По словам технического консультанта, фреймворк для анализа разрозненных наборов данных может помочь поставщикам заметить закономерности и воспользоваться ими.

How operators can use big data

Платформа бизнес-аналитики может помочь операторам прийти к новым выводам о данных об их собственности, согласно основателю 20for20 Дому Бевериджу. kelvn через Getty Images

Бизнес по управлению недвижимостью генерирует огромное количество информации, включая историю технического обслуживания, коммунальные платежи и эффективность аренды. 

Сама по себе эта информация может быть сложной. Однако в сочетании со структурой бизнес-аналитики данные могут быть проанализированы более наглядным образом.

Например, отчет по управлению недвижимостью может не делать очевидными тенденции в сдаче в аренду. Однако, если данные в этом отчете наложены на карту объекта, менеджерам может быть легче увидеть, работает ли одна часть объекта не так хорошо, как другая, в примере, приведенном хьюстонской консалтинговой фирмой 20for20 в ее недавнем техническом документе.Дом Беверидж, директор 20for20, видит множество возможностей для использования больших данных в индустрии многоквартирных домов. 

“Я склонен придерживаться мнения, что все можно охарактеризовать с помощью данных”, — сказал Беверидж в интервью Multifamily Dive. “И если на данный момент это невозможно, то не потому, что это невозможно, а потому, что мы еще не придумали, как это сделать”.

Здесь Беверидж рассказывает Multifamily Dive о том, как внедрять системы бизнес-аналитики, выводы его компании»Белая книга» и потенциал интеграции искусственного интеллекта.

Примечание: Это интервью было отредактировано для краткости и ясности.

МНОГОСЕМЕЙНОЕ ПОГРУЖЕНИЕ: Как вы определяете бизнес-аналитику?

ДОМ БЕВЕРИДЖ: Бизнес-аналитика — это тип приложения, которое упорядочивает данные и позволяет извлекать из них пользу. Это отличается от таких вещей, как отчетность, которая просто переводит данные в формат и создает их для вас. 

Бизнес-аналитика собирает и хранит данные таким образом, что позволяет вам извлекать их для выполнения любого анализа, который вы хотите.

How operators can use big data

Необязательное разрешение на подпись, предоставленное 20for20

Каковы некоторые из наилучших способов поощрения внедрения BI среди компаний, занимающихся недвижимостью?

Первое, что нужно сделать любой компании, которая хочет добиться успеха в этой области, — это не смотреть на это так же, как вы смотрите на внедрение других технологий. Это не похоже на внедрение платежной системы или CRM, потому что здесь задействованы данные, которые в некотором роде выходят за рамки всего вашего бизнеса.

Вам нужен довольно дальновидный взгляд на то, что вы хотите, чтобы люди могли делать в вашей компании. Это означает, что задача технологических и бизнес-лидеров — подумать о том, как нам заложить фундамент? Есть ли продукт, которым мы можем воспользоваться извне?

Альтернативой, если дела у компании идут хорошо, является создание собственной вещи на заказ. Многие компании сделали это, особенно крупные. Но, по сути, вам нужно подумать о том, с точки зрения предприятия, как мне создать эту основу, которая будет собирать каждую часть данных из каждой системы, из которой мне может быть интересно анализировать данные? Как мне организовать это в одном месте? Как мне упростить доступ людей к этим данным? Какие инструменты мне нужно создать? 

И именно здесь вы, вероятно, слышали, как люди говорят о таких вещах, как информационные панели. Если, с одной стороны, я создаю эту фундаментальную вещь, которая упорядочивает мои данные, то другая вещь, которую я должен сделать, это сказать: что мы хотим улучшить в маркетинге? 

Вы как бы объединяете эти очень персонализированные усилия по предоставлению людям именно тех данных, которые им нужны для выполнения задач, что требует от вас организации в масштабах всей компании, где хранятся все ваши данные. Чтобы у всего были любые данные, необходимые для поддержки любого анализа, который проводят люди.

С каких приложений лучше всего начинать?

Индустрия придерживается этой очень странной схемы внедрения. Компании обычно заходят так далеко, как только могут, не внедряя его. Они просто используют отчеты, которые вы получаете из их приложений. Но это очень, очень ограничено в том, что оно может вам рассказать. 

Это потому, что то, что я хочу знать о своем бизнесе, отличается от того, что другие люди хотят знать о своем бизнесе. Поэтому, когда вы используете готовый набор отчетов, разработанный кем-то другим, часто в нем сообщается не то, что добавляет вам ценности. 

Поэтому они пойдут и купят готовый продукт бизнес-аналитики. Какое-то время это работает, но они всегда перерастают это. Если вы пытаетесь стать организацией, управляемой данными, то то, что вы покупаете с полки у своего поставщика PMS, в конечном счете, никогда не бывает достаточно хорошим. И что люди, как правило, делают, так это разрабатывают свою собственную модель данных, или они делают это с помощью таких вещей, как инструменты Microsoft. 

Разработка модели данных — действительно серьезное мероприятие. Затем вам нужно его создать, затем вам нужно разобраться со всеми интеграциями в платформу и так далее. Итак, это очень затратно как по времени, так и по деньгам, но в итоге у вас есть действительно хорошие возможности. 

Какими способами искусственный интеллект может быть включен в эти модели?

Вещь, с которой вы всегда должны быть осторожны в многоквартирных домах, заключается в том, что, поскольку у нас есть договоры аренды на 12 месяцев, количество фрагментов данных, которые генерирует недвижимость, действительно невелико. И что вы обнаруживаете в ИИ, так это то, что он чрезвычайно хорош в решении действительно больших проблем.

У нас нет особенно больших проблем с данными в multifamily. В основном они довольно маленькие. ИИ хорош в том, чтобы посмотреть на действительно большой набор данных и сказать: “Ну, эти вещи, как правило, коррелируют с людьми, которые обновляются, а эти вещи, как правило, коррелируют с людьми, которые этого не делают”.

У него есть потенциал выяснить то, чего вы иначе не узнали бы. И это потенциально дает вам возможность лучше предсказывать, кто собирается продлевать контракт, а кто нет. И это делает ваш бизнес более предсказуемым, что потенциально полезно при управлении вашим бизнесом. 

Жюри во многом зависит от того, сможет ли искусственный интеллект дать вам лучший ответ на эти вопросы, чем многие из [инструментов], с которыми мы уже знакомы. Это лишь некоторые из вещей, над которыми работают люди, насколько это лучше и какую ценность добавляет это улучшение. Сейчас этот вопрос далек от решения”.