فوائد تحليلات بيانات العقارات باستخدام البيانات الضخمة

بفضل ظهور البيانات الضخمة ، يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لقياس سعر أي شيء بدءًا من السيارة المستعملة إلى قطعة فنية. لطالما عانت العقارات في مجال التنبؤ التحليلي بسبب عدد العوامل المؤثرة. بعض نقاط البيانات الأكثر شيوعًا والمستخدمة لقياس قيمة العقارات هي -

• موقع
• وسائل الراحة القريبة
• مرافق النقل العام المتاحة
• المساحة الإجمالية وعدد الغرف والحمامات
• المسافة من أقرب مطار
• عوائد الإيجار

كل هذا سيمنحك فكرة محدودة عن تحليلات بيانات العقارات ، لأنه في عالم اليوم ، تحتاج إلى التصغير قبل أن تنظر إلى الصورة الكاملة. عندها فقط ستتمكن من التعامل مع التفاصيل المعقدة كما هو موضح أدناه -

• مشاريع البنية التحتية القادمة
• معدلات الجريمة
• مناطق الجذب السياحي والإقبال السياحي السنوي
• أسعار Airbnb
• المسافة من الطريق السريع
• الكليات أو المكاتب الكبرى في المنطقة

نقاط البيانات ذات الصلة بخلاف توقع الأسعار

لقد أظهرنا لك للتو 12 نقطة بيانات ، ولكن الحقيقة هي أنه إذا قمت بإنشاء ورقة Excel ، فيمكن أن يكون لديك في أي مكان من 25 إلى 100 نقطة بيانات لكل عقار عقاري في قائمتك. لقد مكنتنا البيانات الضخمة من استخدام التحليلات التنبؤية وتقنيات النمذجة لحل هذه المشكلة. يمكن تدريب النماذج على أي عدد من نقاط البيانات لعدد n من الخصائص. يمكن استخدام هذه بعد ذلك للتنبؤ بقيمة المشاريع العقارية الجديدة أو القادمة.

شيء واحد يجب ملاحظته هنا هو أن العقارات التجارية والسكنية يتم تقييمها بشكل منفصل للحصول على أفضل النتائج. تقييمات العقارات هي الاستخدام الرئيسي لتحليلات العقارات التنبؤية ولكن هناك المزيد -

مراقبة عوائد الإيجارات طويلة أو قصيرة الأجل

ارتبطت العقارات التجارية والسكنية في وقت سابق بإيجارات طويلة الأجل تمتد إلى عدة سنوات. غيرت شركات مثل Airbnb و WeWork المشهد. يتم تأجير المكاتب الساخنة اليوم من قبل الأفراد ليوم واحد ، وتقوم الشركات بتأجير غرف الاجتماعات لبضع ساعات. يقوم الأفراد باستئجار منزل أو حتى غرفة فردية لبضعة أيام بدلاً من حجز غرفة في فندق. في هذا العالم الجديد ، سوف تحتاج إلى النظر إلى عائد الإيجار قصير المدى وكذلك طويل الأجل قبل أن تستثمر في عقار. يمكن أن تساعدك تحليلات البيانات الضخمة في الاقتراب من الأرقام الفعلية التي قد تحققها.

احتساب أقساط التأمين

بالنظر إلى عدد العوامل المؤثرة ، قد يكون حساب أقساط التأمين للممتلكات صعبًا للغاية. لم يعد الأمر بسيطًا مثل مجرد استخدام معدل الجريمة أو عدد المنازل التي اندلعت فيها النيران في الحي ، أو التحقق مما إذا كانت الأرضيات خشبية. حتى تأثير تغير المناخ الذي يمكن أن يؤدي إلى الفيضانات أو الأعاصير أو حرائق الغابات يجب أن يؤخذ في الاعتبار عند تقييم الممتلكات اليوم. لا يمكن التعامل مع كل هذا إلا من خلال تحليلات البيانات الضخمة وإضافة المزيد والمزيد من نقاط البيانات كلما ظهروا في الصورة.

تعزيز مشاريع التنمية

ليس الأفراد أو الشركات فقط هم من يحتاجون إلى تقييم بيانات العقارات لكسب بعض الدولارات. في كثير من الأحيان ، تحتاج الحكومات والمنظمات أيضًا إلى دراسة البيانات لاتخاذ قرار بشأن ما سيتم بناؤه وأين يتم بناؤه حتى يتمكن المجتمع المحلي من الاستفادة. يمكن القيام بذلك للإجابة على أسئلة مثل -

• في أي جزء من المدينة يجب بناء مدرسة جديدة
• النقاط التي يجب أن يمر من خلالها نظام النقل الجماعي مثل المترو
• إلى أي مدى يجب أن تكون العقارات التجارية مثل مراكز التسوق عن الأحياء السكنية
• ما هي المناطق المفتوحة التي يجب تحويلها إلى حدائق

إذا ظهرت بنية تحتية جديدة بدون دراسة مناسبة ، يمكن أن يكون هناك سيناريوهان - أ) قلة استخدام البنية التحتية مما يؤدي إلى الاضمحلال والهجر كما هو واضح في كثير من الحالات و ب) سوء الاستخدام - على سبيل المثال حديقة مبنية في حي به عدد قليل جدًا من الأطفال لا يجوز استخدامها للغرض المقصود.

تعزيز استراتيجيات التسويق

عند عرض عقار للمستثمرين أو المشترين ، تحتاج إلى منحهم صورة أوسع لاستخدام بيانات تحليلات العقارات التنبؤية. يجب أن يشمل ذلك النقاط التي لا يمكن للمرء أن يكتشفها بدون مجموعة البيانات التي لديك بين يديك. يمكنك حتى مشاركة دراسة مقارنة لخصائص مماثلة لمساعدة الناس على فهم كيفية أداء عقار جديد في السوق. سواء كنت منشئًا أو وسيطًا ، يمكن أن تساعدك تحليلات البيانات الضخمة على بيانات العقارات في فهم أفضل للسوق والممتلكات في يدك.

اكتشاف الاتجاهات في سوق البنية التحتية

الأسواق لا تستمر في الارتفاع أو الانخفاض. إنهم يمرون بدورات اقتصادية صعودية وهبوطية. حدث أحد هذه الانعكاسات في الاتجاه بسبب الأزمة المالية لعام 2008. تم إطلاق حالة أخرى مؤخرًا بسبب جائحة Covid-19. لكن هذه اتجاهات أكبر. لتكون قادرًا على تحديد الاتجاهات على المستوى المجهري من خلال تقييم الخصائص في مناطق محددة ، ستحتاج إلى مساعدة كمية كبيرة من البيانات وبعض خوارزميات تحليل الأرقام.

فهم احتياجات العملاء

تمامًا مثلما تحتاج الحكومات إلى تحديد المنطقة التي تناسب البنية التحتية العامة الجديدة بشكل أفضل ، يحتاج البناة أيضًا إلى تحديد الكثير من الأشياء مثل -

• أين نبني
• التي تشمل المرافق
• شكل وجوهر المبنى
• المشترين أو المستثمرين المستهدفين
• خطط التنمية قصيرة وطويلة المدى

إن التنبؤ بالإجابات على كل هذه الأسئلة أو فك تشفيرها سيقع على عاتق البيانات الضخمة. سوف تحتاج إلى تصفح عقارات مشابهة لتلك التي تريد بناءها لحساب الجدوى والعائد على الاستثمار. إذا لم تصطف الأرقام ، فستحتاج إلى العودة إلى لوحة الرسم لمزيد من إعادة المعايرة.

تلخيص تحليلات البيانات العقارية

اليوم ، القرارات العقارية مدعومة بكمية كبيرة من البيانات. تنشر شركات استشارية مثل McKinsey & Company تقارير مثل هذه عن قيمة البيانات (التقليدية وغير التقليدية) في مجال تحليلات بيانات العقارات. في مثل هذا السيناريو ، وفي ظل ظروف الاقتصاد الكلي سريعة التغير مثل الحروب والأمراض والتغيرات في الأسواق المالية ، سيظهر فقط أولئك الذين يستخدمون البيانات في المقدمة.