Nos données

Les données ont toujours été au cœur des décisions immobilières.

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Comment fonctionne le moteur Spatialzr?

Nous identifions, collectons et gérons des sources de données paneuropéennes

Données géographiques

Toutes les données relatives à la démographie, à la villes et à l'environnement bâti, c'est-à-dire les infrastructures de transport (transport public, train, routes, aéroports, ports...), le zonage (activités, centres-villes, centres commerciaux...), et les polarités (commercial, industriel, vente au détail...). Nous utilisons principalement de grands ensembles de données ouvertes pour les convertir en indicateurs immobiliers.

Données de l'immobilier d'entreprise et commercial

Ces données sont liées à l' activité des marchés de l'immobilier
d'entreprise et commercial. Nous partons des rapports de marché traditionnels et utilisons des techniques de modélisation pour estimer les données manquantes et tirer parti de la connaissance du marché. Cela inclut les prix, les taux de capitalisation, les taux de rendement, les taux d'inoccupation, les taux d'occupation, etc...

Données immeubles

Nous avons qualifié les données sur les bâtiments ce qui inclut les immeubles neufs, les principales transactions, les portefeuille de foncières, les franchises de vente au détail et les principaux utilisateurs. Chaque point de données (POI) est qualifié avec des informations sur le bâtiment telles que la surface, l'âge, la taille, la certification et les estimations de prix.

Réalisez votre propre étude de marché en quelques clics
Préparez votre analyse de comparables
Partagez vos rapports en interne et en externe
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Le premier "Extraction-Transformation-Chargement" (ETL) pour le REIM

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Etape 1. Flux de données

Nous commençons par identifier les sources de données pertinentes et créons un lien vers notre système. Nous créons un dictionnaire de métadonnées qui nous permet de comparer les sources et de signaler tout changement. Nous créons ensuite un flux pour automatiser la collecte.

Etape 2. Modélisation des données

Vous le savez, les données sont toujours incomplètes, cette étape permet d'affiner et d'exploiter les données. Ensuite, nos algorithmes de prédiction améliorent les ensembles des jeux sur la base de ce qu'ils ont appris auparavant.

Etape 3. Création d'indicateurs clés de performance

Les données ne sont pertinentes que si elles répondent à un problème spécifique. C'est pourquoi nous nos indicateurs sont systématiquement liés à des cas métiers. Dans cette perspective, vous n'avez pas nécessairement besoin de "big data" mais de "smart data".

Nous avons enfin réussi à briser l'opacité des marchés immobiliers

Pour y parvenir nous avons recours aux techniques de modélisation spatiale et de la science des données

Automatisation de la collecte

Nous avons mis en place des routines qui Extraient-Transforment-Chargent les données depuis diverses sources (rapports, sites, bases de données)

Prédiction de caractéristiques immeuble

A partir de quelques informations seulement nous pouvons reconstituer les caractéristiques d'un immeuble

Etiquetage intelligent

Chaque immeuble est étiqueté par des informations de marché, de localisation et de profilage stratégique. C'est de cette manière que nous sommes en mesure de modéliser une composition optimale de portefeuille.

Fonds côtés et non côtés
Pour l'acquisition
Pour la recherche
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Choisissez maintenant votre formule

En fonction de vos besoins métiers, données et du nombre de licence

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