El inmobiliario es un sector que poco a poco se ha ido digitalizando en los últimos años, aunque no con la misma rapidez que otros. Carlos Gómez, Chief Data y Analysis Officer de la empresa de tasación inmobiliaria Gloval, nos cuenta en el último programa de Data is in the Air qué ha supuesto para su compañía el análisis de datos. Junto a él ha estado también Esther Morales, socia de PiperLab.
Gloval surge a raíz de la fusión de tres grandes empresas de tasación inmobiliaria. Este origen ya supuso un importante factor de diferenciación para ellos, ya que la cantidad de datos que poseen se triplicó desde el primer momento.
“Tenemos información de aproximadamente el 20% de inmuebles de España. Tenemos datos de hace casi 30 años que hemos tenido que organizar, normalizar y tratar; datos que son oro puro y que otros portales inmobiliarios no tienen”, afirma Carlos.
Aunque, tal y como él mismo señala, el hecho de tener tantos datos aglutinados sin estar depurados u ordenados complica la gestión.
«En estos casos ha sido necesaria la intervención de empresas como PiperLab, para que nos ayuden a unificarlos y ser tratados de una forma eficiente”, añade.
En cuanto a las soluciones que proporcionan, Carlos afirma que dependiendo del tipo de cliente serán unas u otras. Uno de los objetivos de las agencias inmobiliarias es la de dinamizar el sector, para ello Gloval lanzará una aplicación llamada Valea que pone a su disposición modelos que prevén cuál será el precio de una vivienda en seis meses, o cuál es el gap entre la oferta y la demanda
“También es muy importante para compañías aseguradoras el poder conocer el valor del seguro de una casa, así como, gracias al enriquecimiento de datos externos, tener información sobre dónde construir una residencia de estudiantes o de ancianos o cuál es la probabilidad de que se produzcan incendios o inundaciones,»añade Esther.
Para finalizar, Carlos menciona la regularización de los alquileres. Este tema, polémico en los últimos años, se puede analizar también desde la perspectiva del Big Data. Afirma que no solo se deben tener en cuenta factores como la demanda y la oferta, sino que entran en juego otras variables externas como el tejido socioeconómico de la zona, las rentas y la capacidad de ahorro.
Antes del Big Data era imposible mezclar todos estos datos, aclara Esther. Ahora se puede tener en cuenta información de diferentes sectores e interactuar entre ellos.
“Se pueden tomar decisiones más certeras y realizar valoraciones mucho más objetivas”.
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