基于数据做科学、灵活的企业决策，是房企战略转型亟须具备的。限购限贷政策实施以来，房地产经济就处于波动性大的漩涡中。从数据中捕获市场和政策的新信息，才能以低成本、高效率的模式产生决策。自然地，获取真实、丰富、有连续性的数据成为关键。从宏观层面看，包括国家统计局、央行、财政部、住建部、国土资源部等官网，都会发布大量数据，揭示出宏观经济和政策的变动方向。从微观层面看，企业每天的楼盘销售、与供应商的商务合作等也将产生大量数据，进而反映企业自身的经营行为。

　　目前房企很关注城市的定位，亟须通过接触各类数据来掌握城市进入的风险。相对来说，城市的纵向数据较易获取。房企可以很轻松地通过一个城市的统计局、房产交易中心、市场研究机构等渠道来获取数据，进而掌握当地楼市的供求走势和规律，但此类数据的价值并不大。

　　有价值的数据莫过于横向数据，即不同城市之间的数据对比。房企在有限的资金下，需要甄别不同城市的“风险收益”关系，进而决定城市进入。孤立地看单个城市，此类数据都可以认为是真实的。但若是横向对比，则容易犯错误。此前很多房企看到北上广深这一类城市的楼市活力，进而类推，认为天津、无锡、常州、珠海等周边城市的楼市前景也很好。但事实上，此类城市的库存去化效果没有预期的好。原因很简单，不同城市数据的发布规则和口径不同，单凭某类指标进行类推，其意义不大。

　　房企若能掌握真实度高且丰富的数据，自然是幸运的。但即便如此，房企也需要对数据的解读花一番努力。因为数据本身是抽象的，背后的楼市特征和规律才是最有价值的。若缺乏这样一个解读能力，那么房企就容易在经营过程中犯错误。

　　以目前房企颇为关注的“住宅库存”数据为例。很多房企获取了库存绝对量和库存去化周期数据，进而判断楼市供求关系和特征，最后做出城市进入的决策。但此类解读方式并不妥，因为很多库存数据有“猫腻”，比如部分城市没有剔除无效库存；部分城市库存数据并非涵盖整个城市；部分城市库存没有剔除保障房数据。如此一来，即便数据为真，房企解读后的结论也会让人很费解。

　　可以拿今年房企拿地热情骤降的现象做另一个例子。管理学中有个“牛鞭效应”：市场成交的信息传递给各层级供应商，由于无法有效实现信息共享，从而使得信息扭曲程度加大。而建立在此类需求数据上的供应会明显偏高。2014年初，房企凭借2013年优秀业绩的优势，在土地市场上积极拿地，以谋求新扩张。但现在看来，基于2013年的数据来决定2014年的决策，显然是错误的。

　　现实中，房企并不缺数据，也不缺乏对数据解读的专业能力。问题是：为什么依然有如此多的房企执行了错误的经营战略呢？这或与公司政策执行者—公司管理层或企业领袖的个人判断有关。从房企的组织架构看，家族色彩浓重、管理层高度集权的企业依然很多。此类房企在过去楼市一路高歌的情况下，个人决策能够带来经营的高效率。但在新的楼市格局下，盈利机制发生了变化。房企在市场降温中依然激进拿地、开发高端项目、运用高杠杆模式维持战略的扩张，但市场不买账。对于一些非上市房企来说，公司治理结构不佳，漠视数据背后的风险揭示，终因缺乏有效的监督而栽跟头。在这里，管理层的个人决策应为企业的经营不善负较大的责任。

　　今年整个楼市在降温，房企应如何高效利用数据，进而谋划新一轮的战略决策呢？笔者建议在“发现数据、挖掘数据和做出决策”三个流程上进行改善。

　　若要获取真实可靠的数据，房企显然需要动用人力资源，并花精力来搜集。必要时也可以通过采购数据软件来实现数据集成。因为相比别的行业，房地产的城市、区域、地段、项目的数据有较强的“个性”，若通过实地调研，则会显得成本太高。利用专业的数据库将能弥补此类缺陷。

　　在数据获取的基础上，需要借助优秀的数据分析人员进行数据挖掘。一方面，需要适当招聘懂计量分析的科班人士。此类员工在数据建模和数据预测上有比较扎实的能力。同时，也需要引入对市场敏锐的职业经理人。有时候大量数据堆砌起来的结论，不如直观感受更直接。而对于房企来说，最佳的策略自然是同时加大对这两类人才的储备。

　　房企管理层也需要重视对大数据的管理。从组织架构上看，有能力的房企可以成立数据分析的专业部门。而规模小的房企则需以业务为联结点，围绕相应的数据做调研、分析和决策。从行政上看，房企管理层要学会将个人偏好和数据结论相结合，既要做到决策的科学性，也要促使决策具备灵活的调整性。

　　今年房企竞争程度异常大、市场波动也非常大，若能基于数据的掌握和挖掘，进而形成策略，那么将会提高房企的适应能力。对房企来说，若能够在凌乱的数据中发现有价值的数据、能够在变动的数据中找出市场规律、能够基于数据做出科学的决策，那么此类房企将具备明显的竞争优势。