Gestión empresarial de la información.
Business Intelligence. Data Mining.

a. Concepto de Big Data inmobiliario
b. El valor de los datos y cómo analizar su información.
c. Los macrodatos
d. Innovación basada en datos
e. Las 5 V del Big Data

• Volumen
• Velocidad
• Variedad
• Variabilidad
• Veracidad

a. Beneficios del procesamiento de Big Data
b. La importancia del Big Data no gira en torno a la cantidad de datos que tiene una empresa, sino a la forma en que una empresa utiliza los datos recopilados.

• Ahorro de costes
• Reducciones de tiempo
• Comprender las condiciones del mercado en base a los macrodatos
• Controlar la reputación en internet

c. Uso de Big Data Analytics para impulsar la adquisición y retención de clientes
d. Uso de Big Data Analytics para resolver el problema de los anunciantes y ofrecer información de marketing
e. Big Data Analytics como motor de innovación y desarrollo de productos
f. El uso de Big Data con análisis predictivo. Inteligencia artificial.

a. Establecer una estrategia de Big Data
b. Conocer las fuentes de Big Data
c. Acceder, gestionar y almacenar los datos
d. Analizar macrodatos
e. Tomar decisiones inteligentes basadas en datos

a. Concepto de Real estate Data Mining (minería de datos)

• El Real Estate Big Data se centra en analizar los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los procesamientos informáticos. En cambio, la minería de datos inmobiliaria o Real Estate Data Mining analiza los grandes volúmenes de datos. Sintetiza e identifica y agrupa patrones de comportamiento entre los datos inmobiliaros.

b. Patrones de seguimiento. Ventas inmobiliarias.
c. Clasificación. Nivel de riesgos inmobiliarios
d. Asociación. Relación entre interés inmobiliario y servicios de la zona.
e. Detección de valores atípicos. Nichos de mercado inmobiliario.
f. Agrupación.
g. Regresión o proyección de precios inmobiliarios
h. Predicción de tendencias inmobiliarias

a. La inteligencia empresarial (BI) abarca el análisis de datos con la intención de descubrir tendencias, patrones y conocimientos.
b. La inteligencia empresarial (BI) y la minería de datos (Data Mining).

• ¿Cómo se relacionan y comparan la inteligencia empresarial y los macrodatos?
• El Big Data existe dentro de la inteligencia empresarial.
• Los analistas utilizan la minería de datos para encontrar la información que necesitan y utilizan la inteligencia empresarial para determinar por qué es importante.

c. Business Intelligence, Big Data y Data mining son tres conceptos diferentes que existen en el mismo ámbito.

a. Los mercados inmobiliarios son propensos a cambiar en cualquier momento.
b. ¿Ponemos un ejemplo? El rastreo financiero de los compradores inmobiliarios.
c. Ayudando a encontrar propiedades inmobiliarias
d. Simplificando el proceso de venta
e. ¿Cambiará la inteligencia empresarial la forma en que evolucionan las transacciones inmobiliarias?

a. Datos inmobiliarios residenciales
b. Datos inmobiliarios comerciales
c. Datos inmobiliarios industriales
d. Datos de suelo

a. Datos de la propiedad inmobiliaria

• Características físicas de la propiedad

b. Estrategias de marketing inmobiliario y audiencia objetivo

• Datos de geolocalización
• Datos de parcela
• Posesión inmobiliaria.
• Riesgo de inundación
• Tipo de propiedad
• Financiación
• Fiscalidad
• Situación del mercado inmobiliario

a. Precio / metro cuadrado
b. Precio solicitado
c. Precio pagado
d. Renta de alquiler
e. Cargas y servidumbres de la propiedad
f. Días en venta o alquiler
g. Historial de ventas y transacciones
h. Rendimiento
i. Datos de rendimiento bruto
j. Datos de rendimiento neto
k. Datos demográficos inmobiliarios

• Ingresos medios del área
• La tasa de desempleo en el área
• Nivel de personas sin hogar
• Nivel de educación
• Tasas de delincuencia en el área
• La antigüedad media de los habitantes
• Tamaño y densidad de la población en el área circundante de la propiedad
• Movilidad dentro del edificio
• Servicios locales

a. Documentos registrales
b. Estadísticas oficiales
c. Proveedores de datos inmobiliarios
d. Servicio de listado múltiple (MLS)

a. Valoraciones inmobiliarias y cargas fiscales
b. Informes de ejecución hipotecaria
c. Datos de hipotecas y prestamistas
d. Información de arrendatarios comerciales
e. Cargas fiscales

a. Consultar múltiples fuentes
b. Procedimientos de verificación de datos
c. Estandarización de direcciones
d. Integraciones

a. Analítica predictiva. Inteligencia artificial.
b. Mayor transparencia de la industria inmobiliaria
c. Supervisión y comunicación en tiempo real
d. Estrategia personalizada. Aseguradoras.

a. Estandarización
b. Confiabilidad
c. Calidad de los datos

a. El marketing extrae datos de cientos de fuentes para crear perfiles de consumidores
b. ¿Por qué comprar datos a las plataformas inmobiliarias  de internet?
c. Búsqueda de clientes potenciales específicos
d. Datos de rendimiento que miden la efectividad de las campañas de marketing
e. Perfiles de consumidores detallados que abarcan ubicación y hábitos de compra.

a. Datos históricos
b. Mercado objetivo y vecindario
c. Múltiples fuentes para recopilar datos imparciales
d. ¿Cómo afectan los factores del mercado inmobiliario a la estrategia de inversión?
e. Utilizar los precios de venta de inmuebles recientes
f. Proceso de realización de análisis de mercado inmobiliarios.

1. Investiga la calidad y los servicios del vecindario
2. Estimaciones del valor de la propiedad para el área
3. Seleccionar comparables para su análisis del mercado inmobiliario.
4. Calcula el precio medio de anuncios comparables.
5. Ajuste su análisis de mercado con ajustes a los comparables.