商务写字楼是如何利用大数据来改善的？

虽然在商业智能的存储信息中挖掘大数据并不是一个新想法，但它为建筑业主和投资组合经理提供了一种新的方法来识别趋势以最大化利润。  商业房地产行业中的大多数数据目前都由第三方来源生成和存储，第三方来源可以提供诸如优化建筑物管理系统以提高效率等服务。

然而，为了充分利用商业房地产办公楼产生的数据的潜力，业主和投资组合经理开始管理自己的数据。

为什么需要管理自己的数据？

管理您自己的建筑数据使业主能够做出直接影响其用户的决策，例如改善租户体验，提高资产利用率并揭示隐藏的商机。虽然第三方提供商可能正在收集有价值的数据，但他们可能采用孤立的方法，并且通常仍然专注于提供与其提供的服务直接相关的分析和见解，这可能无法完全实现存储数据的使用。  结合来自不同来源的数据是识别趋势和寻找隐藏的收入来源或改善租户体验的最有效方法之一，通过管理自己的数据，业主可以更好地识别盈利趋势，如何最好地利用资产以及在何处投入资源长期的。

大数据分析在采购租户时增加了指数价值

商业房地产行业处理大量需要有效管理的信息，如市场统计，设计规范，客户关系和法律文件。所有这些都是必须组织和捆绑在一起的不同数据组。

通过管理良好的数据策略，营销商业物业可以成为一个简单而简化的流程，因为从租户线索，客户反馈和竞争产生的信息被同步并整合到一个地方。

租赁商业办公楼的租户之旅中最大的问题之一仍然是无法访问需要搜索的房产或众多房产以做出决定。  投资组合经理通过提供空间的交互式可视化，使用大分析来提供房产可用性 - 如果没有内部数据管理系统，这是无法实现的。  管理良好的信息流还可以使员工成为他们管理的信息的专家。数据分析为租赁专业人士提供准确的信息，从而加快租户获取速度。

想象一下，如果法律文件可以立即提供给租赁专业人员，使他们能够实时解决潜在租户的担忧，而不是让他们等待答案并推迟潜在交易。

释放商务写字楼中非结构化数据的价值

非结构化数据或不遵循指定格式的数据占企业可用数据的近80％，而20％可用的数据少得多，采用结构化形式。这意味着商业智能建筑应用程序收集的数据的大多数是结构化格式，并且大部分非结构化数据未被发现。非结构化数据的示例包括来自Google Earth等网站的天气数据的卫星图像，来自照片和安全，监视和交通模式的视频的数据或内部文本，其中包括来自文档，日志，调查结果，社交媒体的电子邮件文本等所有内容站点和移动消息以及用户位置信息。


直到最近，除了存储或手动分析之外，该技术并不支持它。然而，现在通过使用机器学习和人工智能，公司正在发现利用非结构化数据的方法。  

虽然非结构化数据的使用是指数级的，但我们来看几个例子，了解建筑物所有者如何利用非结构化数据来改善租户结果和NOI。

商务写字楼和建筑中非结构化数据的价值示例

监控写字楼内外的实时行人流量和车辆统计数据可以证明是吸引租户的有力工具，特别是在向零售业推销时。通过将流量数据与内部会计系统分层，业主可以更好地评估是否增加租赁租金以及增加多少租赁租金 - 从而开启一种评估其空间的新方法。建筑行业也在使用非结构化数据在施工管理中做出重要决策。在构建过程中，来自环境条件，社交媒体讨论和利益相关者输入的数据集不仅用于确定要构建的内容，还用于构建的位置。 

例如，罗德岛的布朗大学使用大数据分析来决定在哪里建立新的工程设施，以获得最佳的学生和大学福利。该大学不仅在建筑过程中使用科学和系统数据，而且还根据从大学和学生收集的信息，了解建筑物的教育最终用途，以确定建筑物的最佳放置位置。

无论是评估风险水平还是未来结果，大数据分析都可以实现或提供改善商业房地产任何方面的机会，大数据提供了传统系统根本无法提供的见解。