Plandex. Найди, где жить хорошо! Интервью с основателем компании.


04.04.2015

Plandex — молодой российский стартап в области поиска недвижимости на основе использования геоинформационных технологий. Команда Plandex рассчитала для Москвы индекс уровня жизни и индексы соответствия мест различным человеческим потребностям. Значение индекса уровня жизни показывает, с какой вероятностью будет хорошо жить в том или ином месте, а индексы соответствия человеческим потребностям — с какой вероятностью данная потребность будет удовлетворена в этом месте.

О проекте и технологиях Plandex проект GISGeo побеседовал с основателем и руководителем компании — Кириллом Федотовым.

Кирилл, расскажите немного о компании, её истории, вдохновителе.

Идея создания поиска недвижимости по инфраструктуре места пришла ко мне в августе 2013 года. Полгода ушло на сбор команды и в апреле 2014 года мы стартовали. В августе мы выпустили прототип, который сейчас на сайте, разработка рабочей версии продолжается. Команда у нас небольшая — 3 человека в штате и еще пара человек работает удаленно. С одной стороны, это из-за экономии, т.к. мы стартап, развивающийся на свои средства. С другой стороны, из-за желания быть более гибкими и не зависеть от привлечённых денег, которые часто накладывают обязательства перед инвесторами.

Первый ли это опыт создания геосервисов для команды? Есть ли у сервиса конкуренты или аналоги, в том числе и на Западе?

Есть ли аналоги вопрос сложный. Полных аналогов, скорее всего нет, но есть несколько продуктов, на которые мы ориентировались. Среди них британский проект illustreets.co.uk с очень красивой картой и огромной статистической базой и проект из США — areavibes.com. В последнем нам понравились рейтинги и сравнения городов и районов. Из российских можно назвать Градотеку, но про нее мы узнали относительно недавно.

Сейчас существует достаточно много веб-ГИС платформ, чем обусловлен выбор для вашего сервиса?

Мы перебрали много современных веб-картографических решений. В основном ориентировались на облачные сервисы. Мы отталкивались от GoogleMaps и Яндекс.Карты, но их возможности оказались не так широки, как хотелось бы. Пробовали Google Fusion Tables и Google Engine. Просмотрели несколько провайдеров OpenStreetMap, но, в итоге, остановились на Mapbox, как наиболее технологичном и быстро развивающемся проекте. Mapbox мы используем для генерации подложки карты с нашими стилями на основе данных OpenStreetMap. Для генерации цветных слоёв мы выбрали CartoDB, который позволяет из данных «на лету» создавать тайлы.

К вопросу о данных. Каковы ваши основные источники информации о недвижимости? Используются ли открытые данные, например Портала открытых Данных Правительства Москвы?

Открытые данные по Москве мы исследовали, но пришли к выводу, что их качество пока далеко от идеального (по крайней мере это было на момент весны-лета 2014, когда делали прототип). Поэтому отдали предпочтения данным проекта Wikimapia, которая и является нашим основным источником информации. В будущем мы планируем покупать интересующие нас данные, например у ДубльГИС или парсить их в сети.

На основе данных вы строите карту индекса мест. Это, пожалуй, ключевая функция вашего сервиса и самая интересная для наших читателей. Вы используете собственную методику вычисления индекса места или за основу взяты общепринятые методы?

С расчётами индексов всё достаточно просто. На данном этапе мы вычисляем своими «грубыми» методами, опираясь скорее на интуитивные представления о том, как это должно быть. В будущем, конечно, мы планируем, усовершенствовать методику, в том числе с большим использованием устоявшихся подходов. Сейчас индекс рассчитывается для любой точки. Теоретически его можно рассчитать и для каждого дома, но в Московском регионе домов много, поэтому пришлось упрощать. Мы разбили территорию Москвы на клетки одинаковой формы и вычислили индексы для центров этих клеток. Соответственно, индекс дома или объекта мы принимает за индекс клетки, в которую он попадает. Минус такого подхода в том, что соседние дома могут иметь одинаковый набор индексов. Эта проблема решается измельчением клеток. Есть и плюс в таком подходе, он позволяет легко нарисовать цветную карту индекса, которая равномерно покрывает всю Москву.

В способ вычисления индекса мы заложили следующие принципы:

1) Индекс должен выражать сравнительный характер мест в Москве.

2) Значения от 0 до 100, где 50 – означает средний уровень по Москве.

3) Нормальность. Распределение индекса по всем клеткам в Москве должно быть «нормальным», т.е. иметь форму «шапочки» на интервале [0, 100] с пиком на 50 и нулевыми значениями на краях. Такой принцип означает, что чем выше индекс, тем более уникально место по набору параметров.

4) Непрерывность от точки. Близкие точки должны иметь близкие значения.

5) Иерархичность. Главный индекс вычисляется как среднее между остальными индексами. В свою очередь, каждый индекс может быть тоже составным и являться средним для составных индексов.

Индекс вычисляется как взвешенная сумма данных двух видов: муниципальной статистики и расстояний до объектов в некотором радиусе. Собственно, подбор весов в этой сумме и представляет определённую сложность, суть которой состоит в том, чтобы добиться выполнения вышеизложенных принципов.

У многих ГИС проектов есть определенные проблемы с коммерциализацией. В вашем случае, какие бизнес-схемы вы видите?

Мы долго исследовали различные b2b модели, но пришли к выводу, что наш путь – это пользовательские сервисы, притом бесплатные. Мы будем делать аналитические городские сервисы и встраивать их в поиск недвижимости. Последний для нас как раз и является способом коммерциализации и как бы вершиной айсберга. Наша задача сделать поисковик недвижимости, который позволяет делать выбор осознано. Сама аналитика для нас инструмент. Если на рынке будут появляться интересные решения, мы будем их интегрировать в наш сервис. Нам также интересны команды разработчиков, которые делают городскую аналитику, мы открыты для совместной работы.

Как вы видите будущее проекта? Планируете ли вы исследовать другие города, в том числе и за рубежом?

Расширять сервис на другие города, безусловно, будем. Для нас есть два главных критерия: развитость и доступность данных, а также размер города. Поэтому следующим мегаполисом в России для нас будет Санкт-Петербург, потом Новосибирск, Екатеринбург. Большой потенциал для нашего сервиса — курортные зоны. Не скрою, что мы смотрим и на другие страны, например, США, где один из самых больших в мире рынков поиска недвижимости.

Каков будет ваш прогноз развития геоинформационных технологий и сервисов для городов?

Из самых ожидаемых ГИС инструментов это 3D карта городов. Над этим работают как гиганты (Google), так и многочисленные стартапы, к примеру, интересный проект 3D-карты Лондона: vizicities.com. Еще я очень жду и слежу за геосоциальными играми на основе реальных карт и локаций. К сожалению, пока никто не может раскачать эту тему, хотя, как мне кажется, здесь бездонный потенциал для ГИС. Игровая индустрия растет и в Москве сейчас бум квестов вроде Клаустрофобии или стрит челленджей наподобие Бегущего Города. Почему никто не делает квесты, которые будут совмещать игры в онлайне и реале, я не знаю, но очень надеюсь, что кто-нибудь за это возьмется. Первой ласточкой уже стал Pacman на основе Google карт.


Проект GISGeo благодарит Кирилла Федотова за интервью и желает проекту Plandex успешного развития и многочисленных пользователей!

 

Интерактивная карта геопорталов. Федеральные, региональные, муниципальные, инвестиционные.

Подробнее »