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大数据时代下房地产估价行业发展的机遇与挑战

来源:皇冠体育 编辑:金沙大联盟 人气: 发布时间:2019-08-08 10:10:12
摘要:企业的发展创新离不开人才。 如产品标准化的推行、批量评估技术的研究,都离不开人才,只有加强人才培养,提高构建模型的能力,鼓励人才进行积极探索和研究,才能减少评估管理中的不确定性。 在大数据时代,房地产估价企业应该重视数据和人才,这是企业不可

  

大数据时代下房地产估价行业发展的机遇与挑战

  企业的发展创新离不开人才。 如产品标准化的推行、批量评估技术的研究,都离不开人才,只有加强人才培养,提高构建模型的能力,鼓励人才进行积极探索和研究,才能减少评估管理中的不确定性。 在大数据时代,房地产估价企业应该重视数据和人才,这是企业不可复制的核心竞争力。 要想在行业中脱颖而出,房地产评估企业需要顺应大数据时代的要求、适时转型,讲数据转化为盈利点,为客户提供更优质的服务。 房地产估价机构应巩固传统业务的领域,不断延伸业务内容,加快信息化发展,提高服务水平,降低成本提高效率。 估价机构开发利用数据是必然趋势,但是人才在大数据时代也是非常重要的,依赖数据开发的自动估价系统始终代替不了房地产估价师,数据与人才都是企业的核心竞争力。

  大数据时代是房地产估价行业技术变革的利器,推动评估方法创新也对传统行业造成了不少的冲击。 但大数据可以完全代替传统估价行业吗? 笔者认为答案是否定的。 因为房地产与别的商品不一样,具有很强的独立性。 且房地产估价不仅是一门技术更是一门艺术,且具有专业性和法律效力。 当前在大数据时代背景下应运而生的自动估价系统基本是利用市场比较法,对市场活跃度高、案例多的普通住宅比较适用。 对独立性更强的别墅、厂房等物业及活跃度一般的普通公寓的评估是有局限性的。 且海量数据的有效利用、管理和分析,从中挖掘出有重要价值的数据,如何保护数据、拓宽数据的来源渠道、确保数据的真实性、实时性是数据时代需要面临的问题。

  大数据时代已然到来,大数据带来的不仅仅是海量的数据,还有处理数据方式的改变和商业价值。文章分析大数据与房地产估价的联系及大数据时代的发展对房地产估价行业发展的影响。

  在数据应用成为成为常态化、成熟化之后,业务的关联性、流动性逐步变大。 率先转型的机构,数据建设能力、认知能力和运用能力强,业务能力越强、涉及地域越广,极易打破原来条块分割的房地产估价领域的地域限制,获得较大的市场份额,之后业务的大爆发也会倒逼机构改变服务方式和盈利模式,有利于提升各类人员的专业能力,良性循环,促进整个行业的长足发展。

  随着大数据时代的推进,已然影响甚至改变估价行业的作业模式。 现阶段,大数据已经作用在房地产估价中。 一批先进的估价机构已经率先通过扫楼、数据抓取软件等途径,已获海量的房地产相关信息,建立起自己的数据库,研发出自己的自动估价系统。 甚至一些互联网公司也参与其中,抢占市场。 与传统估价相比,在效率上自动估价系统的优势显而易见。 如银行、担保业需要实时动态对担保物价值进行评估,传统估价作业模式一般流程是银行客户经理先找到估价机构的客户经理,要求询价,估价机构的客户经理将需求再转述给估价师,估价师根据初步信息做预估,再将估值信息通过客户经理反馈给银行,等对方确认后再重复一遍刚才的流程,如此来回的沟通,效率实在较低。 而自动估价系统则动动手指头,几秒钟就搞定了,甚至可以批量处理。 如此,不仅效率大数据占用不可撼动的优势,也大大降低了银行、担保业的成本。 就目前形势来看,自动估价系统已被银行、担保业大规模采用与推广,大数据已经改变行业作业模式,传统评估行业大面积萎缩。

  房地产估价与大数据有一定的联系。 一般大数据可以分为两大类,即结构化数据与非结构化数据。 结构化数据是指能够用数据或统一的结构加以表示,而非结构化数据是指无法用数据或统一的结构加以表示。 在房地产估价中,影响估价的因素如土地、环境、经济、配套等因素之间不是相互独立的,是交叉与包含的关系。 不同的影响因素变化,导致房地产价格的方向、程度等都是不尽相同的,这些因素也是结构化数据与非结构化数据的组合。 从大数据的这两大分类特征来看,房地产估价也具备。 除此之外,房地产估价作业中经常用到的方法,如比较法、收益法、成本法等都需要选取合适的案例,选取案例除了估价师的经验外,市场信息也非常重要,而市场信息是有很强的时效性的。 无论是房地产的交易价格、租赁价格、开发成本等都不是一成不变的,都会随着各种外界因素的变化而在不断变化的。 这都与大数据有着千丝万缕的联系。

  大数据(big data),指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到提取、管理、处理、并整理成文帮组企业经营决策更积极目的的咨询。 最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。 麦肯锡指出: “大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,决策将基于对海量数据的挖掘和分析做出,大数据讲日益成为重要的生产要素”; 研究机构Gartner认为: “大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞擦力和流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产”; IBM提出大数据具有5V特征: Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 目前对大数据尚未形成统一的认知,但大数据具有“5V”特征是各界普遍认同的: ①Volume(大量),一般来说,数据量在10-100TB基本可以算体量大了,②Velocity(高速),强调时效性,在海量数据的情况下,仍然要求及时反应,③Variety(多样),大数据由文字、声音、视频、多媒体等组成的结构化、半结构化和非结构化的多维异构数据,多样即要求数据来源、内容、类型与预期目的相关的前提系,尽量丰富。 ④Value(低价值密度),应用价值大但是价值密度低,通过对海量数据进行提取、处理和分析,仅能获得很小的一部分信息有用,⑤Veracity(真实性),顾名思义,所利用的数据必须是真实,这是数据有效利用的前提条件。

责任编辑:金沙大联盟
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