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. 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.
Các dữ liệu bất động sản đang được thu thập theo từng ngày, thay vì theo từng tháng như trước đây. Ảnh minh họa
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% dữ liệu hiện có trên thế giới mới chỉ được tạo ra trong 2 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 có 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.
Ví dụ, các nhà bán lẻ muốn biết đối thủ của họ đang ở đâu, đặc điểm kinh tế và xã hội của con người trong một khu vực nhất định và cả cách mọi người di chuyển trên đường sẽ phân tích được những giao dịch mà họ đã thực hiện trong khu vực đó.
Ngày nay các mô hình phân tích đã có thể cung cấp độ chính xác và tùy biến cao hơn, phù hợp với các yêu cầu khác nhau. Nhà đầu tư hoàn toàn có thể biết những điều đã xảy ra tại một địa điểm cụ thể trong 10 năm qua, ngay cả khi họ chưa từng đặt chân đến, và đưa ra quyết định với những dữ liệu có độ chính xác cao. Đây là điều không tưởng trong một vài năm trước đây, khi các chuyên viên tư vấn phải đến tận nơi khảo sát mặt bằng.
Để cho ra được một báo cáo đúng đắn, việc phân tích cũng đòi hỏi nhiều kỹ năng chuyên môn. Đây chính là lời giải cho sự bùng nổ nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu, không chỉ trong bất động sản mà còn trong tất cả các ngành nghề trên toàn thế giới. Một báo cáo từ EAE Business School đã chỉ ra rằng chuyên gia dữ liệu là ngành nghề được săn đón nhất, thuộc top 10 các ngành thu hút. Năm 2017, IBM cũng đã dự đoán số lượng việc làm về Khoa học dữ liệu và Phân tích tại Hoa Kỳ sẽ tăng từ 364.000 lên khoảng 2,7 triệu vào năm 2020.
Nhu cầu phân tích dữ liệu thật sự phát triển và có giá cả phải chăng hơn khi ngày càng có nhiều ứng dụng công nghệ được tung ra thị trường. Tuy nhiên, mặt xử lý và lưu trữ tất cả dữ liệu qua hàng tỷ máy cảm biến chỉ là một phần nhỏ của những thách thức.
Ẩn trong các vấn đề dữ liệu còn là vấn đề đạo đức và ý nghĩa xã hội. Cách thức mới để phát triển các thuật toán dữ liệu lớn là dựa trên những công thức. Nếu mô hình dữ liệu bị phân tích sai lệch, các quyết định đầu tư cũng sẽ chịu ảnh hưởng.
Thêm vào đó, những lo ngại về quyền riêng tư ngày càng gia tăng khiến các nhà phân tích phải thu thập và sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm hơn khi mà dữ liệu lớn từng bước trở thành một phần quan trọng trong quy trình của bất động sản - và mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể.
Dữ liệu lớn đang trở thành một phần thiết yếu của doanh nghiệp, tương tự như bộ phận công nghệ thông tin hoặc bộ phận điều hành. Các công ty không kịp nắm bắt xu hướng này sẽ có nguy cơ dậm chân tại chỗ trong một hoặc hai chu kỳ kinh tế nữa, mất cơ hội tái định vị bản thân hoặc thu lợi nhuận từ dữ liệu sẵn có.
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.
Hải Yến
