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ImmoCcompact 012018

Das Fachmagazin für die Immobilienwirtschaft

PropTech Big Data

PropTech Big Data entschlüsselt Fast täglich liest man über rasant wachsende Datenmengen und ihre immer größer werdende Bedeutung. Unklar ist vielen jedoch, was das für die tägliche Arbeit der Immobilienwirtschaft bedeutet. Dabei ist bereits jetzt klar, dass moderne Plattformen die effektive Nutzung von Daten ermöglichen und den zukünftigen Unternehmenserfolg sichern. © relif – Fotolia.com Durch die Umwandlung von Big Data in entscheidungsrelevante Informationen kann ein erheblicher Wettbewerbsvorteil entstehen. Für Big-Data-Analysen sind digitale Lösungen erstrebenswert, da sie sonst nur unter erheblichem manuellen Aufwand möglich sind, beispielsweise eine Mieterliste als Datensatz, der sowohl im Rahmen einer Transaktion als auch im Management des eigenen Bestands als Grundlage für Entscheidungen dienen kann. Aktuell liegen die Daten oft in unterschiedlichen Formaten auf lokalen Festplatten. So ist es zwar möglich, auf diese Daten in ihrer ursprünglichen Form zuzugreifen, jedoch lassen sich selbst einfache Informationen wie Teilleerstände erst nach aufwendiger manueller Strukturierung der Daten ableiten. Auch in der Immobilienwirtschaft von großem Mehrwert Wie das Beispiel der Mieterliste veranschaulicht, haben auch in der Immobilienwirtschaft verarbeitete Daten einen großen Mehrwert und es besteht ein Bedarf an marktrelevanten Informationen. In vielen Unternehmen ist die Transformation von Daten zu wettbewerbsrelevanten Informationen jedoch bis heute ein aufwendiger manueller Prozess. Dies kann dazu führen, dass etwa bei der Analyse eines Ankaufsportfolios wertvolle Zeit verloren geht und im Zweifel nur ein Teil der Investitionsmöglichkeiten in Betracht gezogen werden kann. Um nun einen Schritt weiterzugehen, wird zunehmend versucht, aus Informationen gezieltes Wissen abzuleiten. Dies kann für das konkrete Beispiel bedeuten, dass man den Blick von dem Asset nach außen auf das direkte Marktumfeld lenkt. Das angestrebte Wissen kann dazu dienen, die Struktur eines Teilmarktes zu verstehen und daraus beispielsweise erzielbare Mieten und deren zukünftige Entwicklung abzuleiten. In diesen Prozess müssen Daten aus einer Vielzahl von Quellen integriert werden. Diese wiederum liegen häufig in unterschiedlichsten Formaten vor und müssen aufwendig manuell extrahiert und strukturiert werden, um sie in die Analyse einzubeziehen. Weiter erhöht wird die Komplexität, wenn Portfolios aus verschiedenen Märkten miteinander verglichen werden. In diesem Fall müssen die bestehenden Datensätze zusätzlich normiert werden, um sie vergleichbar zu machen. Anhand der zuvor aufgezeigten Situation lassen sich die sogenannten drei V-Dimensionen der Big-Data-Definition ableiten: W Volume – Menge an Daten, die in die Betrachtung einbezogen werden W Velocity – Geschwindigkeit der Datengenerierung W Variety – Bandbreite der Datenquellen Es ist zwar bereits in der Vergangenheit möglich gewesen, eigene Daten unter dem Einbezug von externen Daten zu analysieren, aber nur mit erheblichem manuellen Aufwand. Hierdurch wird ein skalierbarer Ansatz, welcher eine große Menge an sich stets verändernden Daten aus einer Vielzahl von Quellen berücksichtigt, unterbunden. Neue technologische Möglichkeiten Technologische Entwicklungen in den letzten Jahren ermöglichen es heute, große Datenmengen automatisiert zu strukturieren, zu analysieren und mit wiederum automatisch erhobenen Daten zu kombinieren. In vielen Industrien sind datengetriebene Lösungen bereits Industriestandard und ein wesentlicher Bestandteil täglicher Entscheidungsprozesse. 32 1 / 2018

Aufgrund der Komplexität und Vielschichtigkeit der Immobilienwirtschaft ist es jedoch nicht möglich, generische Lösungen aus anderen Industrien einfach zu übertragen und auch hier anzuwenden. Es bedarf spezifischer Lösungen, die gezielt auf die Herausforderungen der Immobilienwirtschaft zugeschnitten sind. Zugriff auf alle relevanten Daten Auf der Expo Real 2017 hat realxdata in diesem Zusammenhang erstmals eine Lösung vorgestellt, die genau hier ansetzt. Ein Team aus Immobilienexperten und Softwareentwicklern mit Ursprung in der Finanz- und Bankenindustrie hat es sich zum Ziel gesetzt, der Immo - bilienwirtschaft eine Lösung zu bieten, welche es jedem Teilnehmer erlaubt, auf einfache Weise datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Die webbasierte Anwendung von realxdata stellt das Portfolio des Nutzers in den Mittelpunkt, ermöglicht dabei mit wenigen Klicks einen Zugriff auf alle relevanten internen Daten und stellt zusätzlich eine Vielzahl weiterer Markt- und Umfeld - daten zur Verfügung. Im Detail kann der Nutzer schnell und einfach sein Portfolio in Form von Mieterlisten jeglichen Formats mit der Plattform verbinden. Es ist nun möglich, jederzeit auf die automatisch strukturierten Daten zuzugreifen, diese in Form von Dash - boards zu visualisieren und auf Karten anzuzeigen. In Bezug auf die zuvor geschilderten Big-Data-Prozesse ist es ohne manuellen Aufwand möglich, aus bestehenden internen Daten Informationen abzuleiten und ein ganzheitliches Bild des eigenen Portfolios zu bekommen. Zusammenhänge werden ersichtlich Mietpreise und Leerstandsquoten resultieren in der Regel aus der Struktur des Teilmarktes. Je nach Nutzungsart spielen dabei einzelne Faktoren unterschiedlich wichtige Rollen. Generell sind Demografie, Infrastruktur und das regulatorische Umfeld von großer Bedeutung. Auch diese Daten können direkt und gezielt für die eigenen Bedürfnisse über die realxdata- Plattform abgerufen werden. Somit Aufgrund der Komplexität und Vielschichtigkeit der Immobilienwirtschaft ist es nicht möglich, generische Lösungen aus anderen Industrien einfach zu übertragen und auch hier anzuwenden. Es bedarf spezifischer Lösungen, die gezielt auf die Herausforderungen der Immobilienwirtschaft zugeschnitten sind. werden Zusammenhänge zwischen erzielten Mieten, bestehenden Leerständen und den Eigenschaften des Mikromarktes sofort ersichtlich und erlauben dem Nutzer damit, frühzeitig und proaktiv Entscheidungen über das eigene Portfolio zu treffen, um den zukünftigen Erfolg sicherzustellen. Zusammengefasst bietet realxdata seinem Nutzer die digitale Analyse von komplexen Immobiliendaten hinsichtlich der drei Big-Data-Dimensionen und ermöglicht damit schnellere, datengetriebene Entscheidungen, die einen Vorsprung im direkten Wettbewerb ausmachen können. Über die webbasierte Lösung kann eine Vielzahl interner Daten mit einer großen Menge an externen Daten, die in Echtzeit automatisiert aus einer Bandbreite an Quellen bezogen werden, zusammengeführt, visualisiert und analysiert werden. realxdata sieht sich dabei erst am Anfang des Weges, es dem Nutzer zu ermöglichen, sich auf sein Portfolio zu konzentrieren und nicht wertvolle Zeit mit etwaigem Research zu verbringen. In diesem Sinne wird die Produktentwicklung mit großem Aufwand weiter - geführt, um dem Nutzer weitere Datenquellen und Märkte über die Plattform zugänglich zu machen. W Wissensvorsprung Um nun einen Wissensvorsprung zu erlangen, gilt es das eigene Portfolio im Marktumfeld zu betrachten. Die Plattform von realxdata erlaubt dem Nutzer ein Benchmarking des eigenen Portfolios mit zum Beispiel Vergleichsmieten und weiteren Parametern. Dabei liegen auf der Plattform deutschlandweite Daten zu verschiedenen Nutzungsarten vor. Auch selbst definierte Teilmärkte können analysiert werden, wobei zusätzliche Daten wie Leerstände, Flächenumsätze und Renditen zur Verfügung stehen. Von Daniel Sprünker, Geschäftsführer der realxdata GmbH 1 / 2018 33