“房产数据的盈利模式，最终得看有多少应用场景，应用场景越多，增加收入的地方就多。云房数据据涵盖了二手房、新房、租赁等多个场景,还有多渠道的线上客户行为数据以及定点监测的集中式公寓门店数据，能在开发商、非银金融业、银行、税务、评估、二手房交易这些场景下应用。”闫旭东表示，云房的思路是“数据驱动场景业务发展”。

据杨现领透露，RealData产品未来应该会有两类受众：第一类是大B，即开发商、政府和银行、金融机构；第二类是小B，就是链家自有的经纪人。

杨现领认为，未来开发商的数量在减少，数据提供给开发商没有问题，长期看，需求量比较有限，但经纪公司仅仅在北京，就超过4000家，有超过10万的经纪人，经纪公司和经纪人的市场更分散，信息对称度更低，数据的价值会更大一些。

对于相对传统的房地产，大数据的价值在哪里？杨现领说， 在国内房地产的白银时代，市场重心从增量向存量转移，加上土地供给规则的改变，倒逼房地产企业从传统开发思维向服务、运营思维转变。大数据分析可能会对提高管理、运营存量资产的能力以盈利有帮助。

对于第一类使用者大B，目前已经有中指、易居克而瑞、明源地产研究占据了大的市场份额，此外还有云房、中原、亿瀚、TalkingData等机构数据，也都各自有着自己生存的一方土壤。

这个领域此前已经有了房天下的中国指数研究院、易居集团的克而瑞、明源地产研究院等老牌研究机构，以及云房数据、TalkingData等通过大数据算法来提供数据服务的独立第三方。房地产大数据目前并不是一个能“赚大钱”的业务，为什么还有这么多后来者。

但因为有各家数据机构的发挥成分在，虽然都是来自政府真实的成交数据，但输出的结果会因为数据时效性、汇总口径等问题，导致各家机构数据有统计不一致的情况。比如想做办公楼买卖数据的汇总，首先因为一手房地产项目一般都由若干个销售证组成，要把住宅、商办等各种混合在一起的数据剥离，这些人工工作都会带来差异。

不过，链家研究院对于RealData的定位也很明确。“在当前的形势下，RealData的主要作用就是填补优质数据的部分空白。宏观城市数据、土地、新房、二手、租赁、公寓的数据中，新房和土地这两个品类上，已经有公司做得不错了，我们希望能够在二手、租赁、长租公寓这三个品类上做一些补充。”杨现领说。

誉翔安地产及办法数据执行合伙人王珂认同杨现领的观点。他告诉笔者，房地产属于低频交易，最主要的数据集中在成交节点上，房屋买卖的数据采集都有买卖合同信息，然后在相关政府部门备案，这个强制性的规范要求使得各家公司都通过和政府部门合作，拿到这些数据，然后在数据源头基础上做加工销售给B（企业），这是典型的C（消费者）的数据，来源于G（政府）的采集，经过加工卖给B（企业）。

王珂认为，理想的房地产大数据应该是来源于C、应用于C，比如高德地图，未来是线上服务为主。如果参考美国的模式，会发现他们是通过向房地产经纪人出售数据来变现的，美国的经纪人是自由职业者，这些人需要购买平台数据来提升交易效率。

“对市场的数据空白补充很有意义，但不会对整体房地产数据格局形成大的冲击。”上述业内人士认为。在这些城市的数据获取可能存在不全面的问题，这对于全国化扩张的开发商来说，可能会有所顾虑；其次，在新房市场，目前中原、世联、易居的优势更强，因此，新房数据也会打折扣。

云房数据2016年11月获得了2000万元天使轮融资，投资方为达晨创投、数智匠人，并将完成A轮融资。TalkingData也在2016年1月获得1亿美元C轮融资，在过往的融资经历中，其投资人包括软银中国资本、北极光创投、麦顿投资、五岳资本、华诺创投。而链家正在计划上市。

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笔者查阅中指院和克尔瑞的官方网站发现，中指院的数据产品主要有《百城价格指数》、《中国300城市土地市场交易情报》、《中国主要城市房地产交易市场情报》等。克而瑞的产品有《房地产企业销售TOP100排行榜》、《中国房地产企业新增货值100排行榜》、《运营收入排行榜》等。两家的数据产品并无本质差别。

在杨现领看来，目前房地产数据市场上存在着“假、散、乱、慢、粗”五大问题，数据不真实、不落地，数据入口和来源分散，数据统计口径不一、数据更新不及时、不全，数据不够微观、颗粒度较粗等。“如何更快洞悉行业资讯、进行精准的决策和真实评估、预测结果，是数据产品需要解决的核心问题。”

“你可以把它当做房地产行业的Wind。”链家研究院院长杨现领说。
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