Podatki v nepremičninskem sektorju so vse bolj prepoznani kot ključni dejavnik, ki omogoča informirano odločanje. Vendar je zbiranje teh podatkov še vedno izziv. Da bi ga premagali, bi morali lastniki in upravljavci nepremičnin dati prednost implementaciji nepremičninskih platform. Z uporabo tehnologij interneta stvari (IoT), povezljivosti v oblaku in orodij za analitiko na osnovi umetne inteligence (AI) lahko vzpostavijo neprekinjen tok podatkov. S povezovanjem teh podatkov s finančnimi podatki iz programske opreme za načrtovanje virov podjetja (ERP) in vsemi podatki o pametnih tehnologijah stavb pa lahko dobijo veliko število novih kombiniranih kazalnikov uspešnosti. To integracijo omogoča pridobivanje vpogledov v realnem času, kar omogoča agilno odločanje, optimizacijo operativne učinkovitosti in načrtovanje strategij.
»Pomembno je izbrati ustrezno platformo za upravljanje nepremičnin in prepoznati, da so podatki ključni v današnjem nepremičninskem sektorju. Z uvedbo uporabniku prijazne platforme lahko lastniki in upravljavci premoženja brez težav uporabljajo svoj nepremičninski portfelj, kar prinaša pomembne prihranke pri času in stroških. Odločitev za platformo, ki temelji na spletni in oblačni tehnologiji, omogoča uporabnikom prožen dostop do ključnih podatkov kadarkoli in kjerkoli, z uporabo katerekoli naprave. Poleg tega oblačna infrastruktura zagotavlja varno in centralizirano shranjevanje podatkov, kar varuje dragoceno sredstvo – podatke,« pojasni Matej Leskovar, direktor podjetja Imagine, d. o. o.
A so podatki pomembni tudi pri upravljanju nepremičnin, saj zagotavljajo vpogled lastnikom nepremičnin ali upraviteljem portfeljev in s tem pomagajo pri sprejemanju odločitev glede premoženja. »V preteklosti se je nepremičninski sektor močno zanašal na 'izkušnje' in 'intuicijo' zaradi omejene razpoložljivosti podatkov. Ni treba poudarjati, koliko napačnih odločitev je bilo sprejetih zaradi nezanesljivih podatkov,« še doda Leskovar.
V podjetju Imagine se ukvarjajo z razvojem programske opreme za upravljanje nepremičnin, ki zagotavlja podatke iz različnih virov: finančni podatki, poraba energije na kvadratni meter, poraba energije na zaposlenega, vpogled v dnevna in sezonska nihanja ter informacije o popravilih, vzdrževalnih delih in povezanih stroških. »Obseg vrst podatkov je velik in ključno je, da nobenega od njih ne spregledamo, saj lahko kombinacije ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), izpeljanih iz teh nizov podatkov, prinesejo izjemno veliko vrednost. Ti KPI, ki temeljijo na podatkih, so dragoceni vpogledi, ki nam omogočajo sprejemanje informiranih odločitev, optimizacijo operacij in maksimiziranje potenciala naših nepremičnin,« pravi prvi mož podjetja Imagine.
Ko programska orodja prejmejo dovolj vhodnih vzorcev podatkov, so sposobna določiti trendne črte in referenčne točke KPI, ki so opora za sprejemanje odločitev o tem, kdaj je smiselno nepremičnino prodati, jo energetsko prenoviti ... Sami podatki niso dovolj, pravi Matej Leskovar, toda pametni in izkušeni lastniki nepremičnin bodo združili vse svoje podatke z globalnimi trendi nepremičnin in finančnega sveta okoli njih.
Vloga umetne inteligence
Kako pa lahko umetna inteligenca pomaga odločevalcem pri obvladovanju ogromnih količin podatkov? Sogovornik navede nekaj glavnih načinov:
- Obdelava in analiza podatkov, kjer algoritmi umetne inteligence obdelajo velike količine podatkov in izvajajo kompleksne analize hitreje in v večjem obsegu, kot je zmožen človek. Umetna inteligenca lahko samodejno obdela, očisti in organizira podatke. Prav tako lahko odkrije vzorce, povezave in vpoglede v podatkih, ki niso takoj očitni.
- Odločevalci lahko uporabijo umetno inteligenco, da odkrijejo skrite vpoglede in pridobijo globlje razumevanje podatkov, kar jim pomaga sprejemati natančnejše in informirane odločitve.
- Napovedna analitika omogoča uporabo modeliranja in napovedovanja na podlagi zgodovinskih podatkov. Odločevalci lahko uporabijo algoritme umetne inteligence za identifikacijo trendov, napovedovanje prihodnosti ...
- Obdelava naravnega jezika (NLP) omogoča sistemom umetne inteligence razumevanje in analizo človeškega jezika, vključno z nestrukturiranimi podatki, kot so dokumenti, e-pošta, povratne informacije strank in objave na družbenih medijih.
- Sistemi za priporočila se lahko uporabljajo na različnih področjih, kot je priporočanje primernih prostorov najemnikom, priporočanje strategij vzdrževanja ali energetskih ukrepov za optimizacijo delovanja stavb.
Umetna inteligenca je torej ključna tehnologija za obvladovanje ogromnih količin podatkov in omogoča odločevalcem, da pridobijo vpoglede, ki bi jih sicer težko odkrili ali obdelali ročno.
Vpogled najemnikov v podatke koristi vsem
Če najemniki razumejo podatke, ima to izredno velik pomen za lastnike nepremičnin, zato je za vzpostavitev učinkovitega odnosa z najemniki pomemben njihov dostop do podatkov. Ti podatki omogočajo vpogled v vzorce uporabe prostora, želje in potrebe najemnikov, kar lastnikom omogoča boljše razumevanje in prilagajanje njihovim zahtevam.
Povratne informacije in takojšnje poročanje o težavah so odločilni za zadovoljstvo najemnikov, saj omogočajo neposredno povratno informacijo o stanju stavbe, težavah pri vzdrževanju ali zahtevah za storitve. Posebno pozornost je treba, tako Matej Leskovar, posvetiti porabi energije in energetski učinkovitosti v okviru strategij ESG.
Najemniki lahko prispevajo svoje vpoglede in predloge na podlagi izkušenj, kar pomaga pri sprejemanju informiranih odločitev, izvajanju izboljšav ter usklajevanju operativnih dejavnosti s potrebami najemnikov. Sodelovalno reševanje problemov je odločilnega pomena.
Pomembno je tudi vključevanje pametnih tehnologij v stavbe. Tehnologija lahko zagotavlja povratne informacije o uporabnosti in učinkovitosti funkcij pametnih stavb, kot so upravljanje osvetlitve, nastavitve temperature ali senzorji prisotnosti. Te informacije pomagajo pri prilagajanju funkcionalnosti pametnih stavb in povečujejo njihove koristi.
Skupno gledano, če najemniki poznajo podatke, to prispeva k izboljšanju učinkovitosti stavb, povečanju zvestobe najemnikov ter splošnemu uspehu nepremičnin.
Več podatkov pomaga pri izvajanju strategij ESG
Visokokakovostno zbiranje in upravljanje podatkov nista le pomoč, temveč temelj za ustvarjanje in sledenje strategijam ESG. »To bi morala biti najpomembnejša prioriteta vsake strategije ESG, skupaj z uporabo programske opreme za obdelavo vseh podatkov. Da natančno pojasnim: brez zadostnih podatkov organizacija ne more postaviti verodostojne ESG-strategije,« je jasen direktor podjetja Imagine.
Merjenje uspešnosti omogoča organizacijam spremljanje in merjenje napredka pri izvajanju strategij in pobud ESG. Omogoča kvantitativne in kvalitativne kazalnike ključne uspešnosti in primerjave za oceno uspešnosti, postavljanje meril in podobno. Visokokakovostno zbiranje podatkov omogoča verodostojno poročanje o ESG in transparentnost, ki privablja odgovorne naložbe.
»S pridobivanjem podatkov skozi čas lahko spremljamo napredek, ocenimo učinkovitost pobud in naložb ter na podlagi podatkov sprejemamo prilagoditve za izboljšanje celotne učinkovitosti portfelja nepremičnin,« še doda Matej Leskovar, direktor podjetja Imagine.
