编辑导读：楼盘字典，即一本写满了楼盘信息的字典。对于一个房屋租赁公司来说，掌握真实的楼盘信息是非常重要的，是其立足于租赁市场的核心资产。本文以贝壳为例，分析楼盘字典为什么能成为贝壳的超级护城河，希望对你有帮助。

昨天给大家分享了一下数字化转型的三种主导方式：产品主导、技术主导和业务主导。其中不免又把贝壳的案例拿出来分析。结束之后，一位朋友现场提问，为什么楼盘字典能够成为贝壳的护城河呢？当场解释之后，这位朋友还追到休息室聊了半个多小时，应该是嫌弃我没说明白。

我向来不是一个急智的人，但凡遇到一个问题都得整理清楚思路之后才能完整回答。不过这个问题还真值得写一篇好好说说的。

一、啥是楼盘字典？

楼盘字典如字面意思，就是一本写满了楼盘信息的字典。贝壳的楼盘字典采用的是7级门址：城市、城区、楼盘、楼幢、单元、楼层、房屋，这样就能确定每一套房，然后再给这套房编一个独一无二的代码。这样再加精准GPS坐标，就能确定每一套房的地理位置。

图片来源于贝壳公开演讲资料

同时，他们还会收集每一套房的商圈、楼盘别名、行政地址、产权地址、邮编、房间信息、周边设施等基本信息。

还会收集总建筑面积、会所名称、地上车位、总占地面积、所属街道、居住总户、电梯品牌、绿化率、门窗材质、容积率、物业名称、大堂装饰、建筑类型、通信配置、外墙面、建筑结构、供水方式、建成年代、开发商名称、供电方式、开盘均价、供气公司名称、供气方式、采暖方式、供暖公司名称、自来水公司名称、土地级别、物业公司、社区安全配备、地上车位数、地下车位数、入住时间、最低计税价、付赠面积、公摊面积、项目文章、车位数量、容积率、项目位置图、项目交通图、整体规划图、生活信息图、外观实景图、楼栋位置图、楼盘剖面图、原始户型图、消防疏散图等扩展信息！

我都不说别的，光这些名词我一口气就念不完呐。贝壳楼盘字典现在一共建了多少呢？2亿多套！

图片来源于贝壳公开演讲资料

二、楼盘字典有啥用？

有啥用？这么说吧，楼盘字典是链家升级贝壳的核心中的核心。现在都说ACN是贝壳的核心，我们来捋一下哈，ACN是这样的；

ACN把卖房的流程拆分成两个方向10个小流程。每个角色完成一部分的工作，就拿这部分该拿的钱。

我们假设一下，如果没有这个楼盘字典，你怎么把这个流程串起来？甲完成了找一个房源，录到系统中，乙完成了这个房源勘探，也录到系统中，结果系统中是两条数据，怎么给他们算功劳？谁说的清啊？更不用说后续的卖房的事儿。到系统里一搜，同一个房源有N条信息，而且时间还不一样，信息冲突，房主都买过两轮了，还能找到第一个房子的电话，这不乱套了么？

现在很多平台上就是这种情况啊。早期的二手房平台，都用爬虫技术互相爬取，你爬我的，我爬你的，乱成一锅粥。再加上卖房小哥防止别人抢自己好不容易找到的一手信息，故意放的错误信息，你说这房源信息能真的了么？

政府三令五申，禁止房地产交易平台上传虚假房源信息，这人性的弱点，哪能是一纸政令就能搞定的？但是楼盘字典就保证了数据的统一性、唯一性和准确性。

这个统一的丰富的楼盘字典，就是贝壳扎实的数据基础，对所有业务提供基础数据服务。比如各种花式查询、精准导航、BIM快速出图等，结合大数据和算法，还能有各种的楼盘数据分析、热卖小区、户型图解、估价、成交预测等等高阶数据服务。你说这楼盘字典有多有用！

楼盘数据是怎么收集来的？无他，人肉尔！

我在网上找到的信息是从2008年开始建设楼盘字典，2011年制定了真房源标准。但是我从一份早期的《楼盘字典采集系统培训手册.ppt》上看到，该文档是2005年创建的，2009年最后一次保存。

图片来源于贝壳公开资料

那么我理解，应该是从2008年开始建设楼盘字典的系统，2009年开始进行全面采集。咋采集？业务员扫楼呗！

当时链家的经纪管理部成立了楼盘字典项目组，利用楼盘字典采集系统采集所有楼盘数据。采集范围是所有能出售/出租的房屋。

他们以大区为最高管理单位，大区下面是区域，再往下是店面作业单位。一层层落实到位，管理到位。同时每个区域配备一名普查员，负责房源的真实性、完整性，以及楼盘数据录入的进度监督、控制和检查工作。

就这样，从2008年到现在，持续12年了。累计投入多少钱呢？2017年的时候就号称已经投入4.5个亿了。用了多少人呢？人数最多的时候是在2014年，雇了500多名兼职人员搞定了24个城市的6000万套房源。

你说要是没用，不能成为核心数据资产，链家能这么投入么？

三、楼盘字典系统怎么建设的？

这可是人家的商业秘密！不过我倒是真做过类似的工作，当年我做过朝阳区地址库。另外，之前服务过的国家统计局的人口普查（民用住宅）、经济普查（商用房产）系统中，地址也是核心中的核心呐！

楼盘字典中各种乱七八糟的系统功能设计其实很简单，就是一个信息录入的页面，没啥难度的。无非就是按照录入业务流程，给个页面，把所有字段都放进去，让业务员好填写，然后上级检查，普查员抽查，领导监督进度。页面长这个德行：

图片来源于贝壳公开资料

至于楼盘字典的数据库，大致是这个样子：

图片来源于百度

所有数据的基础是GIS，所以必须得有一个GIS数据库；然后就是房源数据库，里面全是各种小区、房源的信息；还有地址库，我之前做的就是这个工作，把乱七八糟的地址给稍微统一一下；还有历史数据和管理数据等等。

主要的功能呢，基本上就是数据采集（业务员用）、采集进度管理（管理层用）、数据质量管理（普查员用）、元数据管理（初始化用）、系统管理（管理员用）等。

这毕竟还是一个OLTP的系统，又是内部人员用，所以长的丑点无所谓了，主要是能把数据沉淀下来啊。

四、没有楼盘字典怎么办？

其实一直以来，都有人拿美国的MLS说事，说中国无能，不团结，做不起来这种完全开放且数据真实的房地产信息平台。

这个言论其实很没道理，单纯的对比而已。美国为啥能有MLS？因为美国地广人稀，僧多粥少，而且也有飞单到其他公司的情况，所以各经纪公司就制定了MLS规则，抱团取暖，成立了MLS。而且，美国的MLS也不是全国统一的，各地都有，据统计有800多个。所以贝壳其实就是中国改良版的MLS。

那对于其他经纪公司来说，没有贝壳那样的楼盘字典咋办？好办么，弄一个就是了。贝壳是半封闭的，接受ACN规则的经济公司，才对他开放所有资源。想要打败贝壳，那只有出现一种更开放、更完善的规则。因为在贝壳目前的维度之下，没有敌手。ACN就是二向箔，低维度的商业模式根本无法抵抗。

咱圈外人，看个热闹就行了。这些事情地产界的人研究的透透的，潘石屹大佬的弟弟潘石坚就写过很多MLS的科普文章，各位可以去翻一翻。瓜吃完了，下次再聊~~

作者：大数据架构师，国药国华大数据总监，擅长BI、数仓、数据中台产品规划领域，公众号：大数据架构师

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