Unistone – Sturen op vastgoed data en onderbouwd besluiten nemen

Sturen op vastgoed data en onderbouwd besluiten nemen 


Door een groeiende vastgoedportefeuille in de afgelopen jaren ontbrak het Unistone aan een eenduidige, gestructureerde wijze van vastlegging van vastgoedinformatie waardoor gegevens niet gemakkelijk met elkaar uitgewisseld konden worden. In verschillende systemen en applicaties werden uiteenlopende gegevens over het vastgoed geregistreerd. Sturen op data wordt dan lastig, tijdrovend en het kost veel energie om op deze manier(en) de benodigde informatie te vinden. En dat is het zonde en inefficient. Met een goed gevoel sturen op data, onderbouwd besluiten nemen en waarde verkrijgen uit de vastgoed data was Unistone’s doel.

 

 

1 – Inventariseren van beschikbare data

Allereerste stap in dit proces was inzicht verkrijgen in de beschikbare vastgoed data en dit clusteren in overzichtelijke (hoofd)bouwcomponenten, waaronder binneninrichting, brandbeveiliging, buitenwandafwerking, daken, installaties, CVCA enz. De data was versnipperd vastgelegd: versnipperd in systemen en applicaties als ook in de manier waarop. Uiteindelijk was er altijd wel een deel van de vastgoed data terug te vinden en waar nodig is door Unistone en Oxand gezamenlijk geïnspecteerd om de conditiestaat van het vastgoed compleet te krijgen.

 

2 – Beoordelen van condities & risico’s

Door alle data en gegevens op eenzelfde wijze te registreren en op 1 centrale plek vast te leggen, ontstond per bouwcomponent, inzicht en overzicht in de staat van het vastgoed en inzicht in de risico’s in de vastgoedportefeuille.

 

3 – Verrijken van data

Volgende stap in het proces was het verrijken van de vastgoed data met voorspellingen over de veroudering in de tijd en voorspellingen over bijbehorende onderhoudskosten en benodigde investeringen in het vastgoed. Oxand maakt hiervoor gebruik van haar database, waarin al meer dan 20 jaar kennis, ervaring en assetgegevens verzameld worden.

Door deze kennisverrijking ’toe te voegen’ was Unistone in staat (makkelijker) vooruit te kijken en te zien hoe de conditie, risico’s en onderhoudskosten van het vastgoed zich op de korte en (middel)lange termijn zouden ontwikkelen.

 

4 – Simuleren en analyseren van verschillende scenario’s

De verkregen data wordt ontsloten via online dashboards, in Oxand’s applicatie Simeo. Hiermee kunnen verschillende onderhoudsscenario’s gesimuleerd, vergeleken en geanalyseerd worden. Er ontstaat dan veel beter inzicht in de effectiviteit en impact van de verschillende onderhouds- en investeringsscenario’s, op korte en lange termijn.

 

Voor Unistone kwamen uit de scenario’s en analyses hele treffende resultaten, bijvoorbeeld wanneer ze een vervangingsinvestering kunnen verwachten en wat de hoogte daarvan is. Welk onderhoudsscenario het duurste is en welke het goedkoopst en wat het effect en de impact daarvan is op het risicoprofiel van de portefeuille. Als ook de hoogte van het benodigde onderhouds- en investeringsbudget voor de komende 20 jaar en de onderverdeling daarvan per bouwcomponent en per vastgoedobject.

 

Door de verschillende scenario’s naast elkaar te leggen, werd voor Unistone inzichtelijk wat de verschillen in investeringen en risicoprofiel zijn, nu maar ook in de toekomst. De vastgoeddata is op uniforme wijze vastgelegd en wordt ontsloten via 1 applicatie. Daarmee is Unistone in staat om onderbouwd en datagedreven de juiste beslissingen nemen over de vastgoedportefeuille.