Aujourd’hui, la consolidation et le management de la data dans l’immobilier deviennent stratégiques pour faire face à l’inflation de la masse d’informations financières, juridiques et techniques à traiter, analyser, gérer et partager entre les métiers immobiliers.
La production des indicateurs de performance immobilière, ISR, ESG, décret tertiaire, labels environnementaux requiert toujours davantage d’informations sur les immeubles et nécessite un data workflow automatisé, qui comprend les remontées et traitements d’informations.
Unifiez vos systèmes d’information en place et futurs.
Stonal dispose d’Application Programming Interface (API) publiques pour faire communiquer les applications en place et futures de ses clients. Toutes les données extraites sont ainsi partageables et exportables.
Les API permettent au référentiel unifié de data immobilier de transmettre à tout moment aux différentes parties prenantes des données structurées, qualifiées.
La plateforme Stonal est déjà interconnectée avec Citron, Soneka, Urbest, Ubigreen et avec les principaux ERP (PRH, PIH d’Aareon, Iko, Ulis, Tegia et Premiance de Sopra Storia).
Facilitez la centralisation et le traitement de vos données immobilières.
Extract, Transform and Load (ETL) est la porte d’entrée des données au sein du référentiel Stonal pour un impact significatif de performance au sein de votre organisation.
Ce processus par lequel les données sont extraites, traduites, agrégées puis chargées dans un emplacement cible permet de se connecter rapidement aux plateformes clients et d’intégrer leurs données, de manière compréhensible.
Accélérez vos prises de décisions.
Avec pour objectif de faciliter la prise de décision, et grâce au data quality management, Stonal propose des interfaces de Business Intelligence personnalisées permettant aux organisations de proposer des visions consolidées, habilitées et partagées.
Chaque client peut disposer de tableaux de bords spécifiques.
Le terme “big data immobilier” fait référence à l’ensemble des données volumineuses et complexes générées dans le domaine de l’immobilier.
Ces données sont générées à partir de diverses sources, telles que les données physiques de l’actif, les plans, les transactions immobilières, les données géospatiales, les informations financières, les rapports d’inspection, les expertises, les données de marché et bien d’autres encore.
Le big data immobilier implique une énorme quantité de données qui nécessite des méthodes et des technologies spécifiques pour être gérée, analysée et exploitée.
Les données immobilières font référence à l’ensemble des informations et des données liées à l’industrie immobilière, comprenant tout ce qui concerne les biens immobiliers, leur emplacement, leur état, leur valeur, leur transaction et d’autres aspects pertinents. Ces données sont utilisées par les professionnels de l’immobilier, les investisseurs, les gestionnaires d’actifs, et d’autres parties prenantes pour prendre des décisions éclairées concernant la gestion des actifs en portefeuille, leur maintenance ou les transactions à effectuer. Voici quelques exemples des types de données immobilières :
Données de propriété : Cela inclut des informations spécifiques sur une propriété, telles que son adresse, sa taille, sa configuration, sa date de construction et ses caractéristiques spéciales…
Données financières et comptables : Ces données comprennent les prix d’achat et de location des biens immobiliers, les valeurs estimées, les taux d’intérêt hypothécaires, les coûts d’entretien et d’exploitation, ainsi que les revenus générés par la location, la fiscalité…
Données de transaction : Ces données documentent les transactions immobilières, y compris les ventes de propriétés, les contrats de location, les baux commerciaux et d’autres transactions liées à l’achat, la vente ou la location de biens immobiliers.
Données géospatiales : Ces données concernent l’emplacement des biens immobiliers et incluent les plans, les caractéristiques techniques…
Données d’inspection : Il s’agit des rapports d’inspection (contrôles réglementaires, diagnostics…) qui détaillent l’état physique des propriétés, y compris les problèmes structurels, les réparations nécessaires et les éventuels problèmes de sécurité.
Données de marché : Ces données fournissent des informations sur les tendances du marché immobilier, y compris les fluctuations des prix, les taux de vacance, la demande de biens immobiliers et les facteurs économiques qui influencent le marché.
Données légales et réglementaires : Ces données concernent les lois, les réglementations et les restrictions liées à la propriété immobilière, telles que les zonages, les permis de construction, les données environnementales (consommation énergétiques…).
L’agrégation, la gestion et l’analyse efficaces de ces données sont essentielles pour prendre des décisions éclairées dans l’industrie immobilière. L’utilisation de technologies telles que l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et l’analyse de données peut aider à exploiter au maximum la richesse d’informations contenues dans les données immobilières.
Le data management, également connu sous le nom de gestion des données, fait référence à l’ensemble des outils, des processus et des pratiques mis en place pour collecter, stocker, organiser, gérer, sécuriser et exploiter efficacement les données au sein d’une organisation. L’objectif principal du data management est de garantir que les données soient précises, cohérentes, fiables et disponibles pour les utilisateurs autorisés au moment où elles sont nécessaires. Cela englobe différentes étapes et disciplines visant à optimiser la valeur des données pour l’entreprise.
Voici quelques aspects clés du data management :
Collecte de données : Cela implique la capture et l’importation de données à partir de diverses sources, qu’elles soient internes ou externes à l’organisation.
Stockage et organisation : Les données doivent être stockées de manière sécurisée et organisée pour permettre un accès facile et efficace. Cela peut inclure l’utilisation de bases de données, de systèmes de gestion de données (DMS) et d’autres outils de stockage.
Nettoyage et normalisation : Avant d’être utilisées, les données doivent souvent être nettoyées pour éliminer les erreurs, les doublons et les incohérences. La normalisation vise à uniformiser les données pour qu’elles soient cohérentes et comparables.
Intégration : Les données proviennent souvent de différentes sources et peuvent être sous des formats variés. L’intégration consiste à combiner ces données de manière à ce qu’elles puissent être utilisées conjointement.
Sécurité et confidentialité : Les données doivent être protégées contre les accès non autorisés, les fuites d’informations et les cyberattaques. Les protocoles de sécurité et de confidentialité doivent être mis en place pour garantir l’intégrité des données.
Qualité des données : Assurer la qualité des données signifie garantir leur exactitude, leur pertinence et leur cohérence. Cela implique des processus de validation, de vérification et de suivi constants.
Accès et distribution : Les utilisateurs doivent pouvoir accéder aux données dont ils ont besoin de manière rapide et sécurisée.
Gouvernance des données : La gouvernance des données établit les politiques et les normes pour la gestion des données au dsein de l’organisation, y compris la prise de décision, la responsabilité et les processus de contrôle.
Analyse et exploitation : Les données doivent être exploitées pour obtenir des informations exploitables.
La plateforme Stonal est un outil de data management qui permet de garantir que les données immobilières sont gérées de manière efficace, cohérente et sécurisée tout au long du cycle de vie d’un actif, afin d’en tirer le maximum de valeur pour l’organisation.
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