Что даёт big data коммерческой недвижимости?
Big data меняет традиционные способы работы в сфере недвижимости. Новые технологии помогают собирать большие объёмы информации, причём делать это более эффективно. Данные становится проще и дешевле сохранять, упорядочивать и анализировать. Всё это позволяет инвесторам и арендаторам, которые ищут помещение, более полно оценить риски или определить инвестиционные стратегии.
Айзак Пернас, директор по информационным технологиям JLL в Южной Европе, отмечает: «В сфере недвижимости данные всегда играли важную роль в принятии решений, но только сейчас их начали собирать в цифровом виде. С помощью математических моделей и алгоритмов, используемых в анализе больших данных, сегодня можно получить информацию в таких объёмах, которые раньше нельзя было даже и представить. Процесс прогнозирования будущего стал значительно легче благодаря актуальности и точности этих данных».
Обработка данных – залог успеха
Однако сбор данных – это только начало. Фактически, 90% всего мирового объёма больших данных было создано за последние два года.
«Мобильная связь, интернет вещей и другие технологии открыли бизнесу новую реальность: мы генерируем больше информации, чем можем обработать, или же мы обрабатываем не те данные, – добавляет Пернас. – Важно качество собираемой информации. Например, в Испании JLL использует данные, собранные с мобильных телефонов сети Vodafone, чтобы отслеживать изменения во взаимодействии людей с недвижимостью и прогнозировать тенденции в крупных городах».
Такие лидеры рынка недвижимости, как Zoopla или Zillow, регулярно обновляют свои сайты, предоставляя актуальную информацию о ценах, тенденциях в продаже и покупке недвижимости, а также таких характеристиках, как транспортная ситуация и демографический состав тех или иных районов.
В настоящее время в коммерческой недвижимости используются более детализированные алгоритмы обработки информации, чем несколько лет назад; в них часто учитываются такие факторы, как качество воздуха в конкретном районе и популярные маршруты, а также более традиционные данные, например, запрашиваемая цена здания и сумма сделки.
К примеру, ритейлерам интересно знать, где физически располагаются их конкуренты, каков экономический и социальный портрет людей, посещающих эти локации, и как трафик соотносится с покупками.
«Современные модели обеспечивают более высокую точность и возможность подстраиваться под широкий спектр требований, – подчеркивает Пернас. – Мы можем понять, что происходило на конкретном объекте на протяжении 10 лет, даже если мы никогда там не были, и принимать решения, основываясь на высокоточных данных. Еще несколько лет назад консультантам приходилось проверять все объекты лично».
Для того, чтобы сделать правильные выводы, нужны особые навыки. Именно поэтому в настоящее время такой высокий спрос на специалистов по big data, причем не только в секторе недвижимости, но и в любом другом бизнесе. «В отчёте EAE Business School отмечается, что эксперты по большим данным являются наиболее востребованными профессионалами, и такие вакансии составляют 10% спроса рынка труда», – дополняет Пернас. В 2017 году компания IBM опубликовала прогноз, согласно которому количество вакансий в области data science и обработки данных в США вырастет на 364 тыс., а общее количество к 2020 году достигнет 2,7 млн.
Спрос на данные
На рынок выходят все более продвинутые и доступные технологии, так что спрос на анализ больших данных только увеличивается. При этом трудности, связанные с хранением и анализом огромных массивов данных, поступающих из миллиардов источников, представляют собой только верхушку айсберга.
Существуют также серьезные социальные и этические сложности.
Например, становятся всё более актуальными вопросы защиты персональных данных. Именно поэтому аналитики обязаны более ответственно и этично подходить к использованию информации, которая одновременно является и одним из ключевых конкурентных преимуществ в сфере коммерческой недвижимости. «Компетенция обработки больших данных становится для компаний такой же нормой, как и наличие IT или административного отделов, – дополняет Пернас. – Те компании, которые не смогут адаптироваться, просто перестанут существовать за пару экономических циклов, поскольку потеряют возможность изменять позиционирование на рынке и монетизировать полученные данные за счет как улучшения предоставляемых услуг, так и продажи этой информации».
Согласно маркетинговому исследованию, проведенному Wikibon, индустрия больших данных к 2027 году достигнет оборота в 103 млрд долларов, и с учетом стремительного развития технологий привлечение квалифицированных аналитиков больших данных остается приоритетом для компаний сектора недвижимости.
«Если задавать правильные вопросы и использовать для получения данных правильные инструменты и умелую команду, то вы обязательно получите инсайты, сможете более точно консультировать клиентов или принимать гораздо более информированные решения», – заключает Пернас.
Источник: jll.ru