房產聚焦什麼意思保利×明源雲，資料大屏專案打造支撐大運營的背後

房產聚焦什麼意思

保利×明源雲，資料大屏專案打造支撐大運營背後的資料基座

“保利是一家務實的企業。就拿做資料治理這一件事來看，既不大張旗鼓搞噱頭，也不驚天動地地搞形式主義，從最基礎的資料開始，不聲不響做成今天的水準。我們現在在做的BI專案前提就是基礎資料，它涉及到保利1000多個專案、4000多個分期的資料治理。保利僅在短短一年之內就完成了這項工作，完成了自上而下的改變。記得當時從基礎資料開始，我們供應商跟著總部各業務中心在一家家平臺公司地推、華中華北華南一個個落實。在這樣一步一個腳印的努力下，才有了我們今天看到的一個個資料封頂專案，去支撐精細化管理。”

——明源雲保利專案資料工程師

頂層設計:為什麼要上線B

I

這個產品？

聚焦大運營，聚焦“R

OE

”，聚焦層層穿透的大資料

當業務發展到一定規模後，管理者都會希望資料在需要的時候即刻“跳到自己的眼前”，然而現實卻是困難重重……

準不準:

以往統計資料耗時很長，出具一份經營月報的資料常常需要一週的時間，並且資料準確性也難以保障。

對不對:

各職能線對同一指標統計口徑不一，跨部門資料口徑難統一，勾稽關係複雜資料難複核。

知不知道:

無法隨時獲知所有專案資料情況，關鍵場景難決策，比方說不知道專案動態利潤導致無法定推盤價格過低，不知道動態成本超限情況，使得合同審批時沒有資料支撐。

及不及時:

不看報表資料無法知道專案的效率，但資料獲取存在滯後性，領導拿到的總是過時的資料，難以及時防範專案風險。

資料治理的基礎已經打下，資料線上化勢在必行，不想“拍腦袋”決策，不僅讓資料體現經營問題，更需要透過資料驅動問題的改進。為避免困擾多數房企的“資料之痛”為經營帶來不便，保利攜手明源雲打造BI專案，組織層級橫向聯通縱向穿透，滿足不同崗位的應用需求。

“大運營”模式下，很多公司都將“ROE”（ 淨資產收益率）作為大運營核心指導邏輯。究其根源，是因為縱觀ROE公式中三項乘數，首先，房地產市場下行，權益乘數（融資能力）在現實意義上很難得到大幅度提升；其次，由於政府嚴控樓市限價限購等措施，導致毛利潤在一定週期內亦很難實現突破；因此，房企們不約而同將ROE提升的目標轉向了資產週轉率也就是經營效率。而為了保證ROE能踏踏實實落到業務管理過程中，就需要有指標體系的層層分解，以及配套的資料治理體系，保證元資料的及時準確。

為將ROE的驅動力落地，明源為保利規劃了基於資料的三級指標的任務分解體系。

一級指標：對應集團KPI考核，這種指標一般為複合指標，由下面二級和三級去完成。這些指標反映的是全集團某一項指標的綜合能力；

二級業務指標；承上啟下，聚焦業務管控過程，落到業務條線。譬如一級指標力的盈利能力跟簽約毛利潤有關，而簽約毛利潤與財務現金流、銷售、本年結轉收入有關，而這幾項資料又回落到銷的管控以及成本的管控；

三級指標： 更多用途是衡量具體的事情是否執行到位，在整個系統中能夠承接所有指標的落地；

譬如：一級指標管理者看到銷售毛利率這一項指標不好，就可以在明源系統上一層層開啟指標往下追蹤，最後可能發現是某個城市某個公司某個專案簽約完成率不好，導致整個平臺公司簽約銷售毛利率不理想。如此即可真正做到透過一個複合指標，層層傳統，快速找到原因，助力經營洞察。

中層策略:B

I

產品怎樣將元資料變成管理者想要的樣子？

以指標為建設藍本，構建BI看板，提升運營效率

基於ROE三級指標分解體系，保利規劃BI專案解決方案藍圖。

其一：要有一套指標體系，根據保利專屬的“資料字典”，將運營過程指標和財務收益指標梳理、融合、呈現，從公司經營角度出發盤過程，找差距，看問題；

其二：搭建BI報表的框架，對保利現有的262個指標進行取值梳理、規劃構建29張寬表、涉及70+基表取數，透過不同的演算法靈活組合，滿足各場景、各角色需求；

其三：配合嚴謹的巡檢機制，從資料的生產到呈現之前，規劃有近400多條巡檢規則，涵蓋各個業務系統。

落地場景:B

I

產品幫保利解決了什麼問題？

從專案顆粒度入手，最大限度助力數字化經營

任務完成了嗎？

2020年，資料資訊中心提出以全面經營預算為抓手、以專案為作戰單元的地產資訊化系統建設原則，提出所有業務系統、管理系統基於專案為主體。每年年初，集團到區域再到專案會一層層下下達KPI指標（簽約、回籠、融資拓展、銷售額等）。而作為公司決策者，首要工作重點就是盯緊這些目標以及實際進度。以往需透過系統導表，逐層上報，對於大部分地產平臺公司，這種統計方式十分低效。隨著公司體量增長，資料統計耗時久、流轉慢、及時性差的弊端愈發突出。

現在，透過業績經營看板，簽約任務、回款任務、直投、產成品任務、投資拓展、竣工任務、交付任務、銷售去化情況各類任務完成情況在手機端即可一目瞭然。同時，經營看板還可清晰展示各專案各節點任務完成及進度滯後的城市、專案詳情。

效率公式:

以前手動統計業務完成用時

1

天

-，

如今經營看板取數平均只要

1

分鐘

=

提速

480

分鐘

專案經營好不好？

所有貨量盡掌握:

管理層可透過手機端隨時隨地掌握公司當前總貨量、剩餘可售貨量及存貨預計去化週期，把控貨量出貨節奏及風險點；滾動重新整理平臺公司及城市公司為12個月推貨計劃，掌握每個城市公司出貨節奏，便於提前採取措施，避免供貨錯位；將歷史專案與在售擬售專案貨量剝離，便於明確可銷售貨量，沉澱歷史經驗資料，為後續專案提供經驗指導；

此時此刻花了多少錢:

動態獲知整個公司的動態成本及土地、直投、三費等各類成本的單方及佔比，便於實時指導銷售定價；對於有針對存在成本管控風險的城市公司可以穿透檢視該城市公司各專案的成本利潤率、目標成本單方及動態成本情況，便於對具體存在成本風險專案採取措施，降低成本超限風險；

此時此刻賺了多少錢:

隨時掌握平臺公司及城市公司銷售毛利率及動態成本利潤率，公司能賺多少錢清晰可知。

效率公式:

以前從取數到Excel測算動態利潤平均

0.5

天

——

動態盈利看板檢視動態利潤

1

分鐘

=

提速

240

分鐘

現在手頭上有多少現金可以用？

專案一開始，便會有大量的資金流入，這些資金如果不“嚴加看管”，極有可能導致下一個專案無法開展。而自有資金缺口、經營性現金流缺口是最直接反映現金情況的兩項指標。此前，很多區域性公司一般都是由領導發出檢視需求後，幾個業務線條的工作人員協同計算，最後錄入表格再彙報給領導。不僅費時費力，且及時性無法保證。

運用現金流看板，讓管理者透過移動端隨時知曉自己的“賬戶餘額”。

效率公式:

人工統計自有資金餘額所需平均

1

天

—

現金流看板查詢1分鐘

=

提速

480

分鐘

哪些專案存在風險？

金九銀十售樓旺季，供不上貨怎麼辦？相反到了售樓淡季，又有大批產成品集中竣工怎麼辦？如果說傳統協同模式只能憑決策者根據以往經驗作出粗略預測摸著石頭過河，那麼數字化則運用大資料的人方式實現了創新突破，根據銷售節奏作出提前預警。

利用手機端的專案異常看板實現特殊情況提前預警。

哪裡不夠，哪裡多餘:

缺貨/積貨預警隨時監控異常供貨如缺貨/積貨情況，獲知滯後貨量及詳情，避免對後續的銷售節奏造成影響；

哪些超限了:

動態成本超支時獲知成本超限金額及專案，避免影響利潤目標；

為啥延期

：節點延期情況支援列舉所有專案關鍵節點延期情況，及時識別運營風險；

哪裡即將缺貨

：缺貨預警提示滯後貨量情況（細化到樓棟），清晰獲知樓棟滯後貨量及預售證辦理滯後天數，便於降低供貨風險；

一年之內缺貨警告:

缺貨預警提示貨量保障係數低於12個月的城市公司，便於該公司加快投資、生產節奏，避免造成公司運營風險；

效率公式:

專案異常看板平均提前

1

個月發出預警

—

人工排查缺貨情況週期平均

15

天

=

提前

15

天

專案的效率是高還是低？

如果說諸多對專案節點管控和預警的指標依然讓管理者感覺掌控力不足，抑或公司內部需要及時獲知每個專案在不同節點的效率，針對性地進行激勵和督促提效，那麼可以試想將傳統線下的“龍虎榜”搬到線上甚至是手機上。

B

I

應用升級操作:決策到開會，小屏到大屏

基於大運營資料，保利在實現了透過一部手機“小屏”，快速支撐決策支撐運營的數字化能力提升後，又將同樣的解決方案試點應用在平臺公司月度會議的場景中。以往，保利華南開一次月度會議，需要參會部門提前數日進行PPT撰寫和總結，對會議所有涉及到資料都要從頭算到尾進行核算，為最後開會作準備。

而現在，華南公司試點運用會議大屏看板，預先設定會議所需資料模型，與各業務系統打通，從取數到核算實現全流程自動化，無需人工查驗Excel取數核算再錄入PPT，系統自動將所需資料最新清洗版（如前文所述，人工統計會有延誤）“送”到會議大螢幕上，以供大家及時討論，快速解決方向性問題。

效率公式:

月度運營上會PPT資料準備所需平均

5

天

—

會議看板自動統計線上查閱

=

提速

120

小時

攜手明源，保利集團的B

I

專案價值，實現了4級昇華:

1

·

資料抽取

:

這個階段的核心是有一套完善的資料指標字典，各系統內的資料指標口徑統一，提升資料上傳下達的效率，保證資料的及時性、一致性、完整性、準確性；

2

·

資料統計分析:

基於已有的統計規則、計算模型結合決策層關注的核心指標，實現資料的線上化和圖形化（大小屏看板、報表）輸出，實現公司經營和專案運營的精細化管控；

3

·

資料預測階段:

透過已有沉澱知識庫和知識圖譜（如標準工期、價格測算模型、現金流預測模型），實現未來趨勢的預測、預警、預控；

4

·

智慧輔助決策:

實現BI和AI技術的結合，識別高層決策的關鍵場景（如杜邦分析ROE模型識別到未來發展的戰略方向），透過機器學習實現智慧化的趨勢分析、敏感性因子對比等分析建模，輔助管理決策，真正實現由過於經驗決策到資料分析決策的數字化轉變。

售樓、成本、主資料、計劃、採招、雲客、雲鏈……保利資訊化的發展可以追溯到2008年。13年，可以覆蓋中國網際網路的風雲變幻，

即使停在當下，回首13年，故事，也還遠遠沒有講完。