Im Immobiliensektor ist allgemein bekannt, dass die Entwicklung und Bildung der Preise und die Dynamik der Kauf- und Verkaufsoperationen in diesem Sektor am Ende zyklische Prozesse erzeugen, die schwer vorhersehbar sind. Dieses zyklische Verhalten bei der Preisbildung eines Immobilienmarktes erzeugt am Ende immer eine unterschiedliche Dynamik mit Phasen der Expansion und Kontraktion des Marktes. Es wird immer wichtiger zu wissen, an welchem Punkt des Zyklus wir uns befinden, insbesondere wenn es darum geht, Immobilieninvestitionen zu tätigen, die eine Rendite innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens erzielen sollen.
Heutzutage, nachdem sie mehrere, zum Teil wirklich verheerende Immobilienzyklen durchlebt haben, verstehen die Akteure des Sektors, dass es, um in den Investitions- oder Desinvestitionsprozessen in jeder der Phasen des Zyklus zu agieren, unerlässlich ist, über präzise Instrumente zu verfügen, um Entscheidungen zu treffen, die auf der Interpretation der von den eigenen Daten des Sektors gelieferten Informationen und ihrer Verknüpfung mit Daten aus anderen Sektoren, die ebenfalls einen Wert darstellen können, beruhen. In diesem Szenario können die Big-Data-Tools einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten.
Aus diesem Grund werden Immobilienfachleute alle verfügbaren Tools nutzen, um ihre Investitionsentscheidungen zu verbessern, und die Big Data-Tools werden in diesem neuen Szenario zweifellos eine führende Rolle spielen.
Wir stellen die Daten unseres Immobilienportfolios in einem geeigneten Format zusammen, um sie in Zukunft in eine Big Data-Plattform einzubinden, die es uns ermöglicht, mit dieser Art von Analyse zu beginnen.
Der Mehrwert, den die Arbeit mit diesen neuen Computertools bringt, ist grundlegend, um eine Analyse einer der wichtigsten Variablen zu haben, die heutzutage im Immobiliensektor kontrolliert werden müssen: Die Entwicklung der Preisbildung.
The Big Data ermöglicht es uns, Tausende von Daten aus verschiedenen Arten und Quellen zu sammeln und sie richtig zu strukturieren, um sie mit unseren eigenen Daten zu verknüpfen und Informationen zu erarbeiten, die dazu dienen, bestimmte Fragen zu beantworten, die manchmal keine offensichtlichen Antworten sind.
An welchem Punkt des Immobilienzyklus befinden wir uns?
Gibt es einen Preisanstieg wie in den letzten Monaten oder hat sich der Trend geändert?
Ist die Zahl der Anfragen nach Wohnungen zum Verkauf in einer Stadt oder in allen Städten zurückgegangen?
Mit dem Einsatz von Big Data Tools werden die Antworten zwar nicht immer kategorisch sein, aber wir werden auf der Grundlage der Daten einen Ansatz erhalten, der es uns erlaubt, genauere Schlussfolgerungen zu ziehen.
Das Herzstück der Big Data
All diese immense Datenverwaltung in automatisierter Form ist nicht das Wichtigste in der neuen Immobilienanalyse, die Neuheit liegt im eigentlichen Motor oder Herzstück der Big Data, nämlich dem ständig durchgeführten Machine Learning Prozess.
Das heißt, durch einen progressiven und automatisierten Lernprozess mit Computeralgorithmen werden die generierten Informationen ständig mit neuen Daten zurückgespielt, bis bestimmte Verhaltensmuster und Trends im Markt erkannt werden. Dieser Selbstlernprozess des Systems erzeugt Ursache-Wirkungs-Modelle, die die Diagnosemethoden in verschiedenen Bereichen revolutionieren.
Es gibt bereits mehrere Immobilienplattformen, die Big Data für die Immobilienbewertung nutzen, und in letzter Zeit ist die Rede davon, diese Daten zur genaueren Vorhersage des Zeitpunkts des Immobilienzyklus und seiner Entwicklung zu nutzen. Mittelfristig werden wir in diesem Sektor neue Lösungen auf der Basis von Big Data-Tools sehen, die uns helfen werden, Entscheidungen eher auf der Grundlage von Daten als von Intuition zu treffen.
