El Big Data está cambiando la forma en que el sector inmobiliario opera en todo el mundo. Se está utilizando para mejorar la eficiencia de las operaciones, reducir los costos y mejorar la calidad de los productos y servicios. También está ayudando a los agentes inmobiliarios a tomar mejores decisiones al ofrecerles una mayor cantidad y variedad de datos.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data se refiere a la cantidad de datos que se generan y almacenan en todo el mundo. Según IBM, se produce 2.5 quintillones de datos cada día.
¿Para qué se utiliza el Big Data?
Estos datos se utilizan para:
- Analizar y comprender mejor los mercados.
- Identificar oportunidades y amenazas.
- Mejorar la eficiencia de las operaciones.
- Reducir los costos.
- Mejorar la calidad de los productos y servicios.
Aplicaciones del Big Data en el sector inmobiliario
A continuación se presentan algunas de las formas en que el Big Data está impactando el sector inmobiliario:
1. Mejora de la eficiencia operativa
El Big Data está ayudando a los operadores inmobiliarios a identificar áreas de oportunidad y mejorar la eficiencia de sus operaciones. Se está utilizando para optimizar el uso de recursos, como el personal, el espacio y los equipos, así como para reducir el tiempo y los costos de las operaciones.
2. Reducción de costos
El Big Data está ayudando a los operadores inmobiliarios a reducir sus costos de operación. Se está utilizando para identificar oportunidades de ahorro, así como para optimizar el uso de recursos y reducir el tiempo y los costos de las operaciones.
3. Mejora de la calidad de los productos y servicios
El Big Data está ayudando a los operadores inmobiliarios a mejorar la calidad de sus productos y servicios. Se está utilizando para analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer una experiencia más personalizada. También se está utilizando para monitorizar la calidad del producto y prevenir problemas antes de que ocurran.
4. Mejora en la toma de decisiones
El Big Data está ayudando a los agentes inmobiliarios a tomar mejores decisiones al ofrecerles una mayor cantidad y variedad de datos. Se está utilizando para identificar oportunidades y amenazas, así como para comprender mejor los mercados. También se está utilizando para monitorizar el comportamiento de los clientes y ofrecer una experiencia más personalizada.
Herramientas Big Data en el sector inmobiliario
Estas son algunas de las herramientas Big Data que están impactando el sector inmobiliario:
1. IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics es una plataforma de inteligencia artificial utilizada para analizar datos y ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones. Proporciona una experiencia más personalizada mediante el seguimiento de los patrones de comportamiento de los clientes, así como el uso de grandes cantidades de datos para proporcionar una mayor visión del mercado. IBM Watson Analytics ofrece una interfaz de autoservicio que permite ejecutar análisis inmediatos sobre sus propios datos utilizando el lenguaje natural.
IBM Watson Analytics está basada en la nube que compara e integra datos de varias fuentes, como datos online y offline, utilizando analítica avanzada y algoritmos de aprendizaje automático. Analiza el conjunto de datos, determina patrones y tendencias y utiliza esta información para predecir resultados y recomendar acciones.
La plataforma Watson Analytics analiza cantidades masivas de datos no estructurados, identifica los impulsores clave y predice las tendencias futuras, ayudándole a resolver los problemas críticos del negocio con mayor rapidez y precisión.
2. Google BigQuery
Google BigQuery es un servicio de almacenamiento y análisis de datos en la nube.
A medida que el mundo traslada cada vez más sus datos a la nube, tanto las empresas como los particulares experimentan nuevas formas de pensar en sus datos. Uno de estos usos vanguardistas es Google BigQuery, una potente herramienta que permite importar y analizar grandes conjuntos de datos en la nube. Utilizada en varios sectores para diferentes aplicaciones, está ayudando a todo, desde el sector inmobiliario hasta el minorista, a comprender mejor a sus clientes… y a ellos mismos.
3. Microsoft Azure HDInsight
Microsoft Azure HDInsight es un servicio de análisis de datos en la nube. Se utiliza para almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Esta herramienta se está utilizando en el sector inmobiliario para analizar grandes cantidades de datos y ofrecer una mayor comprensión del mercado. También se está utilizando para monitorizar el comportamiento de los clientes y ofrecer una experiencia más personalizada.
BigQuery es un servicio de almacén de datos que se utiliza para crear y ejecutar consultas basadas en SQL sobre conjuntos de datos extremadamente grandes. Esto es eficiente y rentable porque todas las fuentes de datos se almacenan en la misma ubicación, lo que permite evitar la sobrecarga de mover los datos. El uso de herramientas tradicionales de bases de datos propias para analizar este tipo de datos puede ser extremadamente lento y costoso, en gran parte porque los datos tendrán que moverse mientras se analizan. Con BigQuery, todos los datos de su empresa se guardan en un servidor central en la nube, por lo que no es necesario copiarlos en ningún sitio para su análisis. Y todas las consultas se ejecutan al instante contra todo el conjunto de datos, por lo que no es necesario esperar a los resultados.
4. Amazon EMR
Amazon EMR es un servicio de análisis de datos basado en la nube que está siendo utilizado por empresas de diferentes sectores. Esta herramienta simplifica el proceso de almacenamiento de grandes cantidades de datos y su análisis mediante herramientas como Hive, Impala y Presto. Su uso es sencillo y permite procesar rápidamente grandes cantidades de datos sin necesidad de instalar mucho software ni de gestionar las TI.
Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) es un servicio web construido sobre la plataforma de almacenamiento de datos Amazon S3 que le ayuda a procesar de forma sencilla y rentable grandes cantidades de datos, escalar a millones de registros y consultar estructuras de cualquier tamaño. Amazon EMR utiliza el paradigma de procesamiento de Hadoop, que permite que los trabajos paralelos se ejecuten en un entorno distribuido para que puedan procesar de forma fiable volúmenes masivos de datos en clústeres informáticos muy grandes. Con Amazon EMR puede realizar diversos análisis empresariales, como comprender el comportamiento de los clientes, ofrecer recomendaciones, analizar las redes sociales y detectar el fraude.
5. Domo
Domo es una plataforma que permite a todo el mundo impulsar la acción a partir de los datos. Domo Business Cloud es una plataforma de aplicaciones de datos de bajo código que lleva el poder del BI al siguiente nivel para combinar todos sus datos y ponerlos a trabajar en cualquier proceso empresarial o flujo de trabajo.
6. HPCC Systems
HPCC Systems es una plataforma dedicada y completa para el lago de datos, diseñada para analistas y científicos de datos. Con un potente motor, integración predefinida con las principales fuentes de datos, soporte incorporado para los principales formatos de datos y una arquitectura de código abierto que proporciona tanto flexibilidad como un rendimiento extraordinario, HPCC Systems resuelve sus problemas de big data. De uso gratuito y fácil de aprender, HPCC Systems es superior en su capacidad para manejar cantidades masivas de datos, incluso los almacenados en grandes lagos o en diferentes formatos. Desde la adquisición, el enriquecimiento y la transmisión de la información, hasta la curaduría de datos de múltiples fuentes, esta solución de alto rendimiento y de código abierto le ahorrará tiempo y dinero a medida que su proyecto crezca en tamaño y complejidad; con el crecimiento futuro siempre en mente.
¿Cómo puede ayudar el Big Data a evitar una nueva burbuja inmobiliaria?
Sin duda el análisis de datos a gran escala puede aportar mucho para evitar una nueva burbuja inmobiliaria. Te mencionamos algunos de los aspectos en los que puede ayudar en este sentido:
1. Mejora en la toma de decisiones
El Big Data está ayudando a los agentes inmobiliarios a tomar mejores decisiones al ofrecerles una mayor cantidad y variedad de datos. Se está utilizando para identificar oportunidades y amenazas, así como para comprender mejor los mercados.
2. Mejora en la gestión de riesgos
El Big Data está ayudando a los operadores inmobiliarios a mejorar la forma en que gestionan los riesgos. Se está utilizando para identificar áreas de oportunidad y mejorar la eficiencia de las operaciones. También se está utilizando para monitorizar el comportamiento de los clientes y a gestionar los riesgos de forma más eficiente gracias a la aportación de datos claves del mercado que ayudan en la toma de decisiones.
3. Mejora en la transparencia y la audabilidad
El Big Data está ayudando a los operadores inmobiliarios a mejorar la transparencia y la audabilidad de sus operaciones. Se está utilizando para analizar grandes cantidades de datos y ofrecer una mayor comprensión del mercado. También se está utilizando para monitorizar el comportamiento de los clientes y ofrecer una experiencia más personalizada.
4. Mayor cantidad y variedad de datos
El Big Data está ayudando a los agentes inmobiliarios a tomar mejores decisiones al ofrecerles una mayor cantidad y variedad de datos. Se está utilizando para identificar oportunidades y amenazas, así como para comprender mejor los mercados.
