Vom 17.-18. Januar fand die diesjährige Schweizer Immobilienmesse IMMO24 statt. Novalytica war mit einem Stand vertreten und hatte so die Gelegenheit, den über 4000 Besuchern die Themen Portfolioreporting und ESG Data Management sowie das Datenprodukt Alphaprop näherzubringen.
Spannende Gespräche und interessante neue Kontakte sind das Ergebnis der zwei Messetage.
Sale & Lease Back: Risikomanagement und Renditeoptimierung
Gemeinsam mit H&B Real Estate hat Novalytica an einer Panel-Diskussion einen Bericht zu Sale & Lease Back besprochen. Novalytica hat mit Hilfe des Alphaprop-Datenuniversum eine Marktanalyse vorgenommen.
Die Analyse untersuchte 39 Sale & Lease Back Transaktionen von indirekten Schweizer Immobilienanlagen im Zeitraum 2018 bis 2022 mit einem Gesamtvolumen von 1,35 Milliarden. Die Käufer waren hauptsächlich Immobilienfonds, Anlagegruppen von Anlagestiftungen und börsennotierte Immobiliengesellschaften. Die meisten Transaktionen konzentrierten sich auf kommerzielle Immobilien, wobei Industriegebäude den grössten Anteil ausmachten.
Die Branchen der Verkäufer spiegeln die Vielfalt von Sale & Lease Back Transaktionen wider, wobei die Industrie den Grossteil (53,8%) ausmachte. Regionale Unterschiede zeigten, dass Gebiete mit starker Industrie, wie die Nordwestschweiz, mehr Transaktionen verzeichneten. Der Grossteil der Transaktionen hatte ein Volumen von weniger als 40 Millionen CHF.
Die Mietdauer spielte eine wichtige Rolle, wobei über 60% der Mietverträge über 10 Jahre liefen. Die meisten Transaktionen waren Triple-Net-Mietverträge, bei denen der Mieter alle Kosten übernimmt. Die Renditen lagen im Bereich von 2,5% bis 6%, wobei staatsnahe Mieter die niedrigsten Renditen aufwiesen.
Insgesamt zeigt die Analyse, dass Sale & Lease Back Transaktionen im Bereich kommerzieller Immobilien in der Schweiz beliebt sind, insbesondere in der Industrie. Die langfristige Bonität des Verkäufers ist entscheidend, um eine nachhaltige Rendite zu gewährleisten.Die Mietdauer spielte eine wichtige Rolle, wobei über 60% der Mietverträge über 10 Jahre liefen. Die meisten Transaktionen waren Triple-Net-Mietverträge, bei denen der Mieter alle Kosten übernimmt. Die Renditen lagen im Bereich von 2,5% bis 6%, wobei staatsnahe Mieter die niedrigsten Renditen aufwiesen.
ESG Datenmanagement: Effiziente Verwaltung von Nachhaltigkeitsdaten für eine verlässliche Berichterstattung
Auf der Pitch-Bühne konnte einem interessierten Publikum die innovative Lösung zum ESG-Datenmanagement vorgestellt werden, die Novalytica gemeinsam mit Wincasa entwickelt hat. Am Beispiel von GRESB wurde aufgezeigt, dass eine sehr grosse Anzahl Daten pro Liegenschaft in eine Vorlage abgefüllt werden muss, um am Benchmark teilzunehmen. Eine effiziente Datenstruktur kann dies automatisieren.
Mit dem Beispiel der Energiedaten wurde illustriert, dass jedoch bereits der erste Schritt, das Erfassen der Daten, mit den neuen Anforderungen zur Herausforderung werden kann. In diesem Fall ist die einzige Datenquelle in einem Unternehmen oftmals in Form von Rechnungen vorhanden – eine unstrukturierte Form der Daten, die bedingt, dass sie manuell aus allen Rechnungen ausgelesen und in ein einheitliches Format gebracht werden. Um diese zeitintensive und fehleranfällige Aufgabe zu automatisieren, hat Novalytica einen Algorithmus entwickelt, der Information aus Rechnungen der Energieversorger mittels KI auslesen kann.
Sind die Daten erfasst, werden sie gemeinsam mit anderen ESG-relevanten Quellen in eine zentrale Infrastruktur, ein sogenanntes “Data Warehouse” überführt. Dieses fungiert als zentrale Datenbank, wo die Daten bereinigt und einem KI-basierten Datenqualitätscheck unterzogen sowie historisiert werden. Aus diesem Data Warehouse können automatisiert verschiedene Kennzahlen, z.B. die umweltrelevanten Kennzahlen nach AMAS, berechnet oder darauf basierend beispielsweise ein GRESB Asset Spreadsheet generiert werden. Mit dem Beispiel der Energiedaten wurde illustriert, dass jedoch bereits der erste Schritt, das Erfassen der Daten, mit den neuen Anforderungen zur Herausforderung werden kann. In diesem Fall ist die einzige Datenquelle in einem Unternehmen oftmals in Form von Rechnungen vorhanden – eine unstrukturierte Form der Daten, die bedingt, dass sie manuell aus allen Rechnungen ausgelesen und in ein einheitliches Format gebracht werden. Um diese zeitintensive und fehleranfällige Aufgabe zu automatisieren, hat Novalytica einen Algorithmus entwickelt, der Information aus Rechnungen der Energieversorger mittels KI auslesen kann.
Die Präsentation zeigte auf, dass eine Datenstrategie und ein effizientes Datenmanagement unerlässlich geworden sind für Immobilienakteure. Durch die Automatisierung von Prozessen ist eine massive Zeitersparnis möglich, es entsteht eine Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und ermöglicht die zukünftige Anwendung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Nicht zuletzt schafft Data Management Transparenz und verhindert so Abhängigkeit von einzelnen Personen.
