當涉及到房地產投資分析時，大數據的增長顯得異常重要性。這個過程的價值主張很簡單，即在處理大型成套詳細而全面的性能數據時，您可以真正直觀地看到經營表現和投資組合績效，隨著時間的推移，這種可見性有助于優化資本投資策略。
預測分析使公司可以驅動更多的全面的、前瞻性的數據分析。
能源和經營表現也可以從大數據中受益。我們看到這種實時的建筑管理系統的興起。監測技術附著到某些設備基礎設施或建筑物上面，它們對設施條件、暖通空調、能源強度和乘員模式進行實時測量。對這些數據進行實時監測的意義在于，比如沒有充足數據的情況下，我們就不能計算設施狀況指數（FCI），從而不能結合FCI指數、安全狀況指數和能源利用指標進一步分析出我們的真實狀況指數（CI）。
第三方基準測試，如LEED，BOMA和全球報告倡議組織（GRI）正在擴大。能源報告和建筑性能索引目前比較普遍，雖然這些標準已經出現一段時間了，大數據仍會使得這些報告過程更加高效與方便。
基準標準本身會因為大數據而有所提高。原始能源消耗數據不再因為報告需要而被“清洗”，軟件現在可以管理數據的標準化和體系化。越來越多的公司正在優化這些基準，以此使得他們的工作更高效。
本文譯者：鮮緯辰
原文鏈接：http://www.4tellsolutions.com/real-estate-investment-analysis-big-data/
圖片來源：網絡
大數據應用專家-辰智沈陽公司總經理潘明
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