¿Cómo ha transformado el Big
Data el sector inmobiliario?
1. Lo más importante está
por venir.
2. Un gramo de "oro" de toneladas de "mineral"
digital (data mining).
3. La tasación inmobiliaria no se entiende
sin el Big Data.
4. Big Data en la publicidad y marketing inmobiliario.
5. Mejora en la toma de decisiones sobre la compra
de bienes inmuebles.
6. Detección de zonas ideales para la promoción
inmobiliaria.
7. Inversión inmobiliaria con riesgo cero.
8. Internet de las cosas para mejorar la eficiencia
y la rentabilidad.
9. Planificación de seguros y análisis
del clima
1. Lo más importante está por venir.
La implementación de Big Data en el campo
de bienes inmuebles es probable que sea lenta. Sin embargo, muchas empresas
inmobiliarias y empresas de desarrollo de software inmobiliario ya están
aprovechando los beneficios de esta tecnología para mejorar la eficiencia
de los agentes inmobiliarios, simplificar el proceso de búsqueda
de viviendas para los clientes y eliminar los costes innecesarios en el
desarrollo.
El universo digital se está expandiendo.
En 2012 la informática entró en la era Zettabyte. Las redes
sociales, dispositivos móviles, datos de dispositivos portátiles,
información de negocios son solo algunos tipos de fuentes que pueden
generar enormes cantidades de datos. El pronóstico para el volumen
de datos creados en todo el mundo muestra que en 2025 alcanzaremos 163
zettabytes. En comparación, la cantidad total de información
digital creada por la humanidad en 2009 fue la mitad de un zettabyte. Si
ya le sorprende el tamaño de la cantidad de información que
se procesa, este es otro hecho interesante. Hoy en día, solo se
procesa el 0,5% de todos los datos disponibles. Por eso, lo más
importante está por venir.
2. Un gramo de "oro" de toneladas de "mineral"
digital (data mining).
Sin embargo, las tecnologías de Big Data
no tienen tanto que ver con el volumen, sino con los enfoques, las herramientas
y los métodos de procesamiento de datos que ayudan a extraer un
gramo de "oro" de toneladas de "mineral" digital (data mining).
Durante la última década, las tecnologías
de innovación han reformado casi todas las áreas de las actividades
de las inmobiliarias, ya sea construyendo un modelo de negocio, utilizando
recursos humanos u optimizando los costes.
3. La tasación inmobiliaria no se entiende
sin el Big Data.
Por ejemplo, cualquier inmueble, como propiedad
tangible, tiene su valor en el mercado inmobiliario. Es útil saber
su precio al realizar cualquier transacción. Como regla general,
la evaluación es realizada por expertos tasadores. El Big Data inmobiliario
ha realizado ajustes a la situación actual.
Ya hay muchos servicios que hacen una evaluación
de la propiedad inmobiliaria aportando una gran cantidad de parámetros.
Por ejemplo, a principios de este siglo, el portal Zillow combinó
180 periódicos locales con anuncios de compra y venta en su plataforma,
y hoy ofrece un programa llamado Zestimate que valora el precio de venta
de una vivienda y la renta de su alquiler.
4. Big Data en la publicidad y marketing inmobiliario.
Una de las tendencias tecnológicas inmobiliarias
más recientes es el uso del Big Data en la publicidad y marketing
inmobiliario. Casi el 90% de los compradores de viviendas buscan su casa
en internet. El portal sabe exactamente qué inmueble está
buscando. Cuando un cliente potencial va a una página web elige
una búsqueda de parámetros bastante específicos. Gracias
al análisis de datos los especialistas en marketing inmobiliario
podrán hacerse con los datos de preferencia, la edad, etc.
Dichos datos brindan la oportunidad de hacer un
anuncio más personalizado. Por ejemplo, gracias a los algoritmos
de análisis de datos, la plataforma Streeteasy de Zillow, un servicio
de alquiler de apartamentos en Nueva York, conoce perfectamente a su público
y crea campañas publicitarias ingeniosas para todos aquellos que
buscan un lugar para vivir en Nueva York.
5. Mejora en la toma de decisiones sobre la
compra de bienes inmuebles.
¿Qué suele ver un cliente potencial
cuando busca una vivienda para alquilar o comprar? El usuario solo ve la
dirección y algunas fotos, mientras que otros datos importantes
permanecen ocultos.
Los filtros avanzados de búsqueda de propiedades
y el descubrimiento de información relevante del hogar requieren
el procesamiento de una gran cantidad de datos. El portal Trulia brinda
la oportunidad de evaluar un apartamento o una casa en términos
de una gran cantidad de parámetros. Puede calcular el tiempo para
ir al trabajo, dependiendo del tipo de transporte que usa, el promedio
de edad de los vecinos, averiguar la cantidad y los tipos de delitos en
el área, etc.
6. Detección de zonas ideales para la
promoción inmobiliaria.
La ubicación puede considerarse el elemento
más importante. El Big Data de bienes inmuebles ayuda a elegir la
ubicación óptima teniendo en cuenta su propósito,
por ejemplo dónde construir un centro comercial para atraer a más
clientes y cómo ubicar un centro de negocios para facilitar el trabajo
de los empleados.
Por ejemplo, Deepblocks aplica inteligencia artificial
para analizar grandes volúmenes de datos de proyectos inmobiliarios.
El proceso de análisis predictivo de bienes inmuebles necesita unos
minutos, mientras que anteriormente requería de 3 a 6 meses de trabajo
minucioso por parte de muchos expertos en el mercado inmobiliario.
7. Inversión inmobiliaria con riesgo
cero.
El análisis de Big Data ofrece una imagen
clara de cómo invertir y dónde comprar una propiedad de acuerdo
con los conjuntos de datos históricos. Antes invertir en bienes
inmuebles era un negocio arriesgado. Pero ahora, con la tecnología
del Big Data, a los inversionistas les resulta muy atractivo conocer las
perspectivas de los activos que compran en términos de variables
demográficas como el suministro de agua, electricidad, tráfico,
otros servicios y servicios públicos.
El Big Data ayuda a enmarcar los informes financieros
y facilita que los gerentes de carteras y los inversores tomen mejores
decisiones al invertir sus fondos.
Dado que la mayoría de las transacciones
de fondos se realizan por medios digitales, se debe tener cuidado para
evitar cualquier actividad engañosa. Por lo tanto, el Big Data habilita
los controles y los puntos de precaución al realizar actividades
de transacción de fondos.
8. Internet de las cosas para mejorar la eficiencia
y la rentabilidad.
El internet de las cosas (Internet of Things (IoT))
está asociado con la tecnología del Big Data que ayuda a
monitorear la propiedad o el edificio. Ayuda a evaluar las mejoras necesarias
para alcanzar su eficacia.
9. Planificación de seguros y análisis
del clima
De acuerdo con los datos históricos de huracanes
y condiciones climáticas catastróficas, el Big Data analiza
las restricciones geográficas y evalúa la propiedad a fin
de asegurarla.
Estos son los factores clave en función
de los cuales Big Data encuentra la solución en el negocio de inversión
en bienes inmuebles.
Estos son algunos de los ejemplos de Big Data que
están interrumpiendo en el negocio inmobiliario:
Bowery
Facilita al comprador aspectos clave sobre cada
aspecto de la valoración de la propiedad. Ayuda a los profesionales
de bienes inmuebles a simplificar el proceso de evaluación que consume
tiempo.
Enertiv
Transforma en tiempo real el conjunto masivo de
datos de construcción en valor de activos a través de la
tecnología IoT como su principal fortaleza.
Coldwell Banker
Coldwell Banker marca su presencia al equipar al
equipo de ventas con una aplicación completa para rastrear al comprador
en términos de sus intereses y requisitos.
CrediFi
Como su nombre lo indica, se concentran en los
datos cruciales para las evaluaciones financieras en la industria de bienes
inmuebles comerciales. También ayuda a gestionar un préstamo.
VTS
VTS destaca en la usabilidad de los datos. Se realiza
reuniendo los datos cruciales, modificándolos en una fuente de información
y, finalmente, convirtiéndolos en un producto accesible para cualquier
persona del equipo de la empresa en cualquier tipo de dispositivo.
Jones Lang LaSalle
JLL ayuda a los agentes inmobiliarios aportando
datos e información importantes sobre ubicaciones o el tipo de propiedad
que están vendiendo. JLL recopila todos los datos y los hace accesibles
para que puedan ahorrar su tiempo en lugar de consultar.
Xceligent
Ayuda en el proceso de compra orientado a la investigación.
Se unifica la información del comprador, la investigación
de inquilinos y tendencias recientes del mercado. Estos datos se recogen
para identificar a los compradores potenciales, los actores del mercado
real.
Pero todo esto es sólo el principio, lo
más importante del Big Data inmobiliario está por venir.
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