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Technologie, IT & Energie
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Digital Real Estate
in verschiedenen getrennten Bestandssys-
temen „versteckt“ ist. Die Architektur der
bestehenden Legacy-Systeme ermöglicht
derzeit nur einen einseitigen, scheuklap-
penartigen Blick, entweder als Versicherer
oder als Immobiliendienstleister auf die-
sen einzelnen Kunden. Deshalb müssen
die Informationen aus den einzelnen Sys-
temen zusammengeführt werden, um zu
einer strategischen Ressource zu werden.
In diesen in verschiedensten For-
men und Formaten vorliegenden Daten-
mengen verbergen sich also ungeahnte
Schätze, die für die Unternehmens- und
Kundensteuerung sowie als Instrument
zur Entscheidungsunterstützung nutzbar
gemacht werden sollen. Jedoch wach-
sen aber aus Datenschutzgründen und
Compliance-Anforderungen die Heraus-
forderungen in der Regulierung der unge-
heuren Datenmengen.
Die neue Normalität
Jeder kann Daten-
mengen in Terabyte und Petabyte verar-
beiten – zu niedrigen Kosten. Doch am
Anfang dieser Schatzsuche steht sicherlich
die Notwendigkeit der Entwicklung einer
Big-Data-Strategie, die auf der Unterneh-
mensstrategie aufsetzt und als Ausgangs-
basis für eine definierte Roadmap dient.
Zu Beginn steht die oftmals zeitaufwän-
dige und zugegebenermaßen ungeliebte
Aufgabe, die Qualität und Konsistenz von
vorhandenen strukturierten und unstruk-
turierten Datenquellen zu optimieren.
Dies hat neben der initialen Maßnahme
auch die Etablierung qualitätssichernder
laufender Datenprozesse zum Ziel.
Genau an dieser Stelle setzt Big Data
an. Die zur Verfügung stehenden Daten
werden in drei Schritten bearbeitet.
›
Aufnahme
Die Daten werden aus den
verschiedensten internen, externen, struk-
turierten und unstrukturierten Quellen
aufgenommen. Dies umfasst sowohl inter-
ne, bereits vorhandene Systeme, aber auch
externe Quellen und in weiteren Ausbau-
stufen auch Soziale Medien wie Facebook
und Twitter. Anschließend erfolgt die
bereits oben erwähnte Aufbereitung und
Qualitätssicherung.
›
Analyse & Interpretation
Auf diese
aufbereiteten Daten werden dann die
gewünschten Analysen angewendet,
um daraus Erkenntnisse zu gewinnen,
die zum Unternehmenserfolg beitragen.
Hierfür gibt es gängige Methoden, die
für die Big-Data-Analyse angepasst und
erweitert werden. Business Intelligence
& Reporting wird durch den Einsatz von
künstlicher Intelligenz zu Business-be-
dingter Transformation. Aus der passiven
Verwendung vonDaten werden durch die
Transformation der Entscheidungsfin-
dung und den Einsatz von prädikativen,
erweiterten Analysen belastbare Daten,
die nahezu in Echtzeit zur Verfügung
stehen.
›
Ergebnisse
Die Analyseergebnisse
können dann in den unterschiedlichsten
Medien und Formaten dem Nutzer zur
Verfügung gestellt werden. Auf Basis der
gewonnenen Erkenntnisse agiert dieser
und geht auf seine Kunden zu. Die Inter-
pretation der Daten als Ausgangsbasis für
Unternehmensentscheidungen kann zum
Beispiel zu der Schaffung neuer Kunden-
erlebnisse, dem Entwickeln von neuen
Geschäftsmodellen, der Erstellung von
rentableren Betriebsmodellen und der
Verbesserung des Risikomanagements
und der Compliance führen.
Schlüssel: Visualisierung
In der Im-
mobilienwirtschaft spielt darüber hinaus
die Visualisierung der gewonnenen Er-
kenntnisse eine wesentliche Rolle im Big
Data. Sie ist nicht Selbstzweck und sta-
tische Darstellung, sondern wandelt sich
zur visuellen Analyse. In einer klassischen
Aufbereitung der Daten im Sinne eines
„slice and dice“ als statische, eindimensi-
onale Balken- und Tortendiagramme hat
der Nutzer eine passive Rolle inne. Erst
durch die Verwendung von dynamischen,
auf betriebswirtschaftlichen Faktoren ba-
sierten Grafiken, Kartenintegration oder
multiplen Ansichten und Layern, Bezie-
hungsgrafiken, Baumdiagrammen und
Timelines wird der Nutzer in die Lage
versetzt, aktiv in die Analyse einzugreifen.
Er kann die Daten verfeinern, strukturie-
ren und neu analysieren und somit durch
die Interaktionen zu neuen Erkenntnissen
und Einblicken gelangen.
Immobilienportale geben ein gutes
Beispiel für die bereits bestehenden Mög-
lichkeiten. Sie bieten etwa eine kartenba-
sierte Marktnavigation, gegliedert nach
Angebot, Nachfrage, Wohnumfeldern,
Preistrends und Vergleichsobjekten.
Hierzu werden Kundenbewertungen der
Anbieter oder der Objektumgebung und
frei verfügbare Informationen aus zu-
sätzlichen externen Datenquellen dem
Nutzer zur Verfügung gestellt. Hierdurch
wird eine umfassendere Markttranspa-
renz geschaffen und somit die Wahlmög-
lichkeiten der Portalnutzer wesentlich
verbessert. Durch die Analyse der Such-
anfragen erhält darüber hinaus auch das
entsprechende Immobilienportal weitere
Informationen über Markttrends und
Nutzerverhalten.
Hauptschauplatz des Erfolgs
Der Fort-
schritt in der Informationstechnologie
wird die zur Datenanalyse zur Verfügung
stehendenMöglichkeitenweiter stetig aus-
bauen und auch in der kundenzentrierten
Immobilienwirtschaft Innovationen wei-
ter vorantreiben. Die Transparenz wird für
alle Marktteilnehmer unweigerlich weiter
steigen, jedoch auch entsprechende hohe
Anforderungen an die Anpassungsfähig-
keit der Marktteilnehmer stellen. Big Data
wird somit vomNeben- zumHauptschau-
platz des Erfolgs.
«
Robert Betz, CSC, München
43
%
Der Zuwachs an strukturierten
und unstrukturierten Daten
stammt zu 43 Prozent aus dem
Einsatz von mobilen Apps und der
wachsenden Beliebtheit diverser
Social Media Plattformen.
