MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台，几乎可以把所有联网物品和外部连接起来，被用来当做传感器和制动器（比如通过Twitter让房屋联网）的通信协议。
MQTT协议是为大量计算能力有限，且工作在低带宽、不可靠的网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的协议，它具有以下主要的几项特性：
1、使用发布/订阅消息模式，提供一对多的消息发布，解除应用程序耦合；
2、对负载内容屏蔽的消息传输；
3、使用 TCP/IP 提供网络连接；
4、有三种消息发布服务质量：
MQTT协议通信过程
二、MQTT协议的数据格式
MqttMessage
private boolean mutable = true;
private byte[] payload;
private int qos = 1;
private boolean retained = false;
private boolean dup = false;
三、MQTT协议在Android端的集成
在app的buildgradle中添加依赖。或者自己去网上下载对应版本的jar包也可以。
repositories {
maven {
url">常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbytelogo
雪球 · 聪明的投资者都在这里
物业科技时代开启，DFocus耘申科技如何用科技赋能非住宅物业管理？
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爱分析ifenxi
2020-11-16 15:38
在地产存量化的大趋势下，中国物业管理行业迎来黄金发展期，需求和技术驱动物业科技兴起。耘申科技瞄准非住宅物业管理的蓝海市场，采取自用物业、自持物业“双轮驱动”，用数据赋能运营决策，以“科技订阅+客户成功”模式实现物业管理体系的行业化落地。
非住宅物业管理向精细化运营升级
近年来，物业公司密集上市，掀起了IPO热潮。仅2020年上市的物业公司就已达到10家，还有10家物业公司已经递交了招股书。此外，物业公司的估值也受到资本市场热捧，平均20-30倍的市盈率普遍高于地产母公司。在地产存量化的大趋势下，物业管理行业因具备较强的抗周期能力，价值越来越受到重视。
根据中国物业管理协会发布的数据，近十年来中国百强物业管理公司管理面积均逐年提升，2018年全国物业管理面积达2793亿平方米，同比增长132%；2018年物业管理行业经营收入达70436亿元，同比增长1725%。预计到2023年，行业收入规模将超过2万亿，中国物业管理行业迎来黄金发展期。
按照物业类型，物业管理市场可以分为住宅物业和非住宅物业。根据德勤物业行业专题报告的数据，在2018年中国百强物业收入中，住宅物业约占46%，非住宅物业占54%。目前，大部分上市物业公司以住宅物业管理业务为主，但事实上，非住宅物业管理同样是一个值得关注的蓝海市场。
非住宅物业包括办公物业、商业物业、产业园区、学校物业、医院物业、公众物业等，持有方包括了政府、央国企、事业单位、金融等各类主体。非住宅物业对物业管理的服务品质和专业性要求更高，因此物业管理服务收费也较高。根据中国指数研究院的数据，从2019年物业管理百强企业各业态平均物业服务费水平来看，住宅物业管理服务费约为209元/平方米/月，低于所有非住宅物业，而非住宅物业中办公物业的服务费达到了699元/平方米/月。
从成本控制和资产运营两方面的视角来看，以央国企、民企及政府为代表的非住宅物业的业主方和使用方，对于物业管理的需求正在持续升级。
以占比最大的办公物业为例。随着中国经济进入新常态，如何实现降本增效成为所有企业关注的重点，而不动产成本在多数企业的成本费用支出中高居第二位，仅次于人工支出，尤其是办公物业租金成本已成为企业主要的压力来源。
以华为为例，华为在北京CBD区域的单个工位年租金成本约为12万元 ，而行业平均水平约为7 万元 。在空间管理方面，华为中国理念非常先进，很早就学习国际标准，建立不动产运营数据指标体系，并且将空间利用率作为关键指标进行优化，通过空间利用率的持续提高，同时实现员工满意度提升以及人均地产成本下降两大核心指标。然而，今天大多数中国大型集团企业刚刚进入存量不动产精细化运营阶段，尚未建立完整准确的不动产数据运营标准和指标体系。
对于持有大量不动产的央国企而言，推进城市更新、存量资产盘活、资产管理规范化进一步激发央企和国企对不动产精细化运营的关注。由于历史原因，央国企持有的不动产规模大，存在产权和管理权管控分散、资源利用率有待优化、运营标准和体系有待完善等问题。《企业国有资产监督管理暂行条例》等政策，持续强化了国有不动产资产管理的监管要求，央国企对于确保资产保值增值的诉求非常强烈。另一方面，也要求央国企做到成本中心化，对不动产成本在内的各项成本进行精细化管控，提高经营效率。
此外，任何不动产资产的保值增值都离不开人的体验和满意度的运营。办公物业的终端用户，即员工的需求变化也在推动办公物业管理的变革。在过去三十年间，员工对办公空间的需求并没有发生根本的改变，即提升办公体验和工作效率。随着“千禧一代”的80后、90后员工成为劳动力市场的主力，以及新兴领域的人才竞争加剧，提供优质的办公空间服务成为企业吸引人才、激发员工效率的重要一环。灵活办公、敏捷办公等理念兴起，办公空间的类型越来越丰富，单一空间类型向复合空间类型转变，空间类型更加模块化、复杂化、多样化，从而满足员工的精细化需求。
需求和技术驱动物业科技兴起
今年初，牛津大学赛德商学院发布了地产科技报告《PropTech 2020: the future of real estate》，将地产科技分为三个主要的子方向，分别是房地产金融（解决房产所属权变更的交易问题）、共享经济（解决房产使用的问题）以及智能楼宇（解决房产运营和管理的问题）。报告还通过三个横向的维度（信息化、交易服务、控制与管理）来描述地产各子方向采用的科技手段和渗透率，得出下表：
（注：表格中增加了Contech建筑科技一列，以覆盖不动产从规划、设计到建造期的全流程）
毫无疑问，每个领域的数字化程度都相当低，由于流程短见效快，更多的公司侧重于解决交易问题，反之也意味着，通过科技手段解决传统问题的潜在空间很大。不动产运营相比于交易是一个更慢更复杂的赛道，但具备长期持续性，复利更高。
在企业降本提效和服务升级的需求驱动下，对不动产的精细化运营是大势所趋。然而，目前中国的物业管理行业整体还处于发展的初级阶段，非住宅物业管理尤甚。
楼宇的运营管理是一项系统工程，空间既是承载租户业务活动的物理环境，又是业主和服务方的自身业务环境，有用户产生的服务请求，有服务人员的业务工作流程，有不太直观的利益链条（物业收业主的钱为租户服务），还有早已实现自动化的流程（空调制热制冷流程、水循环系统等）。实现不动产管理的数字化，必须要研究清楚其业务模型，并基于此提出相应的信息/数据模型。
传统意义上的物业管理是指“四保一服”，即保安、保洁、保绿、保修、客服中心等基础物业服务。而在成熟市场，物业管理涵盖四个层面，除了基础物业服务（PM）以外，还包括设施管理（FM）、空间管理（SM）、资产管理（AM）。设施管理是针对物业设备设施的运维，包括巡检、维保、工单管理等；资产管理是从财务视角围绕物业的现金流和资产价值进行管理，包括招商管理、合同管理、租控管理、财务管理等；而空间管理是面向租户的视角，细化到办公室、工位颗粒度的空间运营。
目前，中国的物业管理主要以基础物业服务为主，难以满足业主和租户的精细化运营需求。相比基础物业服务，设施管理、资产管理和空间管理是决定物业管理水平的关键，同时也具备更大的科技赋能空间，而借助技术赋能、实现数据驱动，是物业精细化运营的必然选择。
以非住宅物业管理体系相对成熟的美国市场为例。一方面，以CBRE、JLL等“五大行”为代表的专业物业管理机构，资产管理、设施设备管理、空间管理是业务重心，且具备很强的科技属性，基础物业服务以劳务外包为主。CBRE年收入超过200亿美元，在物业管理、设施设备管理、交易和资产管理、空间管理的收入分布较为均衡。
另一方面，也有大量提供非住宅物业管理解决方案的科技厂商，例如IBM、SAP两大老牌厂商都有专门的管理解决方案，此外还有ARCHIBUS、iOFFICE这样的独立非住宅物业科技厂商。
从过去三十年美国非住宅物业管理市场的趋势来看，企业在基础物业的外包后，会继续外包设施设备相关的服务，进一步聚焦员工体验相关的空间管理服务以及人均不动产成本和不动产投资回报相关的资产管理服务。企业的管理面积、员工数量达到一定规模后问题会变复杂，需要通过系统和标准体系来实现精细化运营，以及基于数据进行分析决策。
技术的成熟也推动了物业科技应用的落地。随着物联网技术的日趋成熟，技术使用门槛和成本都大幅降低。在十年左右的时间周期里，单个数据采集点位的投入成本从数千元下降到了数十元，使得物业内大批量的数据采集成为可能。同时，大数据及人工智能的发展，深化了数据分析与决策的价值，催生了更多应用场景。
同时，经过几十年的城市化建设，中国的存量物业资产规模巨大，面临广阔的市场空间。以政府为例，仅某一个区级政府单位下辖的楼宇面积就有超过1000万平方米，非住宅物业资产规模可见一斑。
需求的增强和技术的成熟，以及巨大的市场空间，必然驱动中国物业科技的兴起。目前，中国的物业科技解决方案包括楼宇控制系统、传统物业管理软件、智慧办公应用等等，市场还处于较为碎片化的阶段，缺乏成熟的体系和标准，也给了新兴厂商以机会。
耘申科技（DFocus）是一家成立于2015年的物业科技厂商，致力于以物联网和大数据技术为核心，为企业提供从自用物业到自持物业的运营管理系统和数据标准指标体系，客群覆盖政府、央国企、事业单位、民营企业、外资企业等。目前，耘申科技已服务包括华为、微软、招商银行、上海中心、阿迪达斯、星巴克、OPPO、一加等在内的200余家国内外大型企业，其中包括近百家世界500强企业。
自用物业、自持物业“双轮驱动”，用数据赋能运营决策
耘申科技根据企业对自用物业和自持物业的管理需求，提供空间管理、资产管理及设施设备管理产品及解决方案。
企业对于自用物业运营管理的核心是员工体验和人均不动产成本两大核心指标，耘申科技的空间管理产品将员工、部门空间管理员和物业点的空间管理员从传统的Excel和CAD 图纸打印的人工管理方式，升级到在线电子地图上，通过PC、移动端和大屏等多终端 *** 作，从容应对空间布局变化，满足包括工位调整、部门调整、外包和项目组临时空间分配、空间成本分摊结算以及敏捷/共享办公空间预定、自动化工单服务等的需求。
耘申科技独创的物联网传感器可以帮助企业管理者掌握员工对不同空间的真实喜好，在规划阶段根据不同业务部门的需求来确定所需的空间面积、空间类型组合、不同空间类型数量以及共享空间的共享比例（员工数：空间数），并在运营阶段根据真实利用率数据调整空间，构建运营策略。
企业对于自持物业运营管理的核心指标是围绕员工满意度、人均地产成本、资产损益及资产价值展开的。在自持物业的服务上，耘申科技的产品服务涵盖工单响应SLA，SOP服务标准以及响应速度、完成率，服务内容和预算费用标准体系，自持/对外出租物业的盈利收入、支出标准和数据指标体系，以及对自持空置资产的盘活、定位和资产管理。
同时，针对企业的经营决策层，耘申科技提供基于自用物业和自持物业的数据指标体系；针对员工和外包服务商，提供基于国际标准体系的业务流程系统。
例如，可 *** 作式管理中心以电子物业地图为基础，集中展现银行保险、国央企、事业单位持有物业的分布情况与关键指标数据，并实现从全国到区域，再到城市的数据逐层穿透与层级展现。通过围绕不动产本身的业务领域，帮助业主实现了不动产的集团化、数字化运营。
“科技订阅+客户成功”实现物业管理体系的行业化落地
在非住宅物业管理市场，专业软硬件和数据产品化能力必不可少，专业的成功团队同样至关重要。科技能够解决基础运营标准体系的搭建问题以及数据呈现问题，客户成功团队则能够为客户提供持续、专业的解决问题能力以及数据运营能力。
耘申科技基于国际标准和国内顶尖客户的最佳实践，引领中国非住宅物业的标准体系和数据标准指标体系，与BOMA国际标准、CoreNet国际标准等组织合作，陆续发布中国的标准体系。
目前，耘申科技已经形成了企业自用物业空间管理、企业自持物业资产管理和物业管理的完整产品布局，且产品、技术、服务能力得到了国央企、银行保险、科技互联网标杆客户的验证。目前，全球物业管理五大行里，有四家在中国市场已开始使用耘申科技的科技产品服务业主。
未来，在科技赋能的价值基础上，耘申科技将持续加强数据标准指标体系建设和客户成功团队建设，支持“科技订阅+客户成功”模式广泛落地，提升在国央企、银行保险行业市场的客户满意度、市场影响力以及市场份额。
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雪球特别版——段永平投资问答录（投资逻辑篇）
段永平：著名企业家，小霸王品牌缔造者， 步步高创始人，vivo和OPPO 联合创始人，网易丁磊生命中的贵人，拼多多黄峥的人生导师。他同时也是著名投资人，早期投资网易获100倍以上回报，目前重仓茅台、苹果等优质公司
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收评
12-23
A股再度缩量下跌，两市成交不足6000亿；教育、数据要素板块活跃；半导体芯片、汽车产业链午后加速下行 教育、数据要素板块午后维持强势，白酒、传媒板块午后涨幅收窄，半导体芯片、服装家纺午后加速下行，光伏、汽车产业链震荡走低。指数持续走低，截至收盘，沪指跌028%，深成指跌025%，创业板指跌040%。两市全天成交5854亿，,超2700股收跌。
午评
12-23
三大股指早盘窄幅震荡；教育、数据要素板块强势拉升；传媒、白酒板块早盘活跃；光伏、半导体震荡走低 教育、数据要素板块全线拉升，在线教育、职业教育、数据确权、数据安全等多领域集体大涨，传媒、白酒板块早盘活跃，医药午前冲高回落，光伏、半导体震荡走低。截止午盘，沪指收平，深成涨002%，创业板指跌029%；两市半日成交3610亿，超2700股收涨。由于圣诞节原因，沪港深通交易通道关闭。
盘前必读
12-23
上交所：推动房地产业向新发展模式平稳过渡，助力数字经济和平台企业发展；上交所：继续优化互联互通机制安排，吸引境外优质上市公司来上交所发行CDR；国家药监局：进一步加强疫情防控药品质量安全监管，保障药品安全形势总体稳定；两部门：规范有序做好2023年电力中长期合同签订履约工作；天鹅股份：股价异动，12月23日起停牌核查；高盛称A股已出现牛市信号。
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我她妈的是一个大赌徒，前几年运气好，买什么都涨，今年是大倒霉，亏了几百万了，天天喝一瓶茅台至少可以喝十年了，尼玛。女朋友说要彩礼50万，我她妈的死都不肯，在股市亏100万可能就伤心几天，这是什么心理。现在根本就不想结婚了，更不想生孩子了，就是一个赌徒，玩玩股票，玩玩女人一辈子就过
深圳湾公子261评
我是坚决支持放开的，是今年最英明决策。元旦春节期间，本就是停工停产的季节，利用这一两个月渡过疫情高峰，形成免疫屏障，是对经济影响最小的，我相信春节过后，就是一个斩新的朝气蓬勃活力四射的中国。
但是，那些空狗却对放开很有意见，对未来悲观，并看空中国，有的看至2770点，这是有多
周期大王林不园243评
这病毒太带劲了，一个小时把你弄醒一次……
三岁小怪兽196评
圣诞快乐啊兄dei们
不知道鸭185评
4nm！这次美国急了，荷兰慌了，日本态度变了
泓路股道171评
#今日话题#
前几日，浙江书记考察阿里
今天腾讯上了新闻联播
今天新闻联播，靠实把小企鹅夸赞了一番，尤其是腾讯会议[大笑][大笑][大笑]
扶一扶，挺一挺很明显了。。。
$阿里巴巴-SW(09988)$
$腾讯控股(00700)$
$美团-W(03690)$
懒兔与胖猴的笨牛170评
前天说到，英国正在迎来一年内第五波的新冠疫情，不过，从英国卫生安全局(UK Health Security Agency)发布今年第51周的报告看，现在流感患者占据ICU和HDU(High Dependency Unit, 比ICU低一级的重症监护)的比例比新冠还高。
汤诗语169评
@不明真相的群众 方丈上午好，专家名声烂大街的现状，你觉得是正常的现象，还是有一定的背景原因？普通人如何找到靠谱的信源，避免信息茧房，你有好的建议嘛？
宁守拙毋用巧165评
昨天早上抗原阳性，中午就高烧，全身疼痛，站都站不稳，吃了退烧止痛药泰诺林，舒服很多，但是吃一次只能管5个小时左右。
买的印度版仿制药Paxlovid，数量有限，给老人用，自己没吃。
今天好转很多，但是味觉失灵，喝牛奶是苦味。
周边成年人感染后几乎全部是高烧且全身酸痛，只有孩子
黄建平163评
$上证指数(SH000001)$ 政策很明显了接下来、官员党员发烧带病上班、要猛攻经济、大搞特搞
风里雨里4000点等你161评
30岁以上的男人，十个有九个在炒股，认识几个每天就在家炒股，赚了会喝喝茶，然后淡淡的微笑，亏了会若有所思无精打采，有时候连吃饭时间都没有，真的是废寝忘食，只要赚了钱，老婆要什么就给买什么，只要别影响他炒股就行，股市里是挥金如土，每天账面市值涨跌以千或万为单位，生活中可能是一个一
澄明若镜129评
新冠的实力，可能被有意或无意地低估了！
泓路股道119评
北京昨天地铁200万，同比之前周六，最低是40多万，10月高峰期大概300多万。
韭菲特漂流记115评
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