20201225-城市测量师行-房地产咨询公司数据标准探索_8页_1mb

房地产咨询公司数据标准探索总结

一、引言

随着云计算、大数据和移动互联网等技术的发展，企业信息化建设正从流程驱动向数字驱动转型。疫情对远程协同办公的需求也加速了这一进程。房地产咨询公司作为信息密集型行业，面临数据整合与利用的挑战，因此构建一套完善的数据标准体系成为提升企业信息化水平的关键。

目前，政府和行业组织已发布多项房地产相关数据标准，如《房地产市场信息系统技术规范》、《房地产市场基础信息数据标准》等。然而，企业数据标准的建设应聚焦于核心业务数据，而非覆盖所有房地产数据。

二、房地产咨询公司数据特征

房地产咨询公司的数据具有以下特征：

• 数据在细分领域有所侧重：数据围绕公司业务产生，不同公司侧重不同，如商办物业或居住物业。
• 数据内涵差异且多变：同一数据对象在不同业务中可能有不同的关注点，且随着政策和市场变化，数据内涵也会随之变化。
• 数据在执业空间范围内零散分布：公司承接的项目空间范围广泛，数据分布不均，需要建立逻辑联系以实现有序管理。

三、数据标准构建实践

1. 设定通用的数据基础对象

房地产咨询公司以“实体”为起点，设定以下五个基础对象：

• 土地：地球表面的特定区域。
• 产权宗地：明确产权的土地。
• 自然栋：土地上的独立建筑物。
• 自然子栋：自然栋内部根据实物特征划分的子单位。
• 产权子栋：自然子栋中明确产权的部分。

这些对象从实体到产权依次递进，构成数据标准的基础框架。

2. 将业务数据与基础对象匹配

将业务数据与基础对象进行匹配，对于无法直接匹配的数据，可通过组合次级对象实现统一管理。例如：

• 自然栋 → 住宅小区
• 产权子栋 → 逻辑栋

这种匹配方式确保了所有数据在统一的逻辑体系下运作，增强了数据之间的关联性。

3. 为各对象分级构建属性

属性分为三类：

• 界定属性：用于唯一标识数据对象，如ID、底面投影、地上实际总楼层、地下实际总楼层、建筑物状态。
• 通用描述属性：用于描述通用特征，如主体结构、建筑总面积、竣工时间、涵盖地址、涵盖名称。
• 业务主题属性：由各项目团队根据具体业务需求自行补充，如物业管理费用、客梯数量、货梯数量等。

4. 强调地理空间属性建设

房地产具有固定位置和客观排他性，因此地理空间属性是数据标准的重要组成部分。通过GIS面、管理范围边界等属性，使数据在地图上具现化，便于直观查询和分析。同时，这些属性还能用于区位条件的量化运算。

四、结语

数据标准的构建应围绕业务价值展开，通过设定基础对象、匹配业务数据、分级构建属性、强调地理空间属性，形成统一的数据逻辑体系。该体系为数据整合与共享提供了基础，有助于提高工作效率，支持业务创新。

数据标准的实施需要配套的系统支持和管理机制，以确保其落地和持续维护。本文提出了一种可行的构建思路，但具体标准内容需根据公司实际业务进行调整。

五、附注信息

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六、免责声明

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