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摘要：近年来，我国的房地产工程建设有了很大进展，本文分析大数据技术给房地产信息服务带来的有效信息提取困难、数据存储和处理速度亟待提高、缺乏数据交易交换机制、数据安全保护不完善等挑战，并就应对挑战提出改善大数据信息处理技术、规范房地产信息数据交易、增强数据安全保护技术和加强大数据相关领域的人才培养等对策。
关键词：房地产；信息服务；大数据；挑战；对策
近年来，随着市场的繁荣和信息技术的推广应用，房地产信息处于急剧膨胀状态，大数据时代已悄然来临。而《不动产登记暂行条例》的颁布实施，要求土地、房屋信息须统一、互联共享，更是对房地产信息服务提出了更高的标准和要求，传统的信息服务模式已经不能满足需要。
1大数据下的房地产信息服务现状及其特点
1.1房地产信息服务现状
房地产自身的固定性、唯一性、长期使用性及行业关联性高等特点，决定了房地产信息具有数量大、重复使用、彼此交互且衔接程度高的特点，房地产信息服务经常存在残缺不全和孤岛现象，信息不对称、不公开、不透明的问题较为严重。为了疏通房地产信息交流渠道，需要建立起相应的信息服务体系，为行业提供房地产行情指数、房屋租售信息发布与查询、交易信息登记和披露、房地产管理信息平台等服务。
2.2大数据下的房地产信息特点
（1）大交易数据主要指发生交易行为所留下的数据信息。这类数据存在时间很长，包括最初的传统银行、电信交易数据及随互联网发展的网银、支付宝交易等传统、非传统交易数据。根据所发生交易行为数据信息，可直接用来预测消费行为、市场需求及发展趋势等。这类数据多掌握在大型电子商务公司、金融机构、电信公司等手中，往往是房地产业信息服务的基础数据。（2）大交互数据主要指Facebook、Twitter、微博、微信和论坛等日常社交网络所留下的数据信息。这类数据主要以非结构化数据形式存在，重要性也逐渐呈上升趋势，在人们日常社交行为中隐藏着大量的信息，这类信息虽不直接反映消费者需求意向，但承载着人类的行为信息，折射出人们现实中的行为趋势和规律。（3）大机器数据主要指各类机器、包括基于物联网发展的机器传感器所产生的数据，这类数据通过使用而产生，通过记录仪或传感器而被储存提取，附加着人类社会的诸多重要信息，比如车辆传感器数据可呈现出某地区的车流量信息，手机内置传感器数据可反映某地区平均人数，轻轨站公交卡机刷卡数据可反映某区域人流量信息等，这些数据主要掌握在社会服务设施、公共事业等的运营者手中。
2大数据下的房地产信息服务的挑战
2.1数据类型复杂为提取采集有效信息造成挑战
信息的有效提取将会为房地产信息服务带来隐含的市场信息，但面对各种不同种类的数据信息，如何实现数据提取，甄别虚假错误的信息进行筛选，降低决策风险及市场定价干扰因素，依据数据关联性完善不完整信息，对有效数据提取与处理技术提出了挑战。
2.2庞大的数据体量给计算机存储加工及提高数据运行速度带来挑战
相对于目前的存储技术水平，对数据的存储和管理也需要新的技术开发，以处理大量类型庞杂的非结构性数据诸如网络日志、互动评论、搜索浏览痕迹等以及传感数据等。
2.3难以建立有效平台共享数据，缺乏可靠交易机制及精准定价模式
大数据所有者之间应建立起合理的、共赢的数据交易机制，按照一定的定价原则，实现数据资产的共享，这不仅关系到数据资产的盘活套现，是数据价值实现的关键点，也是机制创新与管理研究乃至政府服务型职能转换的重要环节。
2.4一旦实现数据共享难以进行数据安全保护
大数据时代每个人都暴露在数据中，看似毫无关联的数据用适当的方式可能被提取出有效的隐私或保密信息，在没有健全的数据保护体系下实现数据共享将存在极大的安全隐患。
3大数据下的房地产信息服务的对策
3.1改善大数据信息处理技术
（1）优化有效数据提取技术。针对结构性数据及非结构性数据进行数据处理，对数据的有效性进行甄别，剔除错误、冗余信息，将碎片化的有效信息进行整合加以运用，从中提取出对于消费者、开发商、房地产代理及政府等不同角色所需要的信息。（2）加强数据存储加工技术。数据不断的产生与更新对数据的存储加工技术提出要求，而针对不同特性的数据存储又提出新的要求，有些数据具有很强的时效性，有些数据在一定时间后才凸显其可用性，对此类数据的存储即要解决对大体量数据的存储还要兼顾此类数据可用时效性的存储加工，以便一定时期后对此类数据的提取运用。（3）提高数据处理运行速度。大数据的更新速度及体量要求计算机具有高效、高速的数据处理技术，对不断更新的数据分类处理、存储加工。
3.2规范房地产信息数据交易，促进数据共享
在新的市场环境下，要促进房地产信息服务模式的创新必须实现数据的共享化，在数据共享机制方面可根据不同的市场角色进行数据交换，依据大数据平台根据用户对数据进行价值分析，进行数据共享，提高数据使用价值。
3.3提高数据安全保护技术，制定相关法律法规
大数据时代的到来给各个领域带来发展机遇，在数据充分有效挖掘的同时带来巨大的安全隐患，个人隐私、公司机密等都可能面临信息泄露的隐患，在对大数据的积极运用处理中应加强数据安全性的保护，通过建立合理的数据安全保护机制保障大数据环境下不同主体的隐私安全，建立公平安全的数据使用市场，促进数据交易和数据共享，政府可根据市场现状制定相关法律法规将数据安全隐患纳入法治范围，通过法律促进数据安全的发展及数据的正当使用，不断完善发展合理的数据使用机制。
3.4加强大数据相关领域的人才培养
对房地产而言，构建大数据平台、房地产市场数据信息的處理与挖掘、分析整合市场数据对企业决策提供支撑、利用大数据库构建房地产信息服务模式、建立房地产估价模型等都需要大量相关人才的加入，对大数据与行业相结合所带来的问题进行处理，促进房地产行业转型与发展。
4结语
综上所述，基于目前国内外学者研究现状，通过对大数据及当前传统房地产信息服务不满足需求等现状的研究，对大数据背景下房地产信息服务发展所面临的挑战进行梳理，房地产信息服务业不仅在应用技术及相关法律法规上面临困难，相关领域的人才也亟需培养，在今后的研究工作中应重点围绕以上进行展开，在大数据于房地产信息服务的实际应用技术上更应落实。
参考文献：
[1]郭志涛，刘耀伍.房地产信息公开制度的建立[J].科技与管理，2007（11）：4.
[2]李国兴.我国房地产企业信息化进程的问题和对策[R].北京：清华领导力培训，2010.
（作者单位：天津市天兴房地产信息咨询有限公司）
关键词：房地产；信息服务；大数据；挑战；对策
近年来，随着市场的繁荣和信息技术的推广应用，房地产信息处于急剧膨胀状态，大数据时代已悄然来临。而《不动产登记暂行条例》的颁布实施，要求土地、房屋信息须统一、互联共享，更是对房地产信息服务提出了更高的标准和要求，传统的信息服务模式已经不能满足需要。
1大数据下的房地产信息服务现状及其特点
1.1房地产信息服务现状
房地产自身的固定性、唯一性、长期使用性及行业关联性高等特点，决定了房地产信息具有数量大、重复使用、彼此交互且衔接程度高的特点，房地产信息服务经常存在残缺不全和孤岛现象，信息不对称、不公开、不透明的问题较为严重。为了疏通房地产信息交流渠道，需要建立起相应的信息服务体系，为行业提供房地产行情指数、房屋租售信息发布与查询、交易信息登记和披露、房地产管理信息平台等服务。
2.2大数据下的房地产信息特点
（1）大交易数据主要指发生交易行为所留下的数据信息。这类数据存在时间很长，包括最初的传统银行、电信交易数据及随互联网发展的网银、支付宝交易等传统、非传统交易数据。根据所发生交易行为数据信息，可直接用来预测消费行为、市场需求及发展趋势等。这类数据多掌握在大型电子商务公司、金融机构、电信公司等手中，往往是房地产业信息服务的基础数据。（2）大交互数据主要指Facebook、Twitter、微博、微信和论坛等日常社交网络所留下的数据信息。这类数据主要以非结构化数据形式存在，重要性也逐渐呈上升趋势，在人们日常社交行为中隐藏着大量的信息，这类信息虽不直接反映消费者需求意向，但承载着人类的行为信息，折射出人们现实中的行为趋势和规律。（3）大机器数据主要指各类机器、包括基于物联网发展的机器传感器所产生的数据，这类数据通过使用而产生，通过记录仪或传感器而被储存提取，附加着人类社会的诸多重要信息，比如车辆传感器数据可呈现出某地区的车流量信息，手机内置传感器数据可反映某地区平均人数，轻轨站公交卡机刷卡数据可反映某区域人流量信息等，这些数据主要掌握在社会服务设施、公共事业等的运营者手中。
2大数据下的房地产信息服务的挑战
2.1数据类型复杂为提取采集有效信息造成挑战
信息的有效提取将会为房地产信息服务带来隐含的市场信息，但面对各种不同种类的数据信息，如何实现数据提取，甄别虚假错误的信息进行筛选，降低决策风险及市场定价干扰因素，依据数据关联性完善不完整信息，对有效数据提取与处理技术提出了挑战。
2.2庞大的数据体量给计算机存储加工及提高数据运行速度带来挑战
相对于目前的存储技术水平，对数据的存储和管理也需要新的技术开发，以处理大量类型庞杂的非结构性数据诸如网络日志、互动评论、搜索浏览痕迹等以及传感数据等。
2.3难以建立有效平台共享数据，缺乏可靠交易机制及精准定价模式
大数据所有者之间应建立起合理的、共赢的数据交易机制，按照一定的定价原则，实现数据资产的共享，这不仅关系到数据资产的盘活套现，是数据价值实现的关键点，也是机制创新与管理研究乃至政府服务型职能转换的重要环节。
2.4一旦实现数据共享难以进行数据安全保护
大数据时代每个人都暴露在数据中，看似毫无关联的数据用适当的方式可能被提取出有效的隐私或保密信息，在没有健全的数据保护体系下实现数据共享将存在极大的安全隐患。
3大数据下的房地产信息服务的对策
3.1改善大数据信息处理技术
（1）优化有效数据提取技术。针对结构性数据及非结构性数据进行数据处理，对数据的有效性进行甄别，剔除错误、冗余信息，将碎片化的有效信息进行整合加以运用，从中提取出对于消费者、开发商、房地产代理及政府等不同角色所需要的信息。（2）加强数据存储加工技术。数据不断的产生与更新对数据的存储加工技术提出要求，而针对不同特性的数据存储又提出新的要求，有些数据具有很强的时效性，有些数据在一定时间后才凸显其可用性，对此类数据的存储即要解决对大体量数据的存储还要兼顾此类数据可用时效性的存储加工，以便一定时期后对此类数据的提取运用。（3）提高数据处理运行速度。大数据的更新速度及体量要求计算机具有高效、高速的数据处理技术，对不断更新的数据分类处理、存储加工。
3.2规范房地产信息数据交易，促进数据共享
在新的市场环境下，要促进房地产信息服务模式的创新必须实现数据的共享化，在数据共享机制方面可根据不同的市场角色进行数据交换，依据大数据平台根据用户对数据进行价值分析，进行数据共享，提高数据使用价值。
3.3提高数据安全保护技术，制定相关法律法规
大数据时代的到来给各个领域带来发展机遇，在数据充分有效挖掘的同时带来巨大的安全隐患，个人隐私、公司机密等都可能面临信息泄露的隐患，在对大数据的积极运用处理中应加强数据安全性的保护，通过建立合理的数据安全保护机制保障大数据环境下不同主体的隐私安全，建立公平安全的数据使用市场，促进数据交易和数据共享，政府可根据市场现状制定相关法律法规将数据安全隐患纳入法治范围，通过法律促进数据安全的发展及数据的正当使用，不断完善发展合理的数据使用机制。
3.4加强大数据相关领域的人才培养
对房地产而言，构建大数据平台、房地产市场数据信息的處理与挖掘、分析整合市场数据对企业决策提供支撑、利用大数据库构建房地产信息服务模式、建立房地产估价模型等都需要大量相关人才的加入，对大数据与行业相结合所带来的问题进行处理，促进房地产行业转型与发展。
4结语
综上所述，基于目前国内外学者研究现状，通过对大数据及当前传统房地产信息服务不满足需求等现状的研究，对大数据背景下房地产信息服务发展所面临的挑战进行梳理，房地产信息服务业不仅在应用技术及相关法律法规上面临困难，相关领域的人才也亟需培养，在今后的研究工作中应重点围绕以上进行展开，在大数据于房地产信息服务的实际应用技术上更应落实。
参考文献：
[1]郭志涛，刘耀伍.房地产信息公开制度的建立[J].科技与管理，2007（11）：4.
[2]李国兴.我国房地产企业信息化进程的问题和对策[R].北京：清华领导力培训，2010.
（作者单位：天津市天兴房地产信息咨询有限公司）