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PATRIZIAs Big Data-Tool zeigt besten Weg in die Zukunft

Big Data wird die Immobilienbranche einschneidend verändern. Durch maschinelles Lernen werden zukünftig erheblich größere Datenmengen schneller als bisher analysiert und verarbeitet werden können. PATRIZIA ist mit einer eigenen Big-Data-Analytics-Lösung Vorreiter der Branche.

Big Data real estate analytics

Eine der ersten Aufgaben, die Dr. Marcelo Cajias zu Beginn seiner Tätigkeit bei PATRIZIA übernahm, war eine Präsentation über den Immobilienmarkt in München.

„Ich meldete mich bei der ersten Datenbank an und musste gefühlte 100 Mal klicken, bis ich die ersten vernünftigen Suchergebnisse hatte“, erinnert sich der Associate Director of Research. „Danach folgte bei einer zweiten Datenbank das gleiche Spiel. Es dauerte schließlich drei Stunden, bis ich endlich die notwendigen Daten vorliegen hatte. Anschließend mussten diese Daten zwei weitere Tage lang analysiert und bewertet werden. Erst danach konnte meine eigentliche Arbeit beginnen: Eine Präsentation über den Wohnungsmarkt in München erstellen.“

Vier Tage hatte der gesamte Rechercheprozess also tatsächlich in Anspruch genommen.  Für Cajias ein klares Zeichen, dass eine solche Arbeitsweise nicht zukunftstauglich ist. "Ich wollte meine wertvolle Zeit im Büro in den nächsten zehn Jahren nicht mit solch zeitraubenden Recherchearbeiten verplempern. Der gesamte Prozess musste zwingend automatisiert werden.“

Heraus kam eine Big-Data-Analytics-Lösung, die einen deutlich schnelleren Zugriff auf Daten erlaubt und gleichzeitig die umfassende Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Dabei werden cloudbasierte Systeme eingesetzt, die Daten unterschiedlicher Kategorien zusammenführt: sozioökonomische, ökonomische und Geodaten sowie allgemeine Informationen aus dem Immobiliensektor. Die Plattform komprimiert unstrukturierte Daten aus über 100 MLS (Multiple Listing Systems) und speichert sie in nur einer gigantischen Datenbank.

Im nächsten Schritt werden die Daten mit modernen ökonometrischen Tools und durch Methoden des maschinellen Lernens analysiert. Dadurch kann PATRIZIA die Nettoanfangsrenditen (Quotient aus Nettomieteinnahmen und Bruttokaufpreis einer Immobilie) verschiedener Asset-Typen inzwischen deutschlandweit schätzen. All diese Schätzungen basieren auf Big Data-Informationen und werden mit den Zahlen von Brokern abgeglichen.


Frustriert von den unzähligen Klicks, die er benötigte um einen Report zu erstellen, automatisierte Marcelo Cajias den Prozess und erstellte eine Big-Data-Lösung für die Immobilienanalyse


PATRIZIA ist einen Schritt voraus

Nach Cajias` Einschätzung ist PATRIZIA dank der von ihm entwickelten Big-Data-Analysetools anderen Investmentmanagern einen großen Schritt voraus: "Wir haben eine maßgeschneiderte Lösung für alle Investmentprozesse bei PATRIZIA entwickelt. Dazu gibt man einfach die Adresse ein und können alle relevanten Informationen liefern." Der Ansatz ist branchenweit einzigartig. Ein weiterer Vorteil: die Schnelligkeit. Das Tool kann die wesentlichen Daten zur Beurteilung und Markteinschätzung jedes einzelnen Assets innerhalb von nur 10 Minuten berechnen. „Inzwischen geben wir die Adresse in die Cloud ein und erhalten nach 10 Minuten Einblicke in den gesamten Markt - deutschlandweit. Die Auswertung umfasst etwa 45 Folien, die den Gesamtmarkt, den Immobilienbestand, Liquiditätskennziffern, Preisindizes, Heatmaps, die demografische Zusammensetzung und viele weitere Daten beinhalten; elementare Informationen, die für eine wohl überlegte Investitionsentscheidung sehr hilfreich sind.“

Inzwischen setzt PATRIZIA das Tool mit Erfolg auf dem deutschen und niederländischen Wohnimmobilienmarkt ein.


Wertvolle Einblicke

„Das innovative, bahnbrechende Konzept von PATRIZIA liefert in dieser Qualität und Breite bislang nicht bekannte Informationen“, erklärt Cajias. Besonders aussagefähig sind die präzise geschätzten Vermietungszeiträume, die zwischen fünf Tagen (z.B. München) und mehreren Wochen (z.B. Dresden) liegen können.

Ebenso interessant: Aussagen zur Preisgestaltung. Dabei werden v.a. die einzelnen Merkmale einer Immobilie und die Attraktivität des Standorts herangezogen. Berücksichtigt werden z.B. Einzelmerkmale wie das Vorhandensein eines Balkons und dessen Auswirkung auf den Preis (in Berlin z.B. werden Balkone höher bewertet als in Hamburg).

Heute stellen wir die Adresse in die Cloud und erhalten nach 10 Minuten Einblicke in den gesamten deutschen Markt

Auch bei der Beurteilung von Investitionsmöglichkeiten liefert das Tool wertvolle Hinweise. Bereits heute kann PATRIZIA damit Mietschätzungen mit einer Fehlerspanne von weniger als einem Euro pro Quadratmeter erstellen, erläutert Cajias. "Wir können berechnen, um wie viel die Miete einer gemanagten Immobilie im Vergleich zur Marktmiete nach oben oder nach unten abweicht. Der Immobilienmarktvergleich ist bei der Erstellung von Portfolioanalysen für Wohnungen ebenso hilfreich wie bei der Entwicklung von Strategien zur Verwaltung dieser Portfolios: Sollen wir kaufen, verkaufen oder halten?“

Wie wird Big Data die Branche verändern?

Der Trend zur Digitalisierung und den damit verbundenen Technologien wird einen einschneidenden und umfassenden Wandel in der Branche einleiten. Dank Big Data finden Kunden, Investoren und Immobilienunternehmen geeignete Gebäude mit den gewünschten Parametern wesentlich schneller und passgenauer. Darüber hinaus können Investoren die Rentabilität eines Immobilienkaufs im Vorfeld besser einschätzen. Maschinelles Lernen bedeutet, dass enorme Datenmengen erheblich schneller analysiert und verarbeitet werden können als je zuvor. So entsteht ein Mehrwert und Entscheidungen gründen auf einer belastbaren Informationsbasis.

With its Big Data solution, PATRIZIA can forecast rent estimates with an error margin of less than one euro per square meter.
Mit der Big-Data-Lösung kann PATRIZIA Mietschätzungen mit einer Fehlerspanne von weniger als einem Euro pro Quadratmeter prognostizieren.

Tatsächlich beginnt die Branche erst langsam zu entdecken, welche Bedeutung Daten auch für sie in Zukunft haben werden. Einige Datenanbieter sagen voraus, dass selbst Daten von Social-Media-Plattformen wie Facebook und Twitter in nicht allzu ferner Zukunft für die Immobilienbranche relevant werden.

Nach Einschätzung von Cajias wird eine echte Konsolidierung in der Branche jedoch erst in etwa drei Jahren stattfinden. Bislang wird weitgehend konzeptlos mit Einzellösungen experimentiert. „PATRIZIA ist schon seit Längerem mit zahlreichen PropTechs und FinTechs in Gesprächen. Wir arbeiten heraus, welche Lösungen für das Management unserer Portfolios den größten Nutzen bringt.

Im Unterschied dazu wacht die Branche erst langsam auf.“