Carlos Olmos, fundador y director de Urban Data Analytics, destacó que el profesional inmobiliario ha cambiado. "Antes analizaba únicamente información local y no acompañaba sus decisiones, por ejemplo, con el ciclo económico. Pero al sector han llegado nuevos perfiles, como bancos y fondos, que necesitan otro tipo de documentación para basar sus estrategias y reportarlas", explica Olmo. Conocer de dónde viene la gente que llega a vivir a una zona y hacer modelos de plazos de absorción por tipo de vivienda son algunas de las utilidades que están poniendo en práctica gracias al Big Data. 

Gonzalo Bernardos, director del máster en Asesoría, Gestión y Promoción Inmobiliaria de la Universidad de Barcelona, se mostró más escéptico respecto la utilidad de estos sistemas. "No compliquemos las cosas sin necesidad. Cuidado con los datos: para tomar decisiones lo que hace falta es sentido común. Y para analizar cómo irá el mercado dentro de dos años no hace falta Big Data, sino un análisis macroeconómico", afirmó Bernardos. 

En este sentido, Pedro Soria apuntó que existen fuentes púbicas de datos, como por ejemplo sobre niveles de renta, que aporta indicadores útiles para contextualizar. "Con unos datos fiables y un buen conocimiento para descartar lo que es ruido y atípico, son herramientas que ayudan y es importante tenerlas" afirmó Soria. 

Carlos Olmos coincidió con este planteamiento. "Una cosa no quita la otra. El Big Data te permite hacer comparaciones e ir detectando situaciones para, de acuerdo a tu intuición y creatividad, tomar decisiones", apuntó Olmos. 

La revolución del ‘BIG DATA’ en el sector inmobiliario.

1. La información del mercado inmobiliario se está adaptando a los procesos de gestión de grandes datos (Urban Data Analytics). 

A través de Big Data, uDA se ofrece información de indicadores inmobiliarios para facilitar la toma de decisiones de inversores consultores, promotores o inmobiliarias. 

El Data Mining permite saber qué vivienda se vende, en cuanto tiempo y a qué precio, además de su rentabilidad bruta y los precios futuros de la misma. El sistema elabora algoritmos a partir de datos obtenidos de diversas e importantes fuentes: Ministerio de Fomento, Colegio Oficial de Registradores, Instituto Nacional de Estadística, Colegio Oficial de Arquitectos, Catastro, notarios y agregadores de portales inmobiliarios, entre otros.  

El Big Data obtiene toda la información del mercado inmobiliario, la estructura y la analiza, dándole sentido en tiempo y forma para que sea eficiente en la toma de decisiones, tanto para empresas, como para usuarios finales.

Por ejemplo, con el Big Data se puede saber qué tipo de vivienda se vende más, en cuánto tiempo y a qué precio. 

Se permite analizar en tiempo real miles de activos -no se obtiene información de barrios, sino información personalizada de activos-, por lo que permite seleccionar cuál de ellos se adapta mejor a nuestros criterios de inversión.

El Big Data es como un embudo que captura enormes cantidades de datos de manera digital, normalmente desestructurada. Mediante diversos procesos, estos datos se estructuran y se analizan con el fin de obtener indicadores concretos para la toma de decisiones en tiempo real. En nuestro caso, para la toma de decisiones en el mercado inmobiliario.

La introducción del Big Data en empresas del sector inmobiliario permite que, con los mismos recursos, se multiplique por tres el volumen de operaciones. Esto provoca un aumento significativo en la facturación y en el ratio de beneficio bruto de la empresa. 

2. Las inmobiliarias pueden agilizar la toma de decisiones de inversión o venta con un click. 

Asimismo, se fijan estrategias de expansión a zonas diferentes para nuevas promociones inmobiliarias, y se gestionan grandes carteras de activos para actualizar precios y comparar con el mercado en tiempo real. 

La clave es saber interpretar esos datos. Gracias a la analítica de datos en tiempo real, el mercado inmobiliario puede analizar toda la información del sector para optimizar el esfuerzo de los inversores, ofreciendo información transparente y datos rigurosos y fiables en tiempo real.

Anticiparse en el tiempo, la analítica de datos permite a inversores o promotores inmobiliarios  evitar riesgos. Estudiando la oferta, demanda y tiempos de venta se puede focalizar la inversión en activos con gran demanda y la fácil salida en el mercado. 

Por otra parte, el Big Data es una gran ayuda a la hora de comprar, vender o alquilarun inmueble. 

3. ¿Qué puede descubrir un sector tan volátil como el inmobiliario con el Big Data?

Es un sector volátil porque es opaco y con la información sesgada. Se basa en transacciones por confianza en terceros y con mucho riesgo. A través del Big Data obtenemos información homogénea, transparente, concreta y en tiempo real, lo que permite minimizar el riesgo. Además, el nuevo perfil de comprador actual demanda información también más concreta, profesional y financiera.

VENTAJAS

Gracias a la analítica de datos, se puede saber qué tipo vivienda se vende más, en cuánto tiempo y a qué precio. Asimismo permite hacer predicciones de rentabilidad y plusvalías; y todo esto a golpe de un click.

Homogeneiza todas las bases de datos (Ministerio de Fomento, Colegio Oficial de Registradores, Instituto Nacional de Estadística, Colegio Oficial de Arquitectos, Catastro, Notarios y agregadores de portales inmobiliarios) con información contrastada y relevante que permite, en tiempo real, el conocimiento segmentado y localizado de todos los activos inmobiliarios del mercado. Esto supone poder tomar decisiones rápidas y efectivas sobre si comprar, vender, alquilar o refinanciar un activo inmobiliario.

Permite comparar en tiempo real miles de activos inmobiliarios de forma inmediata y clasificarlos según su liquidez  y rentabilidad agilizando sus decisiones estratégicas.

También le permite tener monitorizadas todas las zonas de una ciudad, provincia, capital o países y saber en qué, dónde y cuándo invertir.

4. Casos reales de inmobiliarias que utilizan BIG DATA.

La información del mercado inmobiliario se está adaptando a los procesos de gestión de grandes datos (Urban Data Analytics). A través de Big Data, uDA se ofrece información de indicadores inmobiliarios para facilitar la toma de decisiones de inversores consultores, promotores o inmobiliarias. El Data Mining permite saber qué vivienda se vende, en cuanto tiempo y a qué precio, además de su rentabilidad bruta y los precios futuros de la misma. El sistema elabora algoritmos a partir de datos obtenidos de diversas e importantes fuentes: Ministerio de Fomento, Colegio Oficial de Registradores, Instituto Nacional de Estadística, Colegio Oficial de Arquitectos, Catastro, notarios y agregadores de portales inmobiliarios, entre otros.  

Es el caso de Neinor Homes, en cuyo modelo de profesionalización el big data es un elemento clave para la toma de decisiones. "La plataforma de uDA permite saber qué vivienda se vende, en cuanto tiempo y a qué precio, además de su rentabilidad bruta y los precios futuros de la misma", apuntan en esta empresa en declaraciones al periódico el País, que ofrece información de 30 indicadores inmobiliarios y trabaja con más de una decena de promotoras de Madrid y Barcelona.

En el caso de una agencia inmobiliaria, el big data prioriza los inmuebles a captar y clasifica los activos para dar salida a los más rentables con mayor rotación. Un inversor internacional con negocios en varios países va a saber en tiempo real dónde invertir y en qué tipo de activo, en qué estado y en qué zona concreta. E imprescindible resulta para los servicers, compañías que surgieron de la necesidad de tener que gestionar carteras de cientos de miles de activos en localizaciones muy heterogéneas. "Este tipo de tecnología es imprescindible en un mercado como el actual donde los clientes son cada vez más exigentes", señala José Peral, director de Comercialización y Marketing de Solvia.

Un paso más adelante están los gestores de centros comerciales, para los que la herramienta se ha vuelto esencial. "Permite recopilar información no solo de datos sociodemográficos, sino también hacer análisis predictivos del comportamiento de los clientes, como el tiempo que pasan en un centro comercial, cada cuánto vienen y el uso que hacen de redes sociales", aclara Enrique Martínez-Laguna, vicepresidente de CBRE España en declaraciones al periódico el País. La consultora comenzó a aplicar el big data en el marketing de retail en 2014. Esta consultora lo emplea en 13 centros comerciales, lo que le ha permitido obtener una base de datos de unos 100.000 usuarios.

Lo cierto es que el uso de esta tecnología, que cuesta desde 600 hasta 1.500 euros al mes, supone una mejora clara en productividad. "Con los mismos recursos se puede multiplicar por tres el número de la operación acortando los tiempos de decisiones y aumentando la facturación a lo largo del año", expone Toribio.

Aún estamos en un momento incipiente de su implantación en las compañías. Se calcula que más de 100 empresas, las de mayor volumen y punteras, lo emplean. "Está más avanzada su implementación en firmas de gran tamaño con posibilidad de invertir en esta tecnología y esperar el retorno de esta inversión. Compañías más pequeñas lo irán adaptando poco a poco y veremos cómo empresas de fuera del sector se adentran en el mercado inmobiliario gracias a las posibilidades que brinda esta tecnología. Es una tendencia imparable", apuntan en JLL en declaraciones al periódico el País.