Immobilier

Pourquoi utiliser le Big Data dans l’immobilier ?

Le Big Data est devenu un outil incontournable pour le secteur de l’immobilier. Il permet aux professionnels de « prédire » l’achat ou la vente de biens immobiliers grâce à l’analyse des « données ».

Comprendre ce qu’est le Big Data

Pour faire simple, Big Data signifie « grosses données » ou « mégadonnées ». C’est le niveau supérieur de la base de données que nous avons l’habitude d’utiliser. Dans l’univers du Big Data, il faut retenir trois mots principaux :

  • Volume : les données sont en téraoctets ce qui signifie que leur volume est tellement important que les outils de traitement de données habituels ne permettent pas de les décrypter.
  • Vitesse : la vitesse à laquelle les données surviennent est aussi ultra-rapide et se fait en continue. Les informations sont mises à jour continuellement et en temps réel.
  • Variété : on y recense un grand nombre de types de data qui diffèrent selon le marché qui vous intéresse.

L’association de ces trois mots rend le Big Data très complexe, mais aussi très avantageux.

Le Big Data dans l’immobilier

Les enjeux du Big Data dans le secteur de l’immobilier sont énormes, et cela bon nombre de professionnels l’ont compris. Il ne suffit toutefois pas de récolter les informations, mais il faut aussi savoir les trier et les utiliser au bon moment.

Dans ce domaine, ce ne sont pas les données qui manquent. Entre évolutions des prix, le nombre de constructions, le nombre de transactions, le nombre de recherches d’un bien immobilier, l’urbanisme… la quantité est impressionnante. Chacune d’elle peut être utilisée à des fins commerciales et c’est ce qui suscite l’engouement.

Pour remporter le plus de marchés, chaque professionnel a ses techniques propres et ses outils de d’analyse des données. D’une manière générale, le Big Data dans l’immobilier permet de :

  • Prédire le prix d’un bien à partir du croisement de plusieurs données.
  • Déterminer les biens qui ont le plus de chances d’être vendues dans un avenir proche.
  • Analyser les comportements des clients et ainsi d’anticiper leurs besoins : quartier où il y a les plus de demandes, durée entre le premier contact avec le client jusqu’à la signature du contrat…
  • Récolter des données sur l’environnement, informations qui peuvent influer directement sur une transaction.

Cela évite aux agents immobiliers de perdre du temps sur des biens difficiles à vendre. En d’autres termes, le Big Data est donc un outil de prédiction indispensable dans le secteur de l’immobilier.



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