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.

Theo JLL Việt Nam, hiện nay, các dữ liệu bất động sản đang được thu thập theo từng ngày, thay vì theo từng tháng như trước đây. 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".

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.

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 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 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.

The process of buying or leasing real estate will no longer start with a series of days finding and scouting the landscape. Instead, even before stepping into a building, the investors have already had a list of potential projects extracted from “Big Data” that meet the investors’ needs and wishes, including each project’s advantages and disadvantages.

According to JLL Vietnam, nowadays, real estate data is being gathered daily, instead of monthly like before. The development of new technology helps gathering data be more effectively than ever; data storage, sorting and analyzing the numbers has become easier and more economical. Technology helps investors minimize risks and take the favorable opportunities to become the first leaser of a building or invest in worthwhile projects on time.   

Mr. Isaac Pernas, CIO of JLL Southern Europe, said: “Data has always been a key factor in making decision in real estate industry since it was gathered using traditional way instead of using technology. In modern time, mathematical modules have been applied to “Big data” which allow real estate industry to evaluate and make the right decision, this used to be the concern to most investors when considering the volume, time and precision of the information - not to mention that the data also helps improving the transparency of the market and makes investors predicting future market easier”.

The process of buying or leasing real estate will no longer start with a series of days finding and scouting the landscape. Instead, even before stepping into a building, the investors have already had a list of potential projects extracted from “Big Data” that meet the investors’ needs and wishes, including each project’s advantages and disadvantages.

However, this huge raw data is just the beginning. In reality, 90% of current data around the world has only been created in the last 2 years.

“Mobile phone and Internet of Things (IoTs) and other technologies has brought all field of business into a world of new data where we can have more data than we can analyze or be able to analyze at the right place,” Pernas shared.

The first step is to collect data with high quality. For example, in Spain, JLL is using data gathering from mobile phone through Vodaphone network to track the changes in ways people interact with the environment and predict the propensity in big city.

Afterwards, the analysis process requires proper algorithms and images to detect the connections and make the report. Companies like Zoopla and Zvel have made a good remark in housing and  real estate market by frequently providing information about the price, buying tendency and characteristics of an area like traffic flow and demographics on their websites.

With the commercial real estate market, data analysis models will be more diverse and more localized such as analyzing air quality, popular routes or transaction prices of buildings.

For instance, retailers would want to know where their competitors are in terms of the economic and social characteristics of people in a given area, and how people travel on the road. This will analyze transactions they have made currently in that area.