En el sector inmobiliario, al igual que en muchos otros negocios, es muy importante tomar las decisiones correctas. Sin embargo, es uno de los ámbitos más complejos y exigentes que hay, porque, para determinar el siguiente paso, hay que tener en cuenta una gran cantidad de información y analizar un amplio número de variables. De ahí que siempre sea bienvenida toda innovación tecnológica que ayude a trabajar con todos esos datos y a utilizarlos en beneficio propio.
La mejor muestra es el Big Data en el sector inmobiliario, una metodología de análisis de la información para interpretar el comportamiento del mercado y, según estos resultados, tomar las decisiones. ¿Te animas a conocerlo en las siguientes líneas?
¿Qué es el Big Data?
En los últimos años, los procesos de digitalización de la información han implicado la subida a Internet de grandes cantidades de datos. No en vano, según un reciente estudio de la Unión Europea, entre 2018 y 2023 el volumen global de estos creció un 530 %. Una estadística que sorprende e impresiona a partes iguales, sobre todo si tenemos en cuenta que ya en 2018 se estimaba que cada persona en el planeta generaba 1,7 Mb de datos por segundo.
Así, de la mano de esta situación, ha ido madurando el concepto de Big Data. También conocido como macrodatos, actualmente hace referencia a la recopilación de volúmenes de datos para su posterior análisis —mediante herramientas tecnológicas— y aprovechamiento por parte de las organizaciones, empresas y usuarios. Pero no es ni mucho menos una noción nueva, porque incluso antes de la irrupción de Internet ya se manejaban enorme cantidades de información.
Esto es algo que, por ejemplo, ya hizo Alan Turing durante la II Guerra Mundial para descifrar el código Enigma que utilizaban los nazis para cifrar sus comunicaciones. Y que, con la evolución posterior de la computación, fue tomando forma en la segunda mitad del s. XX. De hecho, en 1989 el periodista Erik Larson habló por primera vez de Big Data para explicar cómo las empresas estaban empezando a utilizar los datos de sus clientes para hacer actividades de marketing.
Pero, como decimos, realmente no ha sido hasta la eclosión de la ‘Red de Redes’ cuando se ha considerado el análisis de los datos como una práctica de enorme valor para las empresas.
¿Qué aplicaciones puede tener el Big Data para el sector inmobiliario?
Contar con la capacidad de recopilar, gestionar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos es un factor diferencial para las empresas de diferentes ámbitos y sectores. Es por esto por lo que hablamos específicamente de Big Data inmobiliario, una práctica que se centra en el aprovechamiento de información muy diversa para ayudar a tomar las mejores decisiones de compra-venta, tanto a las compañías y trabajadores del sector como a las personas que se están planteando la entrada en el mercado.
Ventajas del Big Data inmobiliario para promotoras, constructoras e intermediarios
Veamos algunos beneficios directos de que empresas como promotoras, constructoras o inmobiliarias utilicen técnicas de Big Data inmobiliario:
- Concretar las mejores oportunidades del mercado: mediante la obtención de datos precisos en tiempo real, las empresas pueden conocer mejor el mercado. En este caso, la combinación y el análisis de mapas, gráficas y estadísticas permiten, por ejemplo, ayudar a identificar las zonas más rentables para detectar mercados emergentes.
- Predecir tendencias del mercado: en un mercado altamente competitivo como el inmobiliario, anticipar tendencias es clave para obtener valiosas ventajas. En concreto, las técnicas de análisis predictivo y de machine learning recurren a información procedente de redes sociales, motores de búsqueda y otras fuentes ‘no tradicionales’ para determinar tendencias futuras de compra e inversión a partir de modelos algorítmicos.
- Determinar riesgos: el Big Data inmobiliario no solo ayuda a las empresas a identificar las mejores opciones de negocio, también las anima a ser prudentes en determinadas situaciones. Así, pueden tener en cuenta factores como la ubicación o la situación económica actual para determinar los riesgos asociados a una determinada inversión.
- Diseño y construcción de los inmuebles: conocer los comportamientos de las personas puede contribuir a un mejor diseño de los edificios e instalaciones. Especialmente si estos ofrecen un servicio específico, como un aeropuerto o centro comercial, dado que determinar la forma en la que se comportan o desplazan los usuarios por su interior permite distribuirlos de forma más inteligente y optimizar su acondicionamiento.
- Mayor precisión en las tasaciones inmobiliarias: emplear grandes volúmenes de datos para su posterior análisis también es muy útil para determinar con mayor precisión los precios de inmuebles como viviendas y locales. Partiendo de información como la oferta, la demanda, el volumen de ventas o las características de la propiedad, es posible realizar tasaciones objetivas que sean acordes al mercado actual.
- Análisis de los clientes y personalización: el Big Data inmobiliario se utiliza para determinar los perfiles y necesidades de los clientes. Por tanto, las empresas pueden establecer las recomendaciones de propiedades según las preferencias individuales de cada comprador, así como desarrollar campañas de marketing personalizadas que resulten altamente eficaces.
- Estudio de la competencia: utilizar la información procedente de otras empresas competidoras nos permitirá examinar sus fortalezas y debilidades, y nos puede ayudar reorientar las estrategias propias para obtener ventajas decisivas.
- Seguridad y prevención del fraude: el análisis de datos resulta valioso para establecer cuáles son los patrones de comportamiento más habituales en el sector. De esta forma, también resulta interesante para que las empresas y organizaciones puedan detectar fraudes o actividades ilícitas a partir de actuaciones o respuestas anómalas.
Ventajas del Big Data inmobiliario para los compradores e inversores
Los compradores también pueden sacar partido del Big Data para tomar decisiones acertadas:
- Capacidad de anticipación: en este caso, el análisis predictivo también es muy valioso, porque los compradores pueden determinar cuáles son las mejores zonas para invertir hoy en día o concretar el momento ideal para comprar, en función de la evolución reciente del mercado inmobiliario.
- Análisis visuales: ¿cuál es la mejor ubicación del inmueble en función de nuestras necesidades? A partir del Big Data inmobiliario, basta cruzar diferentes fuentes de datos y filtrar la información para descubrir qué inmueble encaja mejor con los parámetros que hemos establecido previamente.
- Toma de decisiones más ágil: los compradores ya no necesitan dedicar tanto tiempo para estudiar la información de la que disponen.Con un adecuado trabajo de los metadatos, obtendrán información detallada y relevante para tomar una decisión apropiada sin tener que dedicar mucho tiempo a deliberar.
- Negociaciones informadas: si seleccionan y analizan cuidadosamente los datos con las herramientas adecuadas, los compradores pueden conocer mejor el mercado inmobiliario. Lo que, a la hora de la verdad, les resultará especialmente útil para negociar con los vendedores y lograr un precio justo para sus adquisiciones.
¿Cómo funciona el Big Data inmobiliario?
Toda labor de Big Data consta de tres fases o etapas bien diferenciadas:
- Recopilación de datos: las empresas pueden comprar o alquilar Bases de Datos para su posterior análisis, u optar por crearlas de forma específica. En este último caso, tienen la ocasión de obtener los datos de fuentes diversas, como por sus propios medios, a partir de registros públicos, portales inmobiliarios, datos demográficos, redes sociales, información sobre el entorno, etc.
- Análisis y segmentación de los datos: en el Big Data no solo es importante saber cómo llegar hasta la información, también es vital conocer cómo interpretarla para que esta luego tenga una utilidad práctica. Para ello, se utilizan herramientas de software que se encargan de realizar los diferentes procesos para organizar y estructurar los datos, así como para analizarlos y establecer patrones.
- Toma de decisiones: gracias al establecimiento de métricas, parámetros e insights, es posible acceder a información objetiva de utilidad para tomar decisiones bien fundamentadas en el sector. De esta forma, como ya hemos explicado, se puede conocer mejor a los potenciales clientes de una empresa o incluso predecir el comportamiento a corto plazo del mercado inmobiliario.
El Big Data inmobiliario: una transformación para la compraventa de viviendas
Como ves, el desarrollo del Big Data ha supuesto una profunda transformación para el mercado inmobiliario. Gracias a estas técnicas basadas en profundos y complejos análisis de la información, sus principales actores pueden conocer mejor todos los aspectos de la actividad y, de esta forma, reducir los riesgos a la hora de realizar sus operaciones.
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