Sept étapes pour gérer les sources de données de votre entreprise immobilière

La gestion efficace des sources de données est essentielle pour établir les bases de l’analyse qui guide la prise de décision stratégique et opérationnelle.

Les organisations immobilières capables d'entrelacer différentes données provenant de différents endroits sont en mesure de produire des analyses plus précises et de générer des gains d'efficacité, des rapports cohérents et de meilleures informations pour la prise de décisions.

Pour mener à bien une stratégie d’excellence en matière de données et d’analyse, nous avons identifié cinq éléments fondamentaux essentiels pour surmonter les obstacles et progresser tout au long de votre parcours de transformation.

Cet aperçu explore le deuxième élément fondamental : la gestion de vos sources de données.

Sept étapes pour gérer les sources de données

1. Trouvez les bonnes données en commençant par le résultat souhaité

2. Profilez les données dont vous avez besoin

3. Tirez parti de données tierces fiables

4. Établir des contrôles de qualité

5. Éliminez les silos de données grâce à des référentiels centralisés

6. Adoptez la technologie pour les tâches répétitives

7. Normaliser les bases de données

Pourquoi la gestion des sources de données est-elle importante ?

Des données pertinentes et de qualité sont essentielles pour exploiter pleinement le potentiel de l'entreprise. Le traitement de données non pertinentes, invalides, incomplètes ou incorrectes peut conduire à des analyses erronées et à des résultats médiocres.

Cependant, consolider des données provenant de sources disparates peut s'avérer complexe, d'autant plus que le nombre de sources de données croît de manière exponentielle : bases de données internes et externes, applications web, systèmes CRM, etc. De plus, extraire, transformer et rendre les données compatibles avec vos systèmes peut être chronophage et gourmand en ressources.

"La répétabilité des données est essentielle pour les prévisions. Vous devez pouvoir obtenir régulièrement des données d'une source unique afin d'éviter de réécrire les modèles et les rapports à chaque fois."

Amy Tippet

Cadre supérieur

1. Trouvez les bonnes données en commençant par le résultat souhaité

Commencez votre recherche de données en vous demandant quel résultat commercial vous souhaitez atteindre. Déterminez ensuite les données nécessaires pour atteindre ce résultat. Où pouvez-vous vous procurer ces données ?

Un fonds immobilier typique peut avoir besoin d’une gamme de données comprenant :

• Intelligence de marché pour l'analyse comparative

• Informations démographiques pour les projections

• Données économiques, telles que l'indice des prix à la consommation et le taux d'inflation, nécessaires à la préparation des hypothèses de prévision ou d'évaluation

• Informations sur la dette du département du Trésor

• Informations budgétaires du service comptable

• Évaluations immobilières internes et externes par des analystes

• Informations sur les opérations du bâtiment, telles que les dépenses et les informations sur les baux, provenant des gestionnaires immobiliers

• Informations fiscales du service des impôts

• États financiers vérifiés par les commissaires aux comptes

2. Profilez les données dont vous avez besoin

Lors de l'ingestion de données, il est important de s'assurer qu'elles répondent à vos exigences afin d'éviter de créer un « marais de données ». Il s'agit de transférer des données dans des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données sans besoin métier clair, ce qui entraîne des processus de tri et de nettoyage fastidieux.

Il est préférable de profiler les données dont vous avez besoin : leur fréquence, leur structure, leur format, leur granularité et leur mode de livraison. Lors de l'acquisition de données auprès de sources externes, assurez-vous que le fournisseur comprend vos objectifs et peut y répondre.

3. Exploitez des données tierces fiables

Si vous devez compléter vos propres sources de données pour mettre en œuvre vos stratégies, un fournisseur de données tiers peut vous aider à répondre à ces besoins. De plus, la mise en place d'un système de collecte de données externes, telles que les données de marché, démographiques et économiques, peut s'avérer coûteuse.

Les entreprises tierces peuvent fournir des abonnements contenant des données précises et à jour, incluant l'agrégation et le nettoyage des données pour leurs clients. Elles peuvent également proposer une expertise pour gérer efficacement ces sources de données.

Voici quelques facteurs à prendre en compte lors du choix d’un fournisseur :

• Qualité:D'où proviennent leurs données, comment elles sont collectées et quelles méthodologies elles appliquent ; par exemple, si vous avez besoin de données démographiques, la récence, la granularité et la précision sont essentielles

• Format:La compatibilité des formats de données peut faciliter une transition en douceur d'un fournisseur externe à une utilisation interne

• Fréquence et répétabilité:Pour vous assurer de pouvoir acquérir les données nécessaires à vos besoins de chronométrage

• Échelle:La quantité de données dont ils disposent à mesure que votre utilisation des données augmente

• Réputation:Avec qui ils travaillent et les résultats obtenus dans ces engagements

4. Établir des contrôles de qualité

Traitez les problèmes de qualité des données dès que possible dans la chaîne d'approvisionnement, avant qu'ils ne deviennent problématiques, en mettant en place des contrôles qualité. Par exemple, vous pouvez définir des indicateurs de qualité des données et mettre en œuvre des processus pour vérifier les données sources par rapport à ces indicateurs.

5. Éliminez les silos de données grâce à des référentiels centralisés

Les silos de données internes posent souvent des problèmes d'analyse, car les données précieuses sont généralement réparties sur plusieurs sites physiques et différents types de référentiels. De plus, les informations sont généralement stockées dans des formats incompatibles.

Cela entraîne à la fois une prolifération et une fragmentation des données. Les utilisateurs peuvent ne pas savoir où trouver les données pertinentes et, lorsqu'ils les trouvent, doivent consacrer un temps considérable à les collecter auprès de plusieurs sources.

C'est pourquoi les entrepôts et les lacs de données se généralisent. Ces deux types de référentiels centralisés permettent de stocker des données d'entreprise provenant d'un large éventail de sources opérationnelles. Ils peuvent également intégrer des algorithmes pour générer des analyses en temps réel.

Figure 1 - Entrepôt de données et lacs de données

Entrepôts de données conserver des données structurées et filtrées qui ont déjà été traitées ou formatées à des fins spécifiques telles que les rapports financiers et réglementaires.

Lacs de données sont des pools de données brutes et granulaires, dont les finalités n'ont pas encore été définies. Ces données, de plus en plus populaires, sont stockées sous leur forme pure, ce qui permet aux utilisateurs de passer moins de temps à les restructurer.

Généralement hébergées dans un stockage distribué basé sur le cloud, elles mettent les données à la disposition de toute personne autorisée. Cela favorise également la collaboration interne et améliore la productivité, car plusieurs utilisateurs peuvent partager des données sur le même système.

6. Adoptez la technologie pour les tâches répétitives

Les tâches manuelles et répétitives telles que la migration et le nettoyage des données sont inefficaces et sujettes aux erreurs. Le nettoyage des données est souvent nécessaire pour garantir leur exactitude, leur cohérence et leur exploitation, et pour réduire la marge d'erreur lors de leur analyse. Malheureusement, pour de nombreuses organisations, le nettoyage des données, en particulier pour les grands ensembles de données, prend plus de temps que leur analyse, gaspillant ainsi un temps et des ressources précieux.

Les outils intelligents peuvent fournir des solutions complètes de nettoyage des données, qui identifient et corrigent les incohérences. Ces données nettoyées peuvent ensuite être converties dans un format adapté et chargées dans la base de données, l'entrepôt ou le lac de données.

7. Normaliser les bases de données

Dans de nombreux cas, les bases de données internes sont obsolètes ou mal conçues, ce qui peut entraîner des problèmes récurrents lors de l'ajout, de la suppression ou de la mise à jour d'informations. Ces problèmes constituent également des défis pour les personnes qui les utilisent pour les requêtes et les analyses. La normalisation des bases de données permet d'éliminer les redondances, de résoudre les conflits de données et de formater les données pour accélérer le traitement et l'analyse.

"Le regroupement et la normalisation des données peuvent représenter un travail considérable. Le traitement de données provenant de sources multiples peut engendrer un travail de nettoyage considérable. De nombreux analystes consacrent la majeure partie de leur temps à la préparation des données."

Sally Johnstone

Gestionnaire principal, Livraison des offres

Prochaines étapes

Gérer vos sources de données peut s'avérer complexe et chronophage. Mais une fois que vous maîtriserez la gestion de données de haute qualité, vous pourrez exploiter pleinement le potentiel des agences immobilières. Les analyses gagneront en précision, les processus gagneront en efficacité et les informations recueillies permettront des décisions plus éclairées. En appliquant les six étapes décrites ci-dessus, vous pourrez commencer à gérer vos sources de données efficacement et efficacement.

Maintenant que vous avez commencé à gérer vos sources de données, passez à l'étape suivante de votre parcours de transformation des données et découvrez le troisième élément fondamental : Comment établir un cadre de gouvernance des données pour votre entreprise immobilière