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Il settore immobiliare visto alla luce dei Big data
09.02.2022
DAL SITO FISCO OGGI DELL' AGENZIA DELLE ENTRATE.
Quelli del mondo della "casa" sono molteplici e non strutturati, mostrano limiti e criticità, comunque superabili attraverso adeguati strumenti tecnologici e competenze in grado di estrarne la conoscenza
Tecniche di Data Mining per estrarre conoscenza dai Big data del settore immobiliare: su questo tema, Maurizio Festa, responsabile dell'ufficio Statistiche e Studi sul mercato immobiliare dell'Agenzia delle Entrate, ha pubblicato un'interessante studio sull'ultimo numero di Territorio Italia. Una riflessione sapiente e documentata sull'equilibrio necessario all'uso efficace e responsabile di questi strumenti innovativi.
Si tratta di un importante contributo alla comprensione del fenomeno dei Big data, che offre un quadro d'insieme sullo stato dell'impiego di metodologie di Data mining e Machine learning nel settore immobiliare, non esente da limiti e criticità, e sulle nuove figure professionali, che, in quest'ambito, occupano un ruolo chiave: i Data scientist, tra i più ricercati, oggi, nel mercato del lavoro.
Big data e il valore delle "V"
Nell'ultimo decennio, abbiamo assistito a un incremento esponenziale dei volumi dei dati raccolti.
Una mole crescente: in volume (si affaccia il termine zettabyte), in varietà (molte le "fonti", human generated - da social network e blogging, eccetera, machine generated - da sensori e strumenti scientifici, business generated - acquisiti nei processi di produzione o consumo di beni e servizi; e i "formati", testo, video, immagini, audio, eccetera; dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati); in velocità dei flussi dei dati (generati ed elaborati), in veracity (veridicità e accuratezza dei dati) e nel valore che ne discende.
I Big data, soprattutto grazie alle interazioni di miliardi di utenti Ict, sono arricchiti dagli attributi descrittori di ciascun dato, producendo un risultato statistico più ricco e più tempestivo.
I cosiddetti sensori intelligenti, collegati alla rete, generano flussi continui di dati che, opportunamente lavorati, diventano una risorsa economica vera e propria.
Questa ricchezza di conoscenza offre la possibilità di processi decisionali legati proprio ai Big data (Ddd - Data driven decision making).
Data science e Machine learning
Nuovi database, nuove tecniche di analisi, ma anche nuove tecniche di selezione e metodologie interpretative dei risultati, sono il risultato evolutivo dell'estrazione dai dati della conoscenza dei fenomeni socio-economici. Un processo che prende il nome di Knowledge discovery in data (Kdd) e si compone di cinque fasi: Selection (dove si definiscono le origini dei dati), Data cleaning e pre-processiong (dove si migliora la qualità del set di dati), Transformation (dove si analizzano gli attributi e le relazioni dei dati), Datamining (dove si estraggono strutture, correlazioni, modelli e regole all'interno dei dati), Evaluation/Interpretation (dove si valuta la validità dei modelli, si interpretano per raggiungere l'efficacia del processo).
Dunque, accanto al classico modello statistico, si affaccia una più ampia disciplina che riguarda la Scienza dei dati (Data science) e che permette di "incrociare" tutte le caratteristiche dei Big data, analizzarle e metterle in relazione, elaborando modelli complessi.
Le modalità di lavoro cambiano nettamente e richiedono nuove professionalità: una squadra di Data scientist che abbia variegate competenze e attitudini.
Le tecniche di analisi, infatti, prevedono l'uso di algoritmi, con cui rispondere a interrogazioni precise.
In questo ambito, il Machine learning si configura con un approccio induttivo e, nel tempo, la grande mole di dati permette all'algoritmo di "imparare" da essi e collocarsi nell'ambito dei modelli previsionali.
Le Reti neurali usano altri algoritmi per estrarre nuove conoscenze grazie all'intelligenza artificiale, in grado di processare in modo proficuo ed efficiente i Big data, effettuando classificazioni, associazioni e clustering.
L'applicazione all'ambito immobiliare: vantaggi e criticità
I Big data del settore immobiliare sono molteplici e non strutturati. Derivano dalle interazioni tra i soggetti che entrano in relazione in questo settore, come ad esempio: proprietari, costruttori, acquirenti, locatari, intermediari d'affari, intermediari finanziari, agenzie fiscali, periti, enti territoriali.
Sono emerse, così, piattaforme con finalità differenti, che orbitano intorno al mondo immobiliare. Alcune sono orientate a capire i "gusti" dell'utente, in modo tale da offrire a ciascuno l'immobile che soddisfi meglio le sue esigenze; altre si muovono all'interno delle dinamiche del mercato e offrono, ai potenziali investitori, informazioni sul momento più favorevole per comprare o vendere; altre ancora riguardano modelli di valutazione automatizzati, permettendo agli investitori di minimizzare i rischi.
Tuttavia, non mancano criticità e limiti che è doveroso evidenziare.