贝壳找房数据中台建设实践

关于贝壳分中的重点字段完备指标标题：贝壳分中的重点字段完备指标：优化住房信息搜索与交易体验摘要：贝壳分是房产交易领域的关键指标之一，它综合考量住房在位置、价格、户型、装修等多个维度的信息，帮助用户更便捷地搜索和比较房源。

其中的重点字段完备指标对于保障数据可靠性和用户满意度至关重要。

本文将深入探讨贝壳分中的重点字段完备指标，并分享对其影响因素和优化方法的个人见解。

正文：一、引言贝壳分是贝壳找房平台上重要的评价指标之一，它综合考量了住房的各项关键信息，帮助用户迅速筛选心仪的房源。

在贝壳分中，重点字段完备指标扮演着至关重要的角色。

本文将从以下几个方面探讨贝壳分中的重点字段完备指标，包括其定义、重要性以及相关的影响因素和优化方法。

二、重点字段完备指标的定义与重要性重点字段完备指标是指贝壳分中的关键字段信息是否完整。

在用户进行住房搜索和比较时，完备的字段信息能够提供更准确和全面的房源描述，帮助用户更好地了解和选择适合自己的住房。

位置、价格、户型、装修等字段信息都是用户在选择住房时重要的参考因素，而这些信息的完备性直接影响用户对房源的满意度和交易成交率。

三、重点字段完备指标的影响因素1. 数据来源和合作伙伴贝壳找房平台依托广泛的数据来源和合作伙伴网络，获取房源信息。

重点字段完备指标的可靠性和完整性需要依赖可信的数据源和合作伙伴的提供。

与房地产中介机构和房东的合作关系密切，是保障重点字段完备指标的重要因素之一。

2. 数据录入和审核流程贝壳找房平台采用严格的数据录入和审核流程，确保重点字段的准确性和完整性。

数据录入人员需要全面地填写各个字段信息，并经过严格的审核流程确保数据的真实性和可靠性。

良好的数据录入和审核流程是保障重点字段完备指标的关键因素之一。

四、重点字段完备指标的优化方法1. 强化数据源和合作伙伴网络贝壳找房平台可以进一步拓展与房地产中介机构和房东的合作伙伴关系，扩大可靠的数据源，提高重点字段完备指标的可靠性。

贝壳采购数字化项目二期签约，商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台近日，贝壳找房(北京)科技有限公司（以下简称“贝壳”）与北京商越网络科技有限公司（以下简称“商越”）完成二期签约，双方将继续扩大合作。

在商越与贝壳项目组的密切配合、精诚合作下，贝壳一期采购商城项目已成功上线并稳定运行一年多，此次二期合作贝壳将从采购业务全流程、财务协同、合同管理等方面着手，构建采购全链路、全品类、全场景的数字化管理闭环，打造互联网行业采购数字化标杆。

作为商越的第一家客户，贝壳在2019年4月完成了企业采购商城建设（详情点击：链家签约商越，搭建采购互联网平台）。

贝壳采购商城上线后,通过商越为其提供的持续运营服务,现已覆盖贝壳全国8000多门店, 使采购周期由原来平均的25天缩减至2天，协议采购比例由30%提升至90%，采购效率显著提升。

相比一期单一的目录化商城采购需求，双方二期合作将完成寻源招标采购、场景化采购的上线和聚贤阁接口范围的升级，可进一步支持贝壳定制类商品和服务的电商采购，满足贝壳在快速发展中诞生的非目录化采购需求。

贝壳二期将以更个性化、多样性、多场景的方式，满足贝壳全链路采购，实现所有采购业务集中在商越的系统中完成，替换原有的SRM系统。

在实现全链路采购的同时，贝壳二期合作也将从财务视角打造从采购预算、核算到支付的全流程协同，并切入合同管理功能，实现业财一体化的管控，以财务合规推动业务高效发展。

据悉，贝壳二期合作启动会已于6月28日在商越北京总部召开，贝壳采购中心总经理方瀛，商越北方区总经理张雁明及双方项目组成员参加会议。

从本次合作启动会上了解到，未来越来越多的房子都将用数字化串联，贝壳的数字化优势将持续彰显。

贝壳是一家互联网企业，将数字化建设视为企业头等战略。

贝壳高度认可商越在采购数字化领域的专业度,极为稳定的系统和持续有效的运营服务是贝壳继续选择商越的原因。

商越北方区总经理张雁明表示，感谢贝壳对商越的信任，贝壳是商越在互联网领域的战略级合作伙伴。

房源搜索中台搭建实战（上）编辑导语：中台简单地说，就是抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念，中台也有不同的分类，根据企业不同的需要搭建不同的中台体系；本文作者根据自己搭建房源搜索中台的案列进行经验分享和总结，我们一起来看一下。

中台只是一种形式，归根到底是需要解决真实的业务问题；为了中台概念而打乱现有的业务部署，强行拆前台搭中台往往是得不偿失的。

从19年初我接手房源搜索业务开始，不断在内部讨论和推演是否要建立一个全局搜索配置中心（也就是现在所说的中台），一直到19年底才正式确认要搭建一个独立的中台系统。

目前已经接近上线，回过头来与大家分享下期间的经验和总结。

1. 什么是中台？中台这个概念在19年前后火遍互联网，马云参观Suppercell后提出的“大中台小前台”战略调整已经被传为佳话。

那么到底什么是中台？网络上已经有各种角度的解读，简单地说就是：抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念。

下面根据前人的总结和我自己的理解，简单描述下典型中台的三种分类：1）数据中台数据中台大多数情况都是作为BI产品的基础，无论是面向外界的服务类产品还是服务于本身企业的内部工具，数据中台存在的意义就是整合和规范数据，方便业务方基于标准和统一的数据规范进行二次开发。

2）技术中台顾名思义，这类中台主要是服务于技术人员的；对于业务方来说，除了服务稳定性和接入方式，对原本的业务流程是没有任何影响的，理论上最前端的业务人员是没有任何感知的。

开发同学的工作也可以简单概括为：抽象出可复用的功能模块（接口），方便各个业务端快速的自主化配置并按需调用。

3）业务中台这类中台就是产品同学感知最强的中台类型了，业务中台的搭建需要产品同学深刻地理解不同业务线之间的共性及差异，从上至下地推动业务中台的搭建。

用业务的语言去描述我们期望搭建的组织能力，比如支付能力，直播能力，用户管理能力等等。

如果用造房子来类比三种中台之间的差异：“数据中台”是给你标准的砖块，水泥，钢筋，让你自己动手去建筑；“技术中台”是给你一块块复合板材，你要做的事情和搭积木一样，把他们按照标准装配到一起；“业务中台”则是给你一个个标准户型的房间，你只需要决定我要用到哪几个房间就可以了。

产品分析报告| 贝壳找房App以及互联网房产服务行业编辑导语：随着生活水平的不断进步以及互联网的持续发展，找房行业也与互联网相结合，冒出不少互联网房产服务的平台；本文是关于“贝壳找房”的深度剖析以及分析互联网房产服务行业的运转逻辑，我们一起来看一下。

贝壳找房是一款房产租赁与买卖交易服务平台，通过继承链家的线下房源数据，与三方公寓和中介合作，为广大用户提供海量且真实的房源，旨在解决用户租房、买房、卖房的难题。

自2018年创立以来，势如破竹，发展迅速；2019年成交额达到21277亿元，并已于2020年8月IPO上市。

本文以贝壳找房APP为切入点，深入剖析贝壳以及互联网房产服务行业的运转逻辑。

将从下列几个方面进行分析：1.行业分析2.竞品分析3.用户价值分析4.商业价值分析5.产品迭代分析6.产品结构分析7.运营分析8.总结一、行业分析房产服务是指房地产各个环节中为当事人提供服务的经营活动。

随着居民的收入增加，生活水平上升，进一步的城镇化发展，买房卖房租房依旧火热；在对线下中介信任不足的大环境下，线上的大型房产服务平台开始涌现，旨在为用户提供优质房源信息等综合服务。

自2014年以来，互联网房产服务行业突飞猛进，而房地产行业往往受宏观政策因素影响，接下来用PEST模型来分析一下。

1. 政策层面我国的城镇化率的进一步提升和货币信贷环境宽松，且地方楼市政策略有放宽，继续推动房产行业在疫情后的回暖复苏。

具体体现在，2019年全国城镇化仅60.6%，置业需求随人口迁移仍有上升空间；中央经济工作会议表明2020年全国货币信贷将比2019年增长提升，同时因城施策下更多城市的政策有一定的放宽，帮助房产行业稳定发展。

2. 经济层面据经济学家任泽平的测算，中国住房地产2018年总市值321万亿元，相当于美国的2.4倍；其中每年有6万多亿元价值的住宅换手、12-13万亿元的新房卖出，再加上租房，就是一年25万亿元成交额的大市场。

贝壳找房:用技术“重构”房地产行业作者：暂无来源：《上海信息化》 2020年第9期脱胎于链家、创立于2018年4月的贝壳找房，仅用了两年时间，就成功登陆美国纽约交易所，用实践证明了房地产交易平台介入互联网领域的可行性。

文丁毓2020年8月，贝壳找房在美国纽约交易所（以下简称“纽交所”）敲钟，股票代码为“BEKE”，成为中国居住服务平台第一股。

贝壳找房脱胎于链家，2018年4月，链家创始人左晖决定进入互联网赛道，将链家一分为三，裂变出贝壳找房与德佑。

其中，链家保持直营门店模式，德佑延伸加盟店业务，而贝壳找房不仅覆盖新房、二手房、租赁、家装及金融服务等业务，还接入链家体系外的房源，形成“自营+平台”的服务模式。

脱胎于链家网的贝壳找房试图通过ACN（Agent Cooperation Network，经纪人合作网络）搭建一个开放、信息共享的平台。

2019年3月，贝壳找房启动D轮融资，规模超过12亿美元。

其中，腾讯领投8亿美元，高瓴资本、源码投资、碧桂园创投、新天域投资、华兴资本、海峡资本等投资方均参与其中。

同年11月，贝壳找房又完成D+轮融资，总融资金额超24亿美元，投资方包括软银愿景基金、高瓴资本、腾讯控股、红杉资本等。

而今，贝壳找房在纽交所的上市具有里程碑意义，标志着其把依赖重度服务的复杂交易进行数字化重构，并成功实现平台化，代表了互联网时代房地产行业的发展方向。

基于ACN模式，重塑行业生态传统房产中介常因房源、客源有限陷入信息孤岛。

在大多数房产公司里，经纪人之间的业务关系是竞争而非合作。

其原因在于，只有最终促成交易的经纪人才能获得佣金，其他付出的经纪人得不到收益。

这种机制导致经纪人不可能分享资源，也就无法通过分工实现工作效率的提升。

未来，房产经纪人的工作会有70%～80%集中在线上，合作将变得尤为重要。

ACN经纪人合作网络作为贝壳找房推出的运作模式，旨在推动实现跨品牌房源、客户、经纪人的合作。

ACN合作网络是指在遵守房源信息充分共享等规则前提下，同品牌或跨品牌经纪人之间以不同的角色共同参与到一笔交易，成交后按照各个角色的分佣比例进行佣金分成的一种合作模式，是共生经济在居住服务领域的落地。

全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。

随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。

为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。

市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。

技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。

贝壳智能客服中的数据建设数据是算法的基础，贝壳智能客服在长期的数据建设中积累了⼀些让数据建设更加科学合理的⽅法。

⼀、背景贝壳智能客服主要解决经纪⼈在业务中遇到的常见的问题，主要场景有闲聊、卡⽚触发、精准问答、sug、QA问答。

对于⾮寒暄的场景下，QA问答的占⽐是最⼤的，有70%以上，⽽QA问答效果强烈依赖于数据建设。

QA问答的场景所需的模块⼤致分为数据层、NLU层、召回层和排序层，数据建设为整个流程中的语义召回、匹配、排序提供⾜够的query和title的匹配对。

所以贝壳智能客服的数据建设实际上就是FAQ库的建设。

⼆、标准问和相似问2.1 定义⽣产⾜够的query和title的匹配对，主要就是要⽣产⾜够的query来和知识title匹配。

这⾥我们把要⽣产的query分为两类：标准问和相似问。

相似问和标准问具体是什么意思呢，从下⾯这张图来看：知识标题是某条知识的官⽅总结，标准问能从多个⾓度描述该问题（或将知识拆分成多个内容），相似问是标准问的不同描述⽅式。

简单来说，就是同⼀⾓度问法互为相似问，不同⾓度的问法互为标准问。

下⾯来举个栗⼦：图中的知识标题为：“房源验真任务的规则”，但是知识内容包含了，“如何验真”、“验真时效”、“验真进度”三个不同⾓度问题的答案，当⽤户问的问题是“验真时效相关”问题时，和“验真时效”标准问的相似度肯定会⼤于原知识标题，能够得到更好的匹配结果，这就是我们⽣产标准问的原因。

然后有⼀条标准问并不⼀定能够训练好模型，如果能够有⾜够多句⼦都是来描述验真时效的问题，那么模型学会这个问题和答案匹配的可能性就会越⾼，这就是我们想要挖掘相似问的原因。

所以我们从标准问和相似问⽣产两个⽅⾯来对FAQ库来进⾏扩充。

2.2 整体⽣产流程标准问和相似问的⽣产依赖⼈⼯标注，整个流程依赖问题学习系统来完成。

问题学习系统将我们挖掘的数据经过⼀定的策略处理过滤后，将数据推送到业务库，业务库根据不同意图分发给对应的标注⼈员，经过⼈⼯标注后，数据回流到样本库中。

房地产行业中台管理系统建设方案第1章项目概述 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)1.3 项目范围 (4)第2章房地产行业现状分析 (5)2.1 行业发展概况 (5)2.2 行业痛点分析 (5)2.3 中台管理系统在房地产行业的应用 (5)第3章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 房源管理 (6)3.1.2 客户管理 (6)3.1.3 合同管理 (6)3.1.4 财务管理 (6)3.1.5 市场营销管理 (6)3.1.6 物业管理 (7)3.2 非功能需求 (7)3.2.1 功能需求 (7)3.2.2 安全需求 (7)3.2.3 可用性需求 (7)3.2.4 可维护性需求 (7)3.3 用户画像与场景分析 (7)3.3.1 用户画像 (8)3.3.2 场景分析 (8)第4章系统架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.1.1 用户展示层：为用户提供统一的访问入口，包括Web端、移动端等多种访问方式，满足不同场景下的业务需求。

(8)4.1.2 业务逻辑层：根据业务需求，将系统划分为多个业务模块，如项目管理、合同管理、财务管理等。

各业务模块之间通过服务接口进行通信，实现业务流程的协同与数据共享。

(8)4.1.3 数据访问层：负责对数据库的访问，封装数据访问接口，实现数据的有效存储和查询。

(8)4.1.4 基础设施层：包括服务器、存储、网络等硬件资源，以及操作系统、数据库、中间件等软件资源。

(8)4.2 技术选型 (9)4.2.1 开发框架：采用主流的Spring BootMyBatis框架，实现快速开发、便捷部署和高效运行。

(9)4.2.2 前端技术：使用React或Vue.js等前端框架，实现用户界面友好、响应速度快、易于维护。

(9)4.2.3 数据库：选用MySQL或Oracle等关系型数据库，满足系统数据存储和查询需求。

(9)4.2.4 中间件：采用Redis、RabbitMQ等中间件，提高系统功能，降低系统间耦合度。

房产局大数据信息化整体建设方案一、背景分析二、目标与意义1.目标：实现房产局的大数据信息化整体建设，打通信息壁垒，提高数据获取、整合、分析和应用能力，为政府决策和民众服务提供支持。

2.意义：a)政府决策支持：通过大数据分析，提供房地产市场的发展趋势、态势分析，为政府决策提供参考。

b)优化服务流程：通过大数据分析，挖掘服务过程中的痛点和问题，并及时进行改进，提高房产登记、交易等服务效率。

c)提升监管能力：通过大数据分析，对房地产市场进行监管，发现和防范违法行为，维护市场秩序。

d)促进行业合作：通过大数据分析，实现房产局、开发商、中介机构等相关部门的信息共享，促进行业合作，优化资源配置。

e)公众参与：通过大数据分析，实现公众对房地产市场的了解程度和参与度的提升，增加公众的参与感和公信力。

三、整体架构1.数据采集与整合：建立房产局与相关机构的数据共享平台，实现数据的实时采集和整合，确保数据的准确性和完整性。

2.数据存储与管理：建立房产局的数据存储与管理系统，对数据进行分类存储、备份和管理，确保数据的安全性和可用性。

3.数据分析与挖掘：建立房产局的数据分析与挖掘平台，应用大数据算法和模型，对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察。

4.数据应用与服务：建立房产局的数据应用与服务平台，将数据分析结果提供给政府部门和公众，支持决策和服务需求。

四、实施步骤1.信息系统建设：根据房产局的具体需求，建设房产局的信息系统，包括硬件设施、软件平台和网络环境的建设。

2.数据采集与整合：建立房产局与相关机构的数据共享机制，制定数据采集标准和流程，确保数据的及时性和准确性。

3.数据存储与管理：建立房产局的数据存储与备份机制，确保数据的安全性和可靠性，制定数据管理规范，确保数据的一致性和完整性。

4.数据分析与挖掘：建设房产局的数据分析与挖掘平台，引入大数据算法和模型，对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察。

5.数据应用与服务：建设房产局的数据应用与服务平台，将数据分析结果提供给政府部门和公众，支持决策和服务需求。

贝壳：流式数据的平台化实践与挑战分享嘉宾：赵国贤贝壳编辑整理：Hoh Xil内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。

今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。

▌总体架构贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：1. 基础平台层。

这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。

基础平台层的工作总结起来包括：一体化监控提供强安全保障高稳定高效率运行低成本解决方案2. 能力汇聚层。

大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。

Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 oalp 平台来满足业务方不同的需求。

流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。

加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。

能力汇聚层的工作总结起来包括：统一入口灵活分析能力提效更上层就是数据仓库做的事情：3. 数据内容层。

这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。

4. 能力输出层。