Big Data inmobiliario: todo lo que debes saber

Big Data inmobiliario: todo lo que debes saber

Big Data Inmobiliario

Las nuevas tecnologías (y sobretodo internet) están convirtiendo el período actual en la era de la información. ¿Por qué? Tomemos como referencia una cita del antiguo CEO de Google, Eric Schmidt: “en la actualidad generamos tantos datos cada dos días como la Humanidad entera había generado hasta 2003”. Una realidad que, unida a la expresión “la información es poder”, eleva el Big Data al más alto de los altares. 

Las claves del Big Data inmobiliario

Y ahora es cuando te preguntas: ¿pero qué es el Big Data inmobiliario? A lo que Bernat Garcia, director de Data y Producto en yaencontre responde: “dicho breve y sintetizado, se suele presentar mediante las tres V: datos generados a gran velocidad, con mucho volumen y muy variados. A lo que otros expertos añaden también la veracidad y el valor, entre otras”. ¿Con qué propósito? Para sacarles partido a nivel empresarial. ¿Cómo? Deja que te lo cuente.

¿Qué funcionalidades tiene?

Entre las funcionalidades del Big Data inmobiliario destaca la posibilidad de traducir esa gran cantidad de información obtenida en estrategias para mejorar el rendimiento de la empresa, optimizando los recursos o reduciendo costes. Gracias al análisis de estos datos se pueden predecir futuros eventos a través del machine learning. ¿El qué…? Lo explica Bernat Garcia: “aunque el machine learning no es un campo exclusivo del Big Data, usando ambas estrategias conjuntamente se crea una combinación explosiva”. 

Definamos machine learning: “resumiendo mucho, se trata de, mediante métodos matemáticos, encontrar patrones complejos en los datos que no son evidentes a simple vista con el objetivo de detectar en qué condiciones se produjeron ciertos eventos en el pasado, y usar esta información para predecir cuándo es posible que se produzcan en el futuro”, expone el director de Data y Producto de yaencontre. 

Otra funcionalidad consiste en detectar nuevas tendencias del sector, tales como los nuevos atributos de las construcciones o la evolución del precio de compraventa o alquiler en cada territorio. Asimismo, también permite mejorar la relación y la experiencia de los consumidores, contemplando su comportamiento y necesidades.

Lejos de tratarse de un recurso todavía en fase de pruebas y poco utilizado, la gestión y el análisis de estas grandes cantidades de datos ha tomado un valor fundamental en las empresas. Según el Barómetro de Innovación publicado en febrero de 2018 por General Electric, seis de cada diez ejecutivos basan sus decisiones en el Big Data. Y hay más: el estudio Adopción e impacto del Big Data y Advanced Analytics en España, basado en la experiencia recogida por ESADE de los directivos de más de cien empresas españolas, prevé que la inversión y el personal que trabaja en este ámbito se multiplicará más de un 250% hasta 2021. 

Ejemplos de Big Data inmobiliario

Actualmente están surgiendo numerosos ejemplos de cómo el Big Data inmobiliario puede ayudar a mejorar la experiencia de los clientes y el trabajo de los profesionales. Solvia, por un lado, ha lanzado una herramienta que valora automáticamente una vivienda a partir de la referencia catastral o los datos de localización de la vivienda. ¿Cómo? A través de la inteligencia artificial y el machine learning

“En este caso, Solvia, a partir de la referencia catastral, consulta ciertos datos del inmueble (superficie, metros cuadrados, año de construcción, ubicación, entorno, etcétera) y, a partir de datos de tasaciones y/o compraventas anteriores estiman cuál es el valor de tasación o de compraventa más probable en función del patrón que cumplen los datos, sin necesidad de que se realice ninguna tasación ni compraventa”, detalla Bernat Garcia. 

Por otro lado, BBVA también cuenta con una aplicación de este tipo: permite a los usuarios conocer el precio aproximado de compraventa de una vivienda, cuánto cuestan los inmuebles similares en esa misma zona y el impacto que podría tener esa operación en sus finanzas. 

Destacando un tercer ejemplo, ING ha presentado recientemente una herramienta innovadora y funcional, que permite a aquellos usuarios que están buscando una vivienda, qué opciones se adaptan mejor a sus intereses. Y lo hace mezclando la gamificación y el Big Data inmobiliario. La aplicación “Elige bien tu barrio”, disponible hasta el momento para Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla y Bilbao, invita al usuario a elegir una de estas ciudades. A continuación, le hace utilizar una serie de filtros relativos a tres realidades: “mi casa” (precio medio de alquiler o compra, estilo de casas, tamaño medio, distancia a un punto), “mis vecinos” (edad media, tipo de familia) y “mi barrio” (ambiente, servicios). Con todo ello, la herramienta acaba presentando la opción que mejor se adapta a dicho futuro comprador. 

¿Qué herramientas existen?

Para llevar a cabo una estrategia de Big Data inmobiliario, resulta imprescindible utilizar una serie de herramientas. Aunque es cierto que muchas de ellas son de pago, también existen otras gratuitas. Lo primero que deberás hacer es pensar qué quieres conseguir y, a partir de ahí, elegir aquellas que más se adapten a tus necesidades. 

“Existen muchas herramientas y cada una de ellas tiene su aplicación en diferentes partes de los procesos del Big Data”, indica el director de Data y Producto en yaencontre. Garcia sugiere segmentarlas en tres grupos. 

En primer lugar, estarían las herramientas de ingeniería de datos, que “requerirían un cierto grado de conocimiento técnico”. Es el caso de Trifacta (de pago) o Airflow (gratuita). En segundo lugar, hallaríamos las herramientas de visualización de datos, que comportarían “menos conocimiento técnico”. Destacan Data Hero y Tableau (ambas de pago) o SpagoBI (gratuita). En tercer lugar, quedaría mencionar las herramientas de machine learning como Data Robot, “de pago y que requiere poco conocimiento técnico”, o librerías de los lenguajes R y Python, “todas gratuitas aunque conllevan unos requerimientos técnicos elevados”, concluye Bernat Garcia.

Ahora ya sabes qué es el Big Data inmobiliario y cómo puedes aplicarlo a tu negocio. 

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