ASRE levert vastgoedsector dataspecialisten

Gepubliceerd op:

Beslissingen worden in de vastgoedsector vaak al onderbouwd met historische data. Een volgende stap wordt het bouwen van modellen voor voorspellende analyses. Maar zijn er voldoende dataspecialisten met vastgoedkennis beschikbaar?

Het gebruik van data raakt in de vastgoedsector het dagelijks werk van taxateurs, consultants, analisten en beleidsmedewerkers. Het samenbrengen en verwerken van versnipperde data is een nieuwe specialisatie in het vak. Het vereist vaardigheid in het opstellen van dashboards in plaats van dikke rapporten en inzicht in de werking van bijvoorbeeld automated valuation models (AVM’s).

Ook al ben je zelf geen analist, je krijgt als vastgoedprofessional toch te maken met informatiesystemen en de interpretatie van data-analyses. Om dit nieuwe vakgebied voor vastgoedprofessionals te ontsluiten, ontwikkelde de ASRE de opleiding Real Estate Analytics. Die opleiding richt zich op methoden van dataonderzoek en toepassingsmogelijkheden in de vastgoedsector.

De opleiding leert je welke methoden passen bij welke soort data, wat je bereikt met verschillende toepassingen en hoe deze werkprocessen beïnvloeden en veranderen. Ook is er aandacht voor het ethische en juridische kader bij het gebruik van data. Daarnaast komt de implementatie van data-oplossingen binnen de organisatie aan bod.

Analyse in milliseconden
De vastgoedsector loopt achter bij andere branches in Nederland, constateert ASRE-docent Gert Jan Hagen, één van de docenten in de opleiding Real Estate Analytics en directeur van data-adviseur Springco. “Neem bijvoorbeeld het aanmaken van een ticket in de site van KLM. Binnen enkele milliseconden krijg je een aanbod voor de reis die je wilt maken. Zulke data-analyses worden ook in de vastgoedsector belangrijker. Als je Nederland vergelijkt met het buitenland dan is er hier wel méér data over vastgoed beschikbaar. Maar ten opzichte van smartcity-initiatieven in bijvoorbeeld China liggen wij weer achter.”

Docent Jeroen Beimer – senior beleggingsstrateeg bij Bouwinvest – ziet méér verschillen met andere sectoren. “In het vastgoed werken wij met korte datareeksen, die onregelmatig worden bijgewerkt. In andere sectoren zie je data die dagelijks worden aangevuld.” Dat laatste is vooral van belang voor de hogere wiskunde van de data-analyse, de voorspellende analyses.

Grote datasets
“Je hebt tellingen – descriptives – en verbanden tussen data – diagnostics – en als je de sterke verbanden daartussen isoleert, krijg je predictive models“, doceert Hagen. “Neem bijvoorbeeld het verband tussen demografie en de woningvraag. Als je weet dat het aantal ouderen stijgt, kun je voorspellen hoe dat de woningvraag beïnvloedt. Dat is niets nieuws, maar de datasets die wij gebruiken worden steeds groter, waardoor wij steeds beter in staat zijn patronen in de data te onderscheiden.”

Hagen geeft een voorbeeld uit de praktijk van zijn adviesbureau Springco, waarin een woningcorporatie de parkeernorm te hoog vond, die de gemeente oplegde voor een woningbouwproject bij een station. “Wij hebben data gezocht over gezinnen, autobezit en de variabelen die daarop van toepassing zijn. Op basis daarvan hebben wij een voorspelalgoritme ontwikkeld. Voor die stationslocatie en de beoogde doelgroep kon op basis van feitelijke data een lagere parkeernorm worden onderbouwd.”

Cloud-strategie
Dergelijke data-analyses zijn dagelijkse praktijk bij de institutionele belegger Bouwinvest, waar docent Beimer werkt. “Bouwinvest heeft een cloud-strategie opgetuigd, waarmee we steeds slimmere, snellere en preciezere analyses maken, waarbij we alle data uit interne en externe bronnen beschikbaar maken. Uiteindelijk willen wij deze processen inbedden in de organisatie, zodat als er een investeringsvoorstel komt, wij daar een geautomatiseerde analyse van kunnen maken. Zo kunnen wij snel reageren op kansen in de markt.”

Een belangrijke voorwaarde daarvoor is de kwaliteit van de grondstof, de ruwe data. Beimer: “Ik heb liever wat minder data die goed is, dan een grote bak data waar ruis in zit. Data-governance, dus. Op dat vlak is er bij veel partijen nog een slag te maken.”

Real Estate Analytics en MSRE
De opleiding Real Estate Analytics is een op zichzelf staande deelopleiding binnen de – door de NVAO en RICS geaccrediteerde – MSRE, de Master of Science in Real Estate. Studenten kunnen na het succesvol afronden van Real Estate Analytics eventueel doorstromen naar het vervolg van dit masterprogramma.

Deel deze post: