Novalytica Data Products
Fachliches Knowhow und technische Expertise kombiniert
Unsere Datenprodukte kombinieren technische Expertise mit fachlichem Knowhow. Dies ermöglicht es, echten Mehrwert aus den Daten zu generieren und datengetriebene Entscheide zu treffen.
Alle Datenprodukte sind modular aufgebaut und lassen sich auch auf individuelle Bedürfnisse anpassen.
Möchten Sie mehr zu unseren Datenprodukten erfahren? Gerne beraten wir Sie in einem persönlichen Gespräch!
Immobiliendaten
Gebäude- und Grundstücksdaten
Standort- und Geodaten
Daten zu Immobilieninseraten
Alle öffentlich verfügbaren Daten rund um ein Grundstück, den dazugehörigen Bauten sowie standortspezifische Informationen gebündelt an einem Ort.
Applikationen mit Immobiliendaten
Alphaprop: Indirekte Immobilienanlagen
Sämtliche relevanten Facts und Figures von indirekten Immobilienanlagen smart aufbereitet und aussagekräftig ausgewiesen.
Marketing
Uhoo: Marketing mit Geodaten
Campaign Viewer
Zielgruppenspezifische Online-Werbung ohne Cookies dank öffentlich verfügbaren Geodaten und umfassender Datenaggregation.
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News
Alphaprop feiert 5-jähriges Jubiläum und erweitert Immobilienangebot
Anlässlich ihres fünfjährigen Jubiläums bündelt die Datenanalyse-Spezialistin Novalytica ihre gesamte Immobilienexpertise unter der Marke Alphaprop. Mit diesem strategischen Schritt positioniert sich Alphaprop als zentrale Anlaufstelle für datenbasierte Lösungen im Immobilienbereich und erweitert sein Angebot deutlich.
Databricks vs. Fabric
Als ersten Schritt beim Aufbau einer Datenarchitektur geht es darum, das zukünftige Set-up mit den notwendigen Datenprozessen zu definieren. In diesem Zusammenhang stellt sich häufig die Frage, ob Microsoft Fabric oder Databricks die geeignetere Lösung für die zu implementierenden Datenprozessierungsschritte ist.
Witterungsbereinigung im ESG-Reporting
Ein zentrales Element im ESG Reporting ist der Energieverbrauch. Der Energieverbrauch eines Gebäudes hängt nicht nur von seiner Effizienz oder von umgesetzten Sanierungsmassnahmen ab, sondern in hohem Masse auch vom Wetter. Nur wenn Witterungseinflüsse aus den Daten rechnerisch entfernt werden, lassen sich Verbräuche über mehrere Jahre hinweg vergleichen.
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