لا يمكن التقليل من دور الخبرة العملية في اتخاذ القرارات بالقطاع العقاري. فلعقود طويلة كانت الخبرة هي المحك في الوساطة العقارية والتقييم والانشاء وعمليات البيع والشراء وإدارة الأصول وغيرها.
ولكن خلال السنوات الأخيرة، ومع التطورات والتغيرات المتلاحقة، لم تعد هذه الخبرة كافية للمنافسة من جانب، والتعامل مع تلك المتغيرات من جانب آخر. فقد برز ما يعرف بقواعد البيانات الضخمة التي باتت هي من يصنع مستقبل القطاع العقاري، وهي التي نقلت التعامل في السوق العقاري من الاعتماد على الحدس والخبرة الى أبعد من ذلك بكثير، حيث باتت العمليات تعتمد على الرصد والتحليل والتنبؤ، بما يمكن من اتخاذ قرارات أكثر دقة كونها قائمة على المعلومات الدقيقة. وبالتالي تحولت البيانات من عامل مساعد في السابق، الى محرك رئيسي يتحكم في تشكيل القطاع.
الحديث عن البيانات في القطاع العقاري لا يعني مجرد أرقام وجداول حسابية، بل هو رصد متكامل ليس للقطاع العقاري فحسب، وانما للقطاع والاقتصاد والبيئة وحياة المجتمع والتوجهات وغيرها.
بمعنى آخر، هي كل المعلومات والحقائق التي يتم جمعها عن العقارات والسوق والمشترين والبائعين والمناطق المحيطة، والتي يمكن تحليلها لاستخلاص مؤشرات تساعد على اتخاذ القرارات. أي أنها المادة الخام التي يتم تحليلها لتحويلها الى استنتاجات ومعلومات مفيدة تساعد على اتخاذ القرارات الصحيحة والمناسبة.
أنواع البيانات
وإجمالا، يمكن تقسم البيانات إلى أربعة أنواع رئيسية تكمل بعضها بعضا، وتسهم في دعم مستقبل القطاع العقاري، وهذه الأنواع هي:
أولا: البيانات الجغرافية. وهي البيانات المرتبطة بخرائط الأرض والموقع الجغرافي الدقيق للعقار مثل مخططات الشوارع، وطبيعة الحي وتوفر وسائل النقل العام، وقرب الموقع من الخدمات كالمدارس والمستشفيات والمرافق، ومستويات الضوضاء، ومعدلات التلوث، وجود مساحات خضراء.
ثانيا: بيانات السوق والمعاملات المالية والصفقات: وهي البيانات التي ترتبط بحركة السوق وتوجهاته، وتشمل: أسعار بيع العقارات في المنطقة، عدد عمليات البيع، حجم الطلب وحجم المعروض، متوسط الأسعار ومتوسط فترة بقاء العقار في السوق قبل بيعه، معدلات الفائدة وشروط التمويل العقاري وعوائد الإيجار السنوية. مساحة العقار ونوعه وعمره وتاريخه.
ثالثا: البيانات التقنية. وهي البيانات الحية التي تعتمد على القياس باستخدام تقنيات حديثة مثل إنترنت الأشياء وأنماط التشغيل على مدار الساعة عبر الحساسات وأجهزة الاستشعار لقياس معدلات استهلاك الكهرباء والمياه وتغيراتها بحسب فصول السنة، وكذلك حركة المرور وتدفق الأشخاص عبر بوابات ومصاعد المباني التجارية، والحالة التشغيلية لأنظمة التكييف والتهوية والإضاءة والتلوث وغيرها.
وتشمل أيضا البيانات الرقمية مثل عدد مشاهدات الإعلان العقاري، عمليات البحث عن منطقة معينة، استفسارات العملاء، نسب النقر على الإعلانات.
رابعا: البيانات الديموغرافية والسلوكية: وتشمل النمو السكاني وتوزيع الفئات العمرية للسكان في المنطقة ومستويات الدخل وعدد السكان ومعدلات النمو السكاني.
أهمية متزايدة
والسؤال هنا: لماذا أصبحت البيانات مهمة أكثر من السابق؟
ببساطة، في السابق كانت القرارات العقارية تعتمد بدرجة كبيرة على الخبرة الشخصية والتوقعات. ولكن مع التطورات الكبيرة، لم تعد هذه الخبرة كافية للتعامل مع البيانات الضخمة المتاحة والذكاء الاصطناعي القادر على تحليل ملايين السجلات في وقت قصير. حيث باتت كل معلومة في القطاع العقاري قابلة للقياس والتسجيل والتحليل، بشكل يجعلها أداة مفيدة لاتخاذ قرارات أكثر دقة وكفاءة.
ومع اتساع الأسواق العقارية وتعقد المشاهد الاقتصادية، بات توافر البيانات الضخمة واستخدام التكنولوجيا أكثر فائدة وقدرة على:
* تقدير الأسعار بدقة أكبر وتحليل الصفقات السابقة لتحديد القيمة العادلة للعقار، وكذلك رصد أي مبالغة أو انخفاض في الأسعار. وبالتالي يكون هناك تحديث للأسعار بشكل مستمر وفق تغيرات السوق.
* توقع اتجاهات السوق والتنبؤ بسلوكياته، مثل ارتفاع أو انخفاض الأسعار قبل حدوثها وكذلك تحديد المناطق الواعدة للنمو، وقياس تأثير المشاريع الحكومية والبنية التحتية على قيمة الأراضي وتوجهات الطلب خلال السنوات القادمة وأنواع العقارات المطلوبة للجيل الحالي والقادم. وبالتالي تساعد التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics) المطورين والمستثمرين على قراءة المستقبل قبل حدوثه.
* تقليل مخاطر الاستثمار ورفع كفاءته من خلال مقارنة العائد المتوقع بين المناطق المختلفة، وتحليل نسب الإشغال والعائد الإيجاري، وتقييم مستوى المخاطر قبل الاستثمار. كما تساهم في تقييم المخاطر الائتمانية بدقة أكبر، وتسريع الموافقات على القروض، وتحديد قيمة الضمانات العقارية بصورة أكثر واقعية.
* تحسين قرارات المطورين العقاريين واكتشاف الفرص قبل المنافسين، مثل معرفة أنواع الوحدات الأكثر طلبا، وتحديد المساحات والأسعار المناسبة للمشترين، وتجنب بناء مشاريع لا تتوافق مع احتياجات السوق.
* تحسين تجربة المشترين والمستأجرين، مثل تقديم توصيات مخصصة حسب الميزانية والاحتياجات، وتوفير جولات افتراضية مدعومة بالبيانات وتسريع إجراءات وعمليات البيع والتأجير.
* إدارة المدن الذكية وربط البيانات العقارية ببيانات المرور والسكان والخدمات، واختيار المواقع الأفضل للمشاريع الجديدة، وتحسين توزيع الخدمات العامة.
* رفع مستوى الشفافية من خلال إتاحة بيانات الصفقات والأسعار للمستثمرين وتقليل فرص التلاعب والشائعات، ما يسهم في رفع ثقة المستثمرين المحليين والأجانب.
* دعم دور الذكاء الاصطناعي. حيث يساعد توفر البيانات على الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في تحليل السوق وتوقع الطلب المستقبلي، واقتراح أفضل العقارات للمشترين، والإجابة الآلية عن استفسارات العملاء، وتحليل آلاف الوثائق والعقود.
* الصيانة وإدارة المباني. فتوفر البيانات الكافية سواء حول تاريخ المبنى وطبيعة المنطقة، او تلك التي توفرها أجهزة الاستشعار، يساعد على التنبؤ بالأعطال قبل وقوعها، مما يخفض من تكاليف الصيانة ويطيل عمر المبنى.
ولكي تتحقق هذه الأهداف، لابد من الاعتماد على مصادر بيانات عقارية موثوقة وشاملة مثل سجلات البيع والشراء، بيانات الرهن العقاري، بيانات التعداد السكاني، الخرائط الجغرافية، بيانات المرور والتنقل، مؤشرات الاقتصاد والتوظيف، بيانات منصات الإعلان العقاري، بيانات الأقمار الصناعية والطائرات، تحليلات استهلاك الكهرباء والمياه.
وخلاصة القول، ان مستقبل القطاع العقاري سيكون قائماً على البيانات أكثر من المباني نفسها. بمعنى ان الشركات التي تمتلك بيانات دقيقة وقابلة للتحليل، ستكون الأقدر على التعامل في السوق العقاري مثل التنبؤ بحركة السوق وتقليل المخاطر ومضاعفة العوائد. في حين ستواجه أي جهة تكتفي بالاعتماد على الخبرة والتقديرات التقليدية صعوبة في المنافسة وسط السباق المحتدم في الاعتماد على الرقمنة والذكاء الاصطناعي.
تحديات
ولكن يبقى الطريق غير مفروش بالورود. فما زال الاعتماد على البيانات يوجد تحديات عدة قد تحد من الاستفادة منها في بعض الأسواق. ومن ذلك:
- عدم اكتمال البيانات أو نقص الشفافية من خلال عدم نشر التفاصيل الدقيقة، وهذا ما ينتج صورة غير مكتملة عن السوق ويؤثر في دقة التحليلات وصحة القرارات. فضلا عن ان بعض الجهات قد لا ترغب في مشاركة بياناتها لأسباب تتعلق بالمنافسة أو السرية، مما يقلل من حجم البيانات المتاحة للتحليل.
- حداثة وجودة البيانات ودقتها. فقد تحتوي قواعد البيانات على معلومات غير محدثة أو أخطاء في المعلومات والأرقام، مما يؤثر على نتائج التحليل والتقييم.
- تعدد مصادر البيانات وتشتتها: في الأسواق المتطورة، يتم توفير قواعد بيانات شاملة ودقيقة تساعد على التحليل العميق. ولكن في كثير من الأحيان تكون البيانات موزعة بين الجهات الحكومية المعنية والسجلات العقارية والبنوك والشركات العقارية والتطويرية والمنصات الإلكترونية. وهو ما يعيق الاستفادة منها بدقة.
- نقص الخبرة الكافية في التعامل مع البيانات وتحليلها. فالأمر لا يعتمد على الحصول على هذه البيانات فحسب، بل يتطلب متخصصين في التحليل وتوظيف التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية وغيرها.
- التكلفة المرتفعة أحيانا لتوفير قواعد بيانات متكاملة وربط الأنظمة واستخدام التقنيات المتطورة.
- التغيرات المتسارعة. فقد تحدث تغيرات طارئة تؤثر على أسعار الفائدة والتضخم والتشريعات. وهذا ما يتطلب تحديثا مستمرا للبيانات.
- الاعتماد الكامل على التحليل. فمن الخطأ الاعتماد الكلي على البيانات في التحليل وتفسير ظواهر السوق. لأن البيانات لا تستطيع تفسير كل العوامل المؤثرة مثل القرارات الطارئة والتغيرات السياسية والأمنية والسلوكيات النفسية. وهذا ما يعني ان البيانات تبقى أداة داعمة للخبرة البشرية في اتخاذ القرار.
هل ترغب بالتعليق على الموضوع؟
لا تتردد في إعطاء تعليقك ومشاركة رأيك