贝壳找房数据中台建设实践
关于贝壳分中的重点字段完备指标
关于贝壳分中的重点字段完备指标标题：贝壳分中的重点字段完备指标：优化住房信息搜索与交易体验摘要：贝壳分是房产交易领域的关键指标之一，它综合考量住房在位置、价格、户型、装修等多个维度的信息，帮助用户更便捷地搜索和比较房源。
其中的重点字段完备指标对于保障数据可靠性和用户满意度至关重要。
本文将深入探讨贝壳分中的重点字段完备指标，并分享对其影响因素和优化方法的个人见解。
正文：一、引言贝壳分是贝壳找房平台上重要的评价指标之一，它综合考量了住房的各项关键信息，帮助用户迅速筛选心仪的房源。
在贝壳分中，重点字段完备指标扮演着至关重要的角色。
本文将从以下几个方面探讨贝壳分中的重点字段完备指标，包括其定义、重要性以及相关的影响因素和优化方法。
二、重点字段完备指标的定义与重要性重点字段完备指标是指贝壳分中的关键字段信息是否完整。
在用户进行住房搜索和比较时，完备的字段信息能够提供更准确和全面的房源描述，帮助用户更好地了解和选择适合自己的住房。
位置、价格、户型、装修等字段信息都是用户在选择住房时重要的参考因素，而这些信息的完备性直接影响用户对房源的满意度和交易成交率。
三、重点字段完备指标的影响因素1. 数据来源和合作伙伴贝壳找房平台依托广泛的数据来源和合作伙伴网络，获取房源信息。
重点字段完备指标的可靠性和完整性需要依赖可信的数据源和合作伙伴的提供。
与房地产中介机构和房东的合作关系密切，是保障重点字段完备指标的重要因素之一。
2. 数据录入和审核流程贝壳找房平台采用严格的数据录入和审核流程，确保重点字段的准确性和完整性。
数据录入人员需要全面地填写各个字段信息，并经过严格的审核流程确保数据的真实性和可靠性。
良好的数据录入和审核流程是保障重点字段完备指标的关键因素之一。
四、重点字段完备指标的优化方法1. 强化数据源和合作伙伴网络贝壳找房平台可以进一步拓展与房地产中介机构和房东的合作伙伴关系，扩大可靠的数据源，提高重点字段完备指标的可靠性。
贝壳采购数字化项目二期签约,商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台
贝壳采购数字化项目二期签约，商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台近日，贝壳找房(北京)科技有限公司（以下简称“贝壳”）与北京商越网络科技有限公司（以下简称“商越”）完成二期签约，双方将继续扩大合作。
在商越与贝壳项目组的密切配合、精诚合作下，贝壳一期采购商城项目已成功上线并稳定运行一年多，此次二期合作贝壳将从采购业务全流程、财务协同、合同管理等方面着手，构建采购全链路、全品类、全场景的数字化管理闭环，打造互联网行业采购数字化标杆。
作为商越的第一家客户，贝壳在2019年4月完成了企业采购商城建设（详情点击：链家签约商越，搭建采购互联网平台）。
贝壳采购商城上线后,通过商越为其提供的持续运营服务,现已覆盖贝壳全国8000多门店, 使采购周期由原来平均的25天缩减至2天，协议采购比例由30%提升至90%，采购效率显著提升。
相比一期单一的目录化商城采购需求，双方二期合作将完成寻源招标采购、场景化采购的上线和聚贤阁接口范围的升级，可进一步支持贝壳定制类商品和服务的电商采购，满足贝壳在快速发展中诞生的非目录化采购需求。
贝壳二期将以更个性化、多样性、多场景的方式，满足贝壳全链路采购，实现所有采购业务集中在商越的系统中完成，替换原有的SRM系统。
在实现全链路采购的同时，贝壳二期合作也将从财务视角打造从采购预算、核算到支付的全流程协同，并切入合同管理功能，实现业财一体化的管控，以财务合规推动业务高效发展。
据悉，贝壳二期合作启动会已于6月28日在商越北京总部召开，贝壳采购中心总经理方瀛，商越北方区总经理张雁明及双方项目组成员参加会议。
从本次合作启动会上了解到，未来越来越多的房子都将用数字化串联，贝壳的数字化优势将持续彰显。
贝壳是一家互联网企业，将数字化建设视为企业头等战略。
贝壳高度认可商越在采购数字化领域的专业度,极为稳定的系统和持续有效的运营服务是贝壳继续选择商越的原因。
商越北方区总经理张雁明表示，感谢贝壳对商越的信任，贝壳是商越在互联网领域的战略级合作伙伴。
房源搜索中台搭建实战(上)
房源搜索中台搭建实战（上）编辑导语：中台简单地说，就是抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念，中台也有不同的分类，根据企业不同的需要搭建不同的中台体系；本文作者根据自己搭建房源搜索中台的案列进行经验分享和总结，我们一起来看一下。
中台只是一种形式，归根到底是需要解决真实的业务问题；为了中台概念而打乱现有的业务部署，强行拆前台搭中台往往是得不偿失的。
从19年初我接手房源搜索业务开始，不断在内部讨论和推演是否要建立一个全局搜索配置中心（也就是现在所说的中台），一直到19年底才正式确认要搭建一个独立的中台系统。
目前已经接近上线，回过头来与大家分享下期间的经验和总结。
1. 什么是中台？中台这个概念在19年前后火遍互联网，马云参观Suppercell后提出的“大中台小前台”战略调整已经被传为佳话。
那么到底什么是中台？网络上已经有各种角度的解读，简单地说就是：抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念。
下面根据前人的总结和我自己的理解，简单描述下典型中台的三种分类：1）数据中台数据中台大多数情况都是作为BI产品的基础，无论是面向外界的服务类产品还是服务于本身企业的内部工具，数据中台存在的意义就是整合和规范数据，方便业务方基于标准和统一的数据规范进行二次开发。
2）技术中台顾名思义，这类中台主要是服务于技术人员的；对于业务方来说，除了服务稳定性和接入方式，对原本的业务流程是没有任何影响的，理论上最前端的业务人员是没有任何感知的。
开发同学的工作也可以简单概括为：抽象出可复用的功能模块（接口），方便各个业务端快速的自主化配置并按需调用。
3）业务中台这类中台就是产品同学感知最强的中台类型了，业务中台的搭建需要产品同学深刻地理解不同业务线之间的共性及差异，从上至下地推动业务中台的搭建。
用业务的语言去描述我们期望搭建的组织能力，比如支付能力，直播能力，用户管理能力等等。
如果用造房子来类比三种中台之间的差异：“数据中台”是给你标准的砖块，水泥，钢筋，让你自己动手去建筑；“技术中台”是给你一块块复合板材，你要做的事情和搭积木一样，把他们按照标准装配到一起；“业务中台”则是给你一个个标准户型的房间，你只需要决定我要用到哪几个房间就可以了。
产品分析报告 贝壳找房App以及互联网房产服务行业
产品分析报告| 贝壳找房App以及互联网房产服务行业编辑导语：随着生活水平的不断进步以及互联网的持续发展，找房行业也与互联网相结合，冒出不少互联网房产服务的平台；本文是关于“贝壳找房”的深度剖析以及分析互联网房产服务行业的运转逻辑，我们一起来看一下。
贝壳找房是一款房产租赁与买卖交易服务平台，通过继承链家的线下房源数据，与三方公寓和中介合作，为广大用户提供海量且真实的房源，旨在解决用户租房、买房、卖房的难题。
自2018年创立以来，势如破竹，发展迅速；2019年成交额达到21277亿元，并已于2020年8月IPO上市。
本文以贝壳找房APP为切入点，深入剖析贝壳以及互联网房产服务行业的运转逻辑。
将从下列几个方面进行分析：1.行业分析2.竞品分析3.用户价值分析4.商业价值分析5.产品迭代分析6.产品结构分析7.运营分析8.总结一、行业分析房产服务是指房地产各个环节中为当事人提供服务的经营活动。
随着居民的收入增加，生活水平上升，进一步的城镇化发展，买房卖房租房依旧火热；在对线下中介信任不足的大环境下，线上的大型房产服务平台开始涌现，旨在为用户提供优质房源信息等综合服务。
自2014年以来，互联网房产服务行业突飞猛进，而房地产行业往往受宏观政策因素影响，接下来用PEST模型来分析一下。
1. 政策层面我国的城镇化率的进一步提升和货币信贷环境宽松，且地方楼市政策略有放宽，继续推动房产行业在疫情后的回暖复苏。
具体体现在，2019年全国城镇化仅60.6%，置业需求随人口迁移仍有上升空间；中央经济工作会议表明2020年全国货币信贷将比2019年增长提升，同时因城施策下更多城市的政策有一定的放宽，帮助房产行业稳定发展。
2. 经济层面据经济学家任泽平的测算，中国住房地产2018年总市值321万亿元，相当于美国的2.4倍；其中每年有6万多亿元价值的住宅换手、12-13万亿元的新房卖出，再加上租房，就是一年25万亿元成交额的大市场。
贝壳找房:用技术“重构”房地产行业
贝壳找房:用技术“重构”房地产行业作者：暂无来源：《上海信息化》 2020年第9期脱胎于链家、创立于2018年4月的贝壳找房，仅用了两年时间，就成功登陆美国纽约交易所，用实践证明了房地产交易平台介入互联网领域的可行性。
文丁毓2020年8月，贝壳找房在美国纽约交易所（以下简称“纽交所”）敲钟，股票代码为“BEKE”，成为中国居住服务平台第一股。
贝壳找房脱胎于链家，2018年4月，链家创始人左晖决定进入互联网赛道，将链家一分为三，裂变出贝壳找房与德佑。
其中，链家保持直营门店模式，德佑延伸加盟店业务，而贝壳找房不仅覆盖新房、二手房、租赁、家装及金融服务等业务，还接入链家体系外的房源，形成“自营+平台”的服务模式。
脱胎于链家网的贝壳找房试图通过ACN（Agent Cooperation Network，经纪人合作网络）搭建一个开放、信息共享的平台。
2019年3月，贝壳找房启动D轮融资，规模超过12亿美元。
其中，腾讯领投8亿美元，高瓴资本、源码投资、碧桂园创投、新天域投资、华兴资本、海峡资本等投资方均参与其中。
同年11月，贝壳找房又完成D+轮融资，总融资金额超24亿美元，投资方包括软银愿景基金、高瓴资本、腾讯控股、红杉资本等。
而今，贝壳找房在纽交所的上市具有里程碑意义，标志着其把依赖重度服务的复杂交易进行数字化重构，并成功实现平台化，代表了互联网时代房地产行业的发展方向。
基于ACN模式，重塑行业生态传统房产中介常因房源、客源有限陷入信息孤岛。
在大多数房产公司里，经纪人之间的业务关系是竞争而非合作。
其原因在于，只有最终促成交易的经纪人才能获得佣金，其他付出的经纪人得不到收益。
这种机制导致经纪人不可能分享资源，也就无法通过分工实现工作效率的提升。
未来，房产经纪人的工作会有70%～80%集中在线上，合作将变得尤为重要。
ACN经纪人合作网络作为贝壳找房推出的运作模式，旨在推动实现跨品牌房源、客户、经纪人的合作。
ACN合作网络是指在遵守房源信息充分共享等规则前提下，同品牌或跨品牌经纪人之间以不同的角色共同参与到一笔交易，成交后按照各个角色的分佣比例进行佣金分成的一种合作模式，是共生经济在居住服务领域的落地。
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。
随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。
市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。
技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。
贝壳智能客服中的数据建设
贝壳智能客服中的数据建设数据是算法的基础，贝壳智能客服在长期的数据建设中积累了⼀些让数据建设更加科学合理的⽅法。
⼀、背景贝壳智能客服主要解决经纪⼈在业务中遇到的常见的问题，主要场景有闲聊、卡⽚触发、精准问答、sug、QA问答。
对于⾮寒暄的场景下，QA问答的占⽐是最⼤的，有70%以上，⽽QA问答效果强烈依赖于数据建设。
QA问答的场景所需的模块⼤致分为数据层、NLU层、召回层和排序层，数据建设为整个流程中的语义召回、匹配、排序提供⾜够的query和title的匹配对。
所以贝壳智能客服的数据建设实际上就是FAQ库的建设。
⼆、标准问和相似问2.1 定义⽣产⾜够的query和title的匹配对，主要就是要⽣产⾜够的query来和知识title匹配。
这⾥我们把要⽣产的query分为两类：标准问和相似问。
相似问和标准问具体是什么意思呢，从下⾯这张图来看：知识标题是某条知识的官⽅总结，标准问能从多个⾓度描述该问题（或将知识拆分成多个内容），相似问是标准问的不同描述⽅式。
简单来说，就是同⼀⾓度问法互为相似问，不同⾓度的问法互为标准问。
下⾯来举个栗⼦：图中的知识标题为：“房源验真任务的规则”，但是知识内容包含了，“如何验真”、“验真时效”、“验真进度”三个不同⾓度问题的答案，当⽤户问的问题是“验真时效相关”问题时，和“验真时效”标准问的相似度肯定会⼤于原知识标题，能够得到更好的匹配结果，这就是我们⽣产标准问的原因。
然后有⼀条标准问并不⼀定能够训练好模型，如果能够有⾜够多句⼦都是来描述验真时效的问题，那么模型学会这个问题和答案匹配的可能性就会越⾼，这就是我们想要挖掘相似问的原因。
所以我们从标准问和相似问⽣产两个⽅⾯来对FAQ库来进⾏扩充。
2.2 整体⽣产流程标准问和相似问的⽣产依赖⼈⼯标注，整个流程依赖问题学习系统来完成。
问题学习系统将我们挖掘的数据经过⼀定的策略处理过滤后，将数据推送到业务库，业务库根据不同意图分发给对应的标注⼈员，经过⼈⼯标注后，数据回流到样本库中。
房地产行业中台管理系统建设方案
房地产行业中台管理系统建设方案第1章项目概述 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)1.3 项目范围 (4)第2章房地产行业现状分析 (5)2.1 行业发展概况 (5)2.2 行业痛点分析 (5)2.3 中台管理系统在房地产行业的应用 (5)第3章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 房源管理 (6)3.1.2 客户管理 (6)3.1.3 合同管理 (6)3.1.4 财务管理 (6)3.1.5 市场营销管理 (6)3.1.6 物业管理 (7)3.2 非功能需求 (7)3.2.1 功能需求 (7)3.2.2 安全需求 (7)3.2.3 可用性需求 (7)3.2.4 可维护性需求 (7)3.3 用户画像与场景分析 (7)3.3.1 用户画像 (8)3.3.2 场景分析 (8)第4章系统架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.1.1 用户展示层：为用户提供统一的访问入口，包括Web端、移动端等多种访问方式，满足不同场景下的业务需求。
(8)4.1.2 业务逻辑层：根据业务需求，将系统划分为多个业务模块，如项目管理、合同管理、财务管理等。
各业务模块之间通过服务接口进行通信，实现业务流程的协同与数据共享。
(8)4.1.3 数据访问层：负责对数据库的访问，封装数据访问接口，实现数据的有效存储和查询。
(8)4.1.4 基础设施层：包括服务器、存储、网络等硬件资源，以及操作系统、数据库、中间件等软件资源。
(8)4.2 技术选型 (9)4.2.1 开发框架：采用主流的Spring BootMyBatis框架，实现快速开发、便捷部署和高效运行。
(9)4.2.2 前端技术：使用React或Vue.js等前端框架，实现用户界面友好、响应速度快、易于维护。
(9)4.2.3 数据库：选用MySQL或Oracle等关系型数据库，满足系统数据存储和查询需求。
(9)4.2.4 中间件：采用Redis、RabbitMQ等中间件，提高系统功能，降低系统间耦合度。
房产局大数据信息化整体建设方案
房产局大数据信息化整体建设方案一、背景分析二、目标与意义1.目标：实现房产局的大数据信息化整体建设，打通信息壁垒，提高数据获取、整合、分析和应用能力，为政府决策和民众服务提供支持。
2.意义：a)政府决策支持：通过大数据分析，提供房地产市场的发展趋势、态势分析，为政府决策提供参考。
b)优化服务流程：通过大数据分析，挖掘服务过程中的痛点和问题，并及时进行改进，提高房产登记、交易等服务效率。
c)提升监管能力：通过大数据分析，对房地产市场进行监管，发现和防范违法行为，维护市场秩序。
d)促进行业合作：通过大数据分析，实现房产局、开发商、中介机构等相关部门的信息共享，促进行业合作，优化资源配置。
e)公众参与：通过大数据分析，实现公众对房地产市场的了解程度和参与度的提升，增加公众的参与感和公信力。
三、整体架构1.数据采集与整合：建立房产局与相关机构的数据共享平台，实现数据的实时采集和整合，确保数据的准确性和完整性。
2.数据存储与管理：建立房产局的数据存储与管理系统，对数据进行分类存储、备份和管理，确保数据的安全性和可用性。
3.数据分析与挖掘：建立房产局的数据分析与挖掘平台，应用大数据算法和模型，对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察。
4.数据应用与服务：建立房产局的数据应用与服务平台，将数据分析结果提供给政府部门和公众，支持决策和服务需求。
四、实施步骤1.信息系统建设：根据房产局的具体需求，建设房产局的信息系统，包括硬件设施、软件平台和网络环境的建设。
2.数据采集与整合：建立房产局与相关机构的数据共享机制，制定数据采集标准和流程，确保数据的及时性和准确性。
3.数据存储与管理：建立房产局的数据存储与备份机制，确保数据的安全性和可靠性，制定数据管理规范，确保数据的一致性和完整性。
4.数据分析与挖掘：建设房产局的数据分析与挖掘平台，引入大数据算法和模型，对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察。
5.数据应用与服务：建设房产局的数据应用与服务平台，将数据分析结果提供给政府部门和公众，支持决策和服务需求。
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战分享嘉宾：赵国贤贝壳编辑整理：Hoh Xil内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。
今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
▌总体架构贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：1. 基础平台层。
这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。
基础平台层的工作总结起来包括：一体化监控提供强安全保障高稳定高效率运行低成本解决方案2. 能力汇聚层。
大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。
Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 oalp 平台来满足业务方不同的需求。
流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。
加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。
能力汇聚层的工作总结起来包括：统一入口灵活分析能力提效更上层就是数据仓库做的事情：3. 数据内容层。
这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。
4. 能力输出层。
补声东：史上最详尽关于地产中台实践的解读
补声东：史上最详尽关于地产中台实践的解读▲与更多CIO ⼀路同⾏▲本⽂由CIO发展中⼼根据旭辉地产数字科技部总经理补声东在第三届房地产数字化转型 · 产业互联峰会上的演讲整理。
旭辉地产数字科技部总经理补声东01什么是中台？1. 中台思想来源于美军作战体系中台思想最早是由美军提出，来源于美军作战体系。
从⼆战以军为单位作战，到越战以营为单位作战，再到中东战争以7—11⼈班排为单位作战，就是依赖于强⼤的“中台炮⽕系统”⽀撑。
中台思想，⾸先是管理的变化，让听得见炮声的⼈做决策。
伊拉克战争时美军伤亡惨重，总结教训发现，炮⽕的⽀援很重要。
为解决这个问题，美军提出“全兵种中台”的概念。
即在授权范围内，⼀个连长就能发出命令。
华为也在提倡这个概念，让听得见炮声的⼈呼唤炮⽕。
中台思想在数字化领域的应⽤始于芬兰游戏公司Supercell，通过沉淀游戏开发过程中通⽤的开发素材和算法整合，⽀撑前端多款游戏的⼩投⼊、短时间开发。
Supercell成⽴于2010年，是IT界第⼀个⽤中台构建的公司，不仅融合了组织中台的思想，⽽且融合了技术中台的思想。
Supercell总员⼯数约200⼈，截⾄⽬前共推出5款⼿机游戏，每款游戏都获得超过10亿美元的收⼊；2016年3⽉，公司宣布旗下游戏每⽇活跃⽤户（DAU）⼈数突破1亿。
2016年6⽉，腾讯以86亿美元收购了公司84.6%的股份。
这些游戏只需要⼏个⼈便可以实现快速开发；如果发现产品的市场不好，也可以马上换掉再开发下⼀个。
这家公司⼀年内开发了三个⼩游戏，技术中台的概念进⼊IT⾏业正是从那个时候开始的。
2015年，马云带领阿⾥巴巴集团的⾼管访问Supercell公司得到了启发，阿⾥马上进⾏了⼤的变⾰。
早在2009年，阿⾥已经建⽴了共享事业部，将公共、通⽤的业务功能进⾏沉淀，⽀持淘宝和天猫两个事业部。
但是共享事业部实际的发展与设想存在偏差，淘宝和天猫两个事业部对业务的理解和贡献度都更⾼，拥有更多话语权，共享事业部在⾼压之下运作艰难。
数据中台建设方案
数据中台建设方案一、背景与意义在当前信息技术高速发展的背景下，企业数据规模日益庞大，数据来源多样化，各个业务系统间数据孤岛现象严重，数据质量难以保证，数据分析效率低下等问题成为制约企业发展的重要因素。
为了解决这些问题，许多企业开始关注数据中台建设。
数据中台是指将企业内部分散在各个业务系统中的数据，进行数据整合、统一存储、标准化处理，构建一套开放、共享、可复用的数据平台。
数据中台建设旨在提高企业数据整合、共享和分析的效率，加强数据的管理和治理，提升企业业务决策能力。
二、数据中台建设的关键步骤及方法1. 数据整合与清洗数据中台建设的第一步是进行数据整合与清洗。
在数据整合阶段，需要收集各个业务系统中的数据，进行统一整合，消除数据冗余。
在数据清洗阶段，需要对数据进行清洗和规范化，去除重复数据、脏数据，修正错误数据。
数据整合与清洗可以通过数据集成工具和数据清洗工具来实现。
常用的数据集成工具有Informatica PowerCenter、Talend等；数据清洗工具有OpenRefine、Trifacta Wrangler等。
2. 数据标准化与模型设计数据中台建设的第二步是进行数据标准化与模型设计。
在数据标准化阶段，需要定义统一的数据标准、数据格式和数据质量要求，确保数据的一致性和准确性。
在模型设计阶段，需要设计统一的数据模型，包括数据架构、数据流程和数据关系等，以满足企业的业务需求。
数据标准化与模型设计可以通过数据建模工具和数据质量工具来实现。
常用的数据建模工具有PowerDesigner、ERwin等；数据质量工具有IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Quality等。
3. 数据存储与管理数据中台建设的第三步是进行数据存储与管理。
在数据存储阶段，需要选择合适的数据库管理系统（DBMS）或数据仓库来存储数据，以满足数据的快速访问和高效管理。
在数据管理阶段，需要建立数据管理策略，包括数据权限管理、数据备份与恢复、数据安全保护等，以确保数据的完整性和安全性。
数据治理平台建设方案
数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为组织的重要资产。
数据治理作为管理和优化数据的关键手段，已成为当前信息化建设的核心任务之一。
本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台，提升组织的数据质量，释放数据价值，推动决策优化和业务创新。
提升数据质量：通过平台的数据清洗和校验功能，提高数据的准确性和完整性。
房地产行业中台运营管理与服务平台
房地产行业中台运营管理与服务平台第1章中台战略概述 (4)1.1 中台概念与发展历程 (4)1.1.1 中台概念 (4)1.1.2 中台发展历程 (4)1.2 房地产行业中台的价值与作用 (4)1.2.1 价值 (4)1.2.2 作用 (5)1.3 中台运营管理与服务平台架构设计 (5)1.3.1 架构设计原则 (5)1.3.2 架构设计 (5)第2章组织结构与职责划分 (5)2.1 中台组织结构设计 (5)2.1.1 中台管理部 (6)2.1.2 技术研发部 (6)2.1.3 数据资源部 (6)2.1.4 业务支持部 (6)2.1.5 风险管理部 (6)2.2 中台各部门职责与协同机制 (6)2.2.1 中台管理部 (6)2.2.2 技术研发部 (6)2.2.3 数据资源部 (6)2.2.4 业务支持部 (6)2.2.5 风险管理部 (7)2.3 中台人员配置与能力要求 (7)2.3.1 中台管理部 (7)2.3.2 技术研发部 (7)2.3.3 数据资源部 (7)2.3.4 业务支持部 (7)2.3.5 风险管理部 (7)第3章数据资源管理 (7)3.1 数据资产规划与治理 (7)3.1.1 数据资产分类与标准化 (7)3.1.2 数据资产目录构建 (8)3.1.3 数据治理机制 (8)3.2 数据采集与存储 (8)3.2.1 数据采集 (8)3.2.2 数据清洗与预处理 (8)3.2.3 数据存储与管理 (8)3.3 数据挖掘与分析 (8)3.3.1 数据挖掘算法与应用 (8)3.3.2 数据可视化与分析报告 (8)3.3.3 数据预测与决策支持 (8)3.4 数据安全与隐私保护 (9)3.4.1 数据安全策略 (9)3.4.2 隐私保护措施 (9)3.4.3 数据合规性检查 (9)第4章产品研发与设计 (9)4.1 中台产品战略规划 (9)4.2 产品需求分析与设计 (9)4.3 产品研发与迭代 (10)4.4 产品质量管理与评价 (10)第5章技术支撑与保障 (10)5.1 技术架构设计 (10)5.1.1 前端展示层 (10)5.1.2 业务逻辑层 (11)5.1.3 数据访问层 (11)5.1.4 数据存储层 (11)5.2 基础设施与云服务 (11)5.2.1 计算资源 (11)5.2.2 存储资源 (11)5.2.3 网络资源 (11)5.2.4 云服务 (11)5.3 系统集成与运维 (11)5.3.1 系统集成 (11)5.3.2 运维管理 (11)5.3.3 安全保障 (12)5.4 技术创新与研发 (12)5.4.1 人工智能应用 (12)5.4.2 大数据应用 (12)5.4.3 云原生技术 (12)5.4.4 区块链技术 (12)第6章业务流程优化 (12)6.1 房地产业务流程梳理 (12)6.2 中台业务流程设计与优化 (12)2.1 整合企业内部资源，实现业务协同； (12)2.2 优化业务流程，提高审批效率； (12)2.3 强化业务风险控制，保障企业合规经营； (12)2.4 推进业务标准化，降低运营成本。
基于网络爬虫的贝壳二手房市场分析及可视化系统
基于网络爬虫的贝壳二手房市场分析及可视化系统1系统分析1.1可行性分析简单来说，可行性分析要看产品的可用性。
不管怎么样，开发商都要进行市场调查，从各个层面进行调查，从多个角度分析该模式的开发可行性。
通用的可行性分析涉及到许多方面。
下面，我们将从专业可行性、社会经济可行性和社会经济可行性三个方面进行科学的分析和研究。
1.1.1技术可行性该系统采用了 python的综合开发语言，将后台数据存储在 Mysql中。
python能够对目标网站的信息进行爬取，并利用 jieba进行分词，根据matplotlib、 Echarts等方法，产生大量的可视化图像。
1.1.2经济可行性开发每一个项目的首要目标就是要看看开发人员能否从中获益。
经济上的可行性是衡量一个体系的投入与收益是否能够实现经济上的合理性。
系统投资主要包括软件开发成本、硬件设备购置成本、岗位维护成本、员工工资、培训费用等。
本系统的主要作用是采集和显示采集到的数据。
整个系统比较简单，所以开发费用很低。
系统的硬件是一部电脑，而软体则以python及其他相关的软体为输入。
综合来看，本系统具有一定的经济性。
1.1.3操作可行性该系统运行的可行性，有两个方面：一是法律上的，二是使用上的。
（1）法律要素在此体系实施前，有详细的需求和大量的研究工作。
另外，本系统的软件设计完全是在一个独立的环境下进行的，不存在对国内外产品的抄袭行为，也不存在侵权行为。
这个软件是完全合法的。
开发过程中，充分遵循了法律法规，明确了业主与开发商的责任。
无违法情形，使用者可安心使用。
（2）用户可行性本系统具有操作简便、快速、实用的特点。
使用者可以使用一部电脑进行程序的操作。
因为该系统主要负责数据的读取和可视化的描述，所以数据的采集和可视化的描述都是由系统完成的，使用者只需要查看结果就可以了。
1.2功能需求分析该系统的目标是根据 Python提供的二手房数据，建立一个基于 Python的数据爬取和可视化分析系统。
房地产运营数据平台的实现路径及意义——以电建地产运营数据系统建设为例
科技与创新┃Science and Technology&Innovation2020年第03期文章编号：2095－6835（2020）03－0088－02房地产运营数据平台的实现路径及意义——以电建地产运营数据系统建设为例袁冀鹏1，吴家继2，彭成3，查旭东4（1.中国电建地产华东区域总部，江苏南京210000；2.中国电建地产华中区域总部运营管理部计划运营岗，湖北武汉430000；3.中国电建地产华东区域杭州泷悦华府项目计划运营岗，浙江杭州310000；4.中国电建地产华东区域总部运营管理部计划运营岗，江苏南京210000）摘要：电建地产顺应发展趋势，以房地产运营数据平台的设计逻辑为指引，通过多个子系统实现项目全口径的数据收集，进行纵向汇总和横向分析，形成企业报表，快速地提供决策依据。
电建地产运营数据系统建立了大数据运营平台，实现了各子系统数据的互联互通，统一了口径，实现了经营状况的快速展示。
由此，数据收集更为便利，业务内容更有广度，经营分析更有深度，战略站位更有高度。
建设经验也可以为行业内其他企业提供借鉴。
关键词：运营数据系统；实现路径；GRP；信息化建设中图分类号：F299.23文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2020.03.035房地产行业随着近十年规模化发展，各企业的管理手段也在不断创新，特别是进入信息化时代，大数据管理已成为企业经营发展的必然趋势。
大数据对公司战略发展、投资布局、项目管控、精益化管理都将产生重大影响。
谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。
拥有卓越的大数据体系和平台整合能力是未来房地产企业的关键增长点。
中国电建地产集团有限公司（简称“电建地产”）在“4+8+N”战略布局的引领下，已先后成立6大区域+1个上市公司+4个城市公司，公司数据管理呈现爆发增长、海量集聚的态势。
为了顺应发展，电建地产与用友集团进行了深度合作，加快形成以数据为主要引领和支撑的企业管理成为当务之急。
贝壳房地产实习报告
贝壳房地产实习报告一、实习背景我在2021年暑期期间有幸参加了贝壳房地产的实习项目，以下是我在实习期间的体验和所获得的收获。
二、公司概况贝壳房地产是中国领先的房地产经纪平台，致力于为用户提供便捷、高效的房屋交易服务。
公司成立于2017年，总部设在北京，业务遍及全国各大城市。
三、实习内容在实习期间，我被分配到贝壳房地产北京总部的市场部门。
我的主要职责是协助市场团队开展各类推广活动，并提供市场调研和竞争分析报告。
1. 推广活动支持我积极参与了多个推广活动的策划和执行工作。
通过与团队成员的密切合作，我学习到了如何制定推广方案、撰写推广文案以及与合作伙伴进行沟通和协商。
此外，我还参与了线上活动的数据分析工作，掌握了一些基本的数据处理和报告撰写技巧。
2. 市场调研和竞争分析为了更好地了解市场需求和竞争对手的动态，我参与了一系列市场调研和竞争分析项目。
通过调查问卷、访谈和数据分析等方式，我收集了大量的市场数据，并将其整理成报告，为公司制定市场战略提供了有力的支持。
四、收获与成长在贝壳房地产的实习经历中，我不仅提升了自己的专业能力，还获得了宝贵的实践经验和人际交往技巧。
1. 专业能力提升通过实际工作的机会，我深入了解了房地产行业的运作机制，学习到了市场营销的基本原理和实践技巧。
在实习期间，我不仅掌握了数据分析和报告撰写的技巧，还提高了自己的组织和沟通能力。
2. 实践经验积累在与团队成员密切合作的过程中，我学会了如何与不同背景和能力的人合作。
我学会了如何通过有效的沟通和协调，提高团队的工作效率，并实现共同的目标。
这些实践经验对我今后的职业发展将起到重要的推动作用。
五、展望与建议通过这次实习，我对贝壳房地产有了更深入的了解，并对房地产行业充满了热情。
在以后的学习和工作中，我将继续努力提升自己的专业能力，争取有机会能够为贝壳房地产做出更大的贡献。
同时，我也希望提出一些建议给贝壳房地产，希望公司能够进一步完善其培训体系，提供更多的实践机会给实习生。
贝壳房地产实习报告
贝壳房地产实习报告一、引言在贝壳房地产实习期间，我有幸参与了公司的日常运营和各项工作任务，亲身体验到了房地产行业的方方面面。
在这篇实习报告中，我将详细记录我的实习经历和所学到的知识，以及对贝壳房地产的发展和未来的展望。
二、公司概述贝壳房地产作为国内领先的房地产科技公司，致力于为用户提供便捷、透明且高效的房地产交易平台。
公司在租赁、买卖和房产金融等方面有着广泛的覆盖面，并通过数据分析和人工智能技术为用户提供个性化的房屋推荐和服务。
三、实习岗位分析作为实习生，我被分配到市场部门，主要参与市场推广和客户服务工作。
工作内容包括参与线上线下推广活动、撰写推广文案、处理客户咨询和解答疑问等。
四、实习经历在实习期间，我经历了以下几个重要阶段和任务：1. 市场调研：深入了解当地房地产市场情况，分析潜在客户需求和竞争对手状况，为后续推广活动提供数据支持。
2. 推广活动策划：与团队成员合作，制定推广活动方案，并负责撰写推广文案和设计推广素材，如海报、宣传册等。
3. 客户咨询与服务：通过电话、邮件等方式，及时回答客户的疑问，提供专业的房产咨询和建议，争取客户的信任和合作机会。
4. 数据分析与报告撰写：通过对推广活动数据和用户反馈的分析，总结活动效果，为公司提供决策参考。
5. 团队合作项目：参与各部门的协同工作，例如与技术团队合作开发新功能、与财务部门合作跟进合同事宜等。
五、实习收获通过这段实习经历，我深刻领悟到了房地产市场的复杂性和挑战性，也意识到了贝壳房地产在市场竞争中的优势和创新点。
同时，我还获得了以下几方面的实践经验和技能提升：1. 市场推广能力：学会了制定市场推广计划、撰写推广文案以及设计推广素材的技巧，提高了市场推广的能力。
2. 沟通与协调能力：通过与客户、团队成员和其他部门的合作，提升了沟通和协调的能力，培养了团队意识。
3. 数据分析能力：通过数据分析和撰写报告的实践，提升了对数据的敏感度和分析能力，有助于更好地理解市场需求。
贝壳数据可视化分析平台实践
方案参考： • 地动仪：直接使用like查询 • 指标平台：为每个公共维度字段建立维度表 • 元数据平台：将要筛选的列导入到ES中
优化方案： • select distinct 1000条，前端模糊搜索 • 加上精确搜索
优点 • 查询效率高 • 计算口径管理
缺点 • 学习和使用成本高 • 重量级，不利于探索
性数据分析
Adhoc（基于Spark）
各种API
优点 • 支持探索性数据
分析
缺点 • 查询效率低 • 口径无法管理
城市站及 各个业务方
大数据
奥丁可视化分析平台的创建
多数据源支持
可视化分析
指标 Hive
Mysql Excel/Csv
l 性能： l 稳定性： l 可扩展性：
提升大数据量查询的性能； 大数据查询消耗资源较多，如何保证并发情况下的资源合理竞争； 如何满足各业务线的个性化数据需求；
整体性能优化
大数据查询特点： • 实时查询，上亿数据量、多维度查询。 • 多个大表之间关联查询
性能优化目标： • 10秒内的查询效率
优化方案和效果：
未来规划
技术
性能 中台建设
独立资源加速自动化。 精细化预热
让更多的业务方以低成本接入 在对接业务中，逐步积累、搭建
贝壳数据可视化分析平台实 践
01
自我简介
自我简介
姓名：
彭建
公司/事业部： 贝壳找房（北京）科技有限公司/数据智能中心
02 贝壳可视化分析平台历程
贝壳可视化分析平台建设历程
问题 • 效率低 • 不利于平台化
梅林
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贝壳找房数据中台建设实践
贝壳楼盘字典®构建了覆盖全国主要城市2亿多套房屋的楼盘数据库
楼盘字典®
套真实房屋信息
2.07亿
万张
小区景观图
542万
覆盖全国50万个小区
50万万张房屋标准户型图
387万
覆盖933万个单元信息
933万436万
大体量丰富数据
个楼幢分布信息
采集（除新疆、西藏、海南）所有＞30个楼盘的县级以上行政区
覆盖全国25个省份
25省
覆盖全国326个地级市
326市
覆盖全国1352个地级县&县
1352县
楼盘字典®数据库在十一年的建设中形成了全国独一无二的楼盘表
精准坐标
7级门址管理
房屋楼层单元楼幢楼盘城区
城市
小区
城区
城市
小区层级：
小区别名行政地址绿化率物业公司车位数量开发商
……
楼幢层级：
产权年限建筑结构水电费供暖类型交易权属物业费……
单元层级：
电梯数量有无门禁楼层数……
房屋层级：
统计用途交易权属建筑面积用水类型用电类型建成年代户型信息产权年限套内面积……
周边：超市门店社区地铁医疗教育……
举例：北京世纪星城，从小区到楼幢到房间的各层级信息
在楼盘字典®的建设中，贝壳积累了标准化数据建设方法论
采集定位外业采集
内业审核
数据存储数据建设标准化流程
数据标准数据展示
基于楼盘字典®数据库，贝壳已经具备了平台化的服务能力
REDS Info
REDS Map
楼盘字典®
楼盘字典全量数据的楼
盘表及字段数据服务
从⼆维商圈图延伸到三维场景中，支持多种三维数据展示和特效渲染；包含三维分析⼯具；BIM快速成图，并可以定制化
REDS Navi
小区内精准导航，带看路线规划，支持定制化搜索
REDS Lab
REDS Eva
基于楼盘字典的数据，与客、⼈数据，以及⼤数据算法结合，开发各类BI决策支持产品，比如户型图解读
对外估价及市场⾏情的整体情报预测服务，服务包含基于地理信息的整体服务
REDS Play
数据可视化的⽅向，拥有丰富的模板库
REDS Play-全国→城市→城区→商圈→小区价格波动一目了然
将楼盘库的数据应用起来，并设计开发对应的数据看板数据可视化之后就能更加精准的管控着城市的房屋数据
楼盘管理系统
数据展示层
数据应用层
数据支撑层数
据
看
板
应
用
系
统
楼
盘
库
数据大屏楼盘地图数据看板楼盘管理
数据初始
化
数据接口
调用
地址匹配
服务
*同步全量楼盘字
典数据（楼盘、
楼栋及所需属性
字段数据）
*可实时调用接口
获取楼盘、楼栋
数据
*可根据地址信息
匹配楼盘字典对
应的楼盘、楼栋管理楼盘库的内
容，进行新增、
删除、修改等等
操作
租赁管理
基于楼盘库，将
所有租赁的情况
进行管控，大大
增加城市的稳定
押品管理
管控全市所有的
按揭抵押的房
屋，通过房价监
控控制整体市场
风险
人员流动管
理
将人与房屋的数据进
行挂接，那么针对整
个城市的人员流动就
可以更有效的控制
… …
… …
更多基于城市楼
盘表的应用
Agenda
•为什么建数据中台•什么是数据中台•如何建数据中台•数据中台的实战。