Manfaat Analisis Data Real Estat menggunakan Big Data

Berkat munculnya data besar, analitik prediktif dapat digunakan untuk mengukur harga apa pun mulai dari mobil bekas hingga karya seni. Real estat telah lama berjuang dengan peramalan analitis karena banyaknya faktor yang berperan. Beberapa titik data paling umum yang digunakan untuk menimbang nilai real estat adalah –

• Lokasi
• Fasilitas terdekat
• Fasilitas transportasi umum yang tersedia
• Luas total dan jumlah kamar dan kamar mandi
• Jarak dari bandara terdekat
• Hasil sewa

Semua ini hanya akan memberi Anda gambaran terbatas tentang analitik data real estat, karena di dunia sekarang ini, Anda perlu memperkecil tampilan sebelum melihat gambaran lengkapnya. Hanya dengan begitu Anda dapat mempertimbangkan detail rumit seperti yang tercantum di bawah ini –

• Proyek infrastruktur yang akan datang
• Tingkat kejahatan
• Tempat wisata dan jejak wisata tahunan
• Tarif Airbnb
• Jarak dari jalan raya
• Perguruan tinggi atau kantor besar di daerah tersebut

Poin data yang relevan selain memprediksi harga

Kami baru saja menunjukkan kepada Anda 12 titik data, tetapi kenyataannya adalah jika Anda membuat lembar excel, Anda dapat memiliki 25 hingga 100 titik data untuk setiap properti real estat di daftar Anda. Big Data telah memungkinkan kami untuk menggunakan analisis prediktif dan teknik pemodelan untuk memecahkan masalah ini. Model dapat dilatih pada sejumlah titik data untuk n jumlah properti. Ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi nilai proyek real estat baru atau yang akan datang.

Satu hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa properti komersial dan residensial dievaluasi secara terpisah untuk hasil terbaik. Penilaian properti adalah penggunaan utama analisis real estat prediktif, tetapi ada lebih banyak lagi –

Mengamati hasil sewa jangka panjang atau pendek

Baik properti komersial dan residensial sebelumnya dikaitkan dengan hanya sewa jangka panjang yang berjalan hingga beberapa tahun. Perusahaan seperti Airbnb dan WeWork telah mengubah pemandangan. Hari ini hot-desk disewa oleh individu untuk satu hari, dan perusahaan menyewa ruang pertemuan selama beberapa jam. Individu menyewa rumah atau bahkan satu kamar selama beberapa hari daripada memesan kamar hotel. Di dunia baru ini, Anda perlu melihat hasil sewa jangka pendek maupun jangka panjang sebelum Anda berinvestasi di properti. Analisis data besar dapat membantu Anda mendekati angka aktual yang mungkin Anda capai.

Menghitung Premi Asuransi

Mengingat banyaknya faktor yang berperan, menghitung premi asuransi untuk properti mungkin sangat sulit. Ini tidak lebih sederhana seperti hanya menggunakan tingkat kejahatan atau jumlah rumah yang terbakar di lingkungan sekitar, atau memeriksa apakah lantainya terbuat dari kayu. Bahkan dampak perubahan iklim yang dapat menyebabkan banjir, angin topan, atau kebakaran hutan perlu diperhitungkan saat mengevaluasi properti saat ini. Semua ini hanya dapat ditangani melalui analitik data besar dan dengan menambahkan lebih banyak titik data setiap kali mereka muncul.

Meningkatkan Proyek Pembangunan

Bukan hanya individu atau perusahaan yang perlu mengevaluasi data real estat untuk menghasilkan uang. Seringkali, pemerintah dan organisasi juga perlu mempelajari data untuk memutuskan apa yang akan dibangun dan di mana membangunnya sehingga masyarakat setempat dapat memperoleh manfaat. Ini dapat dilakukan untuk menjawab pertanyaan seperti –

• Di bagian kota mana sekolah baru harus dibangun
• Titik-titik yang harus dilalui oleh sistem angkutan massal seperti rel metro
• Seberapa jauh jarak properti komersial seperti mal dari lingkungan perumahan
• Area terbuka mana yang harus diubah menjadi taman?

Jika infrastruktur baru muncul tanpa studi yang tepat, mungkin ada dua skenario – a) penggunaan infrastruktur yang kurang baik yang mengakibatkan kerusakan dan penelantaran seperti yang terlihat dalam banyak kasus dan b) penyalahgunaan – misalnya taman yang dibangun di lingkungan dengan sangat sedikit anak tidak boleh digunakan untuk tujuan yang dimaksudkan.

Meningkatkan Strategi Pemasaran

Saat menawarkan properti kepada investor atau pembeli, Anda perlu memberi mereka gambaran yang lebih luas untuk menggunakan data analitik real estat prediktif. Ini harus mencakup poin-poin yang tidak dapat ditemukan tanpa dataset yang Anda miliki di tangan Anda. Anda bahkan dapat berbagi studi perbandingan properti serupa untuk membantu orang memahami bagaimana kinerja properti baru di pasar. Baik Anda seorang pembangun atau broker, analitik data besar pada data real estat dapat membantu Anda memahami pasar dan properti di tangan Anda dengan lebih baik.

Melihat Tren di Pasar Infra

Pasar tidak terus naik, atau turun. Mereka melalui siklus ekonomi ke atas dan ke bawah. Salah satu pembalikan tren tersebut terjadi karena krisis keuangan 2008. Satu lagi baru-baru ini dipicu oleh pandemi Covid-19. Tapi ini adalah tren yang lebih besar. Untuk dapat melihat tren pada tingkat mikroskopis dengan mengevaluasi properti di area tertentu, Anda akan memerlukan bantuan sejumlah besar data dan beberapa algoritma pengolah angka.

Memahami Kebutuhan Pelanggan

Sama seperti pemerintah perlu memutuskan area mana yang paling sesuai dengan infrastruktur publik baru, pembangun juga perlu memutuskan banyak hal seperti –

• Dimana untuk membangun?
• Fasilitas apa saja yang harus disertakan?
• Tampilan dan nuansa bangunan
• Target pembeli atau investor
• Rencana pembangunan jangka pendek maupun jangka panjang

Memprediksi atau menguraikan jawaban atas semua pertanyaan ini akan berada di pundak data besar. Anda harus melalui properti yang mirip dengan yang ingin Anda bangun untuk menghitung kelayakan dan laba atas investasi. Jika angkanya tidak sejajar, Anda harus kembali ke papan gambar untuk kalibrasi ulang lebih lanjut.

Menyimpulkan analitik data real estat

Saat ini, keputusan real estat didukung oleh sejumlah besar data. Konsultan seperti McKinsey & Company menerbitkan laporan seperti ini tentang nilai data (baik tradisional maupun non-tradisional) di bidang analisis data real estat. Dalam skenario seperti itu, dan dengan adanya kondisi ekonomi makro yang berubah dengan cepat seperti perang, penyakit, dan perubahan di pasar keuangan, hanya mereka yang menggunakan data yang akan muncul di atas.