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【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法，而是无限的生态，谁会是下一个独角兽
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。
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。
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。
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。
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。
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。
