Mehrwert aus Daten generieren
Digitalisierung. Big Data. Künstliche Intelligenz. Buzzwords, die gerne, immer häufiger und an prominenter Stelle verwendet werden. Viele Akteure der Immobilienwirtschaft haben ihre Prozesse bereits automatisiert und digitalisiert und möchten nun auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen setzen. Dabei geht oftmals vergessen, dass ein viel grundlegenderes Problem besteht: In jedem Unternehmen existiert bereits eine Vielzahl an Daten. Doch ein Grossteil davon wird nicht genutzt. Dies ist insbesondere der Fall, weil die Nutzbarmachung vieler Datenquellen oft zeitaufwendig und kostspielig ist oder es unternehmensintern am nötigen Know-how fehlt. Um eine fundierte, datenbasierte Entscheidungsgrundlage bereitzustellen, um auch zukünftig kompetitiv zu bleiben, wird es zentral sein, aus ungenutzten Daten Mehrwert zu schaffen.
In der neuesten Ausgabe der Zeitschrift “Immobilia” durfte Novalytica aufzeigen, dass die historisch gewachsene Vielfalt an Tools und Excel-Dateien es Immobilienakteuren schwierig macht, Datenflüsse zu automatisieren. Da die verschiedenen Anwendungen nicht miteinander kommunizieren, ist ein hoher manueller Aufwand für deren Auswertung erforderlich. Dies jedoch mindert die Datenqualität, die für den nutzbringenden Einsatz von intelligenten Algorithmen zentral ist.
Aus diesen Gründen ist es unabdingbar, alle Daten aus verschiedenen Tools in eine gemeinsame Umgebung zu führen. Erst wenn alle Daten auf einer Plattform zusammengezogen und dort visualisiert werden, bringen sie ihren wahren Mehrwert zum Vorschein und ermöglichen einen Gesamtüberblick mit nur wenigen Klicks. Gängige Business-Intelligence-Tools, basierend auf modernster Technologie, sind mittlerweile sehr verbreitet für diesen Zweck. Bekannte Beispiele sind PowerBI, Tableau oder QlikSense. Solche Business-Intelligence-Tools ermöglichen flexible Lösungen, wie Inhalte aus verschiedenen Datenquellen miteinander verknüpft, visualisiert und benutzerfreundlich ausgewertet werden können. Zusätzlich können weitere, externe Daten integriert werden, um beispielsweiselückenhafte Datenquellen zu ergänzen oder mittels Marktdaten Benchmark-Vergleiche zu ermöglichen.
Vor einer Erweiterung der Dateninfrastruktur ist es zentral, genügend Ressourcen in konzeptionelle Überlegungen zu investieren. Anschliessend empfiehlt es sich, eine Business-Intelligence-Umgebung sequentiell einzuführen, d.h. in einem ersten Schritt zwei bis drei Datenquellen miteinander zu verknüpfen und diese agil im Laufe der Zeit zu erweitern. All dies führt schrittweise zum Ziel: 100% der verfügbaren, relevanten internen und externen Daten zu nutzen und zu einer datengetriebenen Organisation zu werden, die datenbasierte Entscheidungen trifft.
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