转自：地产成本圈
数据是新科学，大数据能hold住一切答案。
by 帕特·基尔辛格（EMC CEO Pat Gelsinger）
诸多企业在安装了成本ERP软件后发现也只能起到固化流程、数据留痕、数据关联等基础作用，而对于数据的挖掘和利用仍然要靠Excel，这显然已不能适应当今大数据时代的管理要求。
笔者在数家地产公司从事过数次成本招采管理业务的信息化系统建设工作，并为多家地产公司的成本、招采业务给出过一些行之有效的管理建议。近期接受某地产公司成本部总监的委托，为其订制了一套成本招采数据库信息化建设全过程解决方案。
本次受邀进行主旨分享，鉴于该方案目前正在实施过程中，特将敏感信息去除后，从问题和价值、实施难点、解决方案这三个方面来介绍，盼请批评和指点。
一
成本数据库建设存在的三大问题、
系统化解决方案的三大价值
成本数据库，是通过搜集、积累项目全生命周期的成本数据，并经过提取、分析、处理、总结形成各类成本指标，从而为企业运营决策、新项目的开发提供指导和参考。
但诸多粗放式管理的地产企业，即便安装了成本ERP软件，但这类ERP软件仍然只能起到固化流程、数据留痕、数据关联等这样的基础性作用，对于数据沉淀、数据挖掘类的深度专业工作，仍然还不得不依赖于使用传统的Excel方式记录、处理错综复杂的成本数据，这种集成性差的工作方式难以胜任当前这个大数据时代的管理要求，它至少包括以下三大主要问题：
1.效率低。数据的提取、处理、分析效率低，耗时长；
2.成本高。数据管理全过程需耗费大量的人工；
3.风险大。Excel可随意修改，原始数据的真实性存忧；数据管理混乱，管理过程容易出错。
而伴随房地产多项目运营、跨区域运营、合股运营在行业内的推进，房地产企业的标准化、专业化、精细化管理的内在要求，迅速建立规范、标准的企业成本数据库是当前甲方一大要求。因而，成本数据库的系统化解决方案对企业成本管控具有非常重大意义，特别是对那些误认为“拥有了成本ERP系统，就算已经完成了全部的成本信息化建设”的企业，价值更为突显。
1、系统化实现企业级的经验总结和应用，并形成企业独有的无形资产，彻底改变基础数据只存在于若干员工大脑中或躺在ERP系统中的现状。
2、快速、有效地为企业运营决策及新项目开发提供指导和参考，并在各个环节提供成本基准线，形成全过程的闭环，从而提高企业成本管控水平、实时监控水平，有利于实现成本最优、市场最大的双重目标。
3、可以建立标准的测算模型、产品指数指标、包含市场行情的经济指标，避免成本科目细则的缺项漏项，降低合同索赔和成本失控风险。
二
成本数据库建设的三大难点
针对上述三大问题，成本数据库的建设应当建立全流程成本概念，从整体上实现全过程的数据自动采集。这就要求在成本数据库的建设过程中，从供方管理、招采管理这一源头入手，结合成本管理的标准化和信息化，实现供方管理模块、招标采购模块、成本模块之间的数据交换，结合企业自身的标准模板，最后沉淀为企业自身的成本管控大数据私有云平台，实现数据的实时发生、实时输出，为地产企业决策层提供坚实的数据基础。
而多数地产企业考虑传统方式的弊端，大多将目光转移向新技术，通过信息化的形式创建成本数据库，但多数情况下只是得到了一个成本ERP系统，成本数据库信息化的工作则常常无疾而终。
那么，成本数据库建立的实施难点在哪里呢？笔者总结十余年成本、招采、运营、前期拿地测算相关的工作经验，并与大量同仁探讨之后发现，成本数据库建设主要存在三大难点：
本数据库建设实施难点1、数据提供阶段——难以及时、准确、完整地提供原始数据。每完成一单定标时的中标数据，在重计量、现场材料认价、补充协议签订时的数据，结算数据等都是原始数据。在原始数据提供阶段，如果数据的及时性、准确性、完整性不能确保，后期数据会存在很大隐患，整个成本数据库体系必须重新手动输入 ，所有前期工作很可能前功尽弃。
2、数据分析阶段——难以高效、合理地对数据进行复核和分析。数据分析过程涉及偏离数据的分析与纠偏，无效成本的分析与扣除，分类汇总等。如果说数据是21世纪的石油，那么数据分析则是内燃机。数据与数据分析，这两者相辅相成，数据提供保证成本数据库的规模化、关联化；而数据分析则将大量成本数据按规则分类、排序、加工、转化为结构化数据，提升成本数据的附加价值。如果在成本数据库的分析阶段，成本数据复核不及时、缺失规则，那么输出结果很可能偏离正确值，导致精确性、严谨性不足，所有的成本数据则沦为摆设，失去应有的参考价值。
3、监管实施阶段——难以有效地将实施力度与监管举措进行落地。包括主责部门职责是否明确、数据提供与分析监管是否坚实有力、执行上举措是否取得明显效果等。如果在成本数据库建设中，监管实施过程松弛、职责边界不清晰、举措效果执行不佳，成本数据库的建设就缺乏制度保障，就难以持续。
三
成本数据库建设的“大数据”思想、
系统化解决方案的三大步骤
上述三大难点，事实上存在于大部分地产企业，但是这些难点并非盲点，在业内先进的地产企业的运营过程中，进行科学的管控与决策，精确的进行成本策划，持续、有力的辅助管理决策，建立并完善数据分析规则，上述难点就可以迎刃而解。
大数据的思想必须体现在成本数据库的建设中。数据的价值被越来越多的地产企业所认可和跟进，“大数据”成为新时代成本建设过程中不可避免的话题，然而怎样才能将“大数据+云共享”能力运筹帷幄，却是众多地产企业头疼的问题。TED的创始人Dan Ariely曾经在Facebook上这样玩笑般评价大数据：“大数据，就像青少年的性行为”，并获赞无数。这句话非常形象的描绘了当前地产企业对大数据强烈渴求但却不得其法的状态。大数据固然重要，但是精确严谨的分析更重要。如果说大量的数据是钢材，那么数据分析、挖掘、提炼则是锻造的过程。你想打造出一件好兵器，二者缺一不可。如果其中存在一个短板，你可能就会因为一件烂兵器而死在战场上。缺少数据分析的大数据显然只是华美的摆设，失去其应有的意义。因此，企业运用大数据的过程中，需要对数据进行加工整理、深度挖掘、高效分析，最大程度提高数据附加值。
大数据分析建立在企业“全流程”概念的基础之上，从企业角度挖掘项目全生命周期数据，从宏观的角度控制成本的选择。而这就需要依托供方管理、招采过程、成本管理各个模块间信息频繁交互，最终沉淀为有效的能为地产企业集团决策所用的大数据。这里至少涉及两层含义：
· 地产集团进行全流程管理，并将过程管理中涉及的制度和标准融入所有流程的信息化建设中。
· 地产大数据平台打通地产信息化建设各个模块，各模块之间进行数据交换，积累的数据沉淀为企业成本大数据私有云平台。
地产成本ERP概念图 如上图所示，成本招采ERP系统通常起到的是将“制度标准”变成“信息化工具”的作用，也就是图中两个红色虚线框中，从左指向右的那个箭头(加注有“制度标准”字样)；而将成本ERP系统中实时产生的大量数据进行相互关联、抓取、加工，并沉淀为企业的成本大数据平台，则是图中从右指向左的那个箭头(加注有“数据沉淀”字样)。而目前，这个箭头所代表的动作，即“数据沉淀”，在大部分地产企业，仍然是靠人工来完成的——这还不说，事实上在拿地、设计这两个成本的前期阶段也会产生大量的成本数据，而这些数据尚未体现在常见成本ERP系统中，这些环节，将在之后的章节中加以叙述。
成本数据库的系统化解决方案，分三大步骤：
成本数据库建设系统化解决方案的三大步骤
1、建立制度与标准表单。成本数据库建设实施难点解决
步骤一、建立成本数据库制度与标准表单
成本数据库建设过程形成闭环管理，主责部门编制、修订成本数据库建设制度及表单建立规则，确保相关制度、规则与公司组织架构及企业管理制度相匹配。制度编制、修订完成，主责部门加强制度宣贯，并制定监管措施，促进成本数据库建设工作的快速、有效执行；哪些阶段需要采集哪些数据？这些数据由谁来采集？应用在哪个环节？不能留下死角。地产企业成本数据库建设过程中，要一手抓制度，一手抓数据，两手都要硬，把制度和数据作为成本数据库建设过程中双重目标，方能保证成本数据库建设工作可以平稳、有效、持续开展。
这里面所提到的“制度”，不能狭义地理解为与成本管理流程相关的描述性制度文本，而应理解为从制度到表单的全套制度体系。参照业内各标杆企业的先进做法，在完成制度标准化建设的同时，一定要完成制度的分级工作，把制度分为规定(1级)、指引(2级)、管理办法(3级)、执行表单(4级)，特别是4级表单，是把各个层面的制度体系固化为执行层的关键工具，而真正能够嵌入到信息化系统中实时地产生各种数据的，也正是这些执行表单。如果我们仍然不得不大量地手动填写某些数据，那只能说明一个问题：我们的执行表单还没有完全嵌入系统(或者做得过于模糊、不够精细，导致无法嵌入系统)，或者压根我们就缺少某些执行表单。举个最直白的例子：例如你想要象业内某些先进企业一样，全面无纸化招投标，并全面在线清标，系统自动在线完成各投标单位商务报价的清标工作，自动出具清标报告，那么你就需要有企业自身的标准清单；如果企业没有自身的标准清单，那么想要实现在线清标并自动在线生成清标报告并推送到招采系统自动按照系统内嵌的定标逻辑去定标，那是完全不可能的。
步骤二、数据提供与更新
成本数据库建设过程数据主要来源于四个关键阶段：拿地、设计、招采、施工，此外加上历史项目成本数据及外部同行业项目成本数据，共同形成本数据库的数据源。成本数据库数据来源的主要构成示意图如下：
在每个阶段成本数据如何获取？
1、拿地阶段+项目设计阶段：前期的成本和利润数据。
以《房地产开发利润配比系统》为例介绍拿地和设计阶段的数据情况。该系统直观地展示了按照系统要求规则输出原始数据，生成所需要的方案数据。
输入数据：
输出数据：
输出数据界面：
该配比系统可以智能地组合出百万量级的强排方案，并在5分钟内自动给出所有方案的利润测算指标。(PS：笔者回忆起在华润置地北京大区郑州公司做各项拿地测算工作时，为了应对紧张的招拍挂工作，连续N天加班熬夜强排——测算——强排…干活干到晕厥的经历，仍然感觉如噩梦一般，而这类软件程序让我们的工作更准确、更轻松)。
2、招标采购阶段： 清标数据。
招标采购阶段，笔者建议大家在企业已经建立了标准清单的前提下，使用智能清标系统(注意：如果企业自身尚未建立标准清单，则无法使用此类智能工具，上文已分析原因)。由于在清标过程中面临标书指标不一致、标书指标数量大等问题导致清标效率低，可以借助信息化手段提高清标效率和结果精确度，同时智能清标系统的清标数据可以直接作为地产企业构建成本数据库的初始数据源，并不断进行积累和沉淀。
而且，引入智能清标系统，能够节省大量的人工和时间。通过某Top10企业某北京项目的实际应用成果可以看出，同样的条件下，纯人工清标过程需要23.5个人天，而通过智能清标系统则仅需1.5个人天，效率提升了15倍。
3.施工阶段：材料价格信息库。
材料价格信息库是建筑企业对所需材料的信息进行收集、汇总，并编制成包含材料名称、材料型号、材料价格（包括三种形式：市场询价、甲指乙供材料价、实际采购价）等各种信息的数据库。建立材料价格信息库，可以为材料选购和结算定价提供参考标准，严格管控好材料价格，从而有效控制工程成本。
建立材料价格信息库不是一朝一夕的事情，而是一项长期的、系统的工作，需要招采人员持续更新、不断维护。维护工具可以选择Excel工具，但费时费力，出错概率高。如果条件允许，建议企业通过信息化方式搭建企业自身材料价格库，并融入企业的制度和标准，形成具有自身特色的材料价格信息库。
4、项目成本数据库：历史项目+外部项目+标准库。
成本数据库数据通过搜集和积累拿地、设计、招采、施工这四大关键节点的项目开发全生命周期的成本数据之外，还来自这三项：本企业历史项目成本数据库、同行业项目成本数据库、本企业标准成本数据库，这些都是企业最基本、最有价值的原始数据来源。具体包括：
①本企业历史项目成本数据库：历史项目数据是成本数据库最原始、最基本、最真实、最有价值的素材源泉。
②外部对标地产企业项目成本数据库：可以采购某些报价信息网站的基础数据，然后结合企业自身的含量指标进行套算，当然，更为直接的办法，还是与行业同仁交流，获取一些可对标的成本数据(当然，这样做存在职业风险，而且关键性的核心数据往往也很难拿到，除非……挖个人过来，实际上，各大地产公司老板们也很喜欢这么做，而这可能也是Top10企业的那些成本人员流动性很大的原因之一，呵呵)。这也是企业成本数据库重要的数据来源，可以作为本企业的参考依据。
③企业标准成本数据库：以历史项目数据、外部地产数据为基础，进行不断积累和总结，并进行抽丝剥茧式的数据挖掘和分析，确定企业自身的标杆数据，作为企业自身的标准成本数据库，在地产企业的成本管控过程中，具有关键性的参考意义。
历史项目数据、外部地产数据、企业标准成本库，这三项正好构建形成业界比较流行的“三库两指标”的成本数据库体系，如下图所示：
“三库两指标”成本数据库体系
成本数据库数据源示意图
步骤三、数据分析与分享
进行分区域、分层级的数据分享，不同层级间可以授权分享，保证数据结构的规范化，降低数据分析阶段的工作量。
数据分析阶段主责部门严格遵守工作原则，确保数据复核、数据修正依据设计的规则及时进行开展，避免拖延造成数据失效。所有数据分业态、分区域进行分类汇总，规范数据结构，提升沉淀的企业成本数据库的附加价值。
四
总 结
笔者以成本数据库信息化建设所面临的三大问题、三大价值引入，系统性分析了成本数据库建设中数据在提供、分析、监管实施这三大环节的难点，进而指出大数据的思想必须体现在成本数据库的建设中，并给出系统化解决方案的三大步骤：
其一，建立成本数据库的制度与标准表单。在成本数据库的建设过程中，要一手抓制度、一手抓数据，两手都要硬，把制度和数据作为成本数据库建设的双重目标是持续性的关键。
其二，在全过程获取与更新数据，并收集历史项目数据和外部同行业项目数据。笔者特别提出在当今进行成本数据库信息化建设和管理过程中，使用行业最新的研发成果（如拿地阶段使用《房地产开发利润配比系统》、招采阶段使用《智能清标系统》）更有助于提高数据库建设的效率和质量，降低工作难度。
其三、有规则的分析与分享数据，这是规范数据结构、提升数据附加值的关键。
通过整篇文章的分享，我们纵览了地产企业成本数据库信息化建设的三大价值及所面临的三大问题、建设过程中需要克服的的三大难点及系统化解决方案的三大步骤。而随着地产企业成本数据库信息化建设的系统化解决和运行，标准化、专业化、精细化的内部管理要求会逐步实现，并能迅速应对房地产行业多项目运营、跨区域运营、合股运营的新形势，达到成本最优、市场最大的双重战略目标。
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