ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์โดยใช้ Big Data

ต้องขอบคุณข้อมูลขนาดใหญ่ที่เพิ่มขึ้น ทำให้สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อวัดราคาของทุกอย่างตั้งแต่รถยนต์มือสองไปจนถึงงานศิลปะ อสังหาริมทรัพย์มีปัญหากับการคาดการณ์เชิงวิเคราะห์มาเป็นเวลานานเนื่องจากปัจจัยหลายประการที่กำลังเล่นอยู่ จุดข้อมูลทั่วไปบางส่วนที่ใช้ในการชั่งน้ำหนักมูลค่าอสังหาริมทรัพย์ ได้แก่ -

• ที่ตั้ง
• สิ่งอำนวยความสะดวกใกล้เคียง
• มีบริการขนส่งสาธารณะ
• พื้นที่และจำนวนห้องและห้องน้ำทั้งหมด
• ระยะทางจากสนามบินที่ใกล้ที่สุด
• ผลตอบแทนค่าเช่า

ทั้งหมดนี้จะทำให้คุณมีความคิดที่จำกัดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ เพราะในโลกปัจจุบัน คุณต้องซูมออกก่อนที่จะมองภาพรวมทั้งหมด จากนั้นคุณจะสามารถแยกรายละเอียดที่ซับซ้อนตามรายการด้านล่าง -

• โครงการโครงสร้างพื้นฐานที่กำลังจะเกิดขึ้น
• อัตราการเกิดอาชญากรรม
• แหล่งท่องเที่ยวและจำนวนนักท่องเที่ยวประจำปี
• อัตรา Airbnb
• ระยะทางจากทางหลวง
• วิทยาลัยหรือสำนักงานหลักในพื้นที่

จุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องนอกเหนือจากการคาดการณ์ราคา

เราเพิ่งแสดงให้คุณเห็น 12 จุดข้อมูล แต่ความจริงก็คือ ถ้าคุณสร้างแผ่นงาน Excel คุณสามารถมีจุดข้อมูลใดก็ได้ตั้งแต่ 25 ถึง 100 จุดสำหรับอสังหาริมทรัพย์ทุกแห่งในรายการของคุณ บิ๊กดาต้าช่วยให้เราใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเทคนิคการสร้างแบบจำลองเพื่อแก้ปัญหานี้ โมเดลสามารถฝึกได้จากจุดข้อมูลจำนวนเท่าใดก็ได้สำหรับคุณสมบัติจำนวน n รายการ สิ่งเหล่านี้สามารถใช้ทำนายมูลค่าของโครงการอสังหาริมทรัพย์ใหม่หรือที่กำลังจะมีขึ้น

สิ่งหนึ่งที่ควรทราบคืออสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์และที่อยู่อาศัยได้รับการประเมินแยกกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การประเมินมูลค่าทรัพย์สินเป็นการใช้งานหลักของการวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์เชิงพยากรณ์ แต่มีมากกว่านั้น -

การสังเกตผลตอบแทนการเช่าระยะยาวหรือระยะสั้น

ทั้งอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์และที่อยู่อาศัยมีความเกี่ยวข้องกับการเช่าระยะยาวเพียงหลายปีเท่านั้น บริษัทอย่าง Airbnb และ WeWork ได้เปลี่ยนฉาก วันนี้มีคนเช่าโต๊ะส่วนกลางสำหรับวันเดียว และบริษัทต่างๆ กำลังเช่าห้องประชุมเป็นเวลาสองสามชั่วโมง บุคคลทั่วไปเช่าบ้านหรือแม้แต่ห้องเดี่ยวสักสองสามวันแทนการจองห้องพักในโรงแรม ในโลกใหม่นี้ คุณจะต้องพิจารณาทั้งผลตอบแทนระยะสั้นและระยะยาวก่อนที่จะลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้คุณเข้าใกล้ตัวเลขจริงที่คุณอาจบรรลุได้

คำนวณเบี้ยประกัน

ด้วยปัจจัยหลายประการ การคำนวณเบี้ยประกันสำหรับอสังหาริมทรัพย์อาจเป็นเรื่องยากมาก มันไม่ง่ายไปกว่าการใช้อัตราการเกิดอาชญากรรมหรือจำนวนบ้านที่ถูกไฟไหม้ในละแวกนั้นหรือตรวจสอบว่าพื้นเป็นไม้หรือไม่ แม้แต่ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่อาจนำไปสู่น้ำท่วม พายุเฮอริเคน หรือไฟป่า ก็จำเป็นต้องคำนึงถึงปัจจัยในการประเมินทรัพย์สินในปัจจุบันด้วย ทั้งหมดนี้สามารถจัดการได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น และโดยการเพิ่มจุดข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อใดก็ตามที่เข้ามาในภาพ

ส่งเสริมโครงการพัฒนา

ไม่ใช่แค่บุคคลหรือบริษัทที่ต้องการประเมินข้อมูลอสังหาริมทรัพย์เพื่อทำเงิน บ่อยครั้ง รัฐบาลและองค์กรยังต้องศึกษาข้อมูลเพื่อตัดสินใจว่าจะสร้างอะไรและจะสร้างที่ไหน เพื่อให้ชุมชนท้องถิ่นได้รับประโยชน์ สามารถทำได้เพื่อตอบคำถามเช่น -

• ควรสร้างโรงเรียนใหม่ในส่วนใดของเมือง
• จุดที่ระบบขนส่งมวลชนอย่างรถไฟฟ้าควรผ่าน
• อสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์อย่างห้างสรรพสินค้าต้องอยู่ห่างจากย่านที่พักอาศัยมากแค่ไหน
• พื้นที่เปิดโล่งใดควรเปลี่ยนเป็นสวนสาธารณะ

หากโครงสร้างพื้นฐานใหม่เกิดขึ้นโดยไม่ได้รับการศึกษาอย่างเหมาะสม อาจเกิดได้สองกรณีคือ ก) การใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงพอส่งผลให้เกิดการทรุดโทรมและการละทิ้งตามที่เห็นในหลายกรณี และ ข) การใช้ในทางที่ผิด ตัวอย่างเช่น สวนสาธารณะที่สร้างขึ้นในละแวกใกล้เคียงที่มีเด็กน้อยมาก ไม่สามารถใช้ตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ได้

การเสริมสร้างกลยุทธ์ทางการตลาด

เมื่อเสนอขายอสังหาริมทรัพย์ให้กับนักลงทุนหรือผู้ซื้อ คุณต้องให้ภาพรวมที่กว้างขึ้นเพื่อใช้ข้อมูลการวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์เชิงคาดการณ์ ซึ่งควรรวมถึงจุดที่มองไม่เห็นหากไม่มีชุดข้อมูลที่คุณมีอยู่ในมือ คุณยังสามารถแบ่งปันการศึกษาเปรียบเทียบอสังหาริมทรัพย์ที่คล้ายคลึงกันเพื่อช่วยให้ผู้คนเข้าใจถึงประสิทธิภาพของอสังหาริมทรัพย์ใหม่ในตลาด ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้สร้างหรือนายหน้า การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับข้อมูลอสังหาริมทรัพย์สามารถช่วยให้คุณเข้าใจตลาดและทรัพย์สินในมือของคุณได้ดียิ่งขึ้น

การสังเกตแนวโน้มในตลาดอินฟาเรด

ตลาดไม่ขึ้นหรือลง พวกเขาผ่านวัฏจักรเศรษฐกิจขาขึ้นและขาลง การพลิกกลับของแนวโน้มดังกล่าวเกิดขึ้นเนื่องจากวิกฤตการณ์ทางการเงินในปี 2551 อีกรายหนึ่งเพิ่งถูกกระตุ้นโดยการระบาดใหญ่ของ Covid-19 แต่สิ่งเหล่านี้เป็นแนวโน้มที่ใหญ่กว่า เพื่อให้สามารถระบุแนวโน้มในระดับจุลภาคด้วยการประเมินคุณสมบัติในพื้นที่เฉพาะ คุณจะต้องได้รับความช่วยเหลือจากข้อมูลจำนวนมากและอัลกอริธึมการกระทืบตัวเลขบางส่วน

เข้าใจความต้องการของลูกค้า

เช่นเดียวกับที่รัฐบาลต้องตัดสินใจว่าพื้นที่ใดเหมาะสมที่สุดกับโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะใหม่ ผู้สร้างยังต้องตัดสินใจหลายอย่างเช่น -

• สร้างที่ไหน
• รวมสิ่งอำนวยความสะดวกอะไรบ้าง
• รูปลักษณ์และความรู้สึกของอาคาร
• ผู้ซื้อเป้าหมายหรือนักลงทุน
• แผนพัฒนาระยะสั้นและระยะยาว

การทำนายหรือถอดรหัสคำตอบของคำถามเหล่านี้ทั้งหมดจะอยู่บนไหล่ของข้อมูลขนาดใหญ่ คุณจะต้องผ่านคุณสมบัติที่คล้ายกับที่คุณต้องการสร้างเพื่อคำนวณความเป็นไปได้และผลตอบแทนจากการลงทุน หากตัวเลขไม่ตรงกัน คุณจะต้องกลับไปที่กระดานวาดภาพเพื่อทำการปรับเทียบใหม่เพิ่มเติม

สรุปการวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์

ปัจจุบัน การตัดสินใจด้านอสังหาริมทรัพย์ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลจำนวนมาก ที่ปรึกษาอย่าง McKinsey & Company กำลังเผยแพร่รายงานในลักษณะนี้เกี่ยวกับคุณค่าของข้อมูล (ทั้งแบบดั้งเดิมและที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม) ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ ในสถานการณ์เช่นนี้ และในสภาวะเศรษฐกิจมหภาคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เช่น สงคราม โรคภัยไข้เจ็บ และการเปลี่ยนแปลงในตลาดการเงิน เฉพาะผู้ที่ใช้ข้อมูลเท่านั้นที่จะมาอยู่ด้านบน