Tietoanalyysin vaikutus kiinteistömarkkinoiden ymmärtämiseen Suomessa
Suomen kiinteistömarkkinoiden kehitys on keskittynyt vahvasti energiatehokkuuteen ja sijainnin keskeisistä tärkeyksistä. Kestävän asumisen suosion kasvu ja tiheästi asuttujen alueiden vetoivoima heijastaa tulevaisuuden markkinatrendejä. Reaalihintojen ennustaminen on yhä tärkeämpää kiinteistömarkkinoilla, ja data-analyysi tarjoaa uudenlaisia mahdollisuuksia tarkempien ennusteiden tekemiseen.
Opinnäytetyössä toteutetussa tutkimuksessa analysoitiin Suomen kiinteistömarkkinoiden dynamiikkaa hyödyntämällä KVKL:n (Kiinteistönvälitysalan Keskusliitto) Hintaseurantapalvelun tietoja. Tutkimus tarkasteli sijainnin, saavutettavuuden, energiatehokkuuden ja rakennusmateriaalien vaikutusta kiinteistöjen arvoon rajoitettu Turun alueelle. Tulokset osoittivat, että erityisesti kaupunkiasutuksella, sujuvat liikenneyhteydet omaavat kiinteistöt ovat ostajien keskuudessa arvostetumpia.
Kaupunkialueiden vetovoima ja energiatehokkuus
Keskustassa sijaitsevat kiinteistöt ovat ja tulevat aina houkuttelemaan ostajia monista syistä. Erinomainen saavutettavuus palveluihin ja kulttuuritarjontaan sekä vilkkaasti kulkevaan joukkoliikenneverkostoon lisäävät alueiden houkuttelevuutta. Kyseisiin palveluihin kuuluvat esimerkiksi koulut, kaupat, ostoskeskukset ja harrastemahdollisuudet.
Nykytrendien kärkeen on päätynyt energiatehokkuus ja ympäristöystävällisyys, jotka ovat myös pääsemässä vaikuttamaan kiinteistöjen markkina-arvoon. Kiinteistöjen energiatehokkuuteen vaikuttavat pääosin rakennusmateriaalit sekä lämmönlähde, joiden vaikutuksen pystyy näkemään suoraan energialuokituksesta.
Kuluttajien tietoisuuden kasvaessa energiatehokkuus toimii merkittävänä kilpailuetuna. Ekologisuuden vaikutus on kuitenkin ollut tärkeintä uusimmissa rakennuksissa. Se on vaikuttanut toisin vanhempiin rakennuksiin, joissa on ollut eri säännöksiä ja eri teknologiaa hyödynnetty.
Sijainnin ja saavutettavuuden moniulotteiset vaikutukset
Perinteisesti sijainti on merkittävin tekijä kiinteistöarvojen määrittäjistä. Tutkimus osoitti, että maantieteellinen etäisyys keskustasta ei riitä selittämään hintojen vaihteluja ja sitä on vaikea arvioida itsessään. Merkittävimmiksi osoittautuivat saavutettavuus, kuten pääsy rannalle, julkisen liikenteen pysäkille, autotielle tai muille infrastruktuureille.
Isojen kaupunkien (kuten Turku, Tampere, Helsinki, Oulu) keskusta-alueiden kiinteistöt ovat keskimäärin kalliimpia verrattuna muihin lähiöihin, mutta läheisyys viheralueisiin ja arkea helpottaviin palveluihin vaikuttavat positiivisesti hintoihin. Tämä korostaa kaupunkisuunnitelmien merkitystä ja infrastruktuurien laadun vaikutusta kiinteistömarkkinan dynamiikkaan.
Esimerkkinä toimii Skanssin alue Turussa, joka oli ennen vuoden 2009 kauppakeskus Skanssin avajaisia vähänasuttu alue. Sen jälkeen alueelle on noussut lisää kiinteistöjä, kuten Gigantin myymälä vuonna 2012. Vaikka Skanssiin valmistuu edelleen uusia kerrostaloja, kauppakeskus on nykyään huomattavasti tyhjempi verrattuna avajaisiin. Pandemian myötä suomalaisten ostoskäyttäytyminen on muuttunut, ja suurin osa kaupankäynnistä tapahtuu kotona. Tämän seurauksena Skanssi ei enää houkuttele asiakkaita, vaikka alueen asutus on lisääntynyt.
Datan laadun merkitys analyysissä
Opinnäytetyön toteutuksessa havainnollistettiin, kuinka datan laatu on ratkaisevassa roolissa tarkkojen tulosten saavutettamisessa. Esimerkiksi osoitteiden ja postinumeroiden yhteisten tietojen kerääminen ei ole ollut tarkasti vahdittuja. Nämä ongelmat olisivat voineet ratketa paikkatietojärjestelmillä, esimerkiksi Google Mapsillä. Paikkatietojärjestelmät mahdollistavat tarkemman datan keräämisen, tallentamisen, kohdentamisen ja analysoinnin, mikä parantaa tietojen käytettävyyttä.
Tiedon tallentamisessa pitäisi vähentää vapaasti kirjoitettavia kohtia ja suosia valikkopohjaisia kenttiä
Google Maps osoittautui hyödylliseksi mutta rajalliseksi työkaluksi, sillä karttatiedot eivät aina olleet ajan tasalla. Tulevaisuudessa säännölliset päivitykset ja integroidut paikkatietotyökalut voivat merkittävästi parantaa kiinteistöanalyysin tarkkuutta ja luotettavuutta.
Tärkeitä datan keruussa on säännöllisyyden varmistaminen. Kaikki tiedot kerätään ja tallennetaan yhtenäisten sääntöjen perusteella, jotta ei esiintyisi vaihtelua. Tiedon tallentamisessa pitäisi vähentää vapaasti kirjoitettavia kohtia ja suosia valikkopohjaisia kenttiä. Tämä ehkäisee esimerkiksi kaupunginosien lempinimien käyttöä ja kirjoitusvirheitä.
Tulevaisuuden näkymät
Tutkimuksen tulokset korostavat tarvetta uudistaa kiinteistömarkkinoiden analyysimenetelmiä. Säännöllinen ja tarkka datankeruu, johon sisällytetään paikkatiedot ja energiatehokkuusluokitukset, mahdollistaa tarkemmat markkinaennusteet. Lisäksi koneoppimisen ja tekoälyn hyödyntäminen datan analysoinnissa voisi avata uusia näkökulmia kiinteistömarkkinoiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen.
Koneoppimisen ja tekoälyn hyödyntäminen datan analysoinnissa voisi avata uusia näkökulmia kiinteistömarkkinoiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen
Suomen kiinteistömarkkinoiden tulevaisuus riippuu siitä, kuinka tehokkaasti nämä tekijät huomioidaan kaupunkisuunnittelussa ja kiinteistöjen markkinoinnissa. Samalla uuden teknologian käyttöönotto tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia analyysin tarkkuuden ja markkinadynamiikan ymmärryksen parantamiseen.
Lähde:
Gu, S. 2024. Predicting Real Estate value with Data Analysis, Turun ammattikorkeakoulun opinnäytetyö. https://www.theseus.fi/handle/10024/875335