Comment le Big Data transforme l'immobilier ?

Comment le Big Data transforme l'industrie de l'immobilier ? De nos jours l'utilisation des données en immobilier est devenu primordial pour faire des études de marché.

La Big Data permet aux agences immobilières et aux investisseurs de trouver les meilleurs placements immobiliers. En effet, la manière dont nous collectons et utilisons les mégadonnées dans le secteur de l'immobilier peut aider ou nuire aux professionnels en termes de compréhension du marché et du comportement des consommateurs.

Si vous faites des recherches en immobilier sans vous servir de la Big Data disponible, vous risquez de passer devant de grosses opportunités.

Dans et article vous allez pourquoi la Big Data transforme le marché de l'immobilier.

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C'est quoi le Big Data ou Méga Données ?

Depuis plusieurs années maintenant, on parle du phénomène du big data, souvent traduit par « big data ». Au cours des deux dernières décennies, avec le développement des nouvelles technologies, Internet et les réseaux sociaux, de plus en plus de données numériques ont été générées : textes, photos, vidéos, etc.

Pour mieux comprendre ce qu'est le big data, voici les 3 V qui le définissent : volume, vélocité et variété. Il y a une grande quantité de données à traiter, les données sont créées, collectées et partagées à grande vitesse et la diversité des informations est énorme.

En bref, le marché du big data atteindra des centaines de milliards de dollars. C'est un nouvel Eldorado commercial. Selon les recherches, c'est même une tendance que nous avons trouvée combinant BI (intelligence d'affaires), analytique et de l'IoT (l'internet des objets).

L'impact du big data sur le marché immobilier actuel

Traditionnellement, les sociétés immobilières ont pris des décisions basées sur l'expérience professionnelle et les tendances historiques. Aujourd'hui, l'analyse des mégadonnées permet d'obtenir des données précises en temps réel. Cela permet à son tour aux sociétés immobilières, aux investisseurs et aux promoteurs d'avoir une image claire des principales opportunités, ainsi qu'une évaluation précise des risques.

Détection de différences mineures

L'un des principaux impacts des mégadonnées sur le secteur de l'immobilier est la capacité de détecter des différences mineures mais cruciales entre les quartiers. Auparavant, les sociétés immobilières profilaient des quartiers entiers de manière homogène. Les mégadonnées ont révélé les principaux différenciateurs entre les pâtés de maisons, par exemple.

Des taux de criminalité à l'appréciation des prix, aux codes de zonage et aux futurs projets d'infrastructure. Cette capacité à évaluer les opportunités d'investissement au niveau micro aide les REIT (Real Estate Investment Trusts) à augmenter les rendements et les dividendes pour les actionnaires, par exemple.

Les données alternatives

Un autre changement est que les données alternatives permettent aux entreprises de faire des prédictions basées sur des points de données provenant des médias sociaux, des moteurs de recherche et d'autres sources « non traditionnelles ». De nombreuses entreprises exploitent ce type de données pour créer des analyses prédictives et des modèles algorithmiques indiquant les futures tendances d'achat, de vie et d'investissement.

D'autres sources de données alternatives incluent :

• Sondages en ligne ;
• Avis Yelp ;
• Examens de recherche en ligne d'entreprises locales.

Cela peut les aider à identifier les tendances au niveau du pâté de maisons plutôt qu'au niveau du quartier. Lorsque des variables traditionnelles telles que le revenu du ménage, le taux de vacance, l'année de construction sont utilisées, elles peuvent prédire les valeurs immobilières avec un pouvoir prédictif de 40 % .

Selon un rapport McKinsey , les valeurs non traditionnelles, mieux connues sous le nom de données alternatives, peuvent devenir une source puissante pour prédire les évaluations immobilières.

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6 façons dont le big data est exploité dans l'immobilier

Découvrez les 6 points directement liés au changement de l'industrie immobilière.

1/ Champ d'analyse plus large

En plus d'améliorer la précision des algorithmes prédictifs et de piloter les analyses pour le développement immobilier, il existe désormais de plus en plus d'applications pour le big data dans l'immobilier.

Par exemple, l'analyse des mégadonnées peut aider à évaluer l'état du secteur hypothécaire, l'évaluation des risques d'assurance, les calculs actuariels ainsi que l'évaluation du pouvoir d'achat des revenus médians des ménages en fonction de la géographie et d'autres variables.

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2/ Évaluations de propriété

En règle générale, les professionnels s'appuient sur leur expérience et leur expertise pour évaluer une maison. Souvent, ils effectueront également une analyse comparative du marché, en tenant compte de facteurs tels que le quartier, les commerces et la proximité des écoles.

Mais les évaluations immobilières peuvent grandement bénéficier d'ensembles de données pouvant être intégrés dans des modèles d'IA et des algorithmes prédictifs leur permettant de baser les prix sur les tendances actuelles.

Les points de données pertinents peuvent inclure l'offre et la demande actuelles, le volume des ventes, les caractéristiques de la propriété, le coût fluctuant de la construction à ajouter.

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3/ Prospection, marketing et ventes à domicile

Les mégadonnées peuvent également améliorer la façon dont les propriétés sont commercialisées. Les outils d'analyse conçus pour les agents immobiliers, peuvent utiliser les moteurs de recherche et les données de publicité numérique pour les aider à affiner leur audience et à cibler les acheteurs pertinents. Certains outils d'analyse axés sur les agents immobiliers modifient la façon dont les grands acteurs du secteur font des affaires et prennent des décisions.

Par exemple, de grandes entreprises prennent de plus en plus de décisions basées sur les données et numérisent le processus de vente. Ce modèle comprend le suivi des interactions des visiteurs sur les sites Web concurrents ainsi que le suivi des interactions des utilisateurs et des messages sur les publicités pertinentes de l'industrie.

D'autres utilisent des ensembles de données alternatifs pour analyser les préférences des acheteurs, les budgets et même leur niveau d'engagement à conclure potentiellement une affaire. Pour ce faire, ils parcourent le Web à la recherche d'indicateurs tels que la pré-approbation hypothécaire, les cotes de crédit et tout dossier public indiquant le comportement antérieur des consommateurs.

4/ Booster le développement immobilier

Les développeurs ont également identifié la valeur des données en termes d'augmentation des marges bénéficiaires. Ils recherchent des ensembles de données propres afin d'alimenter et de former une IA sophistiquée pour une variété d'utilisations telles que la localisation de parcelles de terrain mûres pour un investissement à haut rendement. Les systèmes ne peuvent identifier ces opportunités que sur la base de références croisées d'ensembles de données pertinents tels que :

• Des dossiers du gouvernement local concernant les infrastructures (par exemple, un nouveau train léger sur rail est en cours de construction à proximité).
• Les tendances sur les groupes de médias sociaux montrent un intérêt accru d'un certain groupe démographique à vivre dans ce domaine particulier (par exemple, des médecins ou des étudiants).

De plus, l'application de mégadonnées au développement résidentiel signifie que le développement sera plus adapté aux besoins de ses résidents. Les données permettent aux promoteurs de savoir non seulement où construire, mais aussi quels équipements les résidents potentiels aimeraient avoir dans leurs bâtiments.

En développant des résidences qui correspondent aux commodités et aux caractéristiques attendues par les clients, ces projets peuvent entraîner des prix plus élevés.

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5/ Atténuation des risques basée sur les données et assurance des biens

La recherche d'ensembles de données précis et propres peut également être importante en termes de création d'analyses prédictives relatives aux risques financiers liés à l'investissement dans certains bâtiments et projets. De plus, l'analyse des mégadonnées peut aider les compagnies d'assurance à fournir la bonne assurance aux acheteurs ou propriétaires potentiels, et aider les actuaires à faire de meilleures évaluations.

6/ Digitalisation des processus de gestion

Les sociétés immobilières, en particulier les fiducies de placement non commerciales, comprennent la pertinence des mégadonnées et adoptent la transformation numérique. Les entreprises s'appuient sur l'analyse des mégadonnées pour évaluer et prévoir les opportunités de construction. De plus, des algorithmes de big data peuvent être utilisés pour analyser les performances de chaque actif et affiner ses stratégies.

Les défis de l'analyse immobilière

De nombreux développeurs et investisseurs sautent sur l'occasion d'exploiter le Big Data. Cependant, il existe souvent un décalage entre la disponibilité, la qualité et l'exactitude des données ainsi que la capacité d'extraire des ensembles de données en temps opportun.

Sur ce dernier point, les développeurs et les investisseurs ont besoin d'un afflux de données en temps réel qui peuvent les aider à garder une longueur d'avance, en identifiant les opportunités potentielles avant les autres.

À l'inverse, l'alimentation de données d'algorithmes prédictifs qui peuvent être de mauvaise qualité ou pas tout à fait précises peut avoir des effets désastreux sur l'analyse, les actions suggérées et, finalement, le retour sur investissement dérivé des investissements réalisés sur la base de ces données.

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L'application de l'analyse de données volumineuses à un portefeuille immobilier n'est pas une tâche facile. Les algorithmes de formation nécessitent la collecte de grandes quantités de données en temps réel et de haute qualité pour qu'un modèle d'apprentissage automatique fonctionne correctement.

De plus, nettoyer les données et les préparer pour l'analyse prend du temps et peut s'avérer coûteux. Et enfin, une fois que vous avez intégré les ensembles de données requis aux modèles souhaités, la mise à l'échelle de vos opérations de collecte de données peut être compliquée.

C'est pourquoi de nombreux acteurs du secteur immobilier, notamment les sociétés d'investissement, les sociétés de placement immobilier, les entreprises de construction, les développeurs et les sociétés d'analyse et de logiciels, externalisent complètement leur collecte de données . Ils optent pour une automatisation complète de la collecte de données qui devient rapidement un standard de l'industrie.

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