成本管控“第一关”_成本数据库

成本管控“第一关”_成本数据库

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1、某地产老总在瞄准一地后,迅速让白己的投资智囊团给出“测算成本”,结杲出人意料的是一一四位专家竟然给出迥然不同但却各自冇理的四种结果,这可急坏了马上就要拿地的老总,究竟谁更专业?老总心里没底。伴随房地产市场竞争日趋激烈和房地产商多项目、规模化的发展,科学理性拿地做项目成为房地产效益管控的重要坏节。拿地就要做测算,可现实是我们老是“测”不准,不是测高就是估低,测算部门自身更是有苦说不出,抱怨公司要求太高、测算本身就是难事、乂没任何可参考的指标,怎么“测”?虽然项目做了很多,但在新项目实施中成木管控依门感觉无章可循,缺乏参考性……如何高效解决这

2、些问题,我认为“成木数据库”的建设开始逐步成为大家共同关注的“执占”。八、、八、、°一、成本数据库“是什么”?所谓成本数据库,就是企业通过搜集和积累项目开发全生命周期的成本数据,经过处理后、总结形成各类成本指标,以及利用这些信息为企业运营决策及新项口的开发提供指导和参考,以达到成木最低和市场最大化的原则。它主要包括项目规划指标、产品规划指标、项目成本构成、成本科目单方造价、以及各科目卜•具体的测算模型、经济技术指标(如图一)。其中测算模型与经济技术指标是成本数据库屮最冇价值的部份。如果将成本管理过程划分为前期成本测算、过程中成本控制和后期

3、成本结算核算三大阶段,那么成木数据库就位于后期成本结算核算阶段,通过项FI竣工结算和成本核算的数据的沉淀,以及英它同类项目的数据补充,更兼具行业特性的融入同行的项目成本数据综合后,就形成了完整的成本数据库。成本测算、成木核算和成木数据库三者之间形成循环的闭环关系,相互影响,相互制约(如图二)。最重要的是成本数据库为下一个项目成本测算提供经验和关键参考,而下一个项目的最终成本结算核算又为成本数据库充实新的实践数据,成本科目的各层级的汇合和各项目数据的不断集屮,最终成本数据库就演变为整个企业级的完备成本数据库。二、成本数据库“有什么用”

4、?成本数据库是个非常规范和完善的数据系统,那么建立成本数据库对企业项目管控有何价值?为便于说明,我们将项目全过程划分为拿地、开发和结算三个阶段,下面我们就具体来看看成木数据库在项口发展的三个阶段的各自重要价值(如图三)。1、项目拿地阶段采用信息化手段,规避传统EXCEL表格的随意修改弊端,在合理的成木指标框架体系和标准测算模型的分门别类下,企业将历史项0的成本数据充分沉淀到企业信息化平台中,最终优化形成带有企业自身浓郁特色的标准成本库。所以当企业在拿新地做项口时,就可充分参考企业历史成本数据库的各项指标,根据过往项目成本结构、项目规划指标

5、、产品指标、各项经济技术指标等快速进行成本测算和项目决策。2、项口开发阶段在过去项目开发过程中,对于成本管控的某一具体阶段和成本点,做多少是依据项目成木经理或负责人的个人经验,都是屈于模糊的经验参考。而有了以知识体系沉淀的成本数据库后,就可以将新项目与丿力史标杆项目从成本构成、各具体经济技术指标层面进行具体对比,找出偏差较大的科目,通过原因分析,发现问题,最终采取针对性措施降低“问题”成木。在这个过程对比屮,具体需要对比项目的单方造价和指标含量的差异率,差异较大的就要引起高度重视。另外,在与乙方釆购招标过程中,由于成本数据库过往的采购招标

6、指标,可以让地产商在采购招标执行过程屮提前做到心里有谱,有效的防控和杜绝乙方成木虚报。3、项口结算阶段沉淀项目知识房地产是个人才流动率相对较高的行业,对于一个项口来说,关键、重要的人才流失往往带来“项目知识”的同步流失,有了成本数据库之后,存在项目经理、成木经理等关键人才脑海中的工程经验、成木知识等就被记录汇总,一定程度上避免人员流失造成的知识流失。知识分享完善的成本数据库建立后,由于它本身融汇了经验丰富的成本专家的核心经验和宝贵知识,那么作为知识,带冇成功实践的项目成本经验在公司内部充分分享、快速复制,学习之后就可以防止成本科目细则的缺

7、项漏项、建立标准的测算模型、融汇经验值的产品技术指标、以及包含市场行情的经济指标。三、如何构建企业成本数据库?企业如何用最少的时间和成本建立成本数据库,具体而言,我们认为企业建立成本数据库需要经过建体系、沉淀数据、合理应用和对比分析四个环节(如图四)。1、建立企业成木数据库体系成木数据库体系主要包括建立指标模板和建立成木测算模型两大部分。建立指标模板一一要发挥成本数据库的价值和意义,企业务必建立成本数据库的完整指标模板和成木测算模型。指标模板指对整个项R从宏观的项R规划指标、屮观的产品规划指标、以及微观的与成本相关的经济技术指标多项目对比

8、,提炼出标准模板。在这个过程中作为集I才I公司有必要对各区域、各项目公司的成木科口,一般来说是前3-4级科口要统一标准、原则上不允许随意更改。建立成本测算模型一一在谈测算模型之前,需要提醒的是

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