ビッグデータを活用した不動産データ分析のメリット

ビッグ データの台頭により、予測分析を使用して、中古車から美術品まで、あらゆるものの価格を測定できるようになりました。 不動産業界は、さまざまな要因が絡んでいるため、長い間分析予測に苦労してきました。 不動産の価値を評価するために使用される最も一般的なデータ ポイントのいくつかは次のとおりです。

• 位置
• 近くのアメニティ
• 利用可能な公共交通機関
• 総面積と部屋とバスルームの数
• 最寄りの空港からの距離
• 賃貸利回り

今日の世界では、全体像を見る前にズームアウトする必要があるため、これだけでは不動産データ分析についての限られたアイデアしか得られません。 そうして初めて、以下にリストされている複雑な詳細を考慮に入れることができます–

• 今後のインフラ プロジェクト
• 犯罪率
• 観光スポットと年間観光客数
• Airbnb料金
• 高速道路からの距離
• 地域の主な大学またはオフィス

価格予測以外の関連データ ポイント

12 のデータ ポイントを示しましたが、実際には、Excel シートを作成すると、リストのすべての不動産物件に対して 25 から 100 のデータ ポイントが存在する可能性があります。 ビッグデータにより、予測分析とモデリング技術を使用してこの問題を解決できるようになりました。 モデルは、n 個のプロパティの任意の数のデータ ポイントでトレーニングできます。 これらは、新しいまたは今後の不動産プロジェクトの価値を予測するために使用できます。

ここで注意すべきことの 1 つは、商業施設と住宅施設は、最良の結果を得るために別々に評価されるということです。 不動産の評価は、予測不動産分析の主な用途ですが、他にもあります –

長期または短期の賃貸利回りの観察

商業施設と住宅施設の両方が、以前は複数年にわたる長期賃貸のみに関連付けられていました。 Airbnb や WeWork などの企業が状況を変えました。 今日、ホットデスクは個人が 1 日レンタルするものであり、企業は会議室を数時間レンタルするものです。 個人は、ホテルの部屋を予約する代わりに、家や 1 つの部屋を数日間借りています。 この新しい世界では、不動産に投資する前に、そのような短期および長期の両方の賃貸利回りを確認する必要があります。 ビッグデータ分析は、達成できる実際の数値に近づけるのに役立ちます。

保険料の計算

多数の要素が関与していることを考えると、不動産の保険料を計算することは非常に困難な場合があります。 犯罪率や近隣の火災で焼失した家の数を使用したり、フローリングが木製であるかどうかを確認したりするだけではありません。 今日の物件を評価する際には、洪水、ハリケーン、または森林火災につながる可能性のある気候変動の影響も考慮に入れる必要があります。 これらすべては、ビッグデータ分析と、データポイントが出現するたびに追加することによってのみ処理できます.

開発プロジェクトの促進

お金を稼ぐために不動産データを評価する必要があるのは、個人や企業だけではありません。 多くの場合、政府や組織はデータを調査して、地域社会が恩恵を受けることができるように、何をどこに構築するかを決定する必要もあります。 これは、次のような質問に答えるために行うことができます –

• 町のどの部分に新しい学校を建てるべきか
• 地下鉄などの大量輸送システムが通過するポイント
• モールなどの商業施設は、住宅街からどのくらい離れている必要がありますか?
• どのオープンエリアを公園に変換する必要がありますか

適切な調査なしに新しいインフラストラクチャが登場した場合、2 つのシナリオが考えられます。a) 多くの場合に見られるように、インフラストラクチャが十分に使用されずに衰退と放棄につながることと、b) 誤用 - たとえば、子供がほとんどいない地域に建設された公園などです。本来の目的には使用できません。

マーケティング戦略の強化

不動産を投資家や購入者に売り込むときは、予測不動産分析データを使用するために、より広い視野を提供する必要があります。 これには、手元にあるデータセットなしでは見つけられないポイントが含まれている必要があります。 類似の物件の比較研究を共有して、新しい物件が市場でどのように機能するかを人々が理解できるようにすることもできます。 建設業者であろうと仲介業者であろうと、不動産データのビッグデータ分析は、市場と手元にある物件をよりよく理解するのに役立ちます。

インフラ市場の動向を探る

市場は上がり続けたり、下がり続けたりしません。 彼らは上向きと下向きの経済サイクルを通過します。 2008 年の金融危機により、そのような傾向の逆転が起こりました。 もう 1 つの問題は、Covid-19 パンデミックによって最近引き起こされたものです。 しかし、これらはより大きな傾向です。 特定の領域の特性を評価して微視的なレベルで傾向を特定できるようにするには、大量のデータといくつかの計算アルゴリズムの支援が必要です。

顧客のニーズを理解する

政府が新しい公共インフラに最適な地域を決定する必要があるように、建設業者も次のような多くのことを決定する必要があります。

• 構築する場所
• どのアメニティを含めるか
• 建物の外観と雰囲気
• 対象の買い手または投資家
• 短期および長期の開発計画

これらすべての質問に対する答えを予測または解読することは、ビッグデータの肩にかかっています。 実現可能性と投資収益率を計算するには、構築したいものと同様のプロパティを調べる必要があります。 数値が一致しない場合は、さらに再調整するために製図板に戻る必要があります。

不動産データ分析のまとめ

今日、不動産の意思決定は大量のデータに支えられています。 McKinsey & Company などのコンサルタント会社は、不動産データ分析分野におけるデータ (従来型と非従来型の両方) の価値に関するこのようなレポートを発行しています。 このようなシナリオでは、戦争、病気、金融市場の変化など、急速に変化するマクロ経済状況が存在する場合、データを使用する企業のみがトップに立つことができます。