Qué es el big data inmobiliario y cómo puede ayudarnos a cerrar transacciones | LANDEX: Plataforma online de venta de suelo urbano entre profesionales
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Qué es el big data inmobiliario y cómo puede ayudarnos a cerrar transacciones

big data inmobiliario

Qué es el big data inmobiliario y cómo puede ayudarnos a cerrar transacciones

Estoy seguro de que has oído hablar del big data aplicado a muchísimos campos diferentes. Si aún te preguntas qué es exactamente, lo resumiré muy rápido: el big data es el sistema que nos permite recopilar datos para, tras analizarlos, tomar mejores decisiones, más rápidas y con mejores resultados, es decir, estadística a lo bestia.

Por eso el sistema es aplicable a prácticamente cualquier actividad incluido el sector inmobiliario. De hecho, el big data inmobiliario está muy extendido y es una herramienta que también utilizamos en Landex, la primera plataforma online de compra-venta de terrenos.

Ahora ya sabemos lo importante que puedes ser los datos, pero, ¿cuántos analizamos? Y, ¿de qué tipo? En la recopilación de datos entran en juego, principalmente, dos variables:

  1. La calidad de los datos, por ejemplo, los que aporta la base de datos tinsa que incluye más de 60 variables.

La calidad será tu aliada…

  • Cuando necesites analizar pocas propiedades.
  • Cuando quieras ser muy certero en tu predicción.
  • Cuando necesites trabajar con datos reales y no estimativos.

 

En estos casos, los conocimientos te permitirán afinar mucho más a la hora de predecir el resultado en una transacción inmobiliaria y determinar más correctamente las variables que están en tu mano.

2. La cantidad de datos a analizar. Un ejemplo, los datos que aporta un portal inmobiliario como idealista.               Usa estos datos si…

 

  • Necesitas analizar una amplia cartera de inmuebles.
  • Te basta con obtener datos estadísticos extrapolados de una gran base de datos.

 

Si vas a preguntarme qué es mejor, si tener más datos o tener mejores datos, siento decepcionarte porque no hay una respuesta clara, todo depende de para qué se vayan a utilizar.

Cuando tu objetivo es analizar o determinar variables para una gran variedad de inmuebles, las bases de datos que manejan grandes cantidades de imputs te serán más útiles porque podrás obtener un comportamiento tipo, un valor estadístico que te dará una probabilidad matemática, aunque, en la práctica, cada caso sea diferente.

 

Ya sabemos qué datos necesitamos y de dónde obtenerlos. Ahora, ¿qué hacemos con ellos?

 

Una de las partes más importantes del big data inmobiliario es cómo cocinar los datos una vez los hemos recopilado. Lamentablemente, en España no está valorado el perfil del inmobiliario, y los que cocinan los datos son matemáticos, informáticos, economistas… que llegan a conclusiones fantásticas pero que no son útiles, o que no predicen nada o que resultan obvias. Porque no es lo mismo entender cómo funciona un mercado de abajo a arriba que mezclar datos y hacer gráficos en 3D.

Así, encontramos otra división:

  • EL ANÁLISIS PUNTUAL. Un sistema de análisis que da los resultados más certeros porque detrás, generalmente, hay una persona especializada en el sector inmobiliario.

 

  • EL ANÁLISIS MÚLTIPLE. De muchas cuentas o grandes carteras. En este caso es más importante el big data y la cantidad de datos porque, muchas veces, es la única forma de tener una visión de toda la cartera.

 

¿A dónde quiero llegar con esto? Pues a que, por mucho sistema automático y por mucho big data que implante en sus predicciones, ninguna empresa ha conseguido obtener un resultado mejor que cuando esos datos son analizados por un profesional inmobiliario. Combinando ambos factores: amplia capacidad de recopilación de datos y el análisis de personas con conocimientos y experiencia en el sector se pueden obtener resultantes superiores a la suma de sus partes.

Para que te hagas una idea, en Landex aspiramos a superar el 80 % de acierto en nuestras predicciones gracias al análisis de datos como la ubicación, morfología, localidad, datos socioeconómicos y demográficos.

Normalmente, el gran error de las empresas de big data es que tienen muchos informáticos, estadísticos y matemáticos, pero no tienen inmobiliarios, entonces, no saben qué peso tiene cada dato en la conclusión y si los resultados son acordes a la realidad.

 



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