Les avantages de l'analyse des données immobilières à l'aide du Big Data

Grâce à l'essor des mégadonnées, l'analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer le prix de tout, d'une voiture d'occasion à une œuvre d'art. L'immobilier a longtemps eu du mal avec les prévisions analytiques en raison du nombre de facteurs en jeu. Certains des points de données les plus courants utilisés pour peser la valeur de l'immobilier sont -

• Emplacement
• Commodités à proximité
• Transports en commun disponibles
• La superficie totale et le nombre de chambres et de salles de bains
• Distance de l'aéroport le plus proche
• Rendements locatifs

Tout cela ne vous donnera qu'une idée limitée sur l'analyse des données immobilières, car dans le monde d'aujourd'hui, vous devez effectuer un zoom arrière avant de regarder l'image complète. Ce n'est qu'alors que vous pourrez prendre en compte les détails complexes énumérés ci-dessous -

• Projets d'infrastructures à venir
• Taux de criminalité
• Attraits touristiques et fréquentation touristique annuelle
• Tarifs Airbnb
• Distance de l'autoroute
• Principaux collèges ou bureaux de la région

Les points de données pertinents autres que la prévision des prix

Nous venons de vous montrer 12 points de données, mais la réalité est que si vous créez une feuille Excel, vous pourriez avoir entre 25 et 100 points de données pour chaque bien immobilier de votre liste. Le Big Data nous a permis d'utiliser des techniques d'analyse prédictive et de modélisation pour résoudre ce problème. Les modèles peuvent être formés sur n'importe quel nombre de points de données pour n nombre de propriétés. Ceux-ci peuvent ensuite être utilisés pour prédire la valeur des projets immobiliers nouveaux ou à venir.

Une chose à noter ici est que les propriétés commerciales et résidentielles sont évaluées séparément pour de meilleurs résultats. Les évaluations immobilières sont la principale utilisation de l'analyse immobilière prédictive, mais il y en a plus -

Observer les rendements locatifs à long ou court terme

Les propriétés commerciales et résidentielles étaient auparavant associées uniquement à des locations à long terme s'étalant sur plusieurs années. Des entreprises comme Airbnb et WeWork ont ​​changé la scène. Aujourd'hui, des hot-desks sont loués par des particuliers pour une seule journée, et des entreprises louent des salles de réunion pour quelques heures. Les particuliers louent une maison ou même une chambre individuelle pour quelques jours au lieu de réserver une chambre d'hôtel. Dans ce nouveau monde, vous devrez examiner à la fois le rendement locatif à court et à long terme avant d'investir dans une propriété. L'analyse de données volumineuses peut vous aider à vous rapprocher des chiffres réels que vous pourriez obtenir.

Calcul des primes d'assurance

Compte tenu du nombre de facteurs en jeu, le calcul des primes d'assurance pour les propriétés peut être très difficile. Ce n'est plus aussi simple que d'utiliser le taux de criminalité ou le nombre de maisons incendiées dans le quartier, ou de vérifier si le sol est en bois. Même l'impact du changement climatique qui peut entraîner des inondations, des ouragans ou des incendies de forêt doit être pris en compte lors de l'évaluation d'une propriété aujourd'hui. Tout cela ne peut être géré que par l'analyse de données volumineuses et en ajoutant de plus en plus de points de données chaque fois qu'ils entrent en ligne de compte.

Dynamiser les projets de développement

Ce ne sont pas seulement les particuliers ou les entreprises qui ont besoin d'évaluer les données immobilières pour gagner de l'argent. Souvent, les gouvernements et les organisations doivent également étudier les données pour décider quoi construire et où le construire afin que la communauté locale puisse en bénéficier. Cela peut être fait pour répondre à des questions comme -

• Dans quelle partie d'une ville une nouvelle école devrait être construite
• Points par lesquels un système de transport en commun comme le métro doit passer
• À quelle distance les propriétés commerciales telles que les centres commerciaux doivent-elles être éloignées des quartiers résidentiels ?
• Quels espaces ouverts devraient être convertis en parcs

Si une nouvelle infrastructure voit le jour sans étude appropriée, il peut y avoir deux scénarios - a) une sous-utilisation de l'infrastructure entraînant la dégradation et l'abandon comme on le voit dans de nombreux cas et b) une mauvaise utilisation - par exemple un parc construit dans un quartier avec très peu d'enfants ne peut pas être utilisé conformément à sa destination.

Améliorer les stratégies de marketing

Lorsque vous présentez une propriété à des investisseurs ou à des acheteurs, vous devez leur donner une image plus large pour utiliser les données d'analyse prédictive de l'immobilier. Cela devrait inclure des points que l'on ne peut pas repérer sans l'ensemble de données que vous avez entre les mains. Vous pouvez même partager une étude comparative de propriétés similaires pour aider les gens à comprendre comment une nouvelle propriété peut se comporter sur le marché. Que vous soyez un constructeur ou un courtier, l'analyse de mégadonnées sur les données immobilières peut vous aider à mieux comprendre le marché et les propriétés entre vos mains.

Repérer les tendances sur le marché des infrastructures

Les marchés ne continuent pas à augmenter ou à baisser. Ils traversent des cycles économiques ascendants et descendants. Un tel renversement de tendance s'est produit en raison de la crise financière de 2008. Une autre a récemment été déclenchée par la pandémie de Covid-19. Mais ce sont des tendances plus larges. Pour être en mesure de repérer les tendances à un niveau microscopique en évaluant les propriétés dans des domaines spécifiques, vous aurez besoin de l'aide d'une grande quantité de données et de certains algorithmes de traitement des chiffres.

Comprendre les besoins des clients

Tout comme les gouvernements doivent décider quelle zone conviendrait le mieux à une nouvelle infrastructure publique, les constructeurs doivent également décider de beaucoup de choses comme -

• Où construire
• Quels équipements inclure
• L'aspect et l'ambiance du bâtiment
• Les acquéreurs ou investisseurs cibles
• Plans de développement à court et à long terme

Prédire ou décoder les réponses à toutes ces questions reposerait sur les épaules du big data. Vous devrez passer par des propriétés similaires à celle que vous souhaitez construire pour calculer la faisabilité et le retour sur investissement. Si les chiffres ne s'alignent pas, vous devrez revenir à la planche à dessin pour un recalibrage supplémentaire.

Résumé de l'analyse des données immobilières

Aujourd'hui, les décisions immobilières s'appuient sur une grande quantité de données. Des cabinets de conseil comme McKinsey & Company publient des rapports comme celui-ci sur la valeur des données (traditionnelles et non traditionnelles) dans le domaine de l'analyse des données immobilières. Dans un tel scénario, et en présence de conditions macroéconomiques en évolution rapide comme les guerres, les maladies et les changements sur les marchés financiers, seuls ceux qui utilisent les données arriveront en tête.