Beneficiile analizei datelor imobiliare folosind Big Data

Datorită creșterii volumului de date mari, analiza predictivă poate fi utilizată pentru a măsura prețul oricăror, începând de la o mașină uzată până la o operă de artă. Imobiliarul s-a luptat mult timp cu prognoza analitică din cauza numărului de factori în joc. Unele dintre cele mai comune puncte de date care sunt utilizate pentru a cântări valoarea imobiliară sunt:

• Locație
• Facilități din apropiere
• Facilități de transport public disponibile
• Suprafața totală și numărul de camere și băi
• Distanta fata de cel mai apropiat aeroport
• Randamentele de închiriere

Toate acestea vă vor oferi doar o idee limitată despre analiza datelor imobiliare, deoarece în lumea de astăzi, trebuie să micșorați înainte de a vă uita la imaginea completă. Numai atunci veți putea lua în considerare detaliile complicate, așa cum sunt enumerate mai jos -

• Proiecte de infrastructură viitoare
• Rata criminalității
• Atractii turistice si pasaj turistic anual
• Tarife Airbnb
• Distanta fata de autostrada
• Cele mai importante colegii sau birouri din zonă

Datele relevante, altele decât predicția prețurilor

Tocmai v-am arătat 12 puncte de date, dar realitatea este că, dacă creați o foaie Excel, puteți avea oriunde de la 25 la 100 de puncte de date pentru fiecare proprietate imobiliară de pe lista dvs. Big Data ne-a permis să folosim tehnici de analiză predictivă și modelare pentru a rezolva această problemă. Modelele pot fi antrenate pe orice număr de puncte de date pentru n număr de proprietăți. Acestea pot fi apoi folosite pentru a prezice valoarea proiectelor imobiliare noi sau viitoare.

Un lucru de remarcat aici este că proprietățile comerciale și rezidențiale sunt evaluate separat pentru cele mai bune rezultate. Evaluările proprietăților sunt principala utilizare a analizei predictive imobiliare, dar există mai multe -

Respectarea randamentelor de închiriere pe termen lung sau scurt

Atât proprietățile comerciale, cât și cele rezidențiale au fost asociate anterior doar cu închirieri pe termen lung, care au durat mai mulți ani. Companii precum Airbnb și WeWork au schimbat scena. Astăzi, hot-desk-urile sunt închiriate de persoane fizice pentru o singură zi, iar companiile închiriază săli de întâlnire pentru câteva ore. Persoanele fizice închiriază o casă sau chiar o cameră single pentru câteva zile, în loc să rezerve o cameră de hotel. În această lume nouă, ar trebui să vă uitați atât la randamentul pe termen scurt, cât și la randamentul chiriei pe termen lung înainte de a investi într-o proprietate. Analiza datelor mari vă poate ajuta să vă apropiați de cifrele reale pe care le puteți obține.

Calcularea primelor de asigurare

Având în vedere numărul de factori în joc, calcularea primelor de asigurare pentru proprietăți ar putea fi foarte dificilă. Nu mai este atât de simplu decât să folosiți rata criminalității sau numărul de locuințe care au căzut în incendiu în cartier sau să verificați dacă podeaua este din lemn. Chiar și impactul schimbărilor climatice care poate duce la inundații, uragane sau incendii forestiere trebuie luat în considerare atunci când se evaluează o proprietate astăzi. Toate acestea pot fi gestionate doar prin analize de date mari și prin adăugarea din ce în ce mai multe puncte de date ori de câte ori apar în imagine.

Impulsarea proiectelor de dezvoltare

Nu doar persoanele fizice sau companiile trebuie să evalueze datele imobiliare pentru a câștiga niște bani. Adesea, guvernele și organizațiile trebuie, de asemenea, să studieze datele pentru a decide ce să construiască și unde să le construiască, astfel încât comunitatea locală să poată beneficia. Acest lucru se poate face pentru a răspunde la întrebări precum -

• În ce parte a orașului ar trebui construită o nouă școală
• Puncte prin care ar trebui să treacă un sistem de transport în masă precum metroul
• Cât de departe trebuie să fie proprietățile comerciale precum mall-urile de cartierele rezidențiale
• Ce zone deschise ar trebui transformate în parcuri

Dacă apare o nouă infrastructură fără un studiu adecvat, pot exista două scenarii – a) subutilizarea infrastructurii care duce la degradare și abandon, așa cum se vede în multe cazuri și b) utilizare greșită – de exemplu un parc construit într-un cartier cu foarte puțini copii nu poate fi utilizat în scopul pentru care a fost destinat.

Îmbunătățirea strategiilor de marketing

Când prezentați o proprietate investitorilor sau cumpărătorilor, trebuie să le oferiți o imagine mai amplă pentru a utiliza datele de analiză predictivă imobiliară. Aceasta ar trebui să includă puncte pe care nu le puteți identifica fără setul de date pe care îl aveți în mâini. Puteți chiar să partajați un studiu comparativ al proprietăților similare pentru a ajuta oamenii să înțeleagă cum poate funcționa o nouă proprietate pe piață. Indiferent dacă sunteți un constructor sau un broker, analiza datelor mari asupra datelor imobiliare vă poate ajuta să înțelegeți mai bine piața și proprietățile pe care le aveți în mână.

Observarea tendințelor în piața infrastructurii

Piețele nu continuă să crească sau să scadă. Ei trec prin cicluri economice ascendente și descendente. O astfel de inversare a tendinței s-a produs din cauza crizei financiare din 2008. Un altul a fost declanșat recent de pandemia de Covid-19. Dar acestea sunt tendințe mai mari. Pentru a putea identifica tendințele la nivel microscopic prin evaluarea proprietăților în anumite zone, veți avea nevoie de asistența unei cantități mari de date și a unor algoritmi de analiză a numărului.

Înțelegerea nevoilor clienților

Așa cum guvernele trebuie să decidă care zonă s-ar potrivi cel mai bine pentru o nouă infrastructură publică, constructorii trebuie să decidă o mulțime de lucruri precum:

• Unde să construiți
• Ce facilități să includă
• Aspectul și senzația clădirii
• Cumpărătorii sau investitorii țintă
• Planuri de dezvoltare pe termen scurt și lung

Prezicerea sau decodarea răspunsurilor la toate aceste întrebări ar sta pe umerii datelor mari. Va trebui să parcurgeți proprietăți similare cu cea pe care doriți să o construiți pentru a calcula fezabilitatea și rentabilitatea investiției. Dacă figurile nu se aliniază, va trebui să vă întoarceți la planșa de desen pentru recalibrare ulterioară.

Rezumând analiza datelor imobiliare

Astăzi, deciziile imobiliare sunt susținute de o cantitate mare de date. Consultanțele precum McKinsey & Company publică rapoarte ca acesta despre valoarea datelor (atât tradiționale, cât și netradiționale) în domeniul analizei datelor imobiliare. Într-un astfel de scenariu, și în prezența condițiilor macroeconomice care se schimbă rapid, cum ar fi războaie, boli și schimbări de pe piețele financiare, doar cei care folosesc date vor ajunge pe primul loc.