云场景实践研究第57期:明源云-阿里云开发者社区

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云场景实践研究第57期:明源云

简介: 本文中,明源云分享了整个的地产行业在阿里云大数据平台上的探索应用实践。自定义构建设计企业内部数据管理平台DMP平台,并通过应用场景诠释了大数据在地产行业的作用。
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明源云,作为国内领先的地产生态链“互联网+”服务商,致力于让地产生态链更智慧。同时明源云的刘峥也分享到目前房企市场在进行激烈的变化,形势非常严峻。在这种背景之下,企业需要会更多考虑到“以客户为中心”的转型。主要体现为口碑信息放大客户影响力、需要重新打通多业态的客户、客户对体验的要求越来越高。

采用的阿里云产品
阿里云大数据平台 
阿里云DRDS

为什么使用阿里云
目前,大数据已经不是单独存在的事物了,大数据支撑业务的方方面面,大数据平台需要很灵活的自定义体系去支撑目前多变化的业务。 
明源开始通过阿里云做SAAS产品转型,随着SAAS业务的不断扩张、覆盖产生了很多平台的增值服务。

关于明源云
明源云,是国内领先的地产生态链“互联网+”服务商,致力于让地产生态链更智慧。下图是明源2017年产品整体的战略布局。最底层ERP,是20年来我们专注做的事情。从项目投资收益、计划、采购、成本、费用、售楼覆盖地产全生命周期的业务管理软件。

面临的困难
大数据方法在地产企业内应用效果不明显。企业数据存在几个问题:(1)不在线,房地产企业比较重视业务,很多数据都在纸上;(2)价值高,数据获取成本高,单客户数据价值大;(3)不共享,集团、公司、项目数据不共享。
明源云经过一年多的实践,更关注内部数据治理及第三方数据的补充。首先,内部数据治理(营销、客服等)方面,进行了多触点数据采集、多业态数据整合、数据巡检以及可视化;此外,对第三方数据进行了整合(投资、拿地方面)。

为什么选择阿里云
明源云采用的是to B方式,在阿里云基础上做了赋能平台,针对目前个性化方面的弊端进行了封装。在平台之上,快速搭建提效工具降低人工成本。最后,落地场景化应用。
赋能平台在明源云内部称作DMP平台,包括基础层、画像层、算法层、展示层。基础层主要是处理基础数据,包括数据源对接、数据采集、数据清洗。画像层主要面向业务部门,主要的作用是业务人员快速去选择所需要的数据。算法层是使用数加机器学习的模块来包装算法。展示层由自己的展示产品和DataV构成。
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DMP的技术架构如下图所示。由于是to B方式,所以需要把大数据平台做成SAAS化,在右下角的项目管理可以帮助产品开一个MaxCompute(ODPS)库或者SAAS库。数据采集、数据清洗、数据同步三个工作流是通过Rundeck进行调度,最终归结到MaxCompute(ODPS)中。
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构建完一站式的数据平台之后,明源云也在思考大数据如何做提效?通过大数据进行热力图的绘制,免去了大量的人工处理分析的复杂过程。自动化地通过签约客户的通讯地址绘制城市分布图,分析城市内部楼盘签约情况。
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使用提效工具明源云已经分析出了签约客户地图,但是不够场景化。在此基础上,需要在DMP中找到分析出的比较容易出购买客户的地区画一个半径,每日向置业顾问推送将来自该区域的看房者,提醒重点跟进。

拥抱阿里云之后的成效
4年前,明源云开始通过阿里云做SAAS产品转型,随着SAAS业务的不断扩张、覆盖产生了很多平台的增值服务。随着SAAS业务及平台增值业务进一步扩张,从业务中积累的数据也越来越多,大数据业务就自然涌现出来。通过一年多的探索实践,大数据已经融入地产业务的方方面面,包括客户大数据、土地大数据、供应商大数据、质量大数据等,大数据战略已全面展开。采用的是to B方式,在阿里云基础上做了赋能平台,针对目前个性化方面的弊端进行了封装。在平台之上,快速搭建提效工具降低人工成本。最后,落地场景化应用。
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关于明源云的更多实践详情:赋能平台、提效工具、场景化应用,地产大数据玩转有诀窍
原文发布日期:2017-03-16
云栖社区场景研究小组成员:董黎明,仲浩。

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