可视化|绿城服务廖书锋：物业数据中台的魅力物业

日前，绿城服务集团高级数据工程师/慧享科技数字创新中心总监廖书锋受邀出席 2021 年物业 CIO 俱乐部年中峰会，并以《物业数据中台的魅力》为主题发表了演讲，从行业发展趋势、关键实践过程、核心产品沉淀等维度出发，结合在物业领域的数据建设案例，分享自己的感悟与心得。

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01、数字化是物业转型升级的必由之路
数字化是把网络上公开的数据和系统里面的数据进行采集、存储、传输以及应用。数字化转型是指企业利用新一代数字技术（人工智能、区块链、云计算、大数据等），将某个生产经营环节乃至整个业务流程的物理信息链接起来，形成有价值的数字资产，通过计算反馈有效信息，最终赋能企业商业价值的过程。
数字化转型绝非仅限于技术范畴，它涉及组织变革——包含流程、人员、战略，甚至企业文化。
02、数据建设的四个关键过程：治理、分析、展示、应用
作为数字化转型的排头兵，数据团队及其负责人必须能看清楚业务机会，不断与业务方碰撞，把未知的机会变成确定的机会，把业务增长以及企业能力战略的提升做到极致。
数字化转型包括四个关键过程：

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第一，数据治理——一个建立规则、提高数据质量的过程，是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，需要组织保障、运营实施和工具建设三位一体跟进的工作。目标是实现企业数据的标准化、提高数据质量，为数据分析提供准确的数据支撑，进而提升企业数据变现的能力。
数据治理存在依赖线下采集、标准未统一、数据质量差、监管效率低的痛点。
在治理流程中，可以利用主数据管理系统对引用广泛、缓慢变化的主要数据和基础数据进行统一整合、治理、监管，并分发至各业务系统使用，保证数据一致性、唯一性、关联性。

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利用数据质量管理系统自动校验数据质量，并对数据录入、维护的及时性进行动态监测，保障数据完整性、规范性、准确性。

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第二，数据分析——为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。目的是把隐藏在数据中的信息集中和提炼出来，从而找出其内在规律，挖掘数据价值，进而以提升对业务的有效性。

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数据分析要考虑数据量大、数据形态繁多以及分析出的数据和业务是否贴合等问题，同时注重模型数据时效性和准确性。
例如，为绿城服务宁波公司设计的收缴率分析模型，通过实现多层级多维度收缴率查询，根据缴费情况及客户缴费习惯对未缴原因进行分析、预测，从而提高收缴效率。

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从服务管家层面来看，每个管家可以查看自己服务网格里的每个房间收费情况；从项目层面可以看到每幢楼以及每个管家的费用收缴情况；从城市分公司层面可以看到每个区域以及每个项目的费用收缴情况。
第三，数据展示——即数据可视化，利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释，清晰有效地传达与沟通信息。
数据可视化的方向主要有三种，一种是职能部门日常经验报表，主要是指标型数值的展示；第二种是对外的经营战略驾驶舱（数据大屏）；第三种是针对近期公司重点项目的专题报表。