商務寫字樓是如何利用大數據來改善的？

雖然在商業智能的存儲信息中挖掘大數據并不是一個新想法，但它為建筑業主和投資組合經理提供了一種新的方法來識別趨勢以最大化利潤。??商業房地產行業中的大多數數據目前都由第三方來源生成和存儲，第三方來源可以提供諸如優化建筑物管理系統以提高效率等服務。

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然而，為了充分利用商業房地產辦公樓產生的數據的潛力，業主和投資組合經理開始管理自己的數據。

為什么需要管理自己的數據？

管理您自己的建筑數據使業主能夠做出直接影響其用戶的決策，例如改善租戶體驗，提高資產利用率并揭示隱藏的商機。雖然第三方提供商可能正在收集有價值的數據，但他們可能采用孤立的方法，并且通常仍然專注于提供與其提供的服務直接相關的分析和見解，這可能無法完全實現存儲數據的使用。??結合來自不同來源的數據是識別趨勢和尋找隱藏的收入來源或改善租戶體驗的最有效方法之一，通過管理自己的數據，業主可以更好地識別盈利趨勢，如何最好地利用資產以及在何處投入資源長期的。

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大數據分析在采購租戶時增加了指數價值

商業房地產行業處理大量需要有效管理的信息，如市場統計，設計規范，客戶關系和法律文件。所有這些都是必須組織和捆綁在一起的不同數據組。

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通過管理良好的數據策略，營銷商業物業可以成為一個簡單而簡化的流程，因為從租戶線索，客戶反饋和競爭產生的信息被同步并整合到一個地方。

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租賃商業辦公樓的租戶之旅中最大的問題之一仍然是無法訪問需要搜索的房產或眾多房產以做出決定。??投資組合經理通過提供空間的交互式可視化，使用大分析來提供房產可用性?-?如果沒有內部數據管理系統，這是無法實現的。??管理良好的信息流還可以使員工成為他們管理的信息的專家。數據分析為租賃專業人士提供準確的信息，從而加快租戶獲取速度。

想象一下，如果法律文件可以立即提供給租賃專業人員，使他們能夠實時解決潛在租戶的擔憂，而不是讓他們等待答案并推遲潛在交易。

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釋放商務寫字樓中非結構化數據的價值

非結構化數據或不遵循指定格式的數據占企業可用數據的近80％，而20％可用的數據少得多，采用結構化形式。這意味著商業智能建筑應用程序收集的數據的大多數是結構化格式，并且大部分非結構化數據未被發現。非結構化數據的示例包括來自Google Earth等網站的天氣數據的衛星圖像，來自照片和安全，監視和交通模式的視頻的數據或內部文本，其中包括來自文檔，日志，調查結果，社交媒體的電子郵件文本等所有內容站點和移動消息以及用戶位置信息。


直到最近，除了存儲或手動分析之外，該技術并不支持它。然而，現在通過使用機器學習和人工智能，公司正在發現利用非結構化數據的方法。??

雖然非結構化數據的使用是指數級的，但我們來看幾個例子，了解建筑物所有者如何利用非結構化數據來改善租戶結果和NOI。

商務寫字樓和建筑中非結構化數據的價值示例

監控寫字樓內外的實時行人流量和車輛統計數據可以證明是吸引租戶的有力工具，特別是在向零售業推銷時。通過將流量數據與內部會計系統分層，業主可以更好地評估是否增加租賃租金以及增加多少租賃租金?-?從而開啟一種評估其空間的新方法。建筑行業也在使用非結構化數據在施工管理中做出重要決策。在構建過程中，來自環境條件，社交媒體討論和利益相關者輸入的數據集不僅用于確定要構建的內容，還用于構建的位置。?

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例如，羅德島的布朗大學使用大數據分析來決定在哪里建立新的工程設施，以獲得最佳的學生和大學福利。該大學不僅在建筑過程中使用科學和系統數據，而且還根據從大學和學生收集的信息，了解建筑物的教育最終用途，以確定建筑物的最佳放置位置。

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無論是評估風險水平還是未來結果，大數據分析都可以實現或提供改善商業房地產任何方面的機會，大數據提供了傳統系統根本無法提供的見解。