Big data inmobiliario: cómo las empresas y los usuarios lo pueden aprovechar

En Plain Concepts defendemos que todos los sectores industriales pueden aprovecharse de las virtudes de los macrodatos o big data, y el sector inmobiliario no iba a ser una excepción. El big data inmobiliario es una fuente inmensa de información para los trabajadores que cada día venden, alquilan o compran casas. También, para los usuarios que buscan un nuevo hogar para su proyecto de vida y que gracias a esta tecnología lo tienen más fácil para encontrarlo.

Qué es el big data inmobiliario

El big data inmobiliario es la recopilación, almacenamiento, tratamiento y análisis de macrodatos relacionados con el sector. Como en otras industrias, sirve a sus trabajadores para detectar nuevas oportunidades de negocio, anticiparse a tendencias futuras y mejorar lo que esté fallando.

Big data en el sector inmobiliario

El big data en el sector inmobiliario se puede analizar desde dos puntos de vista: desde los trabajadores del sector y desde los usuarios que buscan casas, oficinas…

Ejemplos de big data inmobiliario

Desde el punto de vista de las empresas del sector, ejemplos de para qué usar el big data inmobiliario son los siguientes:

• Conocer zonas que se van a revalorizar. Los datos de movimiento, demográficos y de geolocalización podrían servir para concluir por dónde se mueve más la gente y construir allí nuevos edificios o comprarlos para invertir en ellos.
• Adelantarse a posibles riesgos económicos, políticos, de seguridad… Conocer el contexto de una zona, el ambiente en el que se mueve cada día su ciudadanía, permite prepararse ante peligros futuros.
• Diseñar la distribución interna de edificios con mucho movimiento de gente. ¿Cómo han de colocarse los puestos de venta de un mercado? ¿Hay algún espacio que se puede aprovechar mejor en un aeropuerto, una estación de autobuses o un centro comercial? Sabiendo cómo se desplaza la gente en su interior se pueden acondicionar o diseñar otros nuevos.
• Diseñar campañas de marketing de promociones de edificios, espacios en un centro comercial…
• Cruzar los datos de un inmueble con un tipo de comprador (vía CRM, por ejemplo). Al unir los datos del edificio con una base de datos de clientes, los empleados de una inmobiliaria saben cuáles de estos últimos serían más proclives a comprarlo.
• Obtener informes sobre la capacidad financiera de los compradores.

Desde el punto de vista de los usuarios, también existen ejemplos de aplicaciones de big data inmobiliario:

• Al igual que los empleados, conocer las zonas que se revalorizarán, por si quieren invertir en ellas mediante compras.
• Obtener de forma visual un análisis de razones por las que comprar o alquilar en una zona: espacios verdes, equipamientos públicos… No es necesario escudriñar un mapa: tan solo hay que, por ejemplo, cruzar varias fuentes de datos y seleccionar filtros para obtener la información en un instante.

Gracias a todo ello, tanto unos como otros invierten menos tiempo en hacer las mismas tareas, y las decisiones se toman de forma más rápida.

Un ejemplo de big data inmobiliario en Plain Concepts: BBVA Valora View

En Plain Concepts hemos trabajado con BBVA para que los clientes del sector inmobiliario saquen el máximo beneficio de los macrodatos: BBVA Valora View ha sido una aplicación para encontrar pisos mediante realidad aumentada, big data, Xamarin e inteligencia artificial, con el fin de crear una radiografía de la zona donde queremos comprar o alquilar.

La radiografía no era solo del momento presente, sino también una proyección del futuro: la aplicación estima cuánto puede costar una casa en unos años, recopila precios de los inmuebles de alrededor… y con esa información propone una oferta de precio de compra. También calcula otros posibles costes para decir al usuario si le conviene más comprar o alquilar ese inmueble.

Según Gabriel González, Product Manager Digital de BBVA, la aplicación se descargó más de 8000 veces el primer día. En un año consiguió 80.000 descargas, con una sesión media de uso de 5 minutos.

Como ves, las opciones de aplicación de big data inmobiliario son numerosas y para diversos campos, y tanto empresas como usuarios obtienen beneficios. Además, si se combinan con otras tecnologías, como inteligencia artificial y realidad aumentada, se diseñan aplicaciones más atractivas o que permiten mayor capacidad de análisis y de negocio.

En Plain Concepts sabemos cómo sacar todo el atractivo al big data inmobiliario. Creamos una plataforma de almacenamiento de datos para ti o te aportamos una solución analítica y tecnologías de machine learning e inteligencia artificial.

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➕ Beneficios

➕ Oportunidades

➕  Productividad

➖  Costes

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