Gebäudedaten & Grundstücksdaten

Parzellenscharfe Daten ermöglichen eine einzigartige Datengrundlage

Alle relevanten Daten an einem Ort

Das mühsame Zusammensuchen und Verknüpfen verschiedener Daten ist Schnee von gestern. Bei Novalytica verfolgen wir die Vision, dass wir alle öffentlich verfügbaren Daten rund um ein Grundstück, den dazugehörigen Bauten sowie standortspezifische Informationen in einer strukturierten Form zur Verfügung stellen. Mit unserem Datenpool finden Sie alle relevanten Daten gebündelt an einem Ort (one data access point).

Dank der intelligenten Verknüpfung der verschiedenen Datenquellen lassen sich unterschiedliche Use Cases aus den Daten generieren. Die Verknüpfung und Aufbereitung der Daten erlaubt es auch, mit minimalem Zeitaufwand, neue Erkenntnisse und Leads aus grossen Datenmengen in Sekundenschnelle zu gewinnen. Dank dem Novalytica Datenpool können Sie sich zurücklehnen und sich auf das Wesentliche konzentrieren: Die Analyse.

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Datenzugriff via API

Datenlieferung als Excel/CSV

Dashboard

Neue Erkenntnisse und Leads dank hochwertigen Daten

Immobilienentwickler/innen

Identifizieren Sie für jede Parzelle das Entwicklungspotenzial in Sekundenschnelle.

Entwicklungspotenzial

Immobilienentwickler X sucht nach interessanten Grundstücken in Y, die noch weiter ausgenutzt werden dürfen.
Use Case

Immobilienmakler/innen

Identifizieren Sie interessante potenzielle Verkaufsobjekte in Sekundenschnelle.

Suche nach Verkaufsobjekten

Immobilienmaklerin X sucht nach Objekten an attraktiver Lage mit hoher Verkaufswahrscheinlichkeit.
Use Case

Hersteller/innen & Händler/innen

Identifizieren Sie potenziell sanierungsbedürftige Liegenschaften in Sekundenschnelle.

Leadgenerierung

Hersteller X ist auf der Suche nach Gebäuden, deren Heizung bald das Ende ihrer Lebensdauer erreicht hat.
Use Case

PlotFinder: Verborgene Potenziale entdecken

Plot­Finder ist eine Applikation, die es ermöglicht, alle relevanten At­tri­bute für be­baute und un­be­baute Grund­­stücke zusam­men­­gefasst an einem Ort zu finden. Ins­besondere kann für jede Parzelle das Ent­wick­lungs­po­ten­zial, also die Differenz zwischen der der­zeitigen Aus­nützung und der zonen­rechtlich maximalen Aus­nützung eines Grund­stücks, identi­fiziert werden. Dies er­möglicht es auch, Ent­wicklungs­potenziale eines be­stehen­den Liegen­schafts­portfolios effizient zu analy­sieren und Wert­reserven zu ermitteln.

PropertyFinder: Interessante Verkaufsobjekte finden

PropertyFinder erlaubt es, Objekte zu filtrieren, die mit erhöhter Wahrscheinlichkeit bald zum Verkauf stehen. Dafür können beispielsweise Filter zum Baujahr und der letzten Handänderung gesetzt werden. Zusätzlich kann nach attraktiven Lagen oder dem Mietzinspotenzial gefiltert werden.

Dadurch, das alle relevanten Details eines Objekts zusammengefasst an einem Ort zu finden sind, kann eine detaillierte Analyse rasch und unkompliziert vorgenommen werden.

Leadgenerierung: Welche Sanierungen stehen wo an?

Aus öffentlich verfügbaren Daten ist beispielsweise ersichtlich, wann ein Gebäude zum letzten Mal saniert wurde oder welche Heizung seit wann installiert ist. Intelligente Algorithmen können zudem erkennen, wie modern eine Küche oder ein Bad ist.

Der Daten erlauben somit rasch und zeitsparend Gebäude zu identifizieren, die längere Zeit nicht saniert worden sind und somit mit erhöhter Wahrscheinlichkeit einen Sanierungsbedarf haben. Dies ermöglicht Herstellern und Händlern neue Wege bei der Leadgenerierung: Liegenschaften mit älteren Heizungen oder von allgemein sanierungsbedürftigen Gebäuden können proaktiv angegangen werden.

Haben Sie Fragen zum Datensatz oder möchten Sie mehr erfahren?

Gerne stellen wir Ihnen den Datensatz in einem persönlichen Austausch vor.

Ihr Ansprechpartner

Dr. Massimo Mannino
+41794833643

News

Treemap Nettovermoegen indirekte Schweizer Immobilienanlagen

Nutzbarmachung von unstrukturierten Daten

Daten sind in grossen Mengen verfügbar und viele davon sind öffentlich zugänglich. Einige Datenquellen sind jedoch nur unstrukturiert vorhanden. Die Erhebung und Prozessierung solcher Daten ist zeitaufwendig und komplex. Gleichzeitig sind es oft gerade unstrukturierte Daten, die neue Erkenntnisse generieren und einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.

Decision Tree

Tree-based vs. Deep Learning

Bei tabellarischen Daten ist der Vorteil von Deep Learning gegenüber herkömmlichen Machine Learning Methoden unklar. Grinsztajn et al (2022) untersuchen, weshalb Decision Trees eine bessere Performance als Deep Learning-Verfahren auf Tabellendaten erreichen.

Chat GPT, was ist Data Science?

Chat GPT kann Fragen beantworten und Anweisungen in verschiedenen Sprachen verstehen. Durch seine detaillierten und realistisch anmutenden Texte, ahmt er menschliche Konversationen überzeugender nach, als dies bisherige Technologien können. Wir haben den Chatbot ausprobiert und ihm einige Fragen gestellt.







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