應(yīng)用。
隨著房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)規(guī)?；l(fā)展，行業(yè)集中度提升，房企通過(guò)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)決策進(jìn)行支撐的需求愈發(fā)強(qiáng)烈，新的信息采集手段為房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的突破提供了條件。
移動(dòng)端設(shè)備的普及使用使得實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地收集群體客戶數(shù)據(jù)得以突破，近兩年地理信息、配套數(shù)據(jù)極大豐富，且數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)化。
因此為數(shù)據(jù)的多樣性結(jié)構(gòu)化應(yīng)用提供了可能，房地產(chǎn)信息化和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)到了新的爆發(fā)期。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)背景分析
房企市場(chǎng)在進(jìn)行激烈的變化，首先，從增量市場(chǎng)變?yōu)榇媪渴袌?chǎng)，關(guān)注點(diǎn)由賣新房轉(zhuǎn)變?yōu)樽赓U、物業(yè)、客服等；
其次，消費(fèi)升級(jí)，目標(biāo)群體從中產(chǎn)階級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)閭€(gè)性張揚(yáng)的80后90后；
最后，政策壓力及供需失衡導(dǎo)致房子不好賣，形勢(shì)更加嚴(yán)峻。
在這種背景之下，企業(yè)就會(huì)更多考慮到“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)型，主要體現(xiàn)為口碑信息放大客戶影響力、需要重新打通多業(yè)態(tài)的客戶、客戶對(duì)體驗(yàn)的要求越來(lái)越高。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
大數(shù)據(jù)時(shí)代下的房地產(chǎn)行業(yè)新商業(yè)模式，即在房地產(chǎn)全產(chǎn)業(yè)鏈流程中，利用相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)及空間分析方法進(jìn)行合理的規(guī)劃運(yùn)營(yíng)，從而優(yōu)化資源配置，降低商業(yè)運(yùn)行成本。
土地投策
基于大數(shù)據(jù)與地理空間因素對(duì)地塊市場(chǎng)和區(qū)域的預(yù)判分析，提高地價(jià)評(píng)估的準(zhǔn)確性，為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)提供更為科學(xué)的依據(jù)，幫助開(kāi)發(fā)商更精確得完成土地投策。
用地緩沖區(qū)空間分析，判斷地塊輻射的基礎(chǔ)設(shè)施；
周邊路網(wǎng)信息、交通數(shù)據(jù)分析，判定出行便利程度；
周邊的人口結(jié)構(gòu)、收入水平分析，判定購(gòu)房需求。
地塊定價(jià)
大數(shù)據(jù)可以幫助房地產(chǎn)商對(duì)土地價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)大數(shù)據(jù)了解其開(kāi)發(fā)地塊的常住人口數(shù)量、年齡分布和職業(yè)特點(diǎn)、以及收入水平。
通過(guò)數(shù)據(jù)分析,房地產(chǎn)商可以客觀了解開(kāi)發(fā)地塊每天晚上居住的人口數(shù)量,進(jìn)入的人口數(shù)量,第二天離開(kāi)的人口數(shù)量,以及人口活動(dòng)規(guī)律、年齡階段、職業(yè)類型、收入水平、消費(fèi)水平等。
房地產(chǎn)公司開(kāi)始使用移動(dòng)大數(shù)據(jù)客觀精確地估計(jì)其開(kāi)發(fā)的土地價(jià)值,降低土地投資費(fèi)用，參考用戶信息進(jìn)行房型設(shè)計(jì)、商鋪規(guī)劃、配套設(shè)施規(guī)劃等,優(yōu)化資源配置,提高運(yùn)營(yíng)效率。
商業(yè)選址
將地理位置大數(shù)據(jù)（包括POI數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)等）與周邊人群分布及屬性、配套設(shè)施、人流及影響因素、周邊業(yè)態(tài)分布與經(jīng)營(yíng)狀況、價(jià)格對(duì)比與參考等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。
為開(kāi)發(fā)商提供全面詳實(shí)的分析評(píng)估建議，指導(dǎo)商業(yè)地產(chǎn)選址，最終達(dá)到吸納客流、店鋪盈利的目的。
結(jié)合周邊人群分布、消費(fèi)情況進(jìn)行區(qū)域消費(fèi)熱力圖分析；
結(jié)合選址位置進(jìn)行到達(dá)圈分析，統(tǒng)計(jì)店鋪地址能夠覆蓋周圍生活區(qū)域范圍；
結(jié)合周邊已有店鋪進(jìn)行緩沖區(qū)分析，評(píng)估周圍店鋪的服務(wù)范圍及能力。
項(xiàng)目定位
結(jié)合地理空間數(shù)據(jù)、樓盤(pán)周邊交通情況、特定范圍區(qū)域內(nèi)的指定類別的POI情況（例如醫(yī)院、學(xué)校、公園等）以及區(qū)域內(nèi)人口、收入、周邊項(xiàng)目信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。
以同種類規(guī)模、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的城市作為參考，實(shí)現(xiàn)對(duì)樓盤(pán)產(chǎn)品更精準(zhǔn)的定位。
商鋪規(guī)劃
通過(guò)用戶智能手機(jī)的App列表和其活躍程度，大數(shù)據(jù)可以對(duì)周圍居民進(jìn)行分析和畫(huà)像。用戶畫(huà)像包括客戶的生活愛(ài)好、年齡層次，消費(fèi)特點(diǎn)等信息。
房地產(chǎn)商依據(jù)周圍用戶的特點(diǎn)和數(shù)量，規(guī)劃教育、娛樂(lè)、健康、戶外運(yùn)動(dòng)、美容等商鋪的配置比例，確保有足夠的商鋪來(lái)滿足客戶需求，同時(shí)也確保相同類型商鋪比例合適，最大化商鋪的經(jīng)濟(jì)利益，也為商業(yè)地產(chǎn)增值提供基礎(chǔ)。
房地產(chǎn)商利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)側(cè)客戶行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)愛(ài)好數(shù)據(jù)，在開(kāi)發(fā)商鋪時(shí)依據(jù)客戶需求規(guī)劃商鋪，提高商鋪客流量和消費(fèi)總額，幫助房地產(chǎn)商提高商鋪價(jià)值和潛在的租金。
商戶也可以利用用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)深度了解客戶，為商品采購(gòu)和服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持，為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的商品和服務(wù)。最大化商鋪的利用率和客流量，合理配置商鋪資源。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)類型分析
地產(chǎn)是個(gè)很傳統(tǒng)的行業(yè)，以前數(shù)據(jù)以紙質(zhì)和筆質(zhì)的居多，比如看房時(shí)的來(lái)訪登記，因此首先需要解決的問(wèn)題是如何將紙質(zhì)數(shù)據(jù)搬到云端數(shù)據(jù)庫(kù)上，其次才能挖掘和分析。
在房企已有IT系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)缺散亂的現(xiàn)象比較嚴(yán)重，比如物業(yè)有物業(yè)的系統(tǒng)、停車有停車的系統(tǒng)，現(xiàn)在地產(chǎn)也不只是地產(chǎn)，甚至有酒店和商場(chǎng)，所有數(shù)據(jù)都放在各種不同的地方。
多樣繁雜的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)來(lái)源是房產(chǎn)大數(shù)據(jù)的特征，房產(chǎn)大數(shù)據(jù)總體來(lái)說(shuō)可分為房產(chǎn)屬性數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)三個(gè)大類別：
第一類：房產(chǎn)屬性數(shù)據(jù)，包括精確到戶的樓盤(pán)表數(shù)據(jù)、GIS（地理信息系統(tǒng)）及POI（信息點(diǎn)）數(shù)據(jù)；
第二類：市場(chǎng)數(shù)據(jù)，能夠反映出房產(chǎn)價(jià)值，如掛牌、成交價(jià)格、宏觀數(shù)據(jù)等；
第三類：用戶數(shù)據(jù)，包括房產(chǎn)相關(guān)的參與主體數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等。
房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)存在幾個(gè)這樣的特征：
不在線，房地產(chǎn)企業(yè)比較重視業(yè)務(wù)，很多數(shù)據(jù)都在紙上；
價(jià)值高，數(shù)據(jù)獲取成本高，單客戶數(shù)據(jù)價(jià)值大；
不共享，集團(tuán)、公司、項(xiàng)目數(shù)據(jù)不共享。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)價(jià)值層面維度方向
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值階梯主要體現(xiàn)在四個(gè)層面：
第一個(gè)是能夠?yàn)槠髽I(yè)建立一個(gè)可控的數(shù)據(jù)平臺(tái)，在這個(gè)基礎(chǔ)上能有效地實(shí)現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)統(tǒng)一，并建立內(nèi)外部數(shù)據(jù)交換的接口；
第二個(gè)是幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的統(tǒng)計(jì)工作，借助大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的超強(qiáng)運(yùn)算能力，為日常管理提供更為強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能；
第三個(gè)是借助內(nèi)部積累的數(shù)據(jù)，為各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供改進(jìn)和提效的支撐；
第四個(gè)才是考慮全新的創(chuàng)新模式，比如在物業(yè)中實(shí)現(xiàn)社區(qū)經(jīng)濟(jì)，在商業(yè)、酒店等多元化板塊中實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的跨界整合。
微構(gòu)科技不斷在“大數(shù)據(jù)+地產(chǎn)””創(chuàng)新應(yīng)用的實(shí)踐中，房企可以從如下三個(gè)維度獲得相應(yīng)的價(jià)值：
第一個(gè)維度是借助大數(shù)據(jù)提升各個(gè)工作場(chǎng)景的工作效能，比如幫助營(yíng)銷效果的提升；
第二個(gè)維度是幫助企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的改造、優(yōu)化、創(chuàng)新，比如在房屋質(zhì)量做在線化的嘗試；
第三個(gè)維度是希望能夠幫助其創(chuàng)新商業(yè)模式，獲得超乎尋常的價(jià)值，比如在城市布局和土地獲取環(huán)節(jié)的創(chuàng)新。
同時(shí)微構(gòu)科技主要從四個(gè)方向幫助房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的智慧轉(zhuǎn)型：客戶大數(shù)據(jù)、供應(yīng)商大數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)、土地大數(shù)據(jù)。
客戶大數(shù)據(jù)
主要是幫助企業(yè)建立客戶全周期的觸點(diǎn)平臺(tái)，讓客戶在線，幫助企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)客戶，實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)的沉淀與價(jià)值挖掘；
供應(yīng)商大數(shù)據(jù)
主要是幫助企業(yè)在供應(yīng)商的選用育留過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)商的全方位管理；
產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)
主要是幫助企業(yè)在產(chǎn)品建造過(guò)程中，掌握產(chǎn)品質(zhì)量動(dòng)態(tài)，并對(duì)常見(jiàn)的產(chǎn)品缺陷進(jìn)行針對(duì)性的分析與改進(jìn)，并進(jìn)一步建立產(chǎn)品的一戶一檔數(shù)據(jù)庫(kù)；
土地大數(shù)據(jù)
主要是幫助企業(yè)在城市進(jìn)入決策和土地投資決策過(guò)程中，能夠更快的活的全面的、動(dòng)態(tài)的信息，在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中掌握，土地、城市、人口、經(jīng)濟(jì)、競(jìng)品的整體情況。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐
對(duì)于地產(chǎn)企業(yè)而言，客戶是最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，但歷史上對(duì)數(shù)據(jù)的不重視，導(dǎo)致行業(yè)普遍存在數(shù)據(jù)數(shù)量少、質(zhì)量差、孤島嚴(yán)重等問(wèn)題。
因此，房地產(chǎn)企業(yè)在大數(shù)據(jù)實(shí)踐中首先應(yīng)展開(kāi)內(nèi)部客戶主數(shù)據(jù)治理工作，包含四個(gè)主要步驟，分別是：客戶主數(shù)據(jù)指標(biāo)定義、客戶數(shù)據(jù)采集規(guī)范建立、數(shù)據(jù)質(zhì)量巡檢、數(shù)據(jù)質(zhì)量治理行動(dòng)。
就指標(biāo)定義而言，首先從既有的信息化系統(tǒng)出發(fā)，整理所有信息化系統(tǒng)中涉及的客戶相關(guān)字段，建立客戶主要的識(shí)別碼，比如身份證號(hào)碼、電話號(hào)碼，同時(shí)建立次要的識(shí)別碼，比如車牌號(hào)碼，并明確各個(gè)字段數(shù)據(jù)的唯一性和有效性，建立沖突處理機(jī)制。
其次，針對(duì)客戶的指標(biāo)定義特征信息進(jìn)行歸類，明確信息的優(yōu)先級(jí)、獲取難度。
在指標(biāo)數(shù)據(jù)采集規(guī)范建立環(huán)節(jié)，重點(diǎn)考察信息的重要性和實(shí)際采集的場(chǎng)景、工具、方法崗位，建立人如下表，并形成具體的指引。
在這個(gè)環(huán)節(jié)，需要重點(diǎn)考慮全面整合企業(yè)各板塊“客戶數(shù)據(jù)”，并形成全價(jià)值鏈數(shù)據(jù)，結(jié)合各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際工作狀態(tài)，綜合考量應(yīng)該使用的數(shù)據(jù)采集工具。
同時(shí)也要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量，比如來(lái)電時(shí)質(zhì)量要求往往不能太高，但是來(lái)訪時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求就比較高。
另外，對(duì)于數(shù)據(jù)采集人員而言，往往不關(guān)心對(duì)其工作沒(méi)有意義的數(shù)據(jù)，但這些信息對(duì)于后續(xù)其他人員比如營(yíng)銷人員會(huì)有很大幫助，也需要進(jìn)行適當(dāng)采集。
因此，在實(shí)踐中企業(yè)根據(jù)場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別與細(xì)化，形成了近百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的規(guī)范，極大地提升了內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)質(zhì)量。
數(shù)據(jù)質(zhì)量不過(guò)關(guān)，準(zhǔn)備再好的分析方法也無(wú)法獲得應(yīng)有價(jià)值，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量巡檢。大數(shù)據(jù)依賴大量準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)更新的數(shù)據(jù)。
企業(yè)需要經(jīng)常性地開(kāi)展質(zhì)量治理行動(dòng)，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)的指標(biāo)集合，對(duì)規(guī)范進(jìn)行重新梳理，并采取行動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性展開(kāi)檢測(cè)。
房地產(chǎn)企業(yè)在實(shí)踐大數(shù)據(jù)時(shí)，梳理內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)，從而建立一個(gè)客戶的數(shù)據(jù)中樞，把企業(yè)內(nèi)部各業(yè)態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面打通，把客戶與企業(yè)的所有觸點(diǎn)都作為客戶數(shù)據(jù)完善的場(chǎng)景。
采用多種數(shù)據(jù)采集方法，包括PC端、移動(dòng)端、紙質(zhì)等，形成企業(yè)內(nèi)部的客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為后續(xù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)案例分析
同策地產(chǎn)多年來(lái)的信息化建設(shè)已經(jīng)逐步不能滿足業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展的需要，嚴(yán)重制約公司的運(yùn)轉(zhuǎn)效率：
數(shù)據(jù)分散在多種技術(shù)平臺(tái)上，數(shù)據(jù)一致性和實(shí)時(shí)性較差；數(shù)據(jù)無(wú)高效信息通道，信息共享、傳遞效率低；
SQL Server數(shù)據(jù)平臺(tái)在管理上存在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的弊端，可能會(huì)導(dǎo)致報(bào)表數(shù)據(jù)的時(shí)效性、完整性問(wèn)題；
核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)工具缺乏歷史數(shù)據(jù)的分析功能，不能滿足公司高管及部門(mén)管理人員的基于圖形、報(bào)表之趨勢(shì)分析、結(jié)構(gòu)分析等類型的分析應(yīng)用需要；
缺乏滿足業(yè)務(wù)人員自定義報(bào)表的工具平臺(tái)，業(yè)務(wù)新增報(bào)表及修改工作需要IT部門(mén)的支持，消耗人力多，周期長(zhǎng)；
微構(gòu)科技通過(guò)對(duì)同策內(nèi)部存量數(shù)據(jù)和新增數(shù)據(jù)的匯聚、實(shí)時(shí)導(dǎo)入、格式標(biāo)準(zhǔn)化，解決同策積累的海量用戶數(shù)據(jù)和樓盤(pán)數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)格式等問(wèn)題，構(gòu)建房地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)模型，提供從生產(chǎn)、采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析及可視化的全流程的支撐體系。
同策經(jīng)分系統(tǒng)整體架構(gòu)
微構(gòu)科技通過(guò)財(cái)務(wù)主題、營(yíng)銷主題、人資主題調(diào)研，梳理出基礎(chǔ)大表107項(xiàng)欄目涉及到的各項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)來(lái)源，關(guān)聯(lián)規(guī)則，計(jì)算公式&分析邏輯，降低同策運(yùn)營(yíng)人工成本，保障數(shù)據(jù)時(shí)效性和準(zhǔn)確率。
標(biāo)準(zhǔn)化
建立規(guī)范的指標(biāo)體系，統(tǒng)一的指標(biāo)的名稱、統(tǒng)計(jì)口徑，并以標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的視圖形式呈現(xiàn)。
集中化
將市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)中的各項(xiàng)重點(diǎn)工作、重點(diǎn)監(jiān)控指標(biāo)集中展現(xiàn)、集中預(yù)警監(jiān)控。
高效化
通過(guò)駕駛艙、儀表盤(pán)分析、KPI指標(biāo)詳情分析等，更加快速的定位問(wèn)題原因，提高處理問(wèn)題的效率。
同策經(jīng)分系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)
微構(gòu)大數(shù)據(jù)為同策建設(shè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)中心，市場(chǎng)監(jiān)控中心，提供豐富指標(biāo)監(jiān)控、業(yè)務(wù)分析、信息互動(dòng)能力，統(tǒng)一打造運(yùn)營(yíng)管理與分析支撐能力。全面直觀呈現(xiàn)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)狀況，加以智能分析，形成決策支持能力。
房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)
信息技術(shù)的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革，為發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了有利條件。當(dāng)今世界，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在孕育興起，信息技術(shù)面臨新舊軌道切換，軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、融合創(chuàng)新成為趨勢(shì)。
推動(dòng)分布式系統(tǒng)架構(gòu)、多元異構(gòu)數(shù)據(jù)管理技術(shù)等大數(shù)據(jù)新技術(shù)、新模式快速發(fā)展，催生大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、服務(wù)加速迭代更新，助力大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展。
發(fā)展動(dòng)力從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)換，發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)必將成為推動(dòng)新舊動(dòng)能接續(xù)轉(zhuǎn)換、促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)突破發(fā)展的重要抓手，大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新必將迎來(lái)重大發(fā)展。
目前房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)還是面臨巨大挑戰(zhàn)：
一是數(shù)據(jù)資源集聚與開(kāi)放體系尚不成熟，資源共享機(jī)制還不完善、標(biāo)準(zhǔn)不夠統(tǒng)一、平臺(tái)不夠健全，很多行業(yè)還存在數(shù)據(jù)孤島，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放滯后，數(shù)據(jù)價(jià)值未能得到有效挖掘。
二是產(chǎn)業(yè)發(fā)展支撐服務(wù)體系仍不健全，要素供給功能性機(jī)構(gòu)缺乏，大數(shù)據(jù)企業(yè)難以獲得專業(yè)化的技術(shù)、金融、信息等服務(wù)。
三是行業(yè)企業(yè)間協(xié)同發(fā)展機(jī)制尚未形成，企業(yè)普遍處于單打獨(dú)斗狀態(tài)，大數(shù)據(jù)企業(yè)與關(guān)聯(lián)企業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低，難以形成產(chǎn)業(yè)發(fā)展合力，市場(chǎng)綜合競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不足。
四是大數(shù)據(jù)與關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)融合、向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透程度不高，應(yīng)用需求不能有效轉(zhuǎn)化為應(yīng)用市場(chǎng)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案市場(chǎng)不活躍。
大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)的市場(chǎng)應(yīng)用大有可為，采用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)智能分析，對(duì)精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位、項(xiàng)目投資決策、房?jī)r(jià)制定、利潤(rùn)分析等各大重要內(nèi)容都大有裨益， 基于大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析和調(diào)研是企業(yè)進(jìn)行品牌定位的致勝之道。
微構(gòu)科技希望能領(lǐng)先行業(yè)半步，用大數(shù)據(jù)為企業(yè)打開(kāi)新的一扇門(mén)。微構(gòu)大數(shù)據(jù)愿與行業(yè)、企業(yè)一起攜手探索前行。
