Una de las conclusiones del encuentro es que los departamentos de IT de las compañías inmobiliarias deberían ser el catalizador de los procesos de las empresas, por lo que deberían participar con su conocimiento y experiencia en decisiones que abarcan desde la seguridad hasta el marketing. Durante el Think Tank se puso como ejemplo el desarrollo de sistemas de recomendación para mejorar la experiencia de usuario, el análisis del funnel de conversión para medir la rentabilidad de las acciones, el desarrollo de apps para ofrecer más información al cliente, entre otras.Aún así, destacaron que la personalidad del CEO o máximo dirigente de la compañía será vital para que la transformación tecnológica en las compañías.

LA NUBE

El sector apuesta por tecnología cloud aunque todavía hay una parte importante en el mundo on premise. La principal ventaja del As a Service es la tranquilidad que supone no tener que preocuparse por el soporte y la mayor seguridad para el negocio que proporciona este tipo de soluciones. Los invitados coinciden en que la tendencia va hacia cloud pública y servicios a demanda o Pay per Use. Gestión de la información.

La gestión de la información es uno de los retos actuales del CIO. Existe un antes y un después con la crisis que afectó al sector inmobiliario. Antes de la crisis se vendía todo pero, actualmente, es necesario controlar toda la información e integrarla en el Customer Journey , optimizar procesos y abaratar costes.  Ni por volumen de datos ni por frecuencia, el Big Data ha llegado al sector inmobiliario. Por ello, se llegó a la conclusión de que los departamentos de IT disponen de esos datos pero existe un margen de maniobra importante en la interpretación de los datos porque no es una necesidad actual de negocio.  

 
ANTECEDENTES

28 de noviembre de 2016 
 
NOTICIA ADAPTADA AL SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. ©
NEINOR YA USA EL BIG DATA INMOBILIARIO PARA ANALIZAR EL MERCADO DE POTENCIALES CLIENTES DE SUS PROMOCIONES. 
¿Qué aprendo?
• Se analiza en la guía práctica inmoley.com de BIG DATA inmobiliario.
Convertir conocimiento en valor añadido > Herramienta práctica >Guías prácticas

• Los alumnos deberán remitir a su tutor un análisis sobre el potencial del BIG DATA inmobiliario en la adecuación del producto inmobiliario a la demanda real.
Durante el Barcelona Meeting Point 2016 nos resultó especialmente interesante la ponencia del BIG DATA inmobiliario en la que participaron empresas como Tinsa, Neinor, ComprarCasa y Urban Data Analytics. Es el caso de Neinor Homes, en cuyo modelo de profesionalización el Big Data es un elemento clave para la toma de decisiones. Con el Big Data inmobiliario se puede 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 director de Productos y Diversificación de TinSa, Pedro Soria, destacó en la importancia de que los datos sobre los que se apoya el análisis sean fiables y de calidad. "El Big Data necesita información de Calidad. En este Sentido, nosotros Contamos Con una red de 1.300 tasadores, que son profesionales cualificados que recogen una gran variedad de información de campo que contrastan in situ. Y eso es oro puro", afirmó Soria durante la mesa redonda "Big data inmobiliario para evitar otra burbuja. Pedro Soria recordó que desde su creación hace más de 30 años Tinsa maneja muchísima información debido a las exigencias regulatorias y a las directrices del Banco de España sobre la necesidad de contar con modelos de predicción de evolución del mercado. "Emitimos cada día 1.000 informes de tasación y cada uno contiene de media 1400 datos. Eso hace una media de 500 millones de datos al año", afirmó el director de Producto y Diversificación. Además de para establecer los modelos de predicción, Tinsa utiliza el Big Data sus Valoraciones Masivas Automáticas (AVM, por sus siglas en inglés) y para gestionar toda la red de tasadores. 
 
"Tenemos a todos nuestros profesionales georreferenciados y contamos con un sistema que nos ayuda a elegir en cada momento y lugar el técnico óptimo para desarrollar un trabajo, de acuerdo a su preparación, disponibilidad y posibilidades de entregar el trabajo en plazo", explicó Soria. Mario Lapiedra, director general Inmobiliario de Neinor Homes, aseguró que el Big Data por sí solo no sirve para nada. "La clave es hacer las preguntas correctas y contar con los sistemas adecuados para responderlas", aseguró. Lapiedra explicó cómo Neinor lo está utilizando para analizar el mercado de potenciales clientes de sus promociones. "El Big Data funciona por localización. Con ayuda de partners como Google estamos empezando a conocer si a Antonio Pérez, que vive en una paralela de Diagonal, y que acaba de tener su tercer hijo, le gustan las casas luminosas. Es información que integramos en nuestra cadena de valor para el diseño de nuestras viviendas". 
 
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.