Os benefícios da análise de dados imobiliários usando Big Data

Graças à ascensão do big data, a análise preditiva pode ser usada para avaliar o preço de qualquer coisa, desde um carro usado até uma obra de arte. O setor imobiliário tem lutado há muito tempo com a previsão analítica devido ao número de fatores em jogo. Alguns dos pontos de dados mais comuns usados ​​para pesar o valor dos imóveis são:

• Localização
• Comodidades próximas
• Facilidades de transporte público disponíveis
• A área total e o número de quartos e banheiros
• Distância do aeroporto mais próximo
• Rendimentos de aluguel

Tudo isso lhe dará apenas uma ideia limitada sobre análise de dados imobiliários, porque no mundo de hoje, você precisa diminuir o zoom antes de ver o quadro completo. Só então você será capaz de levar em consideração os detalhes intrincados, conforme listado abaixo –

• Próximos projetos de infraestrutura
• Taxas de criminalidade
• Atrações turísticas e movimento turístico anual
• Tarifas do Airbnb
• Distância da rodovia
• Principais faculdades ou escritórios na área

Os pontos de dados relevantes além da previsão de preços

Acabamos de mostrar 12 pontos de dados, mas a realidade é que, se você criar uma planilha do Excel, poderá ter de 25 a 100 pontos de dados para cada propriedade imobiliária da sua lista. O Big Data nos permitiu usar análises preditivas e técnicas de modelagem para resolver esse problema. Os modelos podem ser treinados em qualquer número de pontos de dados para n número de propriedades. Estes podem então ser usados ​​para prever o valor de projetos imobiliários novos ou futuros.

Uma coisa a notar aqui é que as propriedades comerciais e residenciais são avaliadas separadamente para obter melhores resultados. As avaliações de propriedades são o principal uso da análise preditiva de imóveis, mas há mais –

Observando os rendimentos de aluguel de longo ou curto prazo

Ambas as propriedades comerciais e residenciais foram anteriormente associadas apenas a aluguéis de longo prazo que duravam vários anos. Empresas como Airbnb e WeWork mudaram o cenário. Hoje hot-desks estão sendo alugados por pessoas físicas por um único dia, e empresas estão alugando salas de reunião por algumas horas. Os indivíduos estão alugando uma casa ou até mesmo um quarto individual por alguns dias em vez de reservar um quarto de hotel. Neste novo mundo, você precisaria analisar tanto o rendimento de aluguel de curto quanto o de longo prazo antes de investir em uma propriedade. A análise de big data pode ajudá-lo a se aproximar dos números reais que você pode alcançar.

Cálculo de prêmios de seguro

Dado o número de fatores em jogo, o cálculo dos prêmios de seguro para propriedades pode ser muito difícil. Não é mais tão simples como usar a taxa de criminalidade ou o número de casas que foram incendiadas no bairro, ou verificar se o piso é de madeira. Mesmo o impacto das mudanças climáticas que podem levar a inundações, furacões ou incêndios florestais precisa ser levado em consideração ao avaliar uma propriedade hoje. Tudo isso só pode ser tratado por meio de análises de big data e adicionando mais e mais pontos de dados sempre que surgirem.

Impulsionando projetos de desenvolvimento

Não são apenas indivíduos ou empresas que precisam avaliar dados imobiliários para ganhar algum dinheiro. Muitas vezes, governos e organizações também precisam estudar os dados para decidir o que construir e onde construir para que a comunidade local possa ser beneficiada. Isso pode ser feito para responder a perguntas como –

• Em que parte de uma cidade uma nova escola deve ser construída
• Pontos pelos quais um sistema de transporte coletivo como o metrô deve passar
• A que distância as propriedades comerciais, como shoppings, precisam estar dos bairros residenciais
• Quais áreas abertas devem ser convertidas em parques

Se surgir uma nova infraestrutura sem o estudo adequado, pode haver dois cenários – a) subutilização da infraestrutura resultando em decadência e abandono como visto em muitos casos e b) uso indevido – por exemplo, um parque construído em um bairro com muito poucas crianças não pode ser usado para o fim a que se destina.

Aprimorando as estratégias de marketing

Ao apresentar uma propriedade para investidores ou compradores, você precisa fornecer a eles uma visão mais ampla para usar dados de análise preditiva de imóveis. Isso deve incluir pontos que não podem ser identificados sem o conjunto de dados que você tem em mãos. Você pode até compartilhar um estudo comparativo de propriedades semelhantes para ajudar as pessoas a entender como uma nova propriedade pode se comportar no mercado. Seja você um construtor ou um corretor, a análise de big data em dados imobiliários pode ajudá-lo a entender melhor o mercado e as propriedades em sua mão.

Detectando tendências no mercado de infra-estrutura

Os mercados não continuam subindo ou caindo. Eles passam por ciclos econômicos ascendentes e descendentes. Uma dessas reversão de tendência aconteceu devido à crise financeira de 2008. Outro foi recentemente desencadeado pela pandemia de Covid-19. Mas essas são tendências maiores. Para poder identificar tendências em um nível microscópico, avaliando propriedades em áreas específicas, você precisará da ajuda de uma grande quantidade de dados e alguns algoritmos de processamento de números.

Entendendo as necessidades do cliente

Assim como os governos precisam decidir qual área seria mais adequada para uma nova infraestrutura pública, os construtores também precisam decidir muitas coisas como –

• Onde construir
• Quais comodidades incluir
• A aparência do edifício
• Os compradores ou investidores-alvo
• Planos de desenvolvimento de curto e longo prazo

Prever ou decodificar as respostas para todas essas perguntas estaria nos ombros do big data. Você precisará passar por imóveis semelhantes ao que deseja construir para calcular a viabilidade e o retorno do investimento. Se as figuras não se alinharem, você precisará voltar à prancheta para recalibração adicional.

Resumindo a análise de dados imobiliários

Hoje, as decisões imobiliárias são apoiadas por uma grande quantidade de dados. Consultorias como a McKinsey & Company estão publicando relatórios como este sobre o valor dos dados (tradicionais e não tradicionais) no campo de análise de dados imobiliários. Nesse cenário, e na presença de condições macroeconômicas em rápida mudança, como guerras, doenças e mudanças nos mercados financeiros, apenas aqueles que usam dados estarão no topo.