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，大数据分析使得 实时获取准确数据成为可能。这反过来又使房地产公司、投资者和开发商能够清晰地了解主要机会，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捕捉到社区之间微小但关键的差异。过去，房地产公司会将整个社区同质化地进行分析。大数据揭示了城市街区之间的关键差异。例如，从犯罪率到价格升值、分区法规以及未来的基础设施项目。评估微观层面的投资机会有助于房地产投资信托（REITs）增加股东的回报和股息。
另一个变化是，替代数据使公司能够基于社交媒体、搜索引擎和其他“非传统”来源的数据点做出预测。许多公司正在利用这种数据类型构建预测分析和算法模型，指示未来的购买、居住和投资趋势。
其他替代数据来源包括：
- 在线调查
- Yelp评论
- 本地企业的在线搜索评论
这些数据可以帮助他们识别城市街区层面的趋势，而不是社区层面的趋势。当使用传统变量如家庭收入、空置率、建造年份等时，他们可以 以40%的预测力预测房地产价值。根据一份 麦肯锡报告，非传统价值，更为人熟知的 替代数据 可以成为预测房地产估值的强大来源。
大数据在房地产中的6种应用
#1: 更广泛的分析范围
除了提高预测算法的准确性和推动房地产开发的分析外，大数据在房地产中还有更多的应用。例如，大数据分析可以帮助评估抵押贷款行业的状况、保险风险评估、精算计算以及根据地理位置和其他变量评估中等家庭收入的购买力。
#2: 房地产评估
通常，专业人士会依靠他们的经验和专业知识来评估房屋。他们通常还会进行比较市场分析，考虑社区、商店和学校的距离等因素。
但是，房地产评估可以从 房地产数据集 中大大受益，这些数据集可以输入到AI模型和预测算法中，使它们能够基于当前趋势定价。相关的数据点可能包括当前的供需情况、销售量、物业特征以及波动的建筑成本等。
#3: 房屋勘探、营销和销售
大数据还可以改善房屋的营销方式。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，帮助他们优化受众并瞄准相关买家。
一些面向房地产经纪人的分析工具正在改变大型行业参与者的业务和决策方式。例如，像Anglo Saxon和Re/max这样的公司越来越多地做出数据驱动的决策，并将销售过程数字化。这种模式包括跟踪访客在竞争对手网站上的互动，以及跟踪用户对相关行业广告的互动和消息。
其他公司则使用替代数据集来分析买家的偏好、预算，甚至他们潜在达成交易的承诺程度。为此，他们扫描网络以寻找抵押贷款预批准、信用评分以及任何指示先前消费者行为的公共记录等指标。
#4: 促进物业开发
开发商也认识到数据在提高利润率方面的价值。他们正在获取清洁的数据集，以训练复杂的AI，用于各种用途，例如确定高收益投资的土地地块。系统只能通过交叉引用相关数据集来识别这些机会，例如：
当地政府记录 有关基础设施的信息（例如，附近正在建造新的轻轨）。
社交媒体群体的趋势 显示出某个特定人群对居住在该地区的兴趣增加（例如，医生或学生）。
不仅如此，将大数据应用于住宅开发意味着开发将更加符合居民的需求。数据使开发商能够了解不仅在哪里建造，还能了解潜在居民希望在他们的建筑中看到哪些设施。通过开发符合客户期望的设施和特征的住宅，这些项目可以获得更高的价格。
#5: 数据驱动的风险缓解和财产保险
获取准确和清洁的数据集在创建有关投资某些建筑和项目的财务风险的预测分析方面也很重要。此外，大数据分析可以帮助保险公司为潜在买家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，尤其是非交易投资信托公司，理解大数据的重要性并拥抱数字化转型。公司依靠大数据分析来评估和预测建筑机会。此外，大数据算法可以用于分析每项资产的表现并优化其策略。
房地产分析的挑战
许多开发商和投资者都在抓住大数据带来的机遇。然而，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往往存在脱节。在这一点上，开发商和投资者需要实时数据的流入，以帮助他们抢占先机，在他人之前识别潜在机会。
反过来，将低质量或不完全准确的数据提供给预测算法可能会对分析、建议的行动以及最终的投资回报率产生严重影响。
大数据在房地产中的优势
房地产市场曾经主要依靠实体运作，但近年来开始生成大量的网络数据。主要的“数据生产者”包括：
- 投资者
- 零售买卖双方
- 中介如代理商/数字市场
- 政府/建筑/分区网站/档案/数据库
在这种“大数据图景”中，网络数据收集的最大优势是任何一方都可以交叉引用这些不同“用户”的数据点，并找到可以利用的相关性。以下是各组实现这一目标的方法：
投资者的大数据优势
投资者使用开源数据来了解消费者趋势、需求和愿望。这是因为房地产市场估值往往依赖于不断变化的受欢迎程度。例如，早期从社交媒体上收集到的关于曼哈顿“肉类加工区”热潮的数据使投资者能够在该地区进行早期投资，从而获得高于预期的收入。
零售买卖双方的大数据优势
网络数据使这些参与者能够更清晰地了解其市场的当前状态。卖家可以利用大数据根据其地区的最近销售数据为其房产定价。他们可以通过查看搜索查询数据更好地了解消费者兴趣/需求，例如“达拉斯的公寓出售”。所有这些都可以帮助他们决定现在是否是战略上正确的出售时机。
买家也可以使用上述数据点来判断现在是否是购买的“合适时机”。他们还可以收集有关其感兴趣的城市或州，甚至全国范围内的历史房价信息。这可以帮助他们更好地“把握”购买时机，并考虑以前从未考虑过的新购买地点。
中介的大数据优势
无论是房地产代理商还是市场，大量的开源数据对其商业模式至关重要。房地产经纪人可以使用搜索查询、定价和竞争对手的活动来指导其营销活动。而市场可以使用搜索/销售/劳动统计数据更好地服务目标受众并调整其工具的功能。
建筑商的大数据优势
尽管建筑商对房地产市场至关重要，但他们非常容易受到趋势的影响。他们使用大数据预测市场趋势以保持盈利。例如，收集关于原材料价格或供应波动的信息（如木材和水泥）。如果他们能识别出负面波动，他们可以努力储备这些材料，或提高内部 生产能力。
大数据在房地产中的未来
大数据将继续在房地产行业的各个方面为商业决策提供信息：
- 投资者 – 未来，投资者将主要基于社会情绪、搜索趋势和实时销售数据来选择项目。
- 建筑师 – 将根据网络论坛上显现的社区/个人需求来规划公寓、房屋和建筑项目。例如，学生认为公共学习、社交活动和用餐比大私人空间更重要，这将影响设计师在学生宿舍中创建这些空间。
- 寻求庇护者 – 这包括租房者和买房者或任何寻找临时住所的人。这些人将继续利用共享经济中的数据，创造更具成本效益的解决方案，以满足他们在地理和时间上的动态需求。想象数据驱动的草根运动，将这一想法变为现实。
总结
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的实时高质量数据，才能使机器学习[ML]模型正常工作。此外，清理数据并为分析做准备需要时间，而且可能成本高昂。最后，一旦您将所需的数据集与所需模型集成，扩展您的 数据收集 操作可能会变得复杂。这就是为什么包括投资公司、房地产投资信托、建筑公司、开发商以及分析和软件公司在内的许多房地产行业人士完全 外包他们的数据收集。他们正在选择完全的 数据收集自动化，这迅速成为行业标准。
