Le data analytics appliquée à l’immobilier

Aujourd’hui, le sujet du data analytics est un phénomène qui prend une ampleur considérable sans que personne ne s’en rende compte. C’est une science qui permet en quelque sorte de trier des données, pour faire ressortir des informations, contenues dans ces données. Nous allons faire le point sur la data analytics et faire ressortir ses enjeux pour l’ immobilier .

La data analytics, qu’est-ce que c’est ?

Souvent abrégée en DA, la data analytics est une science qui s’appuie sur des analyses statistiques. Celles-ci consistent à traiter des données sous leur forme brute dans le but de tirer des informations de ces données. Le data analytics est une méthode utilisée dans de nombreuses entreprises, dans le but de leur permettre de prendre de meilleures décisions en vue d’augmenter leur productivité et par la même occasion leur rentabilité.

Elle permet de faire ressortir toutes les données dissimulées dans de plus importants lots de données. Cette analyse vous offre une possibilité d’interprétation par graphique, ce qui rend l’analyse de données plus intéressante. Cet affichage par graphique facilite l’interprétation des données et les prises de décisions. La data analytics peut être utile dans de nombreux domaines tels que l’industrie, la santé, le commerce, la météorologie, l’ immobilier et de nombreux autres domaines. Dans notre cas de figure, c’est l’immobilier qui nous intéresse.

La data analytics dans l’immobilier

L’ immobilier est un secteur qui crée une quantité de données énorme. La mise en place d’un procédé d’analyse de données dans le domaine de l’immobilier, peut se baser sur la collecte et l’analyse des données suivantes : les données de consommation, les données patrimoniales et les données d’activité.

Les données d’activité sont celles concernant les activités de l’immobilier selon l’activité qui y est menée

Les données de consommation sont quant à elles extraites des factures d’énergie et d’eau

Les données patrimoniales sont pour leur part liées à l’adresse à l’aire et aux matériaux utilisés dans le bâtiment

Les différents types de données citées ci-dessus sont présentes dans tous les bâtiments peu importe leur nature. Une fois collectées différenciées et centralisées, le travail essentiel à présent est de traiter les données de façon automatisée. Le but de ce traitement de données est d’alléger la vie quotidienne des usagers, en leur offrant une vision claire du patrimoine dont ils disposent et en leur permettant de comprendre réellement ce qui influence en réalité la consommation en énergie et en eau dans leur bien immobilier .

Le data analytics facilite la digitalisation des données recueillies et leur stockage au sein d’une interface unique afin de faciliter la recherche de données aux utilisateurs. Pour que les utilisateurs puissent y voir plus clair, on pourrait soulever l’importance de lier les données entre elles et entre plusieurs autres sources de données dans le but de relever les points sur lesquels des optimisations pourraient être effectuées. Les consommateurs doivent comprendre la consommation de leur bien immobilier afin de connaitre les mesures à prendre pour rendre leur vie agréable.

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