Digital Real Estate - immobilien Softwareguide Real Estate 2019 - 21st Real Estate GmbH
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Softwareguide
Real Estate 2019
Digital
Real Estate
HERSTELLER, PRODUKTE
UND DIENSTLEISTUNGEN
78 SOFTWAREGUIDE REAL ESTATE 2019 I SMART DATA & DATA INTELLIGENCE Big Data Server kombinie-
ren Millionen einzelner
Datenpunkte und analy-
sieren diese systematisch.
Dadurch smart geworden,
sprechen die Systeme
sogar Handlungsempfeh-
Big Data, smart gemacht
lungen aus.
Data Mining findet Standorte, an denen sich ein Immobilien
investment lohnt. Wie das funktioniert, zeigt der Einsatz von
Data Intelligence in einem mit Smart Data
angereicherten Einkaufsprozess.
D
SO WERDEN
ie genannten Schlagworte impli- MARKTINTELLIGENZ, KOLLEKTIV Big Data PROZESSE SMART
zieren unternehmerische Effizienz- beschreibt zunächst einmal große, hete-
steigerungen über die Sammlung rogene Datenmengen. Diese sind für sich DURCH UMGEBUNGSDATEN:
und Verarbeitung großer Datenmengen. genommen wertvoll, aber in ihrer Essenz › Bevölkerungsstruktur (jung,
Doch an welchem Punkt seines Geschäfts meist deskriptiver Natur. Erst die Hin- alt, Bildungshintergrund)
kann eigentlich ein Unternehmen per zunahme komplexer Algorithmen und › Bevölkerungsdynamik (Migra-
tionsbewegungen, Verände
anspruchsvoller Digitalisierungsstrategie individualisierbarer Entscheidungsregeln
rungen der Struktur …)
oder durch gezielten Einsatz existierender generiert die Basis für Smart Data. Aus › Einkommen und Kaufkraft
Technologien einen tatsächlich messbaren Millionen von einzelnen Beobachtungen, › Lokale Charakteristiken (Grün-
Mehrwert erzielen? Auf diese Frage folgt etwa zu Immobilienkäufen, entsteht so ein und Wasserflächen, Verkehrs
meist das Schweigen im Walde. Doch die Abdruck kollektiver Marktintelligenz. Sie anbindung, Verfügbarkeit von
Restaurants, Ärzten, Supermärk
Nutzung intelligenter Daten (Smart Data) erlaubt Einblicke in die tiefste Ebene der
ten, Schulen und Kindergärten
und selbstlernender Systeme (Data Intel- Analyse. in der näheren Umgebung …)
ligence) bietet sehr konkrete Möglich- Im Gegensatz zur individuellen Er- › Entwicklung der Kaufpreise,
keiten, alltägliche Prozesse der Branche fahrung einzelner Personen kann Smart Entwicklung der Mietpreise,
nachhaltig zu verändern. Data das große Ganze abbilden und Inter- Preisprognosen
dependenzen finden, die aus dem Bauch- › Kommunale Mietspiegel und
Informationen zu Bautätigkeit
gefühl heraus nicht erfahrbar wären. Aus › Milieuschutzgebiete
kollektivem Marktwissen entsteht indivi- › Flächennutzungspläne
SUMMARY duell intuitiv nutzbares Wissen. Im Ergeb-
nis können Akteure auch ohne jahrelan- DURCH KOSTENDATEN:
» Smart Data bildet das große Ganze ge Erfahrung und das damit verbundene › Verwaltungskosten (Asset Ma
ab und findet Interdependenzen. nagement, Hausverwaltung ...)
Bauchgefühl fundierte Entscheidungen › Operative Kosten (Instandhaltung
» Aus kollektivem Marktwissen treffen. Die Menge von Daten und erwor- und Instandsetzung)
entsteht individuell, intuitiv nutz-
benen Informationen liefert Erfahrungs- › Kosten durch Mieterwechsel
bares Wissen. und Leerstand
werte zusammengefasst und übersichtlich.
» Im Ergebnis können Akteure auch › Umbaukosten (Flächenopti-
ohne jahrelange Erfahrung und das
Sie generiert daraus Handlungsempfeh-
mierung, nachträgliche Verdich
damit verbundene Bauchgefühl fun- lungen. Dies bildet die perfekte Ergänzung tung ...)
dierte Entscheidungen treffen. zur individuellen Erfahrung im Entschei-
» Smart Data identifiziert scheinbar dungsprozess. Dies erlaubt zudem schnel- DURCH OBJEKTDATEN:
unpassende Objekte. lere Entscheidungen. › Mieterstruktur
» Über kreative Nutzungsumwid- › Zustand des Gebäudes als
Ganzes
Foto: Jakarin2521/istock
mungen, Flächenoptimierung IMMOBILIENEINKAUF, EXEMPLARISCH Das › Renovierungsstand der
oder unkonventionelle Finan- umseitige Fallbeispiel des Location und einzelnen Einheiten
zierungsmodelle werden sie zu Investment Minings zeigt exemplarisch › Energieausweise
passenden Objekten. › Baujahr
den durch Daten angereicherten Prozess
des Immobilienkaufs. Ein zentrales Ele-
SMART DATA & DATA INTELLIGENCE 79
IMMOBILIENEINKAUF
Passende Investitionsobjekte finden
DATEN, KONKRET Dieses erlaubt ein detailliertes Matching
Wer zu einer firmenweiten Strategie zwischen den in der Strategie definierten,
passende Investitionsobjekte finden will, lagebezogenen Kriterien und den hierzu
braucht eine nicht unerhebliche Menge an tatsächlich auffindbaren Gegenden. Im
Daten. Diese Daten liegen in Deutschland Resultat ermöglicht dies dem Investor
in den meisten Fällen nicht zentralisiert ein umfassendes Location Mining, mit
vor. Sie müssen für jedes Objekt müh dessen Hilfe per Knopfdruck sämtliche Orte
sam zusammengetragen werden. Dies deutschlandweit identifiziert werden, die
ist besonders zeitaufwendig. Die Qualität auf diese konkrete Strategie passen.
der Daten (etwa zu Vergleichspreisen und
Preisprognosen) kann oftmals nur als aus DATEN, GEMATCHT
reichend eingestuft werden. Gerade in den Simultan hierzu werden die eingehenden
prognostizierten Preisentwicklungen liegt Exposés und Informationen verfügbarer
jedoch einer der zentralen Werttreiber der Objekte am Markt über exakt dieselbe Big-
eigentlichen Investition. Der Evaluations Data-Datenbank analysiert und ihrerseits
ment von institutionellen Immobilienkäu- prozess ist dadurch sehr schwierig. in Smart-Data-Pakete umgewandelt.
fern – also den Investoren – ist es, die für In einem von Daten getriebenen, digi Dieser Schritt bildet eine datengetriebene
sie passende Anlagemöglichkeit zu finden. talisierten Prozess werden diese Schritte (Investment-)Angebotsfunktion ab und
Ob eine adäquate Immobilie oder ein ganzheitlich automatisiert. Der individu ermöglicht das finale Matching zwischen
Portfolio gefunden werden kann, wird zu- elle Bearbeiter, Transaktionsmanager und sämtlichen angebotenen Objekten und der
Ankäufer profitiert von einer umfassenden tatsächlichen Strategie des einzelnen Inves
nächst von der Anlagestrategie bestimmt. Fülle kollektiven Marktwissens. tors. Smart Data ermöglicht also in diesem
Es ist auch davon abhängig, ob in Zeiten Schritt ein direktes Matching und das
hoher Liquidität und enger Märkte über- DATEN, VERKNÜPFT Erstellen von intelligenten Entscheidungs
haupt geeignete Objekte von Eigentümern Die rohen Umgebungsdaten bilden noch vorlagen. Jeder Nutzer kann diesbezüglich
oder Maklern angeboten werden. keine ausreichende Entscheidungsvor auch ohne nennenswerte Markterfahrung
lage und bewegen sich daher noch im Entscheidungen treffen, da das kollektive
Ein besonderes Element findet sich Bereich der Big Data. Aktuelle Forschung Marktwissen für ihn direkt nutzbar ausge
in dem Aspekt einer systemdurchdrin- zeigt, dass Menschen üblicherweise mit wertet wurde.
genden Kreativität. Verfügen Investoren derjenigen Umgebung interagieren, die sie
über solche Kreativität, können sie zu- innerhalb von etwa 15 Minuten erreichen DATEN, LERNEND
nächst scheinbar unpassende Objekte können. Dies kann eine Vielzahl von Orten Mit der finalen Entscheidung des Investors
beinhalten, die allesamt individuell in Big über einen Kauf oder eine Ablehnung des
identifizieren und über Nutzungsumwid- Data vorliegen. Alle Möglichkeiten und alle Objektes oder Portfolios hört die Rolle von
mungen, Flächenoptimierung oder un- Umgebungsvariablen werden mithilfe von Smart Data nicht auf. Denn die Entschei
konventionelle Finanzierungsmodelle in Maschinenlernalgorithmen konfiguriert dung des Investors wird in den großen
passende Anlageobjekte transformieren. und gewichtet. Im Ergebnis erhält man ein Datentopf gegeben. Das System lernt
Zudem spielt der Faktor Zeit eine perfektes Bild der Umgebung und aller sie daraus, welche der Vorschläge im Resultat
beeinflussenden Faktoren. Diese werden tatsächlich validiert und gekauft wurden
große Rolle. Im Kern geht es darum, über graphisch und numerisch aufbereitet. Es und welche nicht. Diese Information
einen großen Erfahrungsschatz die pas- entsteht Smart Data. verbessert aber nicht nur ganzheitlich die
senden Objekte zu identifizieren. Mithilfe systemgenerierten Entscheidungsvorlagen
der notwendigen Informationen – den Da- DATEN, HIP für alle zukünftigen Objekte. Es kann sogar
ten – wird deren Tauglichkeit verifiziert. Wie können Erkenntnisse aus dem Smart- in Echtzeit Empfehlungen für eine neue
Data-Topf nun genutzt werden? Ganz Strategie aussprechen, die optimal auf die
So können in kürzester Zeit die relevanten konkret bedeutet das für einen beliebigen Angebote am Markt ausgerichtet ist.
Prozessschritte bis hin zum tatsächlichen Investor, zunächst eine Anlagestrategie
Ankauf durchlaufen werden. zu formulieren. Diese sollte er auf Basis DATEN, GENUTZT
Data Intelligence, Location Mining des Smart-Data-Pools prüfen lassen. Die Diese lernende Form der Data Intelligence
oder Investment Mining sind für viele Objekte sollten ganz spezifische Vorgaben erlaubt die nutzerindividuelle Erstellung
gemäß der Mieterstruktur, der Leerstands eines Exposéfilters. Dieser kann etwa ein
Teilnehmer der Immobilienwirtschaft quote und der Ist-Rendite erfüllen. Smart gehende Angebote sofort aussortieren, die
noch neu. Doch auf diese Weise werden Data ist in der Lage, etwa ein exaktes An nicht in das Anlageprofil und das bisherige
auch heute bereits passgenaue Investiti- forderungsprofil für eine deutschlandweite Investitionsverhalten des Käufers passen.
onsobjekte gefunden. « Strategie für geplante Co-Living-Projekte für Ohne Ressourcenerweiterung können somit
so genannte Young Professionals in quanti mehr Angebote auf dem Markt geprüft
fizierbare Anforderungen zu transformieren. werden.
Prof. Dr. Nicolai Wendland,
Geschäftsführer, 21st Real Estate GmbHDigital Real Estate Hersteller, Produkte und Dienstleistungen https://anbieterverzeichnis.haufe.de/immobilien/ Haufe-Lexware GmbH & Co. KG; Unternehmensbereich Media Sales Im Kreuz 9, D-97076 Würzburg, www.haufe.de/mediacenter
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