Es fácil establecer correlaciones entre big data y ciertas áreas del mundo empresarial. Por ejemplo, tiene sentido que una empresa de tecnología aproveche los macrodatos o que una empresa de software los utilice para desarrollar una oferta de SaaS de vanguardia. Pero en el sector inmobiliario, ¿el Big Data realmente tiene un lugar en la mesa? Aquellos dentro de la industria dirían que sí, ¡y rotundamente!

El papel de Big Data en el sector inmobiliario

Durante los últimos 10 años, el big data ha jugado un papel cada vez más importante en la industria inmobiliaria. Algunas de estas influencias se pueden ver claramente, mientras que otras vuelan por debajo del radar. Echemos un vistazo más de cerca a algunas de estas interacciones y lo que significan para quienes están dentro de la industria:

1. Toma de decisiones más inteligente

“Como ocurre con cualquier emprendimiento, existen algunos riesgos que son inherentes al mercado de la vivienda. Ser capaz de mitigar estos riesgos y navegar por diversas tendencias del mercado es esencial para generar ganancias ”. Notas de Mashvisor. “Aquí es donde entra en juego el análisis de bienes raíces. De hecho, el uso de datos de bienes raíces ha reemplazado por completo las decisiones instintivas con prácticas impulsadas por métricas. Los inversores ahora pueden tomar decisiones que se basan en datos en lugar de estrategias vagas y no probadas ".

La combinación de big data, inteligencia artificial y análisis predictivo hace que sea mucho más fácil buscar propiedades y concentrarse en las que tienen las mayores posibilidades de ser rentables. Al menos, permite a los inversores eliminar propiedades que se consideran de alto riesgo.

2. Mejora la selección de inquilinos

Para los inversores en propiedades de alquiler, seleccionar a los inquilinos adecuados significa la diferencia entre una inversión rentable a largo plazo y una propiedad que agota el efectivo y causa dolores de cabeza.

Además de nuestras localidaded en contratar un servicio de administración de propiedades Para seleccionar a los inquilinos en su nombre, también puede usar big data para ayudarlo a concentrarse en los mejores candidatos posibles. Una opción es el análisis predictivo de datos inmobiliarios, que se basan en big data y conocimientos en tiempo real para ayudarlo a determinar la probabilidad de que un inquilino sea un buen inquilino.

Desde una perspectiva macro, ciertas herramientas de análisis pueden ayudar a los inversores a determinar quiénes serán los inquilinos en los próximos años. En otras palabras. ¿Cómo se verá el grupo de inquilinos en dos o cinco años en el futuro? Y según esta información, ¿a qué tipo de inquilino debería dirigirse?

3. Unir datos

Uno de los grandes problemas del big data es que hay muchas fuentes de datos. Si no tiene cuidado, es fácil sentirse abrumado por todo. E irónicamente, demasiados datos son tan inútiles como muy pocos datos. Pero gracias a la analítica avanzada y los algoritmos de aprendizaje automático, es sencillo agregar las fuentes de datos correctas e interpretar incluso las fuentes de información más dispares.

Por ejemplo, si es un desarrollador que busca identificar parcelas infrautilizadas divididas en zonas para el desarrollo, puede extraer datos de transacciones anteriores en MLS. Pero de forma aislada, estas bases de datos no le dicen mucho sobre el potencial. Simplemente revelan lo que ya pasó.

"La analítica avanzada puede identificar rápidamente áreas de enfoque y luego evaluar el potencial de una parcela determinada con una lente predictiva". Informes de McKinsey & Company. "Un desarrollador puede acceder rápidamente a los datos de la comunidad hiperlocal, junto con los datos de uso del suelo y las previsiones del mercado, y seleccionar los barrios y el tipo de edificios más relevantes para el desarrollo".

Con base en todos estos hallazgos, ese desarrollador puede optimizar el tiempo, los tipos de propiedad e incluso la segmentación de precios para maximizar aún más el valor.

4. Cálculos de valoración automatizados

¿Alguna vez se ha preguntado cómo sitios web como Zillow pueden estimar la valoración de una propiedad con tanta precisión? Todo se reduce a algo llamado Modelos de valoración automatizadoso AVM. Estas plataformas, que utilizan todas las principales empresas inmobiliarias del mundo, extraen datos de millones de listados para crear cifras aproximadas y estimaciones de valoraciones de viviendas. Con base en esta información, los inversores pueden hacer ofertas más inteligentes que tienen más probabilidades de producir un retorno de la inversión positivo.

Los AVM son especialmente útiles en situaciones en las que puede que no haya suficientes transacciones recientes para que un agente de bienes raíces haga una conjetura sobre los precios. Si alguien observa una docena de propiedades diferentes en un mercado específico, probablemente uno rural, y no hay un historial reciente de ventas de comps, AVM proporciona un excelente punto de partida para comprender el valor. Puede que no lleve a un inversor a un precio de oferta específico, pero al menos establece los parámetros. (Y si el vendedor no tiene una herramienta similar en su esquina, podría encontrarse en una desventaja significativa, potencialmente dejando dinero sobre la mesa).

Big Data como ventaja competitiva

Big data no cambia los fundamentos de la inversión inmobiliaria. Sin embargo, aumenta aspectos como el acceso, la rentabilidad y las oportunidades. Aquellos que aprovechan los macrodatos como el recurso que son, disfrutarán de más ventajas (mientras suprimen las desventajas) en los próximos años.

Fuente: https://www.smartdatacollective.com/real-estate-and-big-data-a-match-made-in-heaven/