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[文章]主数据项目案例之地产篇

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【作者】

鲍胜全

l  嘉为软件事业部高级架构师

l  数据管理领域专家

l  专注于企业数据平台架构设计及实施。曾主导多家地产、制造等大型企业的主数据、商业智能项目的架构设计及实施管理工作,具有丰富的行业经验。

 

【摘要】

 

近几年国家对房地产政策的多变、加之市场的不断变化加剧了房企之间的竞争。在政府的支持下,多有实力的房地产企业纷纷在城市配套服务、电商、金融、农业、社区等跨业领域已经开始布局,呈现现多业态联动开发的局面。

在此大背景下,房地产企业的过往建设的业务系统就面临着不小的挑战

l  系统的改造与建设如何快速匹配新业态的需要

l  过往系统中的用户信息等如何在新业态中发挥价值

l  如何用信息系统形成多业态间的联通、联动

l  ………

鉴于上述的背景,近年,在地产行业中兴起了一轮数据梳理、数据打通与集成、主数据治

理等与数据价值挖掘有关的热潮。

    嘉为软件有幸身在潮中,参与数家大型地产集团的数据类项目,借此文,是总结亦为抛砖引玉,期待与客户一起为地产业的数据价值变现贡献自己的微薄之力。


 

【正文】

一、    项目背景简要

1.     业务困境

随着国家政策以及房地产市场的发展变化,目前某地产集团(下简称集团)越来越重视信息化的建设,数据资源日益成为集团的战略资源。集团期望加强数据资源的分析利用,通过数据化运营的方式来辅助集团进行业务转型和拓展、辅助集团进行业务分析和决策。然而事实上,虽然集团已经建设了大量的业务系统、累积了海量的业务数据,但却难以从中攫取出有价值的信息能够对业务拓展和决策提供有效的支持。

2.     数据管理现状

经过大量采样分析,目前集团的数据和业务系统面临如下问题:

l  数据多头管理,缺乏专门对数据进行监督和控制的组织

当前的业务系统是由各个不同的业务部门负责建设和管理的,而各个业务部门关注数据的角度各不相同,因此缺乏一个组织从全局视角对数据进行管理,导致无法建立一个统一的数据管理规程和标准。例如:

Ø  设计部可以在设计系统中创建项目、分期、楼栋,并维护设计属性;

Ø  成本部可以在成本系统中创建项目,并维护成本属性;

Ø  工程部可以在工程系统中创建项目、分期、楼栋、房间,并维护工程属性;

Ø  营销部可以在销售系统中创建项目、分期、楼栋、房间,并维护营销属性;

Ø 

l  数据不够完整,具有一定的片面性

尽快集团经过多年的信息系统建设累积了海量数据,但受业务、技术和管理方面的限制,目前的数据仍然不够完整。例如:

Ø  设计、工程、成本、销售、财务等各个系统中的项目数量差异较大,没有任何一套系统能够提供完整的项目数量;

Ø  销售系统中的已签约的客户数据,仍然有大量的重要属性为空,如联系方式、身份证号、客户类型等。

l  数据口径不一致,缺乏统一标准

由于各个业务部门关注点不同,且系统独立设计、分步上线,导致各个业务系统的数据定义和口径各不相同。例如:

Ø  设计、工程、销售、财务等不同业务部门面向集团领导进行工作汇报时,同一个指标的数据相去甚远,到底以谁为准无法确认,例如房产套数和建筑总面积等;

Ø  设计系统中的一个项目,在成本系统中需要按拿地公司拆分成多个项目;

Ø  销售系统中的多个房间,在物业系统中合并成一个房间进行运营;

Ø  部门之间需要传递数据时,需要进行大量的手动加工和转换工作,费时费力且容易出错,最终难以实现信息共享和交换。

l  数据分散存储,形成数据孤岛

数据分散在各个业务部门的用户手中,或者各个业务系统的数据库中,而数据类型、存储格式以及使用的数据库产品都各不相同,并且业务系统之间缺乏合理的数据同步机制,导致难以及时、准确提供完整、可靠和一致的企业数据,难以共享复用。例如:

Ø  成本系统后台使用Oracle数据库

Ø  销售系统后台使用SQL Server数据库

Ø  物业系统后台使用MySQL数据库

Ø  投发业务目前使用Excel记录地块数据

Ø  案场业务使用纸质表格记录客户信息

Ø 

l  数据质量参差不齐,准确性不够

各个业务系统中的数据普遍存在不同程度的数据质量问题,参差不齐。例如:

Ø  成本系统中的项目编码没有规范,有的使用纯数字、有的使用字母+数字;

Ø  销售系统中的客户存在多条重复的记录;

Ø  销售系统中的客户存在同一个身份证号对应多个不同姓名的客户;

Ø 

l  数据难以分析,业务价值不大

由于数据分散、冗余、口径不一致,难以对数据进行分析,难以深入挖掘埋藏于数据深处的规律和趋势,无法实现数据价值的最大化。

l  系统网状交叉,复杂度高

业务系统之间彼此需要共享数据信息时,目前主要依靠数据库链接和点对点接口的方式进行对接,形成网状交叉,缺乏统一的标准规范和,应用之间耦合程度高,难以监控和运维,复杂度高。

l  系统重复开发,运维成本高

各个业务系统独立设计和开发,存在对于同一类主数据管理功能重复开发的情况,导致开发项目周期长、成本高,并且后期的运维难度大。

二、    项目目标

基于集团数据管理现状的各种问题,集团决定通过建设主数据平台来对数据进行治理,解决以上问题。通过规范各信息系统中主数据管理、整合各信息系统中的主数据资源,使整个集团的企业主数据发挥更大的价值,为集团各业务部门的数据需求提供便利服务,最终保障集团数据的有效性、一致性、唯一性和安全性,实现数据化运营,通过数据资产支撑集团的业务拓展、辅助集团的业务决策。

本项目围绕企业数据资产,实现数据资产的整合平台、管控平台、共享服务平台、以及对数据资产的增值应用平台,提供数据质量可靠的统一信息服务,提高IT系统对业务支持的敏捷度,支持数据和功能向业务系统反哺,实现业务与运营一体化。

三、    项目实施范围

1.     主数据范围

本项目主要针对集团最核心的几类主数据进行实施,包括:

Ø  项目域主数据:项目、分期、楼栋、房间/车位

Ø  营销域主数据:客户

Ø  采购域主数据:材料、供应商

Ø  投发域主数据:地块

2.     项目实施过程

根据嘉为丰富的主数据项目实施经验,我们将项目实施过程分为五个关键步骤,如下图所示:


       

本项目的主要实施内容如下:

l  搭建一套全集团统一的主数据体系。从思想意识上、组织架构上、管理规范上对主数据的建立统一的认识,深入强调数据的作用,并以考核制度作为辅助手段,作为全集团进行主数据治理的战略纲领。

l  建立一套全集团通用的主数据标准。针对每一类主数据,明确相应的主责部门,联合所有相关业务部门和业务系统共同设计主数据的标准和管理流程,作为全集团共同遵循的业务规范和数据规范。

l  建立一套全集团共用的主数据平台。根据主数据标准建立相应的主数据模型,并建设主数据集成平台、主数据质量工具、主数据共享平台、主数据管理平台等。

l  基于主数据平台实现主数据治理。根据主数据标准形成主数据质量规则,并通过主数据质量工具进行质量分析和优化,同时对各个业务系统中的历史数据进行梳理和优化,最终通过主数据集成工具实现从业务系统到主数据中心的自动ETL

l  规划建设统一可复用的主数据服务。基于各个业务部门和业务系统对主数据的需求,规划并建设统一权威可复用的主数据服务,并通过主数据共享平台(ESB)进行统一管理、注册、对接、监控。

 

四、    平台总体架构


如上图所示,中间红框内的部分是本项目建设的主数据平台,包括主数据存储中心、主数据治理平台和主数据共享平台,用于对主数据进行治理、存储和共享。

此外,图中底部是目前集团已有的各个业务系统,本项目从这些业务系统中抽取出核心主数据进行治理。

最后,图中顶部是目前集团已有的、正在建设的、未来可能建设的业务系统和分析系统,他们可以方便快速地使用主数据平台提供的统一、权威的主数据服务。

五、    项目主要成果

1.     体系类成果


Ø  《数据管理组织及权责说明》,定义主数据管理组织的岗位、成员及职责。

Ø  《主数据标准管理规范》,定义主数据标准的建立、变更流程和考核制度,以及主数据标准管理的方法、工具。

Ø  《主数据质量管理规范》,定义主数据质量规则的建立、变更流程和考核制度,以及主数据质量优化的方法、工具。

Ø  《主数据集成管理规范》,定义主数据集成规则的建立、变更流程和考核制度,以及主数据集成的方法、工具。

Ø  《主数据服务管理规范》,定义主数据共享分发规则的建立、变更流程和考核制度,以及主数据共享的方法、工具。

2.     标准类成果

l  主数据标准,定义具体每类主数据的业务标准、技术标准、集成/分发关系等。

Ø  《项目主数据标准》

Ø  《客户主数据标准》

Ø  《材料主数据标准》

Ø  《供应商主数据标准》

Ø  《地块主数据标准》

l  主数据管理流程,定义具体负责每类主数据管理的业务部门,及其创建、维护、消费的流程说明。

Ø  《项目主数据管理流程》

Ø  《客户主数据管理流程》

Ø  《材料主数据管理流程》

Ø  《供应商主数据管理流程》

Ø  《地块主数据管理流程》

3.     平台类成果

l  主数据存储中心,用于存储经过建模、清洗后的项目、客户、材料、供应商、地块主数据。

l  主数据集成工具,用于实现主数据的自动ETL过程。

l  主数据质量工具,用于定义数据质量规则,定期扫描主数据并生成质量分析报告,辅助业务用户对主数据质量的提升。

l  元数据工具,用于管理主数据的结构、ETL过程,生成数据地图,用于进行影响分析、血缘分析和全链分析。

l  主数据共享平台(ESB),用于对应用系统、接口进行管理,包括接口封装、接口注册、接口管理、应用对接、服务监控等。

4.     数据类成果

l  历史数据梳理成果

针对历史的项目主数据、客户主数据、材料主数据、供应商主数据、地块主数据,建立了多套业务系统之间的映射关系表,保证业务系统之间的数据存在清晰的关联关系。

l  数据质量优化成果

使用数据质量工具对集成后的主数据进行质量分析,生成质量报告并督促对应的业务用户和技术人员从源业务系统进行数据质量的优化。

l  数据集成成果

针对历史数据和新生成的数据使用不同的集成规则,实现主数据从源业务系统到主数据中心的自动清洗、转换、装载,生成完整、权威、高质量的主数据。

5.     服务类成果

本项目综合了目前已有且可以改造的系统、在建系统、未来规划的系统对各类主数据的需求,规划并建设了如下主数据服务,用于主数据的集中共享,确保口径一致,并且基于主数据共享平台(ESB)实现了服务的注册、管理、监控。

l  项目域

Ø  项目主数据服务

Ø  分期主数据服务

Ø  楼栋主数据服务

Ø  规划单元主数据服务

Ø  房间/车位主数据服务

Ø  产品类型主数据服务

l  营销域

Ø  客户主数据同步服务

Ø  客户主数据查询服务

l  采购域

Ø  材料分类主数据服务

Ø  材料主数据服务

Ø  供应商类型主数据服务

Ø  供应商主数据服务

l  投发域:

Ø  地块主数据服务

Ø  地块主数据查询服务

 

六、    项目价值收益

1.     规范数据管理

Ø  建立专门的数据管理组织、明确管理的权责,为全集团的数据资产管理提供了组织保障。

Ø  建立完整的数据管理规范、明确管理的流程和考核办法,为全集团的数据资产管理提供了流程和制度依据。

2.     统一数据标准

Ø  建立了主数据标准,统一主数据口径,为数据的共享和分析提供了基础。

Ø  规范主数据管理流程,避免数据重复管理带来的混乱。

3.     提升数据质量

Ø  通过统一编码实现主数据的精确定位,确保主数据的唯一性。

Ø  统一主数据的各个属性定义和取值规范,通过质量规则对主数据进行评估分析,提升数据质量。

4.     降低运营成本

Ø  避免部门之间反复沟通数据的质量

Ø  减少系统重复开发,降低系统运维难度

5.     支撑业务拓展

Ø  当新业务拓展时可以使用现有的主数据,快速推动新业务开展。

Ø  新业务系统的建设无需重复开发主数据管理功能,提升效率。

6.     辅助业务决策

Ø  基于准确的主数据进行业务分析,可以及时准确的掌握公司运营动态、辅助公司进行业务决策

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