Comment le Big Data révolutionne les professions immobilières ?

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Datamart, Data Lake, Intelligence Artificielle, Deep Learning, Big Data… autant de nouveaux mots qui ont fait leur place dans la langue française. Vous avez vaguement saisi les tenants et aboutissants de l'IA mais le Big Data vous laisse encore perplexe ? Vous savez qu'il prend une importance majeure dans tous les secteurs mais vous ne voyez pas vraiment comment il peut être appliqué aux professions immobilières ? Alors qu'une (r)évolution technologique et digitale est en cours, le moment est venu de grimper dans le train de la connaissance 2.0. Histoire du Big Data, enjeux du Big Data ou encore Big Data dans l'immobilier, on vous dit tout.

Qu'est-ce que le Big Data ?


Face à des données quantitatives de plus en plus nombreuses, les chercheurs se penchent depuis quelques années sur la façon de les exploiter et de les analyser au mieux. Avec cette explosion d'informations, de nouveaux ordres de grandeur devaient nécessairement émerger pour capter les données, les chercher, les trier, les partager, les stocker et les présenter. Le Big Data est ainsi né à la suite de plusieurs essais et innovations.

Qui a créé le Big Data ?


Sans grande surprise, on doit le Big Data à un informaticien, Edgard F. Codd. Employé chez IBM, il a lui-même créé les bases de données relationnelles, celles qui permettent de gérer et d'organiser les données dans des tableaux à deux dimensions. Si cet informaticien de génie s'est posé la question d'une telle fonctionnalité dans les années 70, c'est parce qu'à cette période l'informatique dans les grands comptes a commencé son ascension. Avec cette explosion, l'optimale gestion des données et leur tri devenaient une nécessité.

Dès lors, les logiciels qui gèrent les bases de données fonctionnent grâce à un langage unique, le SQL. Le "Structured Query Language" ou "Langage de Requête Structurée" est, selon Wikipedia, "un langage informatique normalisé servant à exploiter les bases de données relationnelles. La partie langage de manipulation des données de SQL permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données dans les bases de données relationnelles." Ce langage informatique a vu le jour en 1974 avant d'être normalisé en 1986.

Mais les bases relationnelles ont leurs limites car elles ne prennent pas en charge les données non structurées (image + texte par exemple), le temps nécessaire pour faire des traitements compliqués est très long et aucun historique de recherche n'est créé. Problématique donc…

Ralph Kimball (informaticien est chef d'entreprise connu pour son approche Bottom-Up) et Bill Inmon (informaticien et père du Data Warehouse connu pour son approche Top-Down) ont donc proposé certaines solutions dans les années 80 pour repousser ces limites grâce à leurs deux approches opposées.

Ils ont notamment mis au point la Business Intelligence (BI) ou Informatique Décisionnelle. La BI autorise la collecte, l'extraction et la transformation des données pour les analyser en fonction de différents critères. Le classement des données est quant à lui possible grâce à un extract-transform-load ou ETL qui les centralise avant leur stockage dans un Data Warehouse ou entrepôt des données. 

Dès 2010, le Data Lake prend le relais en centralisant les données sous toutes leurs formes, contrairement au Data Warehouse. Les données originelles et originales sont donc conservées et mises au service des Data-scientists.

Le chemin vers le Big Data et l'IA était tracé.

Le Big Data c'est quoi ?


En théorie, le Big Data est un concept qui autorise le stockage de données sur une base numérique. C'est en 1997 (source : archives de la bibliothèque numérique de l'association for Computing Machinery) que le terme a été utilisé pour la première fois pour visualiser "les grands ensembles de données". Le Big Data permet donc de stocker, de gérer et d'analyser un ensemble volumineux d'informations, des actions impossibles pour tous les autres outils classiques de gestion de données.

Au quotidien, 2,5 trillions d'octets de données sont produits dans le monde entier. Les informations arrivent de partout, tout le temps : des SMS que nous envoyons/recevons, des MMS, des vidéos publiées, de la géolocalisation, des données liées aux achats en lignes… et ce ne sont que quelques exemples de sources de production de données.

Ces mêmes informations ont ainsi été baptisées Big Data, d'où l'appellation du concept. Les moteurs de recherche comme Google et Yahoo ont été les premiers à mettre en œuvre les technologies liées au Big Data pour exploiter leurs données.

Bon à savoir : aujourd'hui, plusieurs définitions du Big Data circulent. Selon le point de vue, utilisateurs, concepteurs, fournisseurs d'outils, informaticiens, chercheurs ou même décideurs politiques, elle a tendance à varier. Une chose est sûre, il est en train de révolutionner nos usages. Certains chercheurs présentent même le Big Data comme une révolution comparable à celle de l'électricité au 19ème siècle ou de l'informatique au 20ème siècle. D'autres évoquent la dernière phase de la révolution industrielle, celle de l'exploitation, de la diffusion et de l'analyse de l'information. Quoi qu'il en soit, le Big Data est synonyme de profond bouleversement. 

Pourquoi on fait le Big Data ?


Traduit mot à mot, Big Data signifie Mégadonnées. La traduction donne un terme générique sûrement aussi flou que le mot d'origine anglaise. Pour faire (presque) simple, le Big Data est très souvent résumé en 5 V :

• Volume de données à traiter.
• Variété d'informations issues de multiples sources, qu'elles soient structurées ou non, ouvertes ou non, organisées ou non…
• Vélocité pour créer, collecter et partager les informations.
• Véracité dans la collecte des données.
• Valeur ajoutée des données collectées.

Il permet à monsieur et madame tout le monde mais aussi et surtout aux chercheurs, aux chefs d'entreprise, aux politiques, aux professionnels… de prendre connaissance des données en temps réel via des bases gigantesques. Cette technologique donne l'opportunité d'analyser les informations à un moment T et sans latence.

Les défis du Big Data pour les acteurs de l'immobilier


Le Big Data poursuit plus que jamais sa révolution de collecte et d'exploitation des données dans tous les secteurs. L'immobilier n'est pas oublié dans ce mouvement perpétuel. Grâce aux technologies liées, ils ont ainsi la possibilité d'acquérir plus facilement et plus rapidement des connaissances sur le marché et sur le comportement des acheteurs, des vendeurs, des locataires ou des simples prospects. Et ce n'est pas tout, l'analyse prédictive ouvre la voie de tous les possibles.

Comment le Big Data se met au service de l'immobilier ?


L'immobilier n'échappe pas à la règle : il produit un impressionnant flot de données en continu. Ces données sont principalement relatives au marché de l'immobilier et concernent :

• Les évolutions de prix.
• Les délais liés aux différentes transactions immobilières.
• Les informations sur les projets immobiliers passés, en cours et à venir.
• Le nombre de transactions immobilières.
• …

Mais aussi aux clients :

• Les projets d'investissements locatifs.
• Les projets d'achats de résidence principale.
• Les informations relatives aux demandes de crédits immobiliers.
• Le niveau d'endettement des ménages.
• …

Et à l'environnement inhérent au marché immobilier et aux ventes :

• Les commerces à proximité.
• Les établissements scolaires à proximité.
• Les transports en commun (lignes, nombre, fréquence de passage) à proximité.
• L'âge moyen de la population d'un secteur.
• Le taux de chômage affiché dans un quartier.
• …

Grâce aux outils du Big Data, les professions immobilières peuvent ainsi effectuer la collecte de ces données mais aussi les croiser, les analyser dans un but d'anticipation. La mise en corrélation des informations permet en effet d'anticiper les besoins d'un acheteur ou d'un vendeur.

Nombreux sont les outils liés au Big Data qui se sont ainsi développés pour répondre aux besoins des professionnels immobiliers. On pense notamment au CRM pour collecter les informations mais aussi à la datavisualisation pour avoir une vision globale du marché et adapter sa stratégie de développement, de croissance et/ou de marketing. Des sites permettent actuellement d'estimer les évolutions des prix de l'immobilier à court, moyen et long terme, de vendre un logement en quelques minutes ou encore de trouver les potentiels acheteurs intéressés par un bien spécifique. Un gain de temps considérable pour les professions immobilières.

Pourquoi le Big Data est important pour les professions immobilières ?


Nous l'avons vu, le Big Data est une mine d'informations pour les entreprises. Les grands enjeux du Big Data pour l'immobilier sont donc multiples :

• Cibler les clients : les outils du Big Data permettent aux agents immobiliers de savoir quel bien peut intéresser quelle cible. Ils évitent donc de perdre du temps dans une éventuelle prospection inutile.
 
• Anticiper les besoins des clients : disposer de toutes les informations et données sur un bien et sur un secteur permet d'anticiper les besoins mais également les demandes et les objections des clients. Les professions immobilières peuvent ainsi arriver avec un solide dossier pour convaincre et persuader. Avec l'analyse des projets immobiliers en cours dans un secteur plus ou moins large (quartier, ville, arrondissement, département région…) les agents immobiliers font coïncider offre et demande.
 
• Aider les clients dans leur choix : si le côté humain dans la relation immobilière ne pourra jamais être remplacé, le Big Data apporte une vraie valeur ajoutée dans le processus de vente/achat. Informations précises à l'appui, l'agent immobilier peut ainsi apporter son savoir-faire et son savoir-être à ses clients. Emplacement du bien, services à proximité, environnement direct, commodités… autant de données que le professionnel peut relayer aux particuliers en quelques secondes. Il s'agit bien évidemment de critères déterminants dans la décision d'achat. Les diffuser en toute transparence et rapidement est un vrai plus pour aider le prospect à franchir le pas.

Quels sont les enjeux du Big Data pour l'immobilier ?


Plus que des outils, le Big Data est aujourd'hui devenu un enjeu majeur pour les professions immobilières. Ils doivent impérativement et nécessairement tirer partie des mégadonnées à leur disposition. Pour cela, ils passent par des algorithmes permettant d'optimiser la gestion des informations clients/prospects mais aussi des biens, des programmes immobiliers en cours et à venir, des annonces…

Ces tâches effectuées rapidement et de manière optimale permettent évidemment de gagner du temps mais également d'affiner le processus de prospection et de ciblage. Le temps récupéré sur ces tâches initialement chronophages peut ainsi être attribué à la relation client rapprochée et au processus de fidélisation.

La digitalisation des process de gestion est ainsi indispensable pour analyser les données, pour les valoriser et pour effectuer des prédictions.


La place de l'analyse prédictive dans les métiers de l'immobilier


Le Big Data amène la gestion prédictive au cœur des professions immobilières. Les modèles prédictifs d'investissement sont notamment sur le devant de la scène. Ils se développeront encore davantage au cours des prochains mois et années. Les outils numériques permettent par exemple de prendre en compte toutes les données pour assurer un emplacement de choix à un investisseur. Le Big Data permet de prendre en compte les infrastructures et services existants mais également ceux à venir tout en anticipant le développement urbain et l'évolution des prix de l'immobilier et des valeurs locatives.

Plus généralement, l'analyse prédictive permet d'utiliser les outils informatiques et le Big Data pour analyser les données du passé avec comme objectif d'établir des prédictions pour le futur. Un process très utile pour les professionnels de l'immobilier. Ils peuvent ainsi prédire les tendances relatives aux prix de l'immobilier et/ou au marché mais aussi les biens qui sont le plus en adéquation avec les recherches ou les comportements des acheteurs et vendeurs. Ainsi, avec de tels outils, la satisfaction client est à coup sûr augmentée.

Mais comment fonctionne l'analyse prédictive ? Les technologies liées au Big Data et à l'analyse prédictive reposent sur des données statistiques. Ces informations sont ensuite analysées par de puissants algorithmes informatiques ultra perfectionnés qui passent en revue un nombre indicible de données. Les résultats révèlent alors des tendances que l'on n'attendait pas forcément et permettent d'anticiper l'avenir.

Alors que la digitalisation a changé le comportement des usagers, alors qu'ils ont accès à toutes les données en temps réel, alors que le rapport de force place le client comme "roi", le Big Data et l'analyse prédictive donnent de nouveaux outils aux professions immobilières. À la clé, réactivité, immédiateté, mobilité, performances, qualité des propositions, qualité de services, pour une relation professionnel-particulier placée sous le signe de la transparence.

La conversion des acteurs de l'immobilier est en cours. Que pensez-vous de ce nouvel usage des données ? Légitime ou trop poussé ?

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