Real Estate Business Intelligence

Aktualisiert: 21. Nov.

Aus Datenpunkten werden zentral steuerbare Informationen Ihrer Immobilie.


Jedes Unternehmen in der Bau- und Immobilienbranche verfügt über eine Großzahl an historischen Daten in unterschiedlichsten Formaten und Systemen. Business Intelligence als Analyse der eigenen Prozesse ist im Zuge einer schlanken Strategie- und Prozessoptimierung unverzichtbar. Unter dem Begriff verbergen sich die Sammlung, Auswertung und Darstellung von digitalen Daten. In vielen Unternehmen der Bau- und Immobilienbranche sind digitale Daten jedoch nur schwer und zeitaufwendig zu erfassen. Meist liegen objektspezifische Daten in analoger Form vor und müssen aufwendig digitalisiert werden. Die gesammelten Daten systematisch zusammenzuführen und kontinuierlich auszuwerten gelingt bis jetzt den wenigsten Unternehmen.




Datengetriebenes Real Estate Management


Durch Real Estate Business Intelligence, welches auf die Aufbereitung, Verknüpfung und Visulisierung von Geschäftsdaten zurückführt, lassen sich gesammelte Datenpunkte einer Immobilie anhand spezifischer Steuerungskennzahlen messen und analysieren. So können Informationen zu relevanten Objektdaten eines Anlagevermögens gesammelt und aufbereitet werden, um ein zukunftsfähiges Real Estate Management zu betreiben. Über sogenannte Self Service Business Intelligence and Analytics (SSBIA) Tools ist eine Interaktion mit digitalen Daten möglich. Hierfür werden beispielsweise Daten aus der Bestanderfassung, Lagefaktoren und der aktuellen Nachfrage einer Immobilie in einem steuerbaren Dashboard visualisiert und durch den Nutzer zentral abgerufen. Durch die Sammlung, Auswertung und Filterung werden Abhängigkeiten der hinterlegten Daten schneller über das virtuelle Front-End erfasst und ausgewertet, was zu einer fundierten Entscheidungsgrundlage mit reduziertem Risiko führt. Die Dokumentation der Dashboards gelingt durch integrierte Reporting-Vorlagen.


Transparenz über den gesamten Lebenszyklus


Building Information Modelling (BIM) beschreibt die Integration und Vernetzung aller relevanten Daten eines Bauwerks in einem virtuellen Datenmodell. Die gesammelten Daten sollen dabei während des Lebenszyklus eines Gebäudes von dem Entwurf über die Planung und Realisierung bis hin zur Nutzung und zum Rückbau fortgeführt und übergeben werden. Dabei entstehen bei der Übergabe von Datensätzen Schnittstellen, welche möglichst redundanzfrei standardisiert werden und abhängig von dazugehörigen Prozessen sind. Daher kann BIM auch als Methode für eine strukturierte Zusammenarbeit alle Projektbeteiligten bezeichnet werden – vom Bauherrn, über die Planer und Projektentwickler, bis hin zum späteren Betreiber. Die gesammelten Daten aus dem BIM-Prozess lassen sich anhand des aufgebauten Datenmodells in eine externe Datenbank überführen und können so ebenfalls als eine Datenquelle für Real Estate Business Intelligence herangezogen werden. Dabei besteht ein Potenzial, die im Planungsprozess gesammelten Daten bis in den Betrieb zu überführen.


Herausforderung 1: Digitalisierung von analogen Daten

Objektspezifische Daten liegen meist in analoger Form vor und müssen zunächst aufwändig digitalisiert werden. Dazu bedarf es möglichst automatisierter Prozesse, die analoge Daten in auslesbare Informationen einer IT-Datenstruktur überführen. Durch KI-Unterstützung in Robotic Process Automation, Sensorik (IoT) oder digitalen Workflows kann dieser Prozess beschleunigt werden.


Herausforderung 2: Zusammenführung bestehender Datensilos

Bereits erfasste Datenquellen gehen meist auf verschiedene Systeme zurück und müssen konsistent zusammengeführt werden. Dazu bedarf es einer Schnittstelle mit der Systemlandschaft, in welcher Daten kontinuierlich in einem Data Lake oder Data Warehouse miteinander verknüpft werden. Durch ein eindeutiges Daten-Mapping der verschiedenen Datenquellen können Parameter in Relation zueinander gestellt werden.


Herausforderung 3: Timing ist alles!

Eine fundierte Datengrundlage und Transparenz führt zu einer strategischen Entscheidungsgrundlage und damit zu einem langfristigen Wettbewerbsvorteil. Dazu bedarf es der Nutzung der richtigen Information zum richtigen Zeitpunkt, um die Performance einer Business Unit zu steigern. Durch den Zugriff auf global abrufbare und aktuelle Informationen kann die Reaktionszeit erhöht und das Risiko minimiert werden.


Chancen eines datengetriebenen Immobilien-Lebenszyklus


Die Erfassung bestehender Potenziale auf Basis nachvollziehbarer Daten, um die Rendite von Immobilienbeständen zu erhöhen, beruht auf mehreren Faktoren. Durch Business Intelligence lassen sich Optimierungspotenziale entlang etablierter Geschäftsprozesse aufzeigen. Hierfür werden unterschiedliche Datenquellen, sowie Datensätze unterschiedlicher Qualität, darunter statische und dynamische Daten, strukturiert und analysiert. Dadurch gelingt es erfahrenen Analysten Maßnahmen zur Portfolio- und Risikosteuerung abzuleiten. Real Estate Business Intelligence ermöglicht die Visualisierung und Automation von Analyse- und Steuerungskennzahlen ohne aufwändige manuelle Vor- oder Nachbearbeitung. Die abgeleiteten Reportings sind dabei unabhängig von den jeweiligen Tools und Plattformen der einzelnen Datenquellen und ermöglichen es, je nach Use Case, übersichtliche Dashboard, sogenannte Daten-Cockpits, zu erstellen.


Hands on: Real Estate Business Intelligence am Use Case Immobilienbetrieb


Zum Werterhalt einer Immobilie sollen die Instandhaltungskosten der Facility-Management-Einheit innerhalb eines fest zugeteilten Budgets liegen. Ziel der Budgetierung ist es zu identifizieren, wo ein Austausch einer Anlage bzw. nur eine Reparatur notwendig ist. Die damit einhergehende Risikobewertung beruht auf Faktoren wie der Reparaturhistorie, der Lebensdauer und dem Zustand der Anlage. Dafür müssen folglich Daten aus verschiedenen Systemen verglichen werden - darunter Daten aus einem Enterprise-Ressource-Planning-(ERP)-System für die kaufmännischen Prozesse, einem Computer Aided Facility Management (CAFM)-System oder Enterprise-Asset-Management-(EAM)-System für die technischen Anlagendaten und erfasste Echtzeitdaten der Anlagen aus einer Internet of Things (IoT) Schnittstelle, die auf einer Plattform gehostet sind.


In solch einem Use Case kann Real Estate Business Intelligence die Daten schneller aus den unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen und in Relation zueinander zu setzten. Dank einem Self Service Business Intelligence and Analytics (SSBIA) Tool wie beispielsweise Microsoft Power BI werden die Daten in einem Dashboard visualisiert und ausgewertet. Die Filterung und Verknüpfung der Daten führen schlussendlich zu einer fundierten Entscheidungsgrundlage und schnellerer Bewertung des Risikos.


Fazit


In einer zunehmend vernetzten Geschäftswelt mit digitalem Datenaustausch, wächst die zu verarbeitenden Datenmenge und der Anspruch, diese dynamisch zu verarbeiten. Real Estate Business Intelligence ermöglicht es den aufwändigen Prozess der Datenaufbereitung für Analysten, sowie Business User und somit für das gesamte Real Estate Management zu vereinfachen. Die Relevanz der Strategie- und Prozessoptimierung nimmt zu und gibt Unternehmen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Aufbereitung und Analyse von Daten wird somit zu einem zukünftigen Game Changer in der Bau- und Immobilienbranche und die dafür benötigten technologischen Lösungen weiter an Wichtigkeit gewinnen.




Co-Autoren: Tobias Burkhart und Enrico Kürtös

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