说起来容易做起来难，或系统实施面临挑战
数据相关
与其他系统集成
数据量
多种数据格式
源数据质量低下
文档记录不全
每个数据源都有单独的 API
数据量和异构性
是的，数据是一种宝贵的资产，你拥有的细节越多，你就越有能力做出更明智的决策。但事情也有另一面——你操作的数据越多，其处理就越复杂。这一切都是因为异构性、数据格式多样和源数据质量低下。
上面我们谈到了我们为房地产公司提供咨询服务的客户提供的数据分析解决方案。数据量和一致性是我们必须克服的最艰难的挑战。问题是客户从多个 MLS 中提取信息，其数量约为 400 个。
想象一下工作范围！所有数据都必须经过过滤并转换为统一格式，以适合分析。否则，您最终可能会得到不准确的报告。在考虑数百万投资时，您愿意依赖误导性信息做出决策吗？可能性很小，而且完全可以理解。
回顾6 种有助于决策者的数据分析类型
与内外部系统的集成可能没那么简单
如果您想要集成的系统具有单独开发的 API并且有适当的文档记录，那么建立完美的通信就轻而易举了。如果没有，它可能会变成一场充满障碍的冒险。
通常来说，公司内部使用的软件并不总是有理想的文档记录。如果是这样，工程团队就必须花费额外的时间进行逆向工程或与开发人员沟通。当然，没有什么是不可能的，但你必须为这项工作分配时间和资源。
考虑外部系统和数据库 — 问题隐藏在其他地方。通常，知名平台（例 牙买加电报号码 如 Booking.com 或 Airbnb）都有适当的文档记录并开放集成，因此从它们那里微调数据提取并不是什么大问题。当您打算从数十个甚至数百个来源提取数据时，问题就开始了。
进一步了解房地产整合水平和障碍
如果您需要多个数据库来提取数据，请做好准备，因为每次集成都意味着一个单独的 API。这里一切都很简单：您需要的 API 越多，您需要为开发它们支付的费用就越多。
下一步在哪里？房地产投资管理软件未来发展向量 房地产投资管理软件未来发展向量
近年来，房地产公司尤其渴望实现卓越的自动化水平。因此，在房地产公司的工作流程中采用人工智能的趋势正在不断增强。
想想看，无数的日常任务都可以通过技术部分或全部实现自动化——从客户服务到合规性和欺诈检测。想象一下，你可以将大量资源重新用于更高价值的活动！
此外，在做出房地产投资决策时，了解其未来的盈利水平至关重要。机器学习模型可以在这方面大显身手，但请记住，大数据量才能实现最大程度的准确预测。
在考虑房产的投资回报率进行预测时，仅使用当前数据（例如位置、技术条件和维护成本）是不够的。当您还包括历史数据（例如交易历史、该地区的犯罪率和其他类似参数）时，您将获得最精确的预测，这将帮助您避免在打算投资的房产上蒙受损失。