房地產運營發展大致經歷了三個階段，職能運營、計劃運營、財務運營，三個階段是進階升級而不是排他關係，財務運營實際上兼顧了對職能運營、計劃運營的需求，同時增加了對財務指標的關注。数字化是推動企業運營管理進階的有力武器。
房地產行業財務運營分為三級架構，首先是戰略運營，中間是經營運營，最下面是項目運營，分門別類地匹配了不同層級的数字化能力。戰略運營關注公司3到5年的經營發展規劃，經營運營以年、季度、月經營目標，實現定期監控進行資源調整、問題分析，項目運營關注項目全周期經營計劃的實現。
例如，自研的方式，構建了支撐戰略與經營計劃的經營分析系統，它的定位是拉通整個項目經營計劃，公司年度經營的目標以及戰略發展的規劃，實際上，這樣的系統支撐数字化運營的戰略，到公司經營到項目經營，保障在規模利潤、現金流等多個經營目標的一致。
在數據庫方面，針對多維數據庫的致命弱點，基於混合型數據庫自研了矢量計算引擎，通過多維數據庫進行切分，通過自定義的函數關係進行關聯查詢，然後基於被切分的數據塊進行原子性的匯總和運算，好處就是更加靈活，可以支持模型的快速變更，同時計算效率也比較高。
在數據中台方面，房地產行業大量業務系統都由不同的供應商提供，在煙囪式的網狀系統之間，每一個接口的改動都會影響大量的下游系統，希望通過構建數據中台，把所有業務系統的數據匯總到數據中台中，進行任何一個業務需求相關的系統升級，只要改動與數據中台的接口，就可以把系統升級以及系統優化的複雜度大幅度的下降。
“數據中台的基礎底座是大數據存儲與處理能力，這樣的技術底座在目前數據中台市場相對主流；數據分域模型，業務流程中涉及到各個管理域，基於One ID的數據理念，構建跨業態跨專業的核心數據專庫；基於數據模型支撐面向不同場景不同角色的數據產品，其中數據資產與基礎平台為大數據提供了質量保證，這是我們金地數據中台整體架構。”王駿表示。
以下為王駿演講實錄，略經鈦媒體App編輯：
如果回顧房地產運營發展的過程，我們大致的經歷了三個運營階段，第一個階段叫做職能運營，以職能目標為中心，關注職能類的工作實踐；第二個階段是計劃運營，以項目全景計劃為中心，關注各個項目間的相互協同；隨着宏觀條件的變化，更多的企業，尤其是大宗型房地產企業進入第三個階段，即財務運營階段，財務運營是以財務結果（比如利潤、現金流）為核心，以全景計劃為基礎的業財高度融合實踐，既是項目的實踐也是經營的發展。
這三個運營階段是進階升級的關係，而不是排他的關係，在財務運營階段，我們實際上是兼顧了對職能運營、計劃運營的需求，同時增加了對財務指標的關注。
財務運營實際上分為三級架構，首先是戰略運營，中間是經營運營，最下面是項目運營。
最高層是宏觀戰略運營，更關注公司3到5年的經營發展規劃，定期要進行復盤與調整，需要数字化匹配相應的戰略推演能力；經營運營方面，整個公司以年、季度、月經營目標，實現定期監控進行資源調整、問題分析，在這個要求下，我們需要匹配相應的数字能力以及調控能力；在戰略和經營目標指引下，底層的項目經營階段需要關注項目全周期經營計劃的實現，以及進行適當調整，我們需要数字化的能力去匹配項目全周期經營，實現動態管控，這是我們對財務運營的三級架構的理解，以及相應的数字化能力的要求。
財務運營下，實際上戰略推演、經營運營以及項目運營是相互關聯的，核心是構建項目經營計劃與監控為基礎的数字化能力，為了達到這樣的能力，核心要解決兩個基礎問題，第一，要有統一的主數據管理系統，第二，要有對項目計劃進行管理的系統，來實現項目節點的核心管理。
因此我們把財務運營的體系大致分解為兩個階段，這兩個階段是我們所謂的数字化運營體系升級的兩個核心點，第一個大的模塊是計劃與監控，是對經營計劃進行推演以及動態復盤跟進的核心能力，涉及到投資管理、計劃管理、利潤與現金流的管理，這是在經營過程中形成的數據以及業務流程管控的核心模塊。
第二個大的模塊是經營分析模塊，對經營目標達成過程的實際結果與預期結果進行偏差分析，以及在分析基礎上進行根分析，找出相應的業務問題、管理問題，然後制定提升的策略。
為了支撐計劃與監控，以及執行與分析這兩個核心的数字化運營體系，我們需要提供一個數據治理體系，提供高質量的數據，實現全面数字化運營的目標，在建設数字化運營升級的過程當中，我們的實踐涉及到以下一些核心業務系統的建設。
首先是投資模塊，投資模塊是在現有項目的基礎上，對未來獲取項目起決定性的一個業務系統，在前端植入了相應的投資策略以及模型；第二個核心模塊是計劃管理系統，計劃管理系統是以現存的項目經營計劃為基礎，通過自研方式構建了匹配自己項目管理標準的定製化體系；第三個核心模塊是經營分析系統，我們已經在經營分析領域摸索了大概十多年的時間，一直以來，經營管理的重點是通過現有的業務經營結果對未來進行預測，但是這個系統也是一個非常具有技術難度的系統，性能問題一直是行業突出的痛點，從2021年到2022年，我們通過逐步自研的方式，構建了高性能可彈性擴展的經營分析系統。
如之前所介紹，為了支撐這樣的分析，我們的數據中台以數據治理為基礎，需要構建統一的數據中台，既能賦能及時的數據指標分析，幫助經營管理快速發現問題，並調整經營策略，同時我們也可以對歷史沉澱的數據，進行深度挖掘，獲取對公司長期經營更有價值的一些核心指標，這是我們需要構建的數據中台。
在過去兩年多的時間，在這些核心繫統上逐步進行了重構和升級，取得了一定的結果。首先介紹一下自研的計劃管理系統，幫助我們建立了公司項目管理體系以及落地了管理理念，自研方式可以高度匹配我們公司對項目管理的管理理念和執行，同時，系統和我們的一些管理方式比較契合，比方說管理上實現一城一圖，我們的系統上形成了自動計算，將計劃模板在城市層面進行定義並自動計算，同時便於對後續編製合理性進行分析，以及對執行過程中的偏差進行深入的數據挖掘，我們也實現了預警分析，通過“紅黃綠燈”實現事前的預警、事後的調整以及考核等等，確保我們的計劃落地，這是我們自研的計劃管理系統。
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我們更加重要的是，構建支撐戰略與經營計劃的經營分析系統，它的定位是拉通整個項目經營計劃，公司年度經營的目標以及戰略發展的規劃，實際上，這樣的系統支撐我們数字化運營的戰略到公司經營到項目經營，保障我們在規模利潤、現金流等多個經營目標的一致，通過2021年到2022年的綜合調研分析，我們在2022年的下半年實現了新建系統的研發完成以及測試，並在近期已經上線支撐我們公司的經營預算。
計劃經營系統方面，通過市場、合作夥伴以及我們的觀察了解到，現在主流的計劃經營系統以多維數據庫為數據基礎，存在多個不足，第一是數據空洞，因為地產項目分析的維度比較多，各維度的數據密集度很低，展開以後的數據非常稀疏，存儲效率比較低。在數據操作層面，當經營指標調整的時候，要進行大量的模型重構，對於變化較多的敏態需求支撐的友好度不夠。在信任方面，最大的缺點是不支持分佈式，數據完整性需要在單機上實現。
面臨這樣的技術現狀，首先要選擇一個合適的數據庫，其次在這個數據庫上要實現存算分離，構建特定的高效計算引擎，這是我們兩個重點技術研發方向。
如果我們回顧數據庫過去幾十年的發展歷史，大致的可以分為四個階段，第一個階段是傳統的關係型數據庫為主，主要完成的是交易型處理，連接型事物處理，這個是早期階段。
當然在數據庫層面，我們基本上可以根據數據庫的處理優勢分為三種，聯機事務型處理數據庫，聯機分析處理數據庫，以及混合型數據庫，這是最近新的數據庫發展方向。
第一階段以聯機事務處理為主，隨着業務發展，第二階段OLTP數據庫開始出現，第三個階段，傳統數據庫往內存數據庫進行轉向，同時加上水平擴展的功能，也是目前主流的行業應用型數據庫，第四個階段是混合型的數據庫，既具有在線聯機事務處理能力，也具有較強的聯機分析數據分析能力，在互聯網行業、金融行業有較大的應用空間。
比如金融行業要進行數據大規模分析，也要處理高併發的交易活動，對數據庫聯機事務處理和分析能力都有較高的要求，國產數據庫在數據庫發展的第四階段奮起直追，現在有幾款比較成熟的混合型國產數據庫產品，我們新的經營分析系統是以第四階段的數據庫產品-混合型數據庫為基礎構建的。
其次，針對多維數據庫的致命弱點，就是多維數據庫稀疏組合有可能因為數據重構而產生較大的變化，我們基於混合型數據庫自研了矢量計算引擎，通過多維數據庫進行切分，通過自定義的函數關係進行關聯查詢，然後基於被切分的數據塊進行原子性的匯總和運算，好處就是更加靈活，可以支持模型的快速變更，同時計算效率也比較高。
回到經營分析系統構建兩個核心難點，一個是數據庫的選型，一個是計算引擎的確定，最後是基於混合型數據庫構建自研的矢量計算引擎。
在2021年啟動了自研計劃，在2022年完成了第一版的研發測試和上線，目前已經全面支持公司的經營分析工作，一個基於新型架構的數據庫，第一單項目測算非常高，第二支持彈性擴容，可以通過簡單的硬件擴充支持更多的項目同時測算，第三支持線上線下兼容模式，大量的測算既可以在線上系統完成，同時又可以通過離線完成，線上線下相互兼容以及結果傳遞比較高效的，第四是系統穩定，錯誤率低。
單項目測算性能在4秒鐘左右，對全集團的項目完成測算需要兩分鐘，錯誤率可以降到千分之一，在目前的硬件下可以支撐1000個以上項目的測算和分析。
剛才介紹的是經營分析系統、計劃管理系統，結合我們之前介紹的財務運營和数字化的架構來看，數據中台是為跨系統提供高質量保障的技術工具，因為行業的特點，我們大量的業務系統都由不同的供應商提供，在煙囪式的網狀系統之間，每一個接口的改動都會影響大量的下游系統，我們希望通過構建數據中台，把所有業務系統的數據匯總到數據中台中，進行任何一個業務需求相關的系統升級，只要改動與數據中台的接口，就可以把系統升級以及系統優化的複雜度大幅度的下降，我認為這是建設數據中台的第一個價值點。
第二，數據中台也為我們的數據治理以及數據管理提供了一個基礎平台和工具，通過數據治理不斷提升我們的數據質量，高質量的數據在數據中台進行沉澱，避免了異常數據在各個系統的累積以及跨系統的傳遞，這樣會給數據後續的工作帶來較大的工作量，所以說，我們現在數據治理的場所以及他的結果，都是在數據中台上進行實現。
我們公司數據中台建設的基本落地原則符合六個條件，第一技術選型的角度，要結合現在的使用性和前瞻性的平衡，希望這個技術架構支持公司3到5年數據計算和存儲的要求；
第二架構設計角度，要把數據中台的PaaS型工具型產品和SaaS型業務的產品進行解耦，開發的過程中採取迭代式的開發，並不採用瀑布式的集中數據建設，這樣的話投入會較大；
第三數據安全角度，我們在混合運營的基礎上構建數據中台，核心的數據存儲在專有雲上，核心的數據應用產品也是自研的方式；
第四研發效率角度，PaaS型工業產品盡量採用現有的成熟產品採購，業務需求比較敏捷的業務型產品以自研為主。
項目建設的路徑是從自上而下的方式來驅動縱向逐一建設，可以控制整個建設過程當中的投入，也能相對比較快地看到一些建設結果。
最後我想分享一下金地數據中台的整體架構以及技術特點，數據中台的基礎底座是大數據存儲與處理能力，這樣的技術底座在目前數據中台市場相對主流；數據分域模型，業務流程中涉及到各個管理域，基於One ID的數據理念，希望構建跨業態跨專業的核心數據專庫；基於數據模型支撐面向不同場景不同角色的數據產品，其中數據資產與基礎平台為大數據提供了質量保證，這是我們金地數據中台整體架構。
到此我就分享了我們数字化運營升級幾個核心繫統建設，技術管理系統、經營分析系統以及金地的數據中台，謝謝大家。
https://www.tmtpost.com/6348490.html
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常見的貨櫃種類?
金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準，並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。
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