кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professorof the Department of Information Systems, Technologies and Automation in Construction
Введение. В процессе принятия решений о проектировании и строительстве возникают задачи оценки перспективности планируемых к возведению объектов недвижимости. Предметом исследования является оценка привлекательности объектов недвижимости с позиции целесообразности их возведения.
Материалы и методы. Методы исследования включают анализ научных работ, применение системного анализа системного подхода, структурное и математическое моделирование явлений и процессов, теорию и практику цифровизации экономических систем, теорию и методологию объектно-ориентированной обработки больших данных, теорию прогнозирования и статистического анализа.
Результаты. Выявлены четыре группы параметров объектов недвижимости, которые могут оказывать влияние на их привлекательность. Произведена формализация информации в пригодный для аналитики вид. Показано, что свойства объектов можно рассматривать как их атрибуты, в связи с чем для информационно-аналитической системы предложена модель данных по принципу «звезда». Предложена схема взаимосвязей характеристик и параметров объектов, а также модель системы обработки сведений, включающая сбор больших данных с множества источников и интеграцию с платформами предприятия. Оценка привлекательности объектов осуществляется вычислением интегрального показателя, состоящего из интегральных показателей отдельных наборов данных. Предложен метод ранжирования формализованных показателей объектов как предварительный этап экспертного определения их весовых значений. На основе интегрального показателя привлекательности объекта может быть принято управленческое решение о целесообразности и перспективности строительства либо выполнении коррекции проектных показателей проектируемого объекта. Процесс моделирования и создания отчетности может быть выполнен в программных средствах, реализующих концепцию Business Intelligence.
Выводы. Предложенная методология оценки перспективности объектов недвижимости на основе анализа больших данных может быть использована при принятии решений как строительными компаниями, так и участниками вторичного рынка недвижимости для эффективного параметрического подбора объектов недвижимости в соответствии с запросами заказчиков.
Introduction. In the process of making decisions, about design and construction there are tasks of assessing the prospects for the planned construction of real estate. The subject of the research is the assessment of the attractiveness of real estate objects from the position of expediency of their construction.
Materials and methods. Research methods include analysis of scientific papers, application of systems analysis and systems approach, structural and mathematical modelling of phenomena and processes, theory and practice of digitalization of economic systems, theory and methodology of object-oriented big data processing, theory of forecasting and statistical analysis.
Results. Four groups of property parameters that may influence their attractiveness have been identified. The information has been formalized into a form suitable for analytics. It has been shown that the properties of objects can be regarded as their attributes and in this regard, a star data model has been proposed for the information-analytical system. The scheme of interconnection of object characteristics and parameters is proposed, as well as the model of data processing system including the collection of big data from multiple sources and integration with the enterprise platforms. The estimation of attractiveness of objects is carried out by calculating the integral index consisting of integral indexes of separate data sets. The method of ranking the formalized indicators of objects as a preliminary stage of expert determination of their weight values is proposed. On the basis of the integral index of object attractiveness a management decision may be made as to the advisability and prospects of construction or performance of correction of design indices of the projected object. The modelling and reporting process can be carried out in software that implements the Business Intelligence concept.
Conclusions. The proposed methodology for assessing prospective properties based on big data analysis can be used in decision-making by both construction companies and participants in the secondary real estate market for efficient parametric selection of properties according to customer requests.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.