Korzyści z analizy danych dotyczących nieruchomości przy użyciu Big Data

Dzięki rozwojowi big data, analizy predykcyjne mogą być wykorzystywane do mierzenia ceny wszystkiego, od używanego samochodu po dzieło sztuki. Nieruchomości od dawna borykają się z prognozowaniem analitycznym ze względu na wiele czynników. Niektóre z najczęstszych punktów danych, które są używane do ważenia wartości nieruchomości, to:

• Lokalizacja
• Udogodnienia w pobliżu
• Dostępne środki transportu publicznego
• Całkowita powierzchnia oraz ilość pokoi i łazienek
• Odległość od najbliższego lotniska
• Rentowność wynajmu

Wszystko to da ci jedynie ograniczone pojęcie o analizie danych dotyczących nieruchomości, ponieważ w dzisiejszym świecie musisz pomniejszyć, zanim spojrzysz na pełny obraz. Tylko wtedy będziesz mógł uwzględnić skomplikowane szczegóły wymienione poniżej –

• Nadchodzące projekty infrastrukturalne
• Wskaźniki przestępczości
• Atrakcje turystyczne i coroczny ruch turystyczny
• Stawki Airbnb
• Odległość od autostrady
• Główne uczelnie lub biura w okolicy

Odpowiednie punkty danych inne niż przewidywanie cen

Właśnie pokazaliśmy 12 punktów danych, ale rzeczywistość jest taka, że ​​jeśli utworzysz arkusz Excela, możesz mieć od 25 do 100 punktów danych dla każdej nieruchomości na liście. Big Data umożliwiło nam wykorzystanie analiz predykcyjnych i technik modelowania do rozwiązania tego problemu. Modele można trenować na dowolnej liczbie punktów danych dla liczby n właściwości. Można je następnie wykorzystać do przewidywania wartości nowych lub przyszłych projektów dotyczących nieruchomości.

Należy zauważyć, że nieruchomości komercyjne i mieszkalne są oceniane osobno, aby uzyskać najlepsze wyniki. Wyceny nieruchomości są głównym zastosowaniem predykcyjnej analizy nieruchomości, ale jest ich więcej –

Obserwowanie rentowności wynajmu długoterminowego lub krótkoterminowego

Zarówno nieruchomości komercyjne, jak i mieszkaniowe były wcześniej kojarzone tylko z długoterminowymi wynajmami trwającymi wiele lat. Firmy takie jak Airbnb i WeWork zmieniły scenę. Dziś hot deski wynajmowane są przez osoby prywatne na jeden dzień, a firmy wynajmują sale konferencyjne na kilka godzin. Osoby fizyczne wynajmują dom, a nawet pokój jednoosobowy na kilka dni, zamiast rezerwować pokój w hotelu. W tym nowym świecie, zanim zainwestujesz w nieruchomość, będziesz musiał przyjrzeć się zarówno krótkoterminowym, jak i długoterminowym zyskom z wynajmu. Analiza Big Data może pomóc Ci zbliżyć się do rzeczywistych danych, które możesz osiągnąć.

Obliczanie składek ubezpieczeniowych

Biorąc pod uwagę liczbę czynników, które grają, obliczanie składek ubezpieczeniowych dla nieruchomości może być bardzo trudne. To nie jest tak proste, jak sprawdzenie wskaźnika przestępczości lub liczby domów, które spłonęły w sąsiedztwie, albo sprawdzenie, czy podłoga jest drewniana. Nawet wpływ zmian klimatycznych, które mogą prowadzić do powodzi, huraganów lub pożarów lasów, należy wziąć pod uwagę przy dzisiejszej ocenie nieruchomości. Wszystko to można obsłużyć tylko za pomocą analizy big data i dodawania coraz większej liczby punktów danych, gdy tylko pojawią się na obrazie.

Wzmacnianie projektów rozwojowych

Nie tylko osoby prywatne lub firmy muszą oceniać dane dotyczące nieruchomości, aby zarobić trochę pieniędzy. Często rządy i organizacje również muszą przeanalizować dane, aby zdecydować, co i gdzie zbudować, aby społeczność lokalna mogła odnieść korzyści. Można to zrobić, aby odpowiedzieć na pytania takie jak:

• W jakiej części miasta należy wybudować nową szkołę
• Punkty, przez które powinien przechodzić system transportu zbiorowego, taki jak kolej metra
• Jak daleko muszą znajdować się nieruchomości komercyjne, takie jak centra handlowe, od dzielnic mieszkaniowych?
• Które tereny otwarte należy przekształcić w parki

Jeśli nowa infrastruktura pojawi się bez odpowiednich badań, mogą istnieć dwa scenariusze – a) niedostateczne wykorzystanie infrastruktury skutkujące jej rozpadem i porzuceniem, jak widać w wielu przypadkach, oraz b) niewłaściwe wykorzystanie – na przykład park zbudowany w sąsiedztwie z bardzo małą liczbą dzieci nie może być używany zgodnie z jego przeznaczeniem.

Wzmacnianie strategii marketingowych

Oferując nieruchomość inwestorom lub kupującym, musisz dać im szerszy obraz, aby móc korzystać z predykcyjnych danych analitycznych dotyczących nieruchomości. Powinno to obejmować punkty, których nie można dostrzec bez zestawu danych, który masz w rękach. Możesz nawet udostępnić studium porównawcze podobnych nieruchomości, aby pomóc ludziom zrozumieć, jak nowa nieruchomość może zachowywać się na rynku. Niezależnie od tego, czy jesteś budowniczym, czy brokerem, analiza big data na danych dotyczących nieruchomości może pomóc w lepszym zrozumieniu rynku i nieruchomości w Twojej dłoni.

Dostrzeganie trendów na rynku Infra

Rynki nie rosną ani nie spadają. Przechodzą przez cykle gospodarcze w górę i w dół. Jedno takie odwrócenie trendu nastąpiło z powodu kryzysu finansowego z 2008 roku. Kolejny został niedawno wywołany przez pandemię Covid-19. Ale to są większe trendy. Aby móc dostrzec trendy na poziomie mikroskopowym, oceniając właściwości w określonych obszarach, będziesz potrzebować pomocy dużej ilości danych i pewnych algorytmów przetwarzania liczb.

Zrozumienie potrzeb klienta

Tak jak rządy muszą zdecydować, który obszar najlepiej pasuje do nowej infrastruktury publicznej, budowniczowie muszą również decydować o wielu rzeczach, takich jak:

• Gdzie budować
• Jakie udogodnienia uwzględnić?
• Wygląd i styl budynku
• Docelowi nabywcy lub inwestorzy
• Krótko i długoterminowe plany rozwoju

Przewidywanie lub dekodowanie odpowiedzi na wszystkie te pytania spoczywałoby na barkach big data. Będziesz musiał przejść przez nieruchomości podobne do tych, które chcesz zbudować, aby obliczyć wykonalność i zwrot z inwestycji. Jeśli liczby się nie zgadzają, będziesz musiał wrócić do deski kreślarskiej w celu dalszej kalibracji.

Podsumowanie analizy danych dotyczących nieruchomości

Dziś decyzje dotyczące nieruchomości są poparte dużą ilością danych. Firmy konsultingowe, takie jak McKinsey & Company, publikują raporty, takie jak ten, dotyczące wartości danych (zarówno tradycyjnych, jak i nietradycyjnych) w dziedzinie analizy danych dotyczących nieruchomości. W takim scenariuszu i w obliczu szybko zmieniających się warunków makroekonomicznych, takich jak wojny, choroby i zmiany na rynkach finansowych, tylko ci, którzy korzystają z danych, znajdą się na szczycie.