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智慧房产全生命周期管理平台设计探析

添加时间:2021-03-22 14:38 来源:浙江省测绘科学技术研究院 作者:李东阳 冯柏栋 余建军

  摘    要: 房产管理是一个复杂的过程,具有参与部门广、数据种类多、数据更新频率快、数据量大等特点,如何将分散在不同部门间的房产相关数据进行有效整合、高效管理及智能分析具有重要研究意义。本文利用地理信息、大数据、云计算等技术,将房产进行全生命周期管理,实现房产信息的有效整合,通过对房产数据的深入挖掘和智能分析,为政府管理决策提供信息支撑,为公众提供更智能的民生服务和信息服务。

  关键词: 大数据; 智慧房产; 全生命周期; 数据清洗; 业务协同;

  Abstract: Real estate management is a complex process,involving a wide range of sectors,data types,high-level data update frequency,large amount of data and other characteristics. In order to integrate the real estate-related data scattered among different departments for effective integration,efficient management and intelligent analysis has important research significance. In this paper,we use the technology of geographic information,big data,and cloud computing to manage the whole lifecycle of real estate and realize the effective integration of real estate information. We provide information support for government management decision-making and provide smarter livelihood services and information services for public by in-depth mining and intelligent analysis of real estate data.

  Keyword: big data; smart real estate; life-cycle management; data cleaning; business collaboration;

  0 、引言

  智慧城市建设主要目的之一,就是提高政府智慧管理能力与服务水平,房产作为国民经济的支柱产业,也是公众非常关注的民生领域,智慧房产将成为智慧政府、智慧民生建设的重要内容。传统房产管理过程中存在标准不统一、系统分散、部门间信息化程度不同等问题,难以为政府精细化管理和科学决策提供有效支撑[1]。智慧房产是基于房产相关信息资源的充分整合,实现各部门及不同系统间信息共享及业务协同的房产信息管理工程,服务于房产的智慧管理、政府的科学决策和公众的民生改善[2]。

  随着房产信息化建设的逐步推进,城市规划、工程建设、房产交易与管理等过程产生并积累了海量数据,这些数据离散分布在不同部门,尚未形成统一管理,更谈不上数据的分析利用,数据中蕴含的价值很大程度没有被充分挖掘。大数据分析可以从大量数据中发现潜在关联与模式,并做出有效预测性分析,因此,本研究将探讨大数据在智慧房产管理中的应用。
 

智慧房产全生命周期管理平台设计探析
 

  1 、房产全生命周期分析

  房产管理是一个复杂的过程,在管理内容方面,包括规划审批中产生的数据、工程建设及管理数据、房产销售数据及住户个人信息(姓名、学历、工作等)等;在涉及领域方面,需要由规划、建设、房管、市场监管和公安等多个部门共同协作;在数据类型方面,由于涉及的部门众多,导致数据类型多种多样。全生命周期管理具有安全、开放、实用和可靠等优点,可为房产管理提供有效支撑。如图1所示。

  1.1 、房产全生命周期划分

  本文将房产全生命周期按照时间顺序划分为城市规划、建设施工、房产销售、物业管理、房屋征收到最后的灭失等过程,结合地理信息数据,充分运用GIS对图形和属性进行管理,把房产在各阶段的属性变化信息串联起来,实现房产在不同时期、不同用途状态下的信息展示、查询、分析等[3],避免业务部门间数据的冗余,保障房产业务数据在不同部门与系统间的一致性。如图2所示。

  图1 房产管理涉及部门及数据内容
图1 房产管理涉及部门及数据内容

  Fig.1 Sectors and data volumes involved in real estate management

  图2 房产全生命周期阶段划分图
图2 房产全生命周期阶段划分图

  Fig.2 Division chart of real estate lifecycle

  1.2 、房产全生命周期数据关联

  分布在不同部门的房产相关数据,在一定程度上存在关联,如保障性住房的申请人,需提供个人相关信息,如婚姻状况、收入情况、现有房产情况等证明,这些证明需要到不同部门开具,手续繁杂,无形中增加了公众的办事成本,政府的服务效率大打折扣。在统一的空间基准下,对分布在不同部门间的海量多源异构房产相关数据进行整理和重组,分析房产各相关业务数据间的相互关联,可以实现业务流程的优化,并为基于房产整合数据的智能分析和政府决策奠定基础。

  2 、智慧房产大数据的整合

  收集房产全生命周期管理中涉及的各部门多源异构数据,经过提取、一致性处理、坐标转换等处理后为各政府部门、企事业单位和社会公众提供智慧房产服务。房产数据整合总流程如图3所示。

  2.1 、房产多源空间数据整合

  房产空间数据整合主要包括基础地理信息数据和房产专题信息数据两部分内容[4]。基础地理信息数据主要包括矢量电子地图、影像电子地图、地名地址和兴趣点等数据;房产专题信息数据包括规划、施工状况、销售情况等专题业务数据。

  基础地理信息数据具有基础性、普遍性,一般由测绘相关部门进行统一采集处理,房产管理相关部门可以通过签订共享协议获取。房产专题信息数据涉及业务部门众多、数据类型多样,因此存在数据分布较分散、坐标系统不一致、数据格式不统一等特性,对房产统一管理及深入智能分析造成阻碍。为实现房产多源空间数据的无缝集成,需进行多源空间数据整合来消除数据间差异。在坐标系统统一方面,通过测绘部门提供的相关转换参数,利用Arc GIS、Erdas等数据处理软件提供的相关功能,将具有不同坐标信息的数据统一到相同坐标环境,确保数据的空间唯一性;在数据格式方面,如对存在坐标信息的报表等Excel文本,先利用Arc GIS对文本数据进行空间化,再进行空间数据的坐标统一;对.jpg等图片格式,根据具有空间位置信息的基础地理信息数据,在全局范围内选择适量控制点对图片进行几何纠正处理,使其具有有效的空间位置信息;对.dwg的CAD数据格式,利用数据处理软件转变为Arc GIS支持的shp、gdb等格式,以便后续对数据进行空间分析。

  图3 房产数据整合流程图
图3 房产数据整合流程图

  Fig.3 Flow chart of real estate data integration

  空间拓扑关系是对地理信息数据进行空间查询、相似性分析和空间推理等操作的基础[5],是空间数据整合的重要内容。多源空间数据的整合,可能存在空间逻辑关系不合理等现象,如道路与房子有交叉,房子与房子有重合压盖等问题,需要通过拓扑分析,发现逻辑不合理的数据,进行人工判断、处理,保证数据空间逻辑的合理性。

  2.2、 房产业务属性数据整合

  房产各业务部门根据管理的需求,独立、分批建设各自的业务系统,因此,数据模型设计没有统一标准,系统间无法实现数据的交换、互操作和共享。房产业务属性数据整合的目标是建立统一标准的房产专题信息数据库,将房产全生命周期管理中涉及的、分布在各部门间的房产相关数据,按照房产专题信息数据库标准进行提取与整合。

  属性数据整合主要包括数据提取、数据清洗和数据集成等过程。数据提取就是获取多源数据的过程,对源数据表进行数据复制,对于新增的数据更新,可采用OR-ACLE快照复制技术、ETL工具、SQL等方法快速提取,并通过建立时间戳和更新字段进行数据时空属性的标识;数据清洗是通过对重复信息删除、错误信息进行纠正等处理,使清洗后的数据符合房产专题信息数据库完整性和一致性要求,如整合的公安部门人口数据中姓名和地址等信息,经过一段时间后,与房产登记管理中同一人员的姓名和地址信息不一致,此时需要对数据进行一致性处理,并将两者的字段进行整合,实现数据属性内容的扩展;经过提取和清洗之后,数据集成为用户提供一个统一的数据分析接口。

  2.3、 房产空间与属性数据整合

  基于数据空间图形和属性之间的关联关系,将房产数据整合为一个统一有机整体,并通过建立统一的房产专题信息数据模型,利用空间数据引擎Arc SDE统一存储到关系型数据库中管理。

  3 、智慧房产全生命周期管理平台设计

  3.1、 平台总体框架

  平台以广泛信息协作和动态感知为核心,结合地理信息系统、管理信息系统、办公自动化、数据库、大数据、云计算等主要技术,贯穿城市规划、建设施工、房产销售、物业管理、房屋征收到最后的灭失等全生命周期过程中涉及的基础地理、规划管理、房屋管理等信息资源,利用数据挖掘、智能工作流和智能统计分析模型等技术,建设全生命周期的规划审批管理、工程建设管理和房屋管理等内容的集成式智慧房产全生命周期管理平台。

  规划审批管理模块包含流程审批、业务会审、红线管理、信息公示、档案管理等功能,通过网络互通,变多部门串联审批为并联审批,审批效率大幅提升,公众办事更加方便;工程建设管理利用视频摄像头、手机等智能终端设备,对项目施工管理、进度管理、人员管理、质量管理等内容进行工程全周期、全方位动态实时管理,提升工程管理过程中对突发应急事件的快速处理能力;房屋管理包括房产测绘与成果管理、商品房网上备案管理、信息发布、房产大数据分析等内容,基于地理信息的房产专题信息数据叠加分析,可确保房屋空间位置的准确性和一致性,真正实现“以图管房、以图管档、图档一体化”的精细化管理。智慧房产全生命周期管理平台的总体架构如图4所示。

  图4 智慧房产全生命周期管理平台总体架构
图4 智慧房产全生命周期管理平台总体架构

  Fig.4 The overall framework of real estate life-cycle management platform

  3.2、 基于大数据的人、房管理分析

  “以房管人”是社会管理的一项重要的基础性工作,能够保护公众的合法权益,提升公众的生活质量和公共安全性能。

  “以房管人”是通过对房屋的管理,从而掌握居住者的相关信息,进而实现对人口的有效管理与服务。人口的管理涉及公安、计生、房管、工商、卫生、教育和税务等多个城市管理部门,相关人口数据离散分布在这些部门,只有各部门相互协调配合,才能实现人口信息的更新、共享。如房产管理部门为出租屋进行租赁登记备案后,在房产专题信息数据库中及时更新信息,公安、工商等部门通过平台即可获取房管管理部门更新后的信息;公安部门办理暂住户口登记时,工商部门办理工商营业执照时,应检查房产管理部门共享的登记备案数据,若发现房屋租赁还没有办理登记备案的情况,定期将有关数据共享给房产管理部门,以便保持数据的实时快速更新。

  建立房产专题信息数据库对人口数据进行整合,结合基础地理信息数据进行空间分析,这样一来,房与人实现相互关联,通过点击地图上的房屋实体,可以快速地展示该房屋的结构构造和人口基本信息等,为突发安全事件时人口的管理提供分析支撑。

  3.3 、基于大数据的智能决策分析

  通过对房产购买者或租赁者的相关信息,如区域位置、文化程度、婚姻状况、家庭组成、经济能力(通过购房总价、面积、银行存款)等信息,进行分类注标,结合地图空间的精确定位,采用关联分析、聚类分析等数据挖掘和和智能分析算法,对在房产数据整合中所收集的数据进行有价值的信息提取,得出不同潜在需求及消费能力的消费者空间位置分布情况,为政府调整优化功能分区(居住区、商业区、产业区)及公共基础设施(交通、教育、医疗)选址提供大数据支撑,如通过在地图上对感兴趣区域内房产进行点击,可以查看住户的工作单位、教育程度、家庭构成、消费情况等个人信息,并实现整栋或整个区域内感兴趣信息的统计分析,若发现附近家庭都有适龄儿童需要入学,附近又没有学校的话,政府可适当考虑在此处进行学校选址。

  4、 结束语

  本文通过对房产全生命周期管理过程中涉及的多源数据进行整合,建立基础地理信息数据库和房产专题信息数据库,将房产管理过程中的数据进行整合,为各部门间房产数据更新共享提供统一基准;通过建立智慧房产全生命周期管理平台,为政府的政务管理提供平台,为相关业务部门间房产专题数据的共享提供接口,为公众查看和申请房产相关信息提供服务;通过人口与房产数据的整合及分析,实现“以房管人”,助力于社会治安的精细化管理;通过对整合数据中消费者的深入挖掘分析,得出不同群体的家庭的潜在需求,为政府产业规划、区域配套、资源分配等提供决策支持。智慧房产整合的数据资源非常丰富,本文仅以“以房管人”和政府规划决策分析为例进行探索,后续可利用大数据分析等技术进行更多应用方面的深入挖掘,为用户提供更多样、更智能的个性服务。

  参考文献

  [1] 辛鹏.构建智慧的房产管理部门[J].中国建设信息,2013(21):39-41.
  [2] 郑举汉,陈镇,李琳慧.基于“智慧房产”的房产测绘技术发展及思考[J].地理空间信息,2013,11(5):118-119.
  [3] 龚杰,樊文有,饶灿.GIS在房屋全生命周期管理中的应用[J].测绘通报,2012(8):83-86.
  [4] 张鑫.房产空间数据整合研究[D].南京:南京师范大学,2004.
  [5] 邓敏,马杭英.线与面目标间拓扑关系的层次表达方法[J].测绘学报,2008,37(4):507-513.

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