Преимущества анализа данных о недвижимости с использованием больших данных

Благодаря росту объемов больших данных прогнозную аналитику можно использовать для оценки стоимости чего угодно, начиная от подержанного автомобиля и заканчивая произведением искусства. Недвижимость долгое время боролась с аналитическим прогнозированием из-за множества действующих факторов. Вот некоторые из наиболее распространенных точек данных, которые используются для взвешивания стоимости недвижимости:

• Расположение
• Ближайшие удобства
• Доступные средства общественного транспорта
• Общая площадь и количество комнат и санузлов
• Расстояние от ближайшего аэропорта
• Доход от аренды

Все это даст вам лишь ограниченное представление об аналитике данных о недвижимости, потому что в современном мире вам нужно уменьшить масштаб, прежде чем вы увидите полную картину. Только тогда вы сможете учитывать сложные детали, перечисленные ниже:

• Предстоящие инфраструктурные проекты
• Показатели преступности
• Туристические достопримечательности и годовой поток туристов
• Тарифы Airbnb
• Расстояние от шоссе
• Основные колледжи или офисы в этом районе

Соответствующие точки данных, кроме прогнозирования цен

Мы только что показали вам 12 точек данных, но реальность такова, что если вы создадите лист Excel, у вас может быть от 25 до 100 точек данных для каждого объекта недвижимости в вашем списке. Большие данные позволили нам использовать прогнозную аналитику и методы моделирования для решения этой проблемы. Модели можно обучать на любом количестве точек данных для n свойств. Затем их можно использовать для прогнозирования стоимости новых или предстоящих проектов в сфере недвижимости.

Здесь следует отметить, что коммерческая и жилая недвижимость оцениваются отдельно для достижения наилучших результатов. Оценка недвижимости является основным применением прогнозной аналитики недвижимости, но есть и другие возможности.

Наблюдение за доходами от долгосрочной или краткосрочной аренды

Как коммерческая, так и жилая недвижимость ранее ассоциировалась только с долгосрочной арендой на несколько лет. Такие компании, как Airbnb и WeWork, изменили ситуацию. Сегодня hot-desks арендуют частные лица на один день, а компании арендуют конференц-залы на несколько часов. Люди снимают дом или даже отдельную комнату на несколько дней вместо того, чтобы бронировать номер в гостинице. В этом новом мире вам нужно будет смотреть как на такой краткосрочный, так и на долгосрочный доход от аренды, прежде чем инвестировать в недвижимость. Аналитика больших данных может помочь вам приблизиться к реальным цифрам, которых вы могли бы достичь.

Расчет страховых взносов

Учитывая количество действующих факторов, расчет страховых взносов на недвижимость может быть очень сложным. Это не так просто, как просто использовать уровень преступности или количество домов, сгоревших по соседству, или проверить, деревянный ли пол. Сегодня при оценке недвижимости необходимо учитывать даже влияние изменения климата, которое может привести к наводнениям, ураганам или лесным пожарам. Со всем этим можно справиться только с помощью аналитики больших данных и добавления все большего количества точек данных всякий раз, когда они появляются на картинке.

Ускорение проектов развития

Не только отдельные лица или компании должны оценивать данные о недвижимости, чтобы заработать немного денег. Часто правительствам и организациям также необходимо изучать данные, чтобы решить, что строить и где строить, чтобы местное сообщество могло получить пользу. Это можно сделать, чтобы ответить на такие вопросы, как -

• В каком районе города построить новую школу
• Точки, через которые должна проходить система общественного транспорта, такая как метро
• Как далеко должны быть коммерческие объекты, такие как торговые центры, от жилых кварталов
• Какие открытые территории следует превратить в парки

Если новая инфраструктура появляется без надлежащего изучения, возможны два сценария: а) недостаточное использование инфраструктуры, приводящее к упадку и заброшенности, что наблюдается во многих случаях, и б) неправильное использование — например, парк, построенный в районе с очень небольшим количеством детей. нельзя использовать по прямому назначению.

Улучшение маркетинговых стратегий

Предлагая недвижимость инвесторам или покупателям, вам необходимо предоставить им более широкую картину, чтобы они могли использовать данные прогнозной аналитики недвижимости. Это должно включать точки, которые невозможно определить без набора данных, который у вас есть в руках. Вы даже можете поделиться сравнительным исследованием похожих объектов, чтобы помочь людям понять, как новый объект может работать на рынке. Независимо от того, являетесь ли вы строителем или брокером, аналитика больших данных о данных о недвижимости может помочь вам лучше понять рынок и недвижимость в ваших руках.

Выявление тенденций на инфрарынке

Рынки не растут и не падают. Они проходят восходящие и нисходящие экономические циклы. Один такой перелом тенденции произошел из-за финансового кризиса 2008 года. Еще один был недавно вызван пандемией Covid-19. Но это более крупные тенденции. Чтобы иметь возможность выявлять тенденции на микроскопическом уровне, оценивая свойства в определенных областях, вам потребуется помощь большого объема данных и некоторых алгоритмов обработки чисел.

Понимание потребностей клиентов

Точно так же, как правительства должны решить, какая область лучше всего подходит для новой общественной инфраструктуры, строители также должны решить множество вещей, таких как:

• Где построить
• Какие удобства включить
• Внешний вид здания
• Целевые покупатели или инвесторы
• Краткосрочные и долгосрочные планы развития

Прогнозирование или расшифровка ответов на все эти вопросы ляжет на плечи больших данных. Вам нужно будет пройтись по свойствам, подобным тому, который вы хотите построить, чтобы рассчитать осуществимость и окупаемость инвестиций. Если цифры не совпадают, вам нужно будет вернуться к чертежной доске для дальнейшей повторной калибровки.

Подведение итогов аналитики данных о недвижимости

Сегодня решения в сфере недвижимости подкрепляются большим объемом данных. Такие консалтинговые компании, как McKinsey & Company, публикуют подобные отчеты о ценности данных (как традиционных, так и нетрадиционных) в области анализа данных о недвижимости. В таком сценарии и при наличии быстро меняющихся макроэкономических условий, таких как войны, болезни и изменения на финансовых рынках, только те, кто использует данные, выйдут на первое место.