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用大数据赋能业务这个话题已经成为各个行业的老生常谈，大数据已渗透到当今社会的各个业务职能领域，作为中国最受瞩目的行业之一——房地产行业当然不能免俗，而其中与数据化关系最为密切的要属商业地产。
广义上说用于各种零售、餐饮、娱乐等经营用途的房地产形式都属商业地产范畴，狭义的商业地产则泛指用于零售业的地产形式。购物中心这种集合零售与休闲娱乐为一体的场所就是一个典型代表。
以购物中心为例，一个完整的运营流程通常包含三部分：取地-招商-运营。取地又分为投资管理，选址评估等，招商则包含品牌评估，营销推广等。运营就涉及到租户管理，店铺运营，会员系统等多个项目。就目前已知的大数据技术在商业地产领域的应用，其实每一项都能找到对应的大数据应用/方案。常见的如客流统计，会员系统等等。这些项目大多分散而孤立，效果是有的，但更多是锦上添花，少了1+1>2的期许。
相关行业数据显示，2019年全国购物中心空置率高于2018年，达到9.6%。2020年第一季度购物中心空置率约为9%，与2019年同期比略有下降。一边是实体商业如履薄冰，另一边互联网电商风生水起，一个top级的电商主播堪比一个购物中心。局限于一个个孤立的大数据应用，显然不是商业地产数据化升级的最终目的，更多的商业地产企业期待的是雪中送炭。
当我们谈及商业地产的数字化升级，更多的其实是在说数据的全景化打通，不局限于选址分析，大数据停车，会员系统。而是深入到业务各个流程中串联起整个业务体系，在后端管理实现数据化打通团队、打通物业、打通商户。在前端运营实现打通用户、打通平台、线上、线下、全场景数据打通。线上通过用户的全网数据和互联网轨迹进行数据挖掘，线下整合渠道数据、活动数据、案场数据，不断地完善。
数字化、信息化是商业地产运营的必然路径，有了数据化升级的整体方案框架，让大数据覆盖项目的生命全周期，这些孤立的大数据应用才会各司其职，物尽其用。按项目功能区分的选址数据，运营数据，客群数据;按产品形式区分的SAAS数据平台，API，定制模型等等。这些都是为整体数据化解决方案服务的具体项目类别。
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