店舗データ運用分析の理解（不動産グループはどのようにデータを活用して業務分析を行うことができるか？）

不動産グループはどのようにデータを活用してビジネス分析を行っているのでしょうか?

企業のデジタル変革は、データのサポートと切り離すことはできません。データの蓄積、統合、分析を通じてビジネスと経営に価値創造の力をどのように与えるかが、現在の不動産のデジタル化が直面している主な課題です。

現在、不動産グループはすべて、不動産住宅開発、商業、不動産、工業団地、オフィスビル、ホテル、医療、建設などの形式を含むマルチフォーマット開発モデルを採用しています。各フォーマットは独立した運営主体です。一方、不動産開発分野には、投資計画、設計、エンジニアリング、コスト、財務、マーケティング、人材などの事業領域があります。現状は、1. 事業セグメント間のデータが効果的に調整されていない、2. 異なる事業ラインの IT システムが異なるメーカーによって構築されている、という状況です。

不動産グループにおける情報構築の現状を見ると、4つの大きな問題が生じています。1 . データが分散管理され、孤立している。 2. 統一されたデータ分析および管理プラットフォームがないため、ビジネス部門のデータニーズに迅速に対応することができません。 3. データの詳細な分析が不足しており、業務修正を効果的に導くことができない。 4. データの価値が十分に調査されておらず、グループのビジネス上の意思決定に説得力のあるデータサポートを提供することは不可能です。

現在、不動産グループが直面しているデータ問題に対応するため、データミドルプラットフォームを利用してグループのデータビジネス分析シナリオアプリケーションを構築するというアイデアを提案し、具体的には「管理-収集-構築-管理-使用」の5つのエントリポイントから、統一されたデータ品質、統一されたデータ収集と統合、統一されたデータ処理、統一された管理と制御方法、統一された外部流出サービスを実現します。

具体的な構築内容は以下のとおりです。1. 指標の定義、基準、公式、出所、帰属などの情報を含む指標体系の整理。 2. データ収集、開発、ガバナンスなどのプラットフォームモジュールを含むプラットフォームのアップグレード。 3. データ統合、主にプロジェクトドメインのプロジェクト、フェーズ、建物など。 4. データモデリング、品質監査（ガバナンス）およびその他の実装内容を含むデータ処理。 5. データ応用シナリオには、売上、貨物価値、財務、利益、その他の特別な分析トピックが含まれており、さまざまなデータ応用シナリオのデータ意思決定ニーズに対応します。

Weike Data は、不動産ビジネス分析システムを構築する過程で、複数の大手不動産プロジェクトの実践に基づいた成熟したデータ構築方法論を蓄積してきました。不動産ビジネス分析シナリオ構築パスは、ビジネスインベントリ、指標の分類、データ入力、データ処理、そしてビジネス分析シナリオ実現の最終ステップを含む 5 つのステップに分かれています。

最初のステップは、ビジネスインベントリプロセス中に一連のビジネスコミュニケーションと調査を実施することです。具体的な内容としては、ビジネス研究、データ研究、需要研究、価値シナリオ研究などが含まれます。

調査期間中、データアーキテクチャや設計の技術職も配置され、既存の業務システムの棚卸しや指標の整理を行います。目的は、データインベントリを通じて既存のビジネスをより深く理解し、その後のデータ実装に対して有利かつ効率的なサポートを提供することです。

データインベントリの後、次の焦点はビジネス分析のための指標システムです。一般指標システムのソースは、主に次の 4 つの側面から来ています。1. 既存の分析レポートを再編成、統合、最適化する。 2. 現在のオフライン データ収集および分析シナリオの一部は、将来的にオンライン メソッドに変換される可能性があります。 3. これまでの研究のニーズと価値のシナリオに基づいて、いくつかの分析指標も改良されます。 4. もう 1 つのポイントは、業界内の他の顧客の指標システムをベンチマークして、既存の指標システムを改善し、補完することです。最終的な目標は、フルサイクル、フルドメインのビジネス分析指標システムの予備バージョンを形成することです。

指標の初期リストが完成したら、次のステップでは指標を改良して確認します。詳細には、インジケーター名、口径、計算式、データ ソースのテーブルとフィールドが含まれ、一部の SQL 疑似コードも整理できます。その後、指標が属する部署と調整を行い、指標の範囲を確認・検討します。インジケータ システムを調べる際には、必要に応じて各インジケータに対応するディメンションも調べる必要があります。指標を精査することで、ドメイン全体の指標システムのリストが最終的に形成され、その後のデータ モデリングと開発プロセスをガイドします。

次のステップは、関連するビジネス データをレイクに入力することです。もちろん、湖に入る前に、まずプラットフォームを構築する必要があります。ビッグデータベースをベースとしたワンストップデータ開発・処理プラットフォームにより、データ処理効率や運用・保守監視業務を大幅に向上させることができます。

データがレイクに入った後、次のステップはデータ処理です​​。実際のデータ処理を行う前に、まずデータ開発仕様を定義する必要があります。現在、4層のデータ開発モデルを採用しています。

口径の一貫性の欠如、データ監視の欠如、早期警告の欠如、不十分なデータ分析などにより、オンラインで標準化され、統合されたデータ管理により、早期警告と監視の閉ループプロセスが形成され、洗練された分析がサポートされます。最終的には、「制御可能な進捗」、「把握可能なリスク」、「追跡可能なデータ」を備えたプロジェクトのフルサイクル運用分析のクローズドループ管理を実現します。