빅데이터와 비즈니스 세계의 특정 영역 사이의 상관관계를 도출하는 것은 쉽습니다. 예를 들어, 기술 회사가 빅 데이터를 활용하거나 소프트웨어 회사가 이를 사용하여 최첨단 SaaS 제품을 개발하는 것이 합리적입니다. 하지만 부동산 분야에서 빅데이터가 실제로 자리를 잡을 수 있을까요? 업계 내부 사람들은 그렇다고 대답할 것입니다. 그리고 확실히 그렇습니다!

부동산에서 빅데이터의 역할

지난 10년 동안 빅데이터는 부동산 산업에서 점점 더 중요한 역할을 해왔습니다. 이러한 영향 중 일부는 명확하게 볼 수 있지만 다른 영향은 레이더 아래로 날아갑니다. 이러한 상호 작용 중 일부와 이것이 업계 내부에 어떤 의미인지 자세히 살펴보겠습니다.

1. 더욱 스마트한 의사결정

“모든 벤처의 경우와 마찬가지로 주택 시장에는 내재된 몇 가지 위험이 있습니다. 이러한 위험을 완화하고 다양한 시장 동향을 탐색할 수 있는 능력은 수익 창출에 필수적입니다.” 매시바이저 노트. “부동산 분석이 필요한 곳이 바로 여기입니다. 실제로 부동산 데이터의 사용은 직감적인 결정을 측정 기준 기반 관행으로 완전히 대체했습니다. 이제 투자자들은 모호하고 검증되지 않은 전략보다는 데이터에 기초한 결정을 내릴 수 있습니다.”

빅데이터, AI 및 예측 분석의 결합을 통해 부동산 검색이 훨씬 쉬워지고 수익성이 가장 높은 부동산에 집중할 수 있습니다. 다른 것이 없다면 투자자는 위험도가 높은 것으로 간주되는 부동산을 제거할 수 있습니다.

2. 임차인 선택 개선

임대 부동산 투자자에게 적합한 임차인을 선택한다는 것은 수익성 있는 장기 투자와 현금을 낭비하고 골치 아픈 부동산 사이의 차이를 의미합니다.

이외에도 자산 관리 서비스를 고용하다 귀하를 대신하여 임차인을 선별하기 위해 빅 데이터를 사용하여 가능한 최고의 후보자에게 집중할 수도 있습니다. 한 가지 옵션은 빅데이터와 실시간 통찰력을 활용하여 임차인이 좋은 임차인이 될 가능성을 판단하는 데 도움이 되는 예측 부동산 데이터 분석입니다.

거시적 관점에서 볼 때 특정 분석 도구는 투자자가 향후 몇 년 동안 누가 임차인이 될지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다시 말해서. XNUMX년 또는 XNUMX년 후 임차인 풀은 어떤 모습일까요? 그리고 이 정보를 바탕으로 어떤 유형의 임차인을 타겟팅해야 할까요?

3. 데이터를 함께 연결하세요

빅데이터의 가장 큰 문제점 중 하나는 데이터 소스가 너무 많다는 것이다. 조심하지 않으면 모든 것에 압도당하기 쉽습니다. 아이러니하게도 데이터가 너무 많으면 데이터가 너무 적은 것만큼이나 쓸모가 없습니다. 그러나 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘 덕분에 올바른 데이터 소스를 집계하고 가장 이질적인 정보 소스도 해석하는 것이 간단합니다.

예를 들어, 개발을 위해 사용되지 않는 구획을 식별하려는 개발자인 경우 MLS의 이전 트랜잭션에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 그러나 고립된 상태에서 이러한 데이터베이스는 잠재력에 대해 많은 정보를 제공하지 않습니다. 그들은 단지 이미 일어난 일을 드러낼 뿐입니다.

"고급 분석을 통해 초점 영역을 신속하게 식별한 다음 예측 렌즈를 통해 특정 구획의 잠재력을 평가할 수 있습니다." McKinsey & Company 보고서. "따라서 개발자는 토지 이용 데이터 및 시장 예측과 결합된 지역 커뮤니티 데이터에 신속하게 액세스하고 개발을 위해 가장 관련성이 높은 지역 및 건물 유형을 선택할 수 있습니다."

이러한 모든 결과를 바탕으로 개발자는 타이밍, 자산 유형, 심지어 가격 세분화까지 최적화하여 가치를 더욱 극대화할 수 있습니다.

4. 자동화된 평가 계산

Zillow와 같은 웹사이트가 어떻게 부동산 가치를 그토록 정확하게 평가할 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 그것은 다음과 같은 것으로 귀결됩니다. 자동화된 평가 모델또는 AVM. 전 세계 모든 주요 부동산 회사가 사용하는 이러한 플랫폼은 수백만 개의 매물 목록에서 데이터를 가져와 주택 가치에 대한 대략적인 수치와 추정치를 생성합니다. 이 정보를 바탕으로 투자자는 긍정적인 투자 수익을 창출할 가능성이 더 높은 보다 현명한 제안을 할 수 있습니다.

AVM은 부동산 중개인이 가격을 추측할 만큼 최근 거래가 충분하지 않은 상황에서 특히 유용합니다. 누군가가 특정 시장(예: 시골 시장)에서 XNUMX가지의 다양한 부동산을 살펴보고 최근에 판매 기록이 없는 경우 AVM은 가치를 이해하기 위한 훌륭한 출발점을 제공합니다. 투자자를 특정 제안 가격으로 유도하지는 않지만 최소한 매개 변수를 설정합니다. (그리고 판매자가 비슷한 도구를 갖고 있지 않다면 상당한 불이익을 당할 수 있습니다. 잠재적으로 돈이 남을 수도 있습니다.)

경쟁 우위로서의 빅 데이터

빅데이터는 부동산 투자의 기본을 바꾸지 않습니다. 그러나 접근성, 수익성, 기회 등은 증가합니다. 빅데이터를 자원으로 활용하는 기업은 앞으로 몇 년 동안 (하락을 억제하면서) 더 많은 상승 여력을 누릴 것입니다.

출처: https://www.smartdatacollective.com/real-estate-and-big-data-a-match-made-in-heaven/