Базы данных жилой недвижимости. Компьютерная поддержка. Современные технологии :

Краткое содержание

Базы данных жилой недвижимости. Компьютерная поддержка. Современные технологии

База жилой недвижимости имеет множество преимуществ своего применения. Однако при ее использовании следует учитывать некоторые особенности. 
Многие агентства недвижимости в настоящее время специализируется на разработке, ведении и поддержке компьютерных баз данных недвижимости, которые содержат целые архивы сведений, от аналитических материалов, до нормативной документации и существенно упрощают и увеличивают скорость работы агентств. Такие базы данных по объектам недвижимости используются и риэлторскими фирмами, и профессиональными риэлторами, и маклерами, а последнее время и частными лицами. Базы данных недвижимости содержат информацию о продаже жилой недвижимости - квартир и комнат в Москве, Подмосковье и других городах России, коммерческой недвижимости - офисы, склады, производственные площади, загородной недвижимости - дачи, дома, коттеджи, таунхаусы и прочую информацию. Используя подобные технологии, можно без труда произвести сортировку жилой недвижимости по стоимости и выявить наиболее приоритетные варианты.

Для удобства и оперативности доступа к информации с вариантами продажи комнат, квартир и загородной недвижимости, кроме стационарной базы данных, которая устанавливается на компьютерах агентства недвижимости, существует ещё многочисленные интернет-версии баз данных объектов недвижимости, увеличивающие мобильность получения информации без обращения в специализированные центры[1].

Современная компьютерная база данных содержит помимо всего прочего географическую информацию в виде карт разного содержания, цифровую и текстовую информацию об объектах жилой недвижимости. Новые технологии позволят получить не только большой объём информации об имеющихся объектах, но и анализ, и прогноз явлений, а так же последствия предпринимаемых действий. На современном этапе существует множество видов баз данных, среди которых - «Адресный реестр города», «Регистр населения», «Земельный кадастр», «Реестр объектов недвижимости и собственников», «Реестр объектов строительства и реконструкции», «Экономика и финансы», «Фонды и инфраструктура территории», «Продукция и услуги», «Природные ресурсы и экология», «Реестр предприятий и организаций города», «Правовая информация», «Фонд социально-гигиенического мониторинга». Благодаря компьютерной поддержке, можно быстро получить ответ на интересующий вопрос, например, о месте для строительства нового дома, о влиянии на движение транспорта новой дороги, о владельцах земельных участков и т.д. 
Базы данных жилой недвижимости активно используются в оценке объектов. Процедура оценки для пользователей модели очень проста. На основной панели базы данных выделено 11 главных параметров квартиры, включая адрес объекта с точностью до номера дома. По некоторым параметрам имеются дополнительные шкалы, позволяющие выбрать конкретную характеристику параметра. Например: материал стен, тип и количество открытых помещений, ближайшую станцию метро, название улицы. Может быть занесена стоимость квартиры по конкретной сделке, цене предложения и т.п. Автоматически кодируются координаты ближайшей станции метро и самого объекта на карте, если речь идет об объектах таких городов как Москва и Санкт-Петербург. После заполнения панели базы данных вводится запрос о текущей рыночной стоимости данной квартиры и в считанные секунды выводится результат. Сложная математическая формула оценки заложена как бы «внутри» модели, получена по специальной статистической программе пакета NCSS. Она недоступна для пользователя модели и может периодически обновляться с изменением рыночной конъюнктуры.

Главное удобство для пользователя состоит в том, что все внесенные в базу данных квартиры автоматически отображаются на многоцветной электронной карте, которая обеспечивает широкие возможности для визуального анализа квартирной базы данных по основным характеристикам квартир и их окружению в любом районе города.

Заложенные в карту графические «слои» по квартирной базе данных позволяют дифференцировать ее по типам домов в зависимости от этажности и материала стен, по числу комнат в квартирах, а также по стоимости одного квадратного метра общей площади. Выделение требуемых слоев осуществляется при помощи квадратиков и кружков любого цвета и размера. В результате на карте всего населенного пункта, на который составлена база данных объектов жилой недвижимости, или любом ее фрагменте может быть получено многоцветное отображение квартирной базы данных или ее части по интересующим нас параметрам.

Таким образом, возможности модели обеспечивают очень наглядный и многофакторный анализ базы данных по территории. Например, очень четко прослеживаются ценовые уровни, структура фонда по «комнатности» квартир и типология застройки по различным районам города.

Подобные модели уже успешно опробованы несколькими риэлтерскими фирмами и агентствами недвижимости. Основные критические замечания и пожелания к дальнейшему развитию моделей состоят в следующем:

- необходимость регулярного обновления рабочей базы данных по квартирным сделкам для уточнения оценочной формулы в зависимости от изменений рыночной конъюнктуры,

- отображение статистической достоверности прогноза рыночной стоимости квартир,

- возможность свободного формирования «слоев» квартирной базы данных по всем учтенным в ней параметрам квартир, домов и их местоположения[2].

Работа в этих направления продолжается, хотя следует понимать, что это неизбежно увеличит ее стоимость для потребителей.

---

[1] Журнал "PC Magazine Russian Edition" №11, 2008, с.11

[2] Рыбакова О. О., Проектирование автоматизированных информационных систем. Издание третье. – Запорожье: ЗЕТК, 2007. с.158