A revolução apresenta-se quando é possível oferecer insights significativos sobre operações comerciais e alterar métodos convencionais. No entanto, devido às dificuldades na análise imobiliária, muitos desenvolvedores e investidores ainda acham difícil utilizar o big data completamente. Métodos analíticos convencionais e fontes de dados tornam desafiador o desenho de hipóteses claras e a construção de casos de negócios robustos. Analistas devem peneirar dezenas de milhões de registros ou pontos de dados para discernir padrões claros e fazer suas apostas com algumas ferramentas de suporte para ajudar a obter insights desse material.
No momento em que um investidor consegue coletar, compilar e processar os dados necessários para destilar a ação, as melhores oportunidades já se foram. Além disso, muitas vezes há uma desconexão entre disponibilidade de dados, qualidade, precisão e a capacidade de extrair conjuntos de dados prontamente. Os dados necessários geralmente não estão disponíveis, não são granulares o suficiente ou estão desatualizados. O grande volume de dados gerados por fontes como mídia social, transações comerciais e sensores, entre outros, é cada vez mais difícil de domar.
Novas e não convencionais fontes de dados, como pesquisas com moradores, padrões de sinal de celular e avaliações do Yelp sobre restaurantes locais podem ajudar a identificar padrões hiperlocais, tendências granulares no nível do quarteirão da cidade em vez do nível da cidade. No entanto, essas relações não lineares são observadas em muitas cidades americanas, e a intersecção ideal de densidade e proximidade com as comodidades da comunidade varia entre as cidades e até mesmo entre os bairros, dificultando a elaboração de hipóteses claras e a construção de casos de negócios robustos. https://www.homehub.com.br/venda/laranjeiras/rio-de-janeiro/rj/brasil/casa
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