Drohnen in der Immobilienbranche

Starke Nutzung von Drohnen im Vermarktungsprozess

Drohnen sind fern- oder softwaregesteuerte Roboter, die der Erfassung und Überwachung von Daten aus der Luft dienen. Mit Hilfe der Drohnen Technologie werden Echtzeit- und 3D-Modellierungsdaten erfasst. Drohnen sind mit Sensoren und / oder GPS und Kameras ausgestattet. Sie können sowohl im privaten, als auch im kommerziellen oder militärischen Kontext eingesetzt werden. Sie werden oft in Bereichen mit hohem Risiko oder mit einem notwendig hohen Maß an Präzision verwendet. Je nach Anwendungsgebiet unterscheiden sich Drohnen unter anderem in Größe und Geschwindigkeit, Ausdauer, Pixelauflösung und den zusätzlich integrierten Sensoren. Sie erweitern die vorhandene Luftbildfotografie und Sensordatenerfassung und unterstützen einen besseren Entscheidungsprozess in verschiedenen Feldern, indem sie Ergebnisse an ein Smartphone oder ein anderes Display liefern. Die Datensammlung findet noch meist an Board statt. Echtzeit Streaming ist auf Grund eingeschränkter Wlan-Verfügbarkeit noch herausfordernd. Die mit Drohnen genierten Daten ergänzen i.d.R. Satelliten- und andere Daten, ersetzen diese jedoch nicht.

Die Verwendung der Drohnen Technologie hat in den letzten Jahren auch in der Immobilienwirtschaft enorm zugenommen. Der Vermarktungsprozess ist davon bisher am stärksten betroffen. Digitale und multiperspektivische Site Visits werden ermöglicht. Die Investitionsentscheidung kann durch hochauflösende 360°-Grad Bilder und Videos des Objekts unterstützt werden und die Verkaufsstory emotional untermauern. Zudem können die hochauflösenden Bilder für die Analyse im Rahmen der Technischen Due Diligence mögliche Risiken aufzeigen oder einen Abschlag im Kaufpreis herbeiführen. Aber auch in der Standortanalyse liefern diese Daten einen signifikanten Mehrwert. Hochwertige Analysen der Mikrolage können die Vor- und Nachteile der Immobilie effizient und aussagekräftig darstellen und bei objektstrategischen Prognosen über die Interaktion des Investitionsobjektes mit ihrem Teilmarkt helfen. Neben der Reduktion von Arbeitskosten, der Möglichkeit Schäden und Risiken hochpräzise zu identifizieren bringt diese Technologie viele weitere Vorteile, wenn sie mit Deep Learning Computer Vision verknüpft wird. Dem gegenüber steht allerdings, dass die Technologie noch nicht völlig ausgereift ist. So müssen Risiken wie Unfälle und Kollisionen, Kontrollverlust, Hackerangriffe oder Spähsoftware erkannt und gemanagt werden.