Dữ liệu lớn đang thay đổi cách vận hành của ngành bất động sản từ trong ra ngoài

(BĐT) - Theo JLL, hiện nay, các dữ liệu bất động sản đang được thu thập theo từng ngày, thay vì theo từng tháng như trước đây. Quá trình mua hoặc thuê bất động sản sẽ không còn phải bắt đầu bằng chuỗi ngày lặn lội khảo sát mặt bằng. 
Sự phát triển của công nghệ mới hỗ trợ cho việc thu thập dữ liệu trở nên hiệu quả hơn bao giờ hết
Sự phát triển của công nghệ mới hỗ trợ cho việc thu thập dữ liệu trở nên hiệu quả hơn bao giờ hết

Thay vào đó, trước khi đặt chân vào tòa nhà, các nhà đầu tư đã có trong tay danh sách các dự án được trích xuất từ dữ liệu lớn mà phù hợp với nhu cầu của họ, bao gồm cả những ưu điểm và khuyết điểm của bất động sản đó. 

Sự phát triển của công nghệ mới hỗ trợ cho việc thu thập dữ liệu trở nên hiệu quả hơn bao giờ hết; việc lưu trữ, sắp xếp và phân tích các số liệu cũng dễ dàng và tiết kiệm hơn. Công nghệ giúp nhà đầu tư hạn chế rủi ro và nắm bắt những cơ hội tốt như việc trở thành khách thuê đầu tiên của một tòa nhà hoặc kịp thời đầu tư vào những dự án tốt.

Ông Isaac Pernas, CIO của JLL khu vực Nam Âu cho biết: “Dữ liệu luôn là yếu tố quan trọng trong các quyết định bất động sản kể từ thời chúng được thu thập theo cách truyền thống không qua công nghệ. Hiện nay, các mô hình toán học được áp dụng vào dữ liệu lớn đang cho phép ngành bất động sản thương mại đánh giá và ra các quyết định đúng đắn, đây từng là điều e ngại của các nhà đầu tư khi xét đến khối lượng, thời gian và độ chính xác của thông tin - chưa kể dữ liệu còn giúp cải thiện tính minh bạch của thị trường và giúp nhà đầu tư dễ dàng dự đoán thị trường trong tương lai”. 

Tuy nhiên, lượng dữ liệu thô khổng lồ này chỉ là điểm khởi đầu. Trên thực tế, 90 phần trăm dữ liệu hiện có trên thế giới mới chỉ được tạo ra trong hai năm qua.

“Điện thoại, internet vạn vật và các ứng dụng công nghệ khác đã mang tất cả các lĩnh vực kinh doanh vào một thế giới dữ liệu mới nơi mà chúng ta có nhiều dữ liệu hơn những gì chúng ta có thể phân tích, hoặc chúng ta chưa phân tích đúng chỗ,” Pernas chia sẻ.

Điều đầu tiên là cần phải thu thập dữ liệu có chất lượng tốt. Ví dụ tại Tây Ban Nha, JLL đang sử dụng dữ liệu được thu thập từ điện thoại thông qua mạng lưới Vodafone để theo dõi những thay đổi trong cách con người tương tác với môi trường và dự đoán xu hướng tại các thành phố lớn.

Sau đó, quá trình phân tích đòi hỏi các thuật toán và hình ảnh phù hợp để phát hiện ra các mối nối và đưa ra báo cáo. Các công ty như Zoopla hay Zvel đã ghi dấu ấn tốt trong thị trường bất động sản nhà ở bằng cách thường xuyên cung cấp thông tin về giá bán, xu hướng mua và các đặc điểm của khu vực như lưu lượng giao thông và nhân khẩu học trên trang web của họ.

Đối với bất động sản thương mại, các mô hình phân tích những dữ liệu sẽ có phần đa dạng hơn và mang tính địa phương như việc phân tích chất lượng không khí, các tuyến đường phổ biến hoặc giá giao dịch của các tòa nhà.

Theo công ty nghiên cứu Wikibon, trong bối cảnh công nghệ phát triển chóng mặt và ngành công nghiệp dữ liệu được định giá lên đến 103 tỉ USD, việc thu hút các nhà khoa học dữ liệu chất lượng cao và phát triển các thuật toán mới nhằm cung cấp những báo cáo chất lượng vẫn là ưu tiên hàng đầu đối với các công ty bất động sản.

“Nếu bạn có một yêu cầu rõ ràng và trích xuất đúng dữ liệu cộng với sự am hiểu của các chuyên gia, bạn chắc chắn sẽ thu được kết quả chính xác, nâng cao khả năng tư vấn cho khách hàng hoặc đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn bao giờ hết,” Pernas kết luận.