（ 甘承浩 相吻合北京）获取信息不易，转化成信息无以。IBM曾明确提出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（较低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据技术的意义不在于掌控可观的数据信息，而在于对这些所含意义的数据展开专业化处置。
房地产领域大数据的应用于正在面对关键的进阶关口，2017年贝壳研究院发售RealData房地产大数据产品，与诸多大企业积极开展数据方面的合作。2018年11月16日，贝壳升级RealData大产大数据，公布2.0版本，用独家大数据阐述当下楼市现象、勾勒购房人群画像。为什么叫RealData？贝壳研究院院长杨现领用一句话展开了阐述：核心是Real，但“Real”不光是知道意思，第一是真为，第二是及时，这是我们核心的目标。
此次RealData2.0仅次于的升级之处，在于首次统合出租数据，谋求打造出独家的出租数据库。目前中国房地产市场，出租数据获取的自由选择非常少。
杨现领认为，还包括北京在内的多数大城市，85%的人是业主，还有15%的人期望沦为业主，没一个原始的出租市场。这种情况下不会经常出现一个潜在的池子，如果池子过于好，人们无法逗留，被迫去逃向购房的市场，以至于经常出现更加多的问题。
在国家大力实施出租举的大环境下，诸多房企、机构开始发展房屋租赁板块。出租市场大环境以及的发展现状必须有专业的大数据承托。RealData2.0此次前瞻性的尝试，目前产品已涵括25城普租、长租公寓等市场数据，能确实做还原成现实的交易市场现状，精准刻画用户，为企业的关键决策提供数据承托。谈到RealData仅次于的价值，杨现领回应，它或许是目前唯一一个需要把出租和二手切断的一个数据库，它可以作为使用者通过基本的数据来分析市场的相连机制。
链家17年的数据溶解及贝壳去找房千万月活不道德数据累积是RealData自身数据基础来源，它统合万亿级交易场景数据，涵盖全国重点城市的二手交易市场和出租市场数据，因此它需要最大限度还原成现实的市场现状。此外，此次升级的RealData对用户画像的刻画也可以用“精准”来形容。互联网时代，住房消费者更加频密的在线上注目提供房产信息。
在住宅消费线上趋势下，用户线上交互数据相当大程度上体现他们的现实市场需求，用户画像数据对于房企、出租运营商以及其他不动产服务领域企业价值越发突显。RealData的出售用户画像，不仅涵括了学历、工作、年龄、收益、贷款等基础用户信息，还对用户的居住地、工作地展开统计资料，对用户过往的交易不道德展开还原成，协助房企辨别潜客的目前所处的住房生命周期、辨别潜客的来源和实际市场需求，通过精准的成交价房/客的画像让供需双方获得最佳的给定。都为出售人群画像，未来想购房的人群被称作潜在用户画像。
谈到潜在用户画像，RealData产品研发负责人刘卯回应任何一个地点，主要是在有二手房产于，有房屋产于的区域，我们都可以获得的是对这个区域感兴趣，期望在这里购买房屋的人的画像。RealData2.0系统对外开放还需要精确辨别期望在登录区域购买房屋的人群，购买地和产于地，以及目标房屋的画像，还包括用户期望房屋的面积及总价。
这些数据也是可以在贝壳数据系统做到分析，根据给定定点和范围来要求。据报，RealData上线将近一年，万科、龙湖、融创、金地等一线品牌开发商皆已沦为用户。而招商银行、中信证券等券商机构也对地产大数据兴趣浓厚，转入贝壳研究院RealData的合作伙伴名单。
随着用户数据库的不断丰富，RealData将统合更加多二手房、新房与出租市场数据，应用于空间将不断扩大。
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