可视化|绿城服务廖书锋：物业数据中台的魅力( 二 ) 物业

例如，基于地图引擎和D3的可视化大屏，其交互效果可以层层到每一个区域、楼段以及项目，通过多图形展示统计指标以及主模型联动，将各城市分公司的经营现状、指标数据、业务预测等做可视化处理。

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第四，数据应用——让企业能够利用大量、多维度的数据建立起更加全面的评估体系，或创造直接的业务创新增长，或通过不断优化低效、问题环节，提升运营效率。
例如，将数据应用到客户画像建立当中，首先针对客户信息，形成数据采集-建模-应用模型；然后结合物业服务、生活服务的业务需求，梳理服务客户的标签体系；最后通过对客户信息及业务标签的搜索，快速定位不同业务的核心客群，实现服务的精准化、智能化。

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03、避坑心得：组织保障+团队建设
在七年的数据建设过程中，总结出特别有意义的两点。

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第一，组织保障。无论是信息化还是数据化建设，一定是“一把手”的工程，职能部门主管以上的人员要参与进来，深度融合业务单元，技术驱动业务先行。
第二，团队建设。数据团队组建前期不一定需要技术大牛，但一定需要懂业务的人才。数据建设首先要制定数据标准，这时最需要业务骨干的参与，之后再做规划性的工作。
【可视化|绿城服务廖书锋：物业数据中台的魅力】从实施建设角度来说，整体顺序是先做数据建设标准再做主数据、数据价值、数据中台、上层标签和画像，但并不意味着要把前面步骤全部做齐了才能做后面步骤。此外，还需做好预期管理，小沟通、大汇报。