Los beneficios del análisis de datos inmobiliarios utilizando Big Data

Gracias al auge de los grandes datos, el análisis predictivo se puede utilizar para medir el precio de cualquier cosa, desde un automóvil usado hasta una obra de arte. El sector inmobiliario ha luchado durante mucho tiempo con los pronósticos analíticos debido a la cantidad de factores en juego. Algunos de los puntos de datos más comunes que se utilizan para sopesar el valor de los bienes inmuebles son:

• Ubicación
• Servicios cercanos
• Instalaciones de transporte público disponibles
• La superficie total y el número de habitaciones y baños.
• Distancia desde el aeropuerto más cercano
• Rendimientos de alquiler

Todo esto solo le dará una idea limitada sobre el análisis de datos inmobiliarios, porque en el mundo actual, debe alejarse antes de ver la imagen completa. Solo entonces podrá tener en cuenta los detalles intrincados que se enumeran a continuación:

• Próximos proyectos de infraestructura
• Tasas de crimen
• Atractivos turísticos y afluencia turística anual
• Tarifas de Airbnb
• Distancia desde la autopista
• Las principales universidades u oficinas en el área

Los puntos de datos relevantes distintos de la predicción de precios.

Acabamos de mostrarle 12 puntos de datos, pero la realidad es que si crea una hoja de Excel, podría tener entre 25 y 100 puntos de datos para cada propiedad inmobiliaria en su lista. Big Data nos ha permitido utilizar análisis predictivos y técnicas de modelado para resolver este problema. Los modelos se pueden entrenar en cualquier número de puntos de datos para n número de propiedades. Estos se pueden usar para predecir el valor de proyectos inmobiliarios nuevos o futuros.

Una cosa a tener en cuenta aquí es que las propiedades comerciales y residenciales se evalúan por separado para obtener los mejores resultados. Las valoraciones de propiedades son el uso principal del análisis inmobiliario predictivo, pero hay más:

Observación de rendimientos de alquiler a largo o corto plazo

Tanto las propiedades comerciales como las residenciales se asociaron anteriormente solo con alquileres a largo plazo que duraban varios años. Empresas como Airbnb y WeWork han cambiado la escena. Hoy en día, los particulares alquilan hot-desk por un solo día y las empresas alquilan salas de reuniones por unas horas. Las personas alquilan una casa o incluso una habitación individual por unos días en lugar de reservar una habitación de hotel. En este nuevo mundo, debe tener en cuenta tanto el rendimiento del alquiler a corto como a largo plazo antes de invertir en una propiedad. El análisis de big data puede ayudarlo a acercarse a las cifras reales que podría lograr.

Cálculo de primas de seguro

Dada la cantidad de factores en juego, calcular las primas de seguro de las propiedades puede ser muy difícil. Ya no es tan simple como usar la tasa de criminalidad o la cantidad de casas que se incendiaron en el vecindario, o verificar si el piso es de madera. Incluso el impacto del cambio climático que puede provocar inundaciones, huracanes o incendios forestales debe tenerse en cuenta al evaluar una propiedad hoy. Todo esto solo se puede manejar a través del análisis de big data y agregando más y más puntos de datos cada vez que entran en escena.

Impulsando Proyectos de Desarrollo

No son solo las personas o las empresas las que necesitan evaluar los datos inmobiliarios para ganar algo de dinero. A menudo, los gobiernos y las organizaciones también necesitan estudiar los datos para decidir qué construir y dónde construirlo para que la comunidad local pueda beneficiarse. Esto se puede hacer para responder preguntas como:

• ¿En qué parte de un pueblo se debe construir una nueva escuela?
• Puntos por los que debe pasar un sistema de transporte masivo como el metro
• ¿A qué distancia deben estar las propiedades comerciales, como los centros comerciales, de los vecindarios residenciales?
• Qué áreas abiertas deberían convertirse en parques

Si surge una nueva infraestructura sin un estudio adecuado, puede haber dos escenarios: a) subutilización de la infraestructura que resulta en deterioro y abandono como se ve en muchos casos y b) mal uso, por ejemplo, un parque construido en un vecindario con muy pocos niños. no puede ser utilizado para el fin previsto.

Mejora de las estrategias de marketing

Al presentar una propiedad a inversionistas o compradores, debe brindarles una imagen más amplia para utilizar datos analíticos predictivos de bienes raíces. Esto debe incluir puntos que uno no puede detectar sin el conjunto de datos que tiene en sus manos. Incluso puede compartir un estudio comparativo de propiedades similares para ayudar a las personas a comprender cómo una nueva propiedad puede funcionar en el mercado. Ya sea que sea un constructor o un corredor, el análisis de big data sobre datos inmobiliarios puede ayudarlo a comprender mejor el mercado y las propiedades en su mano.

Detectando tendencias en el mercado de infraestructura

Los mercados no siguen subiendo o bajando. Pasan por ciclos económicos ascendentes y descendentes. Uno de esos cambios de tendencia ocurrió debido a la crisis financiera de 2008. Otro fue desencadenado recientemente por la pandemia de Covid-19. Pero estas son tendencias más grandes. Para poder detectar tendencias a nivel microscópico mediante la evaluación de propiedades en áreas específicas, necesitará la ayuda de una gran cantidad de datos y algunos algoritmos de procesamiento de números.

Comprender las necesidades del cliente

Al igual que los gobiernos deben decidir qué área se adapta mejor a una nueva infraestructura pública, los constructores también deben decidir muchas cosas como:

• donde construir
• Qué comodidades incluir
• La apariencia del edificio
• Los compradores o inversores objetivo
• Planes de desarrollo a corto y largo plazo.

Predecir o decodificar las respuestas a todas estas preguntas se apoyaría en los grandes datos. Deberá revisar propiedades similares a la que desea construir para calcular la viabilidad y el retorno de la inversión. Si las cifras no se alinean, deberá volver a la mesa de dibujo para realizar una nueva calibración.

Resumiendo el análisis de datos inmobiliarios

Hoy en día, las decisiones inmobiliarias están respaldadas por una gran cantidad de datos. Consultorías como McKinsey & Company están publicando informes como este sobre el valor de los datos (tanto tradicionales como no tradicionales) en el campo del análisis de datos inmobiliarios. En tal escenario, y en presencia de condiciones macroeconómicas que cambian rápidamente, como guerras, enfermedades y cambios en los mercados financieros, solo aquellos que usan datos saldrán ganando.