经过二三十年的发展，地产行业增速放缓，进入“狭路相逢勇者胜”的存量时代，传统的标准化复制产品和服务难以应对市场需求和行业的激烈竞争，加速房企向多元化经营和精细化运营转型。对于商业地产来说，已经由开发竞争阶段到了运营竞争阶段，最大的考验就是运营能力，这是发展趋势，也意味着地产企业的经营思路需要改变。
地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这个案例很典型。
地产行业Demo
该集团是一家以商业地产经营为支柱的大型现代企业集团。在数字经济的浪潮下，该集团开始了数字化转型措施，通过数据来管控和提升集团整体业务，具体目标为：
· 利用大数据分析平台替代传统excel手工报表，解放人工；
·建设企业数据中心，完成多业务系统间的数据融合，实现企业级数据应用规范；
· 搭建企业大数据分析体系，实现企业级管理驾驶舱，帮助领导决策；
·通过大数据分析手段，如经营优化、经营预测等，逐步优化和提升企业运营与管理效率，实现规范化管理；
· 培养大数据团队，为未来进一步的企业数字化转型储备人才与技术。
以目标为出发点，结合实际业务行为，进行层层的分解，构建了围绕招商、物业、人力、财务、资产、综合管理等的数字化转型措施，建立各项数据分析主题，使数据分析更加聚焦，真正让数据的价值得到最大化的释放。
分析主题
在结合集团业务构建分析主题后，下一步工作，就是根据各个主题的关键性业务，建立核心分析指标。在构建数据指标体系的过程中，需要结合业务对指标的意义深入思考，即所有指标都要配上业务解释性，后续进行数据分析时更能做到知其所以然。归集完所涉及的指标后，会发现指标很多。但在具体的业务中，可能不同业务阶段重点关注的指标不一样，所以我们需要挑选出该阶段的核心指标，然后进行拆解，再根据拆解的指标去重点关注。
以酒店业务为例，其主要工作可以分为经营管理和财务管理两个方面：
1、经营管理：展示酒店当日经营概况信息，包括餐饮收入，客房收入等；对客房入住率、餐饮收入比例、房型入住、房型收入、其他收入、房价信息进行统计分析并图形化展示。通过以上日常经营分析，实现价格优化、销售最高利润率、提升客户体验及客户忠诚度。
2、财务专题：对酒店营收、成本费用进行分析汇总，形成收入、成本组成结构图；对酒店收入和成本进行同期对比分析，形成业务趋势图；对酒店预算情况进行分析汇总，形成预算分布图；对酒店预算与实际收入、成本、利润情况进行分析对比，计算预算完成率。通过以上财务分析，为管理层分析决策提供数据支持。
数据分析的意义，是为企业创造和实现价值。因此，以目标为出发点、紧密结合关键业务的数据分析体系搭建，可以使数据更加精准的服务于企业真实的经营发展需求，为企业提供基于数据的科学预测决策，使数据的价值得到最大化的释放。
酒店分析
经过构建，获得了良好的效果：
1、建立企业级管理驾驶舱，更直观的可视化方式帮助企业领导分析、管理及决策；
2、内外部数据整合，信息透明，准确、完整的统一数据视图，协作各层级管理“用数据说话”；
3、协助业务人员发现数据中的异常，而不是简单的数据呈现，培养数据分析思维；
4、满足业务人员自助分析需求，简单、易用、高效；
5、将各个业务系统的数据进行整合，形成统一的数仓，为数字化分析打下基础；
6、培养大数据团队，为未来进一步的企业数字化转型储备人才和技术。
项目收益
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