Công nghệ thu thập dữ liệu giúp nhà đầu tư BĐS quản lý dự án hiệu quả

Hiện nay, các dữ liệu bất động sản (BĐS) đang được thu thập theo từng ngày, thay vì theo từng tháng như trước đây. Quá trình mua hoặc thuê BĐS 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 BĐS đó. Do đó, theo các chuyên gia công nghệ thông tin, việc ứng dụng công nghệ thu thập dữ liệu BĐS sẽ giúp các nhà đầu tư hạn chế được rủi ro.

Dữ liệu lớn đang trở thành một phần thiết yếu của doanh nghiệp

Hỗ trợ kinh doanh BĐS hiệu quả

Ông Isaac Pernas - Giám đốc Công nghệ thông tin (CIO) của Cty nghiên cứu thị trường Jones Lang Lasalle (JLL) khu vực Nam Âu cho biết: 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.

“Dữ liệu luôn là yếu tố quan trọng trong các quyết định BĐS 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 BĐS 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”, ông Isaac Pernas chia sẻ thêm.

Tuy nhiên, theo ông Isaac Pernas, 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 hai năm qua.

Điều đầu tiên các nhà đầu tư BĐS cần làm là 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 Cty như Zoopla hay Zvel đã ghi dấu ấn tốt trong thị trường BĐS 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 BĐS 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.

Tránh rủi ro cho cả người bán lẫn người mua

Đại diện Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam cho hay, hiện nay các công nghệ mới trên thế giới như: Dữ liệu lớn, Trí tuệ nhân tạo, Hiện thực tăng cường, Internet vạn vật đang được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực BĐS tại Việt Nam.

Với nền tảng khoa học công nghệ thông tin, khách hàng có thể ngồi tại nhà mà vẫn xem xét và so sánh hàng loạt dự án, tiết kiệm được thời gian và công sức. Với các doanh nghiệp kinh doanh BĐS, họ sẽ được tiếp cận nguồn hàng rất phong phú từ nhiều dự án khác nhau để đáp ứng yêu cầu cho khách hàng của mình.

Còn với chủ đầu tư, họ có thể tiếp cận và cho phép hàng trăm sàn giao dịch, hàng chục nghìn người bán hàng, tư vấn sản phẩm của mình đến khách hàng. Chủ đầu tư cũng có công cụ để đào tạo trực tuyến, huấn luyện đội ngũ bán hàng hiệu quả; có số liệu đầy đủ, được thông báo kịp thời; chủ đầu tư được tư vấn về mong muốn và nhu cầu của khách hàng để xây dựng sản phẩm phù hợp nhất, tránh rủi ro cho doanh nghiệp và khách hàng...

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 BĐS mà còn trong tất cả các ngành nghề trên toàn thế giới.

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 BĐS 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.

“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.