我们在房地产行业中收集和使用大数据的方式可以在了解市场和消费者行为方面帮助或损害专业人士。
大数据对当前房地产市场的影响
传统上，房地产公司根据专业经验和历史趋势做出决策。如今，大数据分析使实时获取准确数据成为可能。反过来，这使房地产公司，投资者和开发商能够清晰地把握主要机会，并进行准确的风险评估。
大数据对房地产行业的主要影响之一是能够了解社区之间微小但至关重要的差异。以前，房地产公司会均匀地对整个社区进行描述。例如，大数据揭示了城市街区之间的主要差异。从犯罪率到价格升值，分区代码和未来的基础设施项目。例如，这种在“微观”水平上评估投资机会的能力正在帮助REIT（房地产投资信托）为股东增加回报和股利。
另一个变化是，替代数据使公司能够基于来自社交媒体，搜索引擎和其他“非传统”来源的数据点进行预测。许多公司正在利用此类数据来构建预测分析和算法模型，以指示未来的购买，生活和投资趋势。
其他替代数据源包括：
在线调查
Yelp评论
本地商家的在线搜索评论
这可以帮助他们在市区范围内而不是在社区范围内识别趋势。当使用传统变量（如家庭收入，空置率，建筑年份）时，它们可以以40％的预测力来预测房地产价值。根据麦肯锡的报告，例如，非传统价值（通常称为替代数据）可以成为预测房地产估值的有力资源。
在房地产中利用大数据的6种方式
1：更广泛的分析范围
除了提高房地产开发的预测算法和驱动分析的准确性外，现在房地产中还有更多的大数据应用程序。例如，大数据分析可以在评估抵押贷款行业的状态，保险风险评估，精算师计算以及基于地理位置和其他变量来评估家庭收入中位数的购买力时提供帮助。
2：物业评估
通常，专业人士将依靠他们的经验和专业知识来评估房屋。通常，他们还将进行比较性的市场分析，并考虑到诸如邻里，商店和学校附近等因素。
但是财产评估可以从可以输入到AI模型和预测算法的数据集中受益匪浅，这些数据集可以使它们基于当前趋势来定价。相关的数据点可能包括当前的供应和需求，销量，物业特性，增加的变动建筑成本。
3：房屋勘探，市场营销和销售
大数据还可以改善房地产的销售方式。例如，为房地产经纪人构建的分析工具可以使用搜索引擎和数字广告数据来帮助他们扩大受众范围并瞄准相关买家。
一些针对房地产经纪人的分析工具正在改变大型行业参与者开展业务和做出决策的方式。例如，像盎格鲁撒克逊（Anglo Saxon）和Re / max这样的公司越来越多地做出更多以数据为依据的决策，并将销售流程数字化。该模型包括跟踪访问者在竞争对手网站上的交互以及跟踪用户在相关行业广告上的交互和消息传递。
其他公司则使用替代数据集来分析买方的偏好，预算，甚至分析他们可能达成交易的承诺水平。为此，他们在网络上扫描指示符，例如抵押贷款预先批准，信用评分以及指示以前的消费者行为的任何公共记录。
4：促进房地产开发
开发人员还确定了持有的价值数据，以提高利润率。他们正在采购干净的数据集，以便为各种用途提供和培训复杂的AI，例如精确定位成熟的土地以进行高收益的投资。系统只能根据交叉引用的相关数据集来识别此类机会，例如：
当地政府有关基础设施的记录（例如正在附近建造一条新的轻轨）。
社会媒体团体的趋势表明，某些人口对居住在该特定区域（例如，医生或学生）的兴趣日益浓厚。
不仅如此，将大数据应用于住宅开发意味着该开发将更加适合其居民的需求。数据使开发人员不仅可以找到要建造的地方，还可以找到潜在居民在建筑物中想要的便利设施。通过开发符合客户期望的便利设施和功能的住宅，这些项目可以取得更高的价格。
5：数据驱动的风险缓解和财产保险
在创建与投资某些建筑物和项目的财务风险有关的预测分析方面，采购准确，整洁的数据集也很重要。此外，大数据分析可以帮助保险公司为潜在的购买者或房主提供合适的保险，并帮助精算师做出更好的评估。
6：管理流程的数字化
房地产公司，尤其是非交易型投资信托基金，了解大数据的相关性，并且正在接受数字化转型。公司依靠大数据分析来评估和预测建筑机会。此外，大数据算法可用于分析每种资产的绩效并完善其策略。
在房地产中应用大数据的挑战
许多开发人员和投资者都抓住了利用大数据的机会。但是，数据的可用性，质量和准确性以及及时提取数据集的能力之间常常存在脱节。在最后一点上，开发人员和投资者需要大量的实时数据，以帮助他们保持领先地位，并在其他机会之前确定潜在的机会。
相反地，提供质量可能不高或不完全准确的预测算法数据可能会对分析，建议的操作以及最终从基于此数据进行的投资中得出的ROI产生可怕的影响。
结论
将大数据分析应用于房地产投资组合并非易事。训练算法需要收集大量实时，高质量的数据，以使机器学习[ML]模型正常工作。此外，清理数据并将其准备用于分析需要花费时间，并且可能是一项昂贵的事务。最后，一旦将所需的数据集与所需的模型集成在一起，扩展数据收集操作就会变得很复杂。这就是为什么房地产行业中的许多人，包括投资公司，房地产投资信托基金，建筑公司，开发商，分析和软件公司都将其数据收集完全外包的原因。他们选择了完整的数据收集自动化方法，而该方法正迅速成为行业标准。
本文引用自：Bright Data官方博客
