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Intelligente Big-Data-Lösung von PATRIZIA ab sofort auch in den Niederlanden im Einsatz

PATRIZIA setzt seine Big-Data-Analytics-Lösung seit kurzem auch auf dem niederländischen Wohnimmobilienmarkt ein. Damit ist die Erfassung und Analyse lokaler Immobiliendaten anhand intelligenter Prozesse erstmals auch im Nachbarland möglich.

Detaillierte Einblicke in niederländischen Wohnungsmarkt 

„Im Grunde ist alles, was wir benötigen, nur eine Adresse“, erklärt Marcelo Cajias, Associate Director of Research bei PATRIZIA. Es handelt sich letztlich um eine banale Information, die jedoch eine Vielzahl wertvoller Erkenntnisse über den jeweiligen lokalen Wohnungsmarkt beinhalten kann. Zumindest dann, wenn anschließend das intelligente Big-Data-Analysetool von PATRIZIA zum Einsatz kommt.

Nach erfolgreicher fünfjähriger Erprobung in Deutschland führt PATRIZIA das Tool nun auch auf dem niederländischen Wohnimmobilienmarkt ein. "Der Standort ist die einzige Vorinformation, die wir für eine umfassende und aussagefähige Analyse benötigen", erläutert Cajias. „Unsere Kollegen in den Niederlanden schicken uns lediglich eine Adresse mit Straße, Hausnummer, Ort und Postleitzahl. Das Analysetool lädt dann automatisch die entsprechenden Daten für diesen einen Standort herunter. Wir übermitteln diese Angaben an die Cloud und erhalten die Analyseergebnisse als dynamische Webseite für jeden einzelnen Standort.“

Mit Unterstützung cloudbasierter Systeme komprimiert und analysiert das Big Data-Analysetool von PATRIZIA unstrukturierte Daten aus Multi-Listing-Systemen in einer gewaltigen Datenbank. Im Ergebnis erhält man in kürzester Zeit detaillierte Markteinblicke, die als Grundlage für fundierte Investitionsentscheidungen dienen können.

Die Funktionsweise

Wie genau läuft dieser Prozess ab? „Zunächst werden nach dem Einloggen die entsprechenden Daten ausgewählt, bereinigt, analysiert und die Ergebnisse anschließend aggregiert“, erklärt Cajias. Dieser Vorgang wird unter Verwendung mehrerer Datenquellen mehrfach wiederholt.

Erst vor kurzem hat PATRIZIA die bestehende Geodatensammlung um weitere Quellen wie Eurostat, Oxford Economics and Statistics Netherlands (CBS) ergänzt. CBS ist eine anerkannte niederländische Regierungsinstitution, die statistische Informationen über die Niederlande sammelt. Diese Daten werden von PATRIZIA dann über APIs in Google Maps und OpenStreetMap eingespeist. Darüber hinaus verwendet PATRIZIA auch lokalisierte sozioökonomische und soziodemografische Informationen, die konkrete Fakten zu Immobilien- und Mietpreisen liefern.

Sobald sämtliche Informationen im Cloud-System erfasst sind, werden die Daten von PATRIZIA aufbereitet und digitalisiert. Kurz darauf stehen diese Informationen sämtlichen Entscheidungsträgern zur Verfügung und erlauben einen umfassenden Einblick in die ausgewählten Märkte.

Wir können eine Vielfalt von Daten und Erkenntnissen in nur der Zeit gewinnen, die man benötigt, um einen Kaffee zu trinken. 

Dr. Marcelo Cajias

In einem weiteren Schritt werden Preise und Mieten des ausgewählten Standorts untersucht. Maschinelles Lernen und moderne ökonometrische Tools ermöglichen es PATRIZIA, Preise nach einzelnen Merkmalen zu durchleuchten und preisrelevante Faktoren wie z. B. Lage, Anzahl der Zimmer oder Größe der Immobilie zu analysieren.

Gerade auf dem niederländischen Markt ist es wichtig zwischen Kauf- und Mietobjekten zu unterscheiden, weiss Cajias. Erst dann ergibt die Evaluierung der einzelnen Preisnennungen zielgenaue Informationen zu Immobiliennachfrage, Immobilienangebot, Preis- und Mietindizes. Darüber hinaus kann das Tool die Bruttoanfangsrenditen (Jahresmiete geteilt durch den Preis) für einzelne Assets auf dem niederländischen Wohnimmobilienmarkt sehr genau schätzen. Weiterer Vorteil des Systems: relevante Informationen wie diese liegen bereits nach etwas mehr als vier Minuten vor. Bei einem größeren Portfolio dauert der gesamte Prozess weniger als eine Stunde.

Detailgenaues Reporting

Cajias demonstriert die Geschwindigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse am Beispiel eines Reports über eine Immobilie im Norden von Amsterdam. "Wir begutachten das Bevölkerungswachstum in Amsterdam innerhalb einer bestimmten Zeitperiode, die Altersstruktur der Bevölkerung, die Bevölkerungsprognosen, das Wohnungsangebot, die offiziellen Indizes der Immobilienpreise und erhalten auf diese Weise einen aussagefähigen Gesamtüberblick über den Markt."

Nach etwas mehr als vier Minuten erstellt das Tool einen dynamischen Webreport, der in mehrere Teilbereiche strukturiert ist: allgemeine Informationen, Informationen zum Immobilienstandort, lokale Immobilienpreise, lokale Hausmieten, Wohnungspreise und -mieten, Werttreiber und Anfangsrenditen.

Zu den wichtigsten Parametern, die einen Markt beschreiben, gehören zweifellos der aktuelle durchschnittliche Immobilienpreis sowie die durchschnittliche Miete pro Quadratmeter in einem Umkreis von 300 Metern, 700 Metern, 1000 und 2000 Metern.
Darüber hinaus gibt der Bericht Auskunft darüber, wie sich die Preise je nach Baujahr aufschlüsseln, wobei nach Preisen für Neubauten und Bestandsbauten differenziert wird.

Am Beispiel Amsterdam ist interessant zu sehen, welche Variablen die Preise in der Standort-Umgebung zuletzt am stärksten beeinflusst haben. Das Baujahr hat – wenig überraschend - den größten Einfluss auf den Preis. Eine vor 1931 gebaute Immobilie ist grundsätzlich teurer, weil solche älteren Gebäude in der Regel in der gefragten Innenstadt zu finden sind. Ob die Immobilie mit oder ohne Balkon ausgestattet ist, spielt danach die zweitwichtigste Rolle für die Preisgestaltung.

 

Ergebnisse bewerten

Der letztlich entscheidende Informationsblock ist die Bruttoanfangsrendite. Hier spiegelt sich wie bei keiner anderen Kennzahl das aktuell Marktgeschehen wider, das sich freilich von Standort zu Standort unterscheidet. „Wir haben aus unseren Erfahrungen in Deutschland mit unserem Big Data-Analysetool gelernt, dass die Methodik des maschinellen Lernens sehr gut funktioniert. Insbesondere dann, wenn man in Erfahrung bringen will wie sich die Anfangsrendite von Standort zu Standort und von Segment zu Segment unterscheidet. Deshalb haben wir diesen Indikator permanent auf unserem Radarschirm.“

Das Tool wird von PATRIZIA kontinuierlich in Breite und Tiefe erweitert. Demnächst ergänzen weitere lokale Informationen wie z.B. der nächstgelegen Bahnhof oder Supermarkt die Datensammlung.

„Da die Maschine jeden Tag hinzulernt, steigt die Genauigkeit des Tools fortlaufend“, verspricht Cajias. „Wir glauben, dass die von uns bereitgestellten Informationen einen nie dagewesenen Markt-Gesamtüberblick erlauben und zukünftig eine große Hilfestellung beim Entscheidungsprozess von Kollegen und Investoren sein wird. Wir bieten eine dynamische Sicht auf den Markt und zeigen auf, was sich aktuell auf den einzelnen Märkten abspielt."