Büyük Veriyi Kullanan Gayrimenkul Veri Analitiğinin Faydaları

Büyük verilerin yükselişi sayesinde, kullanılmış bir arabadan bir sanat eserine kadar her şeyin fiyatını ölçmek için tahmine dayalı analitik kullanılabilir. Gayrimenkul, oyundaki faktörlerin sayısı nedeniyle uzun süredir analitik tahminlerle mücadele ediyor. Gayrimenkul değerini tartmak için kullanılan en yaygın veri noktalarından bazıları şunlardır:

• Konum
• Yakındaki olanaklar
• Mevcut toplu ulaşım imkanları
• Toplam alan ve oda ve banyo sayısı
• En yakın havaalanına uzaklık
• Kira getirileri

Bütün bunlar size gayrimenkul veri analizi konusunda sadece sınırlı bir fikir verecektir, çünkü günümüz dünyasında resmin tamamına bakmadan önce uzaklaştırmanız gerekmektedir. Ancak o zaman aşağıda listelenen karmaşık ayrıntıları hesaba katabileceksiniz –

• Yaklaşan altyapı projeleri
• Suç oranları
• Turistik yerler ve yıllık turist sayısı
• Airbnb oranları
• Otoyoldan uzaklık
• Bölgedeki büyük kolejler veya ofisler

Fiyatları tahmin etmekten başka ilgili veri noktaları

Size sadece 12 veri noktası gösterdik, ancak gerçek şu ki, bir excel sayfası oluşturursanız, listenizdeki her gayrimenkul mülkü için 25 ila 100 veri noktasına sahip olabilirsiniz. Büyük Veri, bu sorunu çözmek için tahmine dayalı analitik ve modelleme tekniklerini kullanmamızı sağladı. Modeller, n sayıda özellik için herhangi bir sayıda veri noktasında eğitilebilir. Bunlar daha sonra yeni veya gelecek gayrimenkul projelerinin değerini tahmin etmek için kullanılabilir.

Burada dikkat edilmesi gereken husus, en iyi sonuçlar için ticari ve konut mülklerinin ayrı ayrı değerlendirilmesidir. Mülk değerlemeleri, tahmine dayalı gayrimenkul analitiğinin ana kullanımıdır, ancak daha fazlası vardır –

Uzun veya kısa vadeli kira getirilerini gözlemlemek

Hem ticari hem de konut mülkleri daha önce yalnızca birden fazla yıla yayılan uzun vadeli kiralamalarla ilişkilendirildi. Airbnb ve WeWork gibi şirketler ortamı değiştirdi. Günümüzde hot-des'ler bireyler tarafından bir günlüğüne, şirketler ise toplantı salonlarını birkaç saatliğine kiralamaktadır. Bireyler otel odası rezervasyonu yapmak yerine birkaç günlüğüne ev hatta tek kişilik oda kiralamaktadır. Bu yeni dünyada, bir mülke yatırım yapmadan önce hem kısa vadeli hem de uzun vadeli kira getirisine bakmanız gerekecek. Büyük veri analitiği, elde edebileceğiniz gerçek rakamlara yaklaşmanıza yardımcı olabilir.

Sigorta Primlerinin Hesaplanması

Mevcut faktörlerin sayısı göz önüne alındığında, mülkler için sigorta primlerini hesaplamak çok zor olabilir. Artık suç oranını veya mahallede yangın çıkan evlerin sayısını kullanmak veya döşemenin ahşap olup olmadığını kontrol etmek kadar basit değil. Sel, kasırga veya orman yangınlarına yol açabilecek iklim değişikliğinin etkisi bile bugün bir mülkü değerlendirirken hesaba katılmalıdır. Bütün bunlar ancak büyük veri analitiği ile ve resme her girdiklerinde daha fazla veri noktası ekleyerek ele alınabilir.

Geliştirme Projelerini Artırma

Biraz para kazanmak için gayrimenkul verilerini değerlendirmesi gereken sadece bireyler veya şirketler değil. Çoğu zaman, hükümetler ve kuruluşlar, yerel toplumun yararlanabilmesi için neyin inşa edileceğine ve nerede inşa edileceğine karar vermek için verileri de incelemelidir. Bu, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamak için yapılabilir -

• Bir şehrin hangi bölgesine yeni bir okul yapılmalı
• Metro rayı gibi bir toplu taşıma sisteminin geçmesi gereken noktalar
• Alışveriş merkezleri gibi ticari mülklerin yerleşim bölgelerinden ne kadar uzakta olması gerekir?
• Hangi açık alanlar parka dönüştürülmeli?

Uygun bir çalışma yapılmadan yeni altyapı ortaya çıkarsa, iki senaryo olabilir: a) çoğu durumda görüldüğü gibi bozulma ve terk ile sonuçlanan altyapının yetersiz kullanımı ve b) kötüye kullanım - örneğin çok az çocuklu bir mahallede inşa edilmiş bir park amacına uygun olarak kullanılamaz.

Pazarlama Stratejilerini Geliştirme

Bir mülkü yatırımcılara veya alıcılara sunarken, tahmine dayalı gayrimenkul analitiği verilerini kullanmak için onlara daha geniş bir resim vermeniz gerekir. Bu, elinizdeki veri kümesi olmadan fark edilemeyen noktaları içermelidir. İnsanların yeni bir mülkün piyasada nasıl performans gösterebileceğini anlamalarına yardımcı olmak için benzer mülklerin karşılaştırmalı bir çalışmasını bile paylaşabilirsiniz. İster müteahhit, ister komisyoncu olun, gayrimenkul verilerine ilişkin büyük veri analitiği, piyasayı ve elinizdeki mülkleri daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir.

Infra Pazarında Trendleri Tespit Etme

Piyasalar yükselmeye veya düşmeye devam etmiyor. Yukarı ve aşağı ekonomik döngülerden geçerler. 2008 mali krizi nedeniyle böyle bir eğilim tersine döndü. Bir diğeri yakın zamanda Covid-19 salgını tarafından tetiklendi. Ancak bunlar daha büyük trendler. Belirli alanlardaki özellikleri değerlendirerek eğilimleri mikroskobik düzeyde tespit edebilmek için, büyük miktarda verinin ve bazı sayı sıkıştırma algoritmalarının yardımına ihtiyacınız olacaktır.

Müşteri İhtiyaçlarını Anlamak

Tıpkı hükümetlerin yeni bir kamu altyapısı için hangi alanın en uygun olacağına karar vermesi gerektiği gibi, inşaatçıların da aşağıdakiler gibi birçok şeye karar vermesi gerekiyor:

• Nerede inşa edilir
• Hangi olanaklar dahil edilecek
• Binanın görünümü ve hissi
• Hedef alıcılar veya yatırımcılar
• Kısa ve uzun vadeli kalkınma planları

Tüm bu soruların cevaplarını tahmin etmek veya deşifre etmek, büyük verinin omuzlarına oturacaktır. Fizibiliteyi ve yatırım getirisini hesaplamak için inşa etmek istediğinize benzer mülklerden geçmeniz gerekecektir. Rakamlar aynı hizada değilse, daha fazla yeniden kalibrasyon için çizim tahtasına geri dönmeniz gerekecektir.

Gayrimenkul veri analitiğini özetlemek

Günümüzde gayrimenkul kararları büyük miktarda veri ile desteklenmektedir. McKinsey & Company gibi danışmanlık şirketleri, emlak veri analitiği alanındaki verilerin (hem geleneksel hem de geleneksel olmayan) değeri hakkında bunun gibi raporlar yayınlıyor. Böyle bir senaryoda, savaşlar, hastalıklar ve finansal piyasalardaki değişimler gibi hızla değişen makroekonomik koşulların varlığında sadece veriyi kullananlar öne çıkacaktır.