Traditionelle Verfahren der Immobilienbewertung und Standortanalyse greifen vor allem auf historische Daten für die Analyse zurück (Vergleichswertverfahren) und können damit nur schwer echte Prognosen stellen. Mit sogenannten AVMs (“Automated Valuation Models”) unter Einsatz von Big Data Analytics, Machine Learning und künstlicher Intelligenz ist es möglich präzise Immobilienwerte zu ermitteln. Angaben wie der aktuelle und prognostizierte Markt- und Mietwert, Marktdynamiken im Umfeld und Lagekriterien fließen dazu ebenso ein wie z.B. geplante Neubauprojekte in der Umgebung oder sozio-ökonomische Entwicklungen in der Nachbarschaft. So können auch nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Preisen und wertrelevanten Merkmalen abgebildet werden. Eine kurze Begriffserklärung hierzu:
- Big Data: Durch Cloud-Computing praktisch unbegrenzte, kostengünstige Rechenleistung und Speicherkapazität macht das Sammeln riesiger Datenmengen möglich.
- Machine Learning: Wachsende digital verfügbare Datenmengen werden durch leistungsfähigere Prognose-Algorithmen analysiert
PriceHubble liefert als Basis dazu eine der größten Datenbanken in Europa und die Daten zu Transaktionen, Angeboten, städtische Einrichtungen, Sozioökonomie, Baugenehmigungen und vielem mehr liefern eine gezielt genaue Bewertung auf Knopfdruck. Der daraus errechnete Immobilienwert ist also genauso exakt wie die klassische händische Wertermittlung (Ertragswert- oder Sachwertverfahren).